diff --git a/translations/lt/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md b/translations/lt/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md
index 3a466e07..56cef483 100644
--- a/translations/lt/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md
+++ b/translations/lt/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md
@@ -15,7 +15,7 @@ Po transformatorių modelių sėkmės sprendžiant NLP užduotis, tos pačios ar
Pagrindinė CLIP idėja yra gebėjimas palyginti tekstinius užklausimus su vaizdu ir nustatyti, kaip gerai vaizdas atitinka užklausimą.
-
+
> *Paveikslėlis iš [šio tinklaraščio įrašo](https://openai.com/blog/clip/)*
@@ -29,7 +29,7 @@ Kai modelis yra iš anksto apmokytas, galime jam pateikti vaizdų paketą ir tek
Tarkime, mums reikia klasifikuoti vaizdus, pavyzdžiui, į kategorijas: katės, šunys ir žmonės. Tokiu atveju galime modeliui pateikti vaizdą ir seriją tekstinių užklausų: "*katės paveikslas*", "*šuns paveikslas*", "*žmogaus paveikslas*". Gautame 3 tikimybių vektoriuje tiesiog reikia pasirinkti indeksą su didžiausia reikšme.
-
+
> *Paveikslėlis iš [šio tinklaraščio įrašo](https://openai.com/blog/clip/)*
@@ -53,13 +53,13 @@ Daugiau apie VQGAN sužinokite [Taming Transformers](https://compvis.github.io/t
Vienas svarbus skirtumas tarp VQGAN ir tradicinio GAN yra tas, kad pastarasis gali sukurti padorų vaizdą iš bet kokio įvesties vektoriaus, o VQGAN greičiausiai sukurs vaizdą, kuris nebus nuoseklus. Todėl reikia papildomai vadovauti vaizdo kūrimo procesui, ir tai galima padaryti naudojant CLIP.
-
+
Norint sugeneruoti vaizdą, atitinkantį tekstinę užklausą, pradedame nuo atsitiktinio kodavimo vektoriaus, kuris perduodamas per VQGAN, kad būtų sukurtas vaizdas. Tada CLIP naudojamas nuostolių funkcijai sukurti, kuri parodo, kaip gerai vaizdas atitinka tekstinę užklausą. Tikslas yra sumažinti šiuos nuostolius, naudojant atgalinį sklidimą, kad būtų koreguojami įvesties vektoriaus parametrai.
Puiki biblioteka, įgyvendinanti VQGAN+CLIP, yra [Pixray](http://github.com/pixray/pixray).
- |  | 
+ |  | 
----|----|----
Vaizdas sukurtas pagal užklausą *artimas akvarelės portretas jauno literatūros mokytojo su knyga* | Vaizdas sukurtas pagal užklausą *artimas aliejinis portretas jaunos kompiuterių mokslų mokytojos su kompiuteriu* | Vaizdas sukurtas pagal užklausą *artimas aliejinis portretas seno matematikos mokytojo priešais lentą*
diff --git a/translations/ml/README.md b/translations/ml/README.md
index 4528ba21..2546f27a 100644
--- a/translations/ml/README.md
+++ b/translations/ml/README.md
@@ -1,134 +1,134 @@
[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE)
-[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/)
+[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/)
[](http://makeapullrequest.com)
-[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/)
-[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/)
-[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/)
+[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/)
+[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/)
+[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/)
[](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD)
[](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge)
-[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
+[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
-# Artificial Intelligence for Beginners - A Curriculum
+# കൃത്രിമ ബുദ്ധി (Artificial Intelligence) مبت初心ക്കാർക്കുള്ള കോഴ്സ് - ഒരു കരിക്കുലം
-||
+||
|:---:|
-| AI For Beginners - _സ്കെറ്റ്ച്നോട്ട് by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
+| AI For Beginners - _സ്കെച്നോട്ട് by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
-12 ആഴ്ചകൾ, 24 പാഠങ്ങൾ എന്നിവയുള്ള നമ്മുടെ പാഠ്യക്രമത്തിലൂടെ **ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്** (AI) ലോകത്തെ അന്വേഷിക്കൂ! ഇതിൽ പ്രായോഗിക പാഠങ്ങൾ, ക്വിസുകൾ, ലാബ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. പാഠ്യക്രമം തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമാണ് കൂടാതെ TensorFlow, PyTorch പോലുള്ള ടൂളുകൾക്കും AI നിൽക്കുന്നത് സംബന്ധിച്ച നൈതികതക്കും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു
+നമ്മുടെ 12-ആഴ്ച, 24-പാഠങ്ങളടങ്ങിയ കരിക്കുലം ഉപയോഗിച്ച് **കൃത്രിമ ബുദ്ധി**(AI)യുടെ ലോകം അന്വേഷിക്കുക! ഇതിൽ പ്രായോഗിക പാഠങ്ങൾ, ക്വിസ്, ലാബുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ കരിക്കുലം ആരംഭക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായതാണു, TensorFlow, PyTorch പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളും AI നുള്ള നയ ശക്തതകളും ഉൾപ്പെടുന്നു
-### 🌐 ബഹുഭാഷಾ പിന്തുണ
+### 🌐 ബഹുഭാഷാ പിന്തുണ
-#### GitHub Action മുഖേന പിന്തുണ (സ്വയകാരികവും ഏപ്പോഴും അപ്-ടു-ഡേറ്റ് ആയതിനാൽ)
+#### GitHub Action വഴി പിന്തുണ ലഭ്യമാണ് (സ്വയമാറ്റവും എപ്പോഴും നവീകരിച്ചിട്ടുള്ളതും)
-[അറബി](../ar/README.md) | [ബംഗാളി](../bn/README.md) | [ബൾഗേറിയൻ](../bg/README.md) | [ബർമീസ് (മ്യാൻമാർ)](../my/README.md) | [ചൈനീസ് (സിംപ്ലിഫൈഡ്)](../zh/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, ഹോങ്കോങ്)](../hk/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, മക്കാവോ)](../mo/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, തൈവാൻ)](../tw/README.md) | [ക്രൊയേഷ്യൻ](../hr/README.md) | [ചെക്ക്](../cs/README.md) | [ഡാനിഷ്](../da/README.md) | [ഡച്ചുഭാഷ](../nl/README.md) | [എസ്റ്റോണിയൻ](../et/README.md) | [ഫിനിഷ്](../fi/README.md) | [ഫ്രഞ്ച്](../fr/README.md) | [ജർമ്മൻ](../de/README.md) | [ഗ്രീക്ക്](../el/README.md) | [ഹീബ്രു](../he/README.md) | [ഹിന്ദി](../hi/README.md) | [ഹംഗേറിയൻ](../hu/README.md) | [ഇന്തോനേഷ്യൻ](../id/README.md) | [ഇറ്റാലിയൻ](../it/README.md) | [ജാപ്പനീസ്](../ja/README.md) | [ಕನ್ನಡ](../kn/README.md) | [കൊറിയൻ](../ko/README.md) | [ലിതുവേനിയൻ](../lt/README.md) | [മലേ](../ms/README.md) | [മലയാളം](./README.md) | [മറാത്തി](../mr/README.md) | [नेपाली](../ne/README.md) | [നൈജീരിയൻ പിഡ്ജിൻ](../pcm/README.md) | [നോർവീജിയൻ](../no/README.md) | [പെർഷ്യൻ (ഫാർസി)](../fa/README.md) | [പോളിഷ്](../pl/README.md) | [പോർതുഗീസ് (ബ്രസീൽ)](../br/README.md) | [പോർതുഗീസ് (പോർച്ചുഗൽ)](../pt/README.md) | [പഞ്ചാബി (ഗੁਰുമുഖി)](../pa/README.md) | [റൊമാനിയൻ](../ro/README.md) | [റഷ്യൻ](../ru/README.md) | [സർബിയൻ (സിറില്ലിക്)](../sr/README.md) | [സ്ലോവാക്](../sk/README.md) | [സ്ലൊവേനിയൻ](../sl/README.md) | [സ്പാനിഷ്](../es/README.md) | [സ്വാഹിലി](../sw/README.md) | [സ്വീഡിഷ്](../sv/README.md) | [തഗാലോഗ് (ഫിലിപ്പിനോ)](../tl/README.md) | [தமிழ്](../ta/README.md) | [తెలుగు](../te/README.md) | [തായ്](../th/README.md) | [ടർക്കിഷ്](../tr/README.md) | [യുക്രെയ്നിയൻ](../uk/README.md) | [ഉർദു](../ur/README.md) | [വിയറ്റ്നാമീസ്](../vi/README.md)
+[അറബി](../ar/README.md) | [ബംഗാളി](../bn/README.md) | [ബൾഗേറിയൻ](../bg/README.md) | [ബർമീസ് (മ്യാൻമാർ)](../my/README.md) | [ചൈനീസ് (സിംപ്ലിഫൈഡ്)](../zh/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, ഹോങ്കോങ്)](../hk/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരാഗതം, മക്കാവ്)](../mo/README.md) | [ചൈനീസ് (പരമ്പരഗ്, തായ്വാൻ)](../tw/README.md) | [ക്രൊയേഷ്യൻ](../hr/README.md) | [ചെക്ക്](../cs/README.md) | [ഡാനിഷ്](../da/README.md) | [ഡച്ച്](../nl/README.md) | [എസ്റ്റോണിയൻ](../et/README.md) | [ഫിന്നീഷ്](../fi/README.md) | [ഫ്രഞ്ച്](../fr/README.md) | [ജർമ്മൻ](../de/README.md) | [ഗ്രീക്ക്](../el/README.md) | [ഹീബ്രു](../he/README.md) | [ഹിന്ദി](../hi/README.md) | [ഹംഗേറിയൻ](../hu/README.md) | [ഇന്ദോനേഷ്യൻ](../id/README.md) | [ഇറ്റാലിയൻ](../it/README.md) | [ജപ്പാനീസ്](../ja/README.md) | [കന്നഡ](../kn/README.md) | [കൊറിയൻ](../ko/README.md) | [ലിത്വാനിയൻ](../lt/README.md) | [മലായ്](../ms/README.md) | [മലയാളം](./README.md) | [മറാത്തി](../mr/README.md) | [നെപ്പാളി](../ne/README.md) | [നൈജീരിയൻ പിഡ്ജിന്](../pcm/README.md) | [നോർവീജിയൻ](../no/README.md) | [പേർഷ്യൻ (ഫാർസി)](../fa/README.md) | [പോളിഷ്](../pl/README.md) | [പോർടുഗീസ് (ബ്രസീൽ)](../br/README.md) | [പോർടുഗീസ് (പോർച്ചുഗൽ)](../pt/README.md) | [പഞ്ചാബി (ഗുരുമുഖി)](../pa/README.md) | [റൊമാനിയൻ](../ro/README.md) | [റഷ്യൻ](../ru/README.md) | [സെർബിയൻ (സിറിലിക്)](../sr/README.md) | [സ്ലൊവാക്](../sk/README.md) | [സ്ലോവേനിയൻ](../sl/README.md) | [സ്പാനിഷ്](../es/README.md) | [സ്വാഹിലി](../sw/README.md) | [സ്വീഡിഷ്](../sv/README.md) | [ടാഗലോഗ് (ഫിലിപ്പിനൊ)](../tl/README.md) | [തമിഴ്](../ta/README.md) | [തെലുങ്ക്](../te/README.md) | [തായ്](../th/README.md) | [തുർക്കിഷ്](../tr/README.md) | [ഉക്രെയ്നിയൻ](../uk/README.md) | [ഉർദു](../ur/README.md) | [വിയറ്റ്നാമീസ്](../vi/README.md)
-**കൂടുതൽ തരംഭാഷാ പിന്തുണ ചേർക്കണമെങ്കിൽ പിന്തുണ ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഭാഷകളുടെ ലിസ്റ്റ് [ഇവിടെ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) കാണാം**
+**കൂടുതൽ പരിഭാഷകൾ ആവശ്യമായാൽ പിന്തുണ ലഭ്യമായ ഭാഷകൾ [ഇവിടെയാണ്](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
-## കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ ചേർക്കുക
-[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
+## കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ ചേരുക
+[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
-## നിങ്ങൾ എന്ത് പഠിക്കും
+## നിങ്ങൾ പഠിക്കേണ്ടത്
-**[കോഴ്സിന്റെ മൈൻഡ്മാപ്പ്](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
+**[പാഠ്യപദ്ധതിയുടെ മൈൻഡ്മാപ്പ്](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
-ഈ പാഠ്യക്രമത്തിൽ നിങ്ങൾ താഴെപ്പറയുന്നവയെ പഠിക്കും:
+ഈ കരിക്കുലത്തിൽ നിങ്ങൾ പഠിക്കുക:
-* ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങൾ, അതിൽ "പാരമ്പര്യ" സിംബോളിക് സമീപനവും **ജ്ഞാന പ്രതിനിധീകരണം** (Knowledge Representation) மற்றும் ന്യായീകരണവും ഉൾപ്പെടുന്നു ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
-* നൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്കളും **ഡിപ്ലേർണിംഗും**, ഇവയാണ് ആധുനിക AI യുടെ കേന്ദ്ര. ഈ പ്രധാന വിഷയങ്ങളുടെ ആശയങ്ങൾ രണ്ട് പ്രശസ്ത ഫ്രെയിംവർക്കുകളിൽ — [TensorFlow](http://Tensorflow.org) మరియు [PyTorch](http://pytorch.org) — ഉള്ള കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് വിശദീകരിക്കും.
-* ചിത്രങ്ങളുമായി һәм ടെക്സ്റ്റുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന നൂറൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ. പുതിയ മോഡലുകൾ couvrir ചെയ്യും, പക്ഷേ ഏറ്റവും state-of-the-art നിലവാരത്തിൽ ചില കുറവുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം.
-* കുറച്ച് പരമപ്രചാരത്തിലുള്ള AI സമീപനങ്ങൾ, ഉദാഹരണത്തിന് **ജെനെറ്റിക് ആൽഗോരിഥങ്ങൾ** (Genetic Algorithms) და **മൾട്ടി-ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ** (Multi-Agent Systems).
+* കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ വിവിധ സമീപനങ്ങൾ, "നല്ല പഴയ" പ്രതീകാത്മക സമീപനം ഉൾപ്പെടെ, **ജ്ഞാന പ്രതിനിധീകരണം**യും ന്യായീകരണവുമൊടുവിലായി ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
+* **ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ** மற்றும் **ഡീപ്പ് ലേണിംഗ്**, ഇവ ആധുനിക AI-യുടെ ഹൃദയഭാഗമാണ്. ഈ പ്രധാന വിഷയങ്ങളുടെ ആശയങ്ങൾ നാം രണ്ട് പ്രധാന ഫ്രെയിംവർക്കുകളിൽ - [TensorFlow](http://Tensorflow.org)യും [PyTorch](http://pytorch.org)ഉം കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് വിശദീകരിക്കും.
+* ചിത്രങ്ങളുമായും വാചകങ്ങളുമായും പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുയോജ്യമായ **ന്യൂറൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ**. നാം പുതിയ മോഡലുകൾ അടങ്ങിയവയെ ഉൾപ്പെടുത്തും, പക്ഷേ ഏറ്റവും പുതിയ ഗവേഷണത്തിനു പോലെ മുഴുവനായിരിക്കാമെന്നില്ല.
+* കുറവ് ജനപ്രിയമായ AI സമീപനങ്ങൾ, ഉദാഹരണത്തിന് **ജനിതക ആൽഗോരിദങ്ങൾ** (Genetic Algorithms) και **മൾട്ടി-ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ**.
-ഈ പാഠ്യക്രമത്തിൽ ഞങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുകയില്ലാത്തവ:
+ഈ കരിക്കുലത്തിൽ നമ്മൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയില്ലാത്തതുകൾ:
-> [ഈ കോഴ്സിന് ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ അധിക വിഭവങ്ങളും നമ്മുടെ Microsoft Learn കളക്ഷനിൽ കണ്ടെത്തുക](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
+> [ഈ കോഴ്സിന്റെ എല്ലാ അധിക വിഭവങ്ങളും ഞങ്ങളുടെ Microsoft Learn ശേഖരത്തിൽ കണ്ടെത്തുക](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
-* ബിസിനസിൽ **AI ഉപയോഗിക്കുന്ന** ബിസിനസ് കേസുകൾ. ഇതിന് Microsoft Learn ൽ ഉള്ള [Introduction to AI for business users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) പഠനപഥം പരിഗണിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [INSEAD](https://www.insead.edu/) എന്ന സ്ഥാപനവുമായി സഹകരിച്ച് വികസിപ്പിച്ചതിനെ പരിശോധിക്കുക.
-* **ക്ലാസിക് മെഷീൻ ലേണിങ്ങ്**, ഇത് നല്ല രീതിയിൽ നമ്മളുടെ [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) ൽ വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്.
-* പ്രായോഗിക AI ആപ്പ്ലിക്കേഷനുകൾ **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കപ്പെട്ടവ. ഇതിന്, Microsoft Learnille ഉള്ള [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natural language processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** എന്നിവയടക്കം ഉള്ള മോഡ്യൂളുകൾ തുടങ്ങാൻ ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.
-* പ്രത്യേക ML **ക്ലൗഡ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ**, ഉദാഹരണത്തിന് [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), അല്ലെങ്കിൽ [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). [Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) և [Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) പഠനപഥങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക.
-* **സംവാദാത്മക AI** (Conversational AI) և **ചാറ്റ് ബോട്ടുകൾ**. ഈ വിഷയത്തിനുള്ള ഒരു വേറെ [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) പഠനപഥം ഉണ്ട്, കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് നിങ്ങൾക്കിത് ([this blog post](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)) പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും.
-* ഡീപ്പ് ലേണിങിന്റെ പിന്നിലെ **ഗണിതശാസ്ത്രം**. ഇതിന് Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville എന്നിവരുടെ [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) എന്ന പുസ്തകം ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഓൺലൈനിൽ [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) ൽ ലഭ്യമാണ്.
+* വ്യാപാരത്തിൽ **AI** ഉപയോഗിക്കുന്ന ബിസിനസ് കേസുകൾ. Microsoft Learn-ിലെ [Introduction to AI for business users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ലേണിംഗ് പാതയെടുക്കാൻ പരിഗണിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [INSEAD](https://www.insead.edu/) സഹകരിച്ച് വികസിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.
+* **ക്ലാസിക് മെഷീൻ ലേണിംഗ്**, ഇത് ഞങ്ങളുടെ [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) നന്നായി വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു.
+* പ്രായോഗിക AI അപ്ലിക്കേഷനുകൾ **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ചവ. ഇതിനായി, Microsoft Learn-ൽ ഉള്ള [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natural language processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** എന്നിവയുടെ മോഡ്യൂളുകൾ ആരംഭിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശിപാർശ ചെയ്യുന്നു.
+* പ്രത്യേക ML **ക്ലൗഡ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ**, ഉദാഹരണത്തിന് [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), അല്ലെങ്കിൽ [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). [Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) and [Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ലേണിംഗ് പാതകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ പരിഗണിക്കുക.
+* **സംവാദാത്മക AI**യും **ചാറ്റ് ബോടുകളും**. അതിന് വേറൊരു [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ലേണിംഗ് പാതയുണ്ട്, കൂടുതൽ വിശദാംശങ്ങൾക്ക് നിങ്ങൾ [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) കാണാവുന്നതാണ്.
+* ഡീപ്പ് ലേൺണിങിന്റെ പിന്നിലെ **ഡീപ് ഗണിതം**. ഇതിന് ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത് Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville ലെ [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) ആണ്, ഇത് ഓൺലൈനായും [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)ലിലും ലഭ്യമാണ്.
-_ക്ലൗഡിലെ AI_ വിഷയങ്ങളിൽ ലഘുവഴിച്ചറിയലിനായി നിങ്ങൾക്ക് [Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) Learning Path പരിഗണിക്കാവുന്നതാണ്.
+ക്ലൗഡിൽ AI സംബന്ധിച്ച വിഷങ്ങളിലേക്കുള്ള ഒരു സൌമ്യമായ പരിചয়েরായ് നിങ്ങൾക്ക് [Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ലേണിംഗ് പാത സ്വീകരിക്കാൻ പരിഗണിക്കാം.
-# Content
+# ഉള്ളടക്കം
-| | പാഠത്തിന്റെ ലിങ്ക് | PyTorch/Keras/TensorFlow | ലാബ് |
+| | പാഠ ലിങ്ക് | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
-| 0 | [കോഴ്സ് സെറ്റപ്പ്](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [താങ്കളുടെ ഡെവലപ്മെന്റ് പരിസ്ഥിതി സജ്ജമാക്കൽ](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
-| I | [**ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലേക്ക് പരിചയം**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
-| 01 | [ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ പരിചയം এবং ചരിത്രം](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
-| II | **സിംബോളിക് AI** |
-| 02 | [ജ്ഞാന പ്രതിനിധീകരണം மற்றும் എക്സ്പർട്ട് സിസ്റ്റങ്ങൾ](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expert Systems](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontology](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Concept Graph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
-| III | [**ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്സിലേക്ക് പരിചയം**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
-| 03 | [പേഴ്സെപ്ട്രോൺ](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
-| 04 | [മൾട്ടി-ലെയേർഡ് പേറ്സെപ്ട്രോൺയും നമ്മുടെ സ്വന്തം ഫ്രെയിംവർക്ക് സൃഷ്ടിക്കൽ](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
-| 05 | [ഫ്രെയിംവർക്കുകൾക്ക് പരിചയം (PyTorch/TensorFlow) மற்றும் ഒവർഫിറ്റിംഗ്](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
-| IV | [**കമ്പ്യൂട്ടർ വിസൻ**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Microsoft Azure-ൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിസൻ എക്സ്പ്ലോർ ചെയ്യുക](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
-| 06 | [കമ്പ്യൂട്ടർ വിസനിലേക്ക് പരിചയം. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
-| 07 | [കോൺവൊല്യൂഷണൽ ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN Architectures](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
-| 08 | [മുൻപരിശീലിത നെറ്റ്വർക്കുകൾ மற்றும் ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [Training Tricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
-| 09 | [ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളും VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
-| 10 | [ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സീരിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ & കലാത്മക സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
+| 0 | [കോഴ്സ് സജ്ജീകരണം](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [നിങ്ങളുടെ ഡെവലപ്മെന്റ് പരിസ്ഥിതി സജ്ജമാക്കുക](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
+| I | [**AI-യിലേക്ക് പരിചയം**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
+| 01 | [AI-യുടെ പരിചയവും ചരിത്രവും](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
+| II | **പ്രതീകാത്മക AI** |
+| 02 | [ജ്ഞാന പ്രതിനിധീകരണം மற்றும் വിദഗ്ദ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [വിദഗ്ദ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [ഓന്റോളജി](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[സങ്കൽപ്പ ഗ്രാഫ്](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
+| III | [**ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് പരിചയം**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
+| 03 | [പെർസെപ്ട്രോൺ](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
+| 04 | [ബഹു-ലെയർഡ് പെർസെപ്ട്രോൺ և നമ്മുടെ സ്വന്തം ഫ്രെയിംവർക്കിന്റെ സൃഷ്ടി](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
+| 05 | [ഫ്രെയിംവർക്കുകൾക്ക് പരിചയം (PyTorch/TensorFlow) കൂടാതെ ഓവർഫിറ്റിംഗ്](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
+| IV | [**കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യം**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Microsoft Azure-ൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യം അന്വേഷണത്തിലേക്ക്](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
+| 06 | [കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യം: പരിചയം. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
+| 07 | [കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
+| 08 | [മുൻപരിശീലിത നെറ്റ്വർക്ക്കളും ട്രാൻസ്ഫർലേണിങ്](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [ട്രെയിനിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
+| 09 | [ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ மற்றும் VAEകൾ](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
+| 10 | [ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്ക്లు & ആർട്ടിസ്റ്റിക് സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [വസ്തു കണ്ടെത്തൽ](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
-| 12 | [സെമാന്റിക് സെഗ്മെൻറേഷൻ. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
-| V | [**പ്രാകൃത ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Microsoft Azure-ൽ പ്രാകൃത ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് എക്സ്പ്ലോർ ചെയ്യുക](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
-| 13 | [ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധീകരണം. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
-| 14 | [സെമാന്റിക് വേഡ് എംബഡിംഗുകൾ. Word2Vec and GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
-| 15 | [ഭാഷാ മോഡലിംഗ്. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം എംബഡിങുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കൽ](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
-| 16 | [റികറന്റ് ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
-| 17 | [ജനറേറ്റീവ് റികറന്റ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
-| 18 | [ട്രാൻസ്ഫോർമേഴ്സ്. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
-| 19 | [നെയിംഡ് എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
-| 20 | [വലു്യമുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകൾ, പ്രോംപ്റ്റ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് மற்றும் Few-Shot ടാസ്കുകൾ](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
-| VI | **മറ്റു AI സാങ്കേതികങ്ങൾ** || |
-| 21 | [ജനിതക ആൽഗോരിതങ്ങൾ](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
-| 22 | [ഡീപ്പ് റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ്](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
+| 12 | [സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
+| V | [**പ്രാകൃത ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Microsoft Azure-ൽ പ്രാകൃത ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് അന്വേഷിക്കുക](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
+| 13 | [പാഠ പ്രതിനിധീകരണം. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
+| 14 | [സെമാന്റിക് വാക്ക് എംബഡിങ്ങുകൾ. Word2Vec and GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
+| 15 | [ഭാഷാ മോഡലിംഗ്. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം എംബഡിങ്ങുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കൽ](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
+| 16 | [റിക്കറന്റ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
+| 17 | [ജനറേറ്റീവ് റിക്കറന്റ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
+| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
+| 19 | [നാമീകരിച്ചതായ ഘടകങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിവ്](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
+| 20 | [വലുതായ ഭാഷാ മോഡലുകൾ, പ്രോംപ്റ്റ് പ്രോഗ്രാമിംഗ്, மற்றும் Few-Shot ടാസ്കുകൾ](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
+| VI | **മറ്റുള്ള AI സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ** || |
+| 21 | [ജനിതക ആൽഗോറിതങ്ങൾ](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
+| 22 | [ഡീപ്പ് റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ്](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [ലാബ്](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [മൾട്ടി-ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI നൈതികത** | | |
-| 24 | [AI നൈതികതയും ഉത്തരവാദിത്വപരമായ AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: ഉത്തരവാദിത്വപരമായ AI സിദ്ധാന്തങ്ങൾ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
-| IX | **കൂടുതൽ** | | |
-| 25 | [മൾട്ടി-മോഡൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, CLIP and VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
+| 24 | [AI നൈതികതയും ഉത്തരവാദിത്വമുള്ള AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: ഉത്തരവാദിയായ AI സിദ്ധാന്തങ്ങൾ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
+| IX | **കൂടുതൽ വിഷയങ്ങൾ** | | |
+| 25 | [മൾട്ടി-മൊഡൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, CLIP and VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [നോട്ട്ബുക്ക്](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
-## ഓരോ പാഠവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നത്
+## ഓരോ പാഠത്തിലും ഉൾപ്പെടുന്നവ
-* മുൻകൂടി വായിക്കാൻ ഉള്ള സാമഗ്രി
-* പ്രവർത്തനക്ഷമമായ Jupyter നോട്ട്ബുക്ക്లు, ഇവ പലപ്പോഴും ഒരു ഫ്രെയിംവർക്കിന് പ്രത്യേകമായതും ആണ് (**PyTorch** അല്ലെങ്കിൽ **TensorFlow**). പ്രവർത്തനക്ഷമമായ നോട്ട്ബുക്ക് വലിയൊരു സിദ്ധാന്തപരുള്ള ഉള്ളടക്കവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനാൽ വിഷയം മനസ്സിലാക്കാൻ കുറഞ്ഞത് ഒരു പതിപ്പ് (PyTorch അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow) ഒരിക്കല് പരിശോധിക്കേണ്ടതാണ്.
-* **ലാബുകൾ** ചില വിഷയങ്ങൾക്ക് ലഭ്യത്തിലാണ്, ഇവ നിങ്ങൾ പഠിച്ച വസ്തുവിനെ ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ ഒരു അവസരം നൽകുന്നു.
-* ചില വിഭാഗങ്ങളിൽ ബന്ധപ്പെട്ട വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) മോഡ്യൂളുകളിലേക്കുള്ള ലിങ്കുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
+* മുന് വായനക്കുള്ള സാമഗ്രികൾ
+* നടപ്പാക്കാവുന്ന Jupyter നോട്ട്ബുക്കുകൾ, സാധാരണയായി ഫ്രെയിംവർക്കിന് പ്രത്യേകമായിരിക്കും (**PyTorch** or **TensorFlow**). നടപ്പാക്കിയ നോട്ട്ബുക്ക് സിദ്ധാന്തപരമായ വലിയൊരു വിഭവവും അടങ്ങിയിട്ടുണ്ട്, അതിനാൽ വിഷയം മനസിലാക്കാൻ കുറഞ്ഞതായിരുന്നാലും നോട്ട്ബുക്കിന്റെ ഒരു പതിപ്പ് (PyTorch അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow) വായിച്ചുകാലം കൊണ്ട് പോകേണ്ടതുണ്ട്.
+* ചില വിഷയങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമായ **ലാബുകൾ**, ഇത് നിങ്ങൾ പഠിച്ച മെറ്റീരിയൽ ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കാൻ അവസരം നൽകും.
+* ചില സെക്ഷനുകളിൽ ബന്ധപ്പെട്ട വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) മോഡ്യൂളുകളിലേക്ക് ലിങ്കുകൾ ഉണ്ട്.
-## തുടക്കം
+## തുടങ്ങാം
-### 🎯 AI-യിൽ പുതുതായി? ഇവിടെ നിന്നു തുടങ്ങുക!
+### 🎯 എഐയിൽ പുതിയവനോ? ഇവിടെ തുടങ്ങൂ!
-നിങ്ങൾ AI-യിൽ പൂര്ണമായി പുതുതായി ആണെങ്കിൽ, ചുരുങ്ങിയതും പ്രായോഗികവുമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ വേണമെങ്കിൽ, ഞങ്ങളുടെ [**ആദ്യകാലത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ**](./examples/README.md) കാണുക! ഇവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:
+നിങ്ങൾ എഐയിൽ പൂർണമായും പുതിയവനാണെങ്കിൽ, ശീഘ്രവും കൈകൊണ്ടു പരീക്ഷിക്കാവുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ വേണമെങ്കിൽ, ഞങ്ങളുടെ [**ആരംഭകർക്ക് സൗഹൃദമുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ**](./examples/README.md) പരിശോധിക്കുക! ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:
-- 🌟 **Hello AI World** - നിങ്ങളുടെ ആദ്യ AI പ്രോഗ്രാം (패റ്റേൺ തിരിച്ചറിവ്)
-- 🧠 **Simple Neural Network** - പ്രാരംഭം മുതൽ ഒരു ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർമ്മിക്കുക
-- 🖼️ **Image Classifier** - വിശദമായ കമന്റുകളോടെ ചിത്രങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരിക്കുക
-- 💬 **ടെക്സ്റ്റ് സെൻറിമെന്റ്** - പോസിറ്റീവ്/നെഗറ്റീവ് ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം ചെയ്യുക
+- 🌟 **ഹെലോ AI വേൾഡ്** - നിങ്ങളുടെ ആദ്യ AI പ്രോഗ്രാം (മാദൃക തിരിച്ചറിവ്)
+- 🧠 **ലളിതമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കു** - തുടക്കത്തിൽ നിന്നുതന്നെ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർമ്മിക്കുക
+- 🖼️ **ചിത്ര വർഗ്ഗീകരകൻ** - വിശദമായ കമന്റുകളോടെ ചിത്രങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരിക്കുക
+- 💬 **ടെക്സ്റ്റ് സെന്റിമെന്റ്** - പോസിറ്റീവ്/നെഗറ്റീവ് ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം
These examples are designed to help you understand AI concepts before diving into the full curriculum.
-### 📚 Full Curriculum Setup
+### 📚 പൂർണ പാഠ്യപദ്ധതി സജ്ജീകരണം
-- We have created a [setup lesson](./lessons/0-course-setup/setup.md) to help you with setting up your development environment. - For Educators, we have created a [curricula setup lesson](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) for you too!
-- How to [Run the code in a VSCode or a Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
+- നാം [സജ്ജീകരണ പാഠം](./lessons/0-course-setup/setup.md) രചിച്ചിരിക്കുന്നു നിങ്ങളുടെ ഡെവലപ്മെന്റ് പരിസരം സജ്ജീകരിക്കുന്നതിന് സഹായിക്കാൻ. - അധ്യാപകർക്കായി, നാം നിങ്ങളെക്കും ഒരു [പാഠ്യപദ്ധതി സജ്ജീകരണ പാഠം](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) തയ്യാറാക്കി!
+- എങ്ങനെ [VSCode-ലോ Codepace-ലോ കോഡ് റൺ ചെയ്യാം](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
Follow these steps:
@@ -146,7 +146,7 @@ If you have product feedback or questions whilst building visit our [Azure AI Fo
## Quizzes
-> **A note about quizzes**: All quizzes are contained in the Quiz-app folder in etc\quiz-app, or [Online Here](https://ff-quizzes.netlify.app/) They are linked from within the lessons the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instruction in the `quiz-app` folder. They are gradually being localized.
+> **ക്വിസുകൾക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു കുറിപ്പ്**: All quizzes are contained in the Quiz-app folder in etc\quiz-app, or [ഓൺലൈനായി ഇവിടെ](https://ff-quizzes.netlify.app/) They are linked from within the lessons the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instruction in the `quiz-app` folder. They are gradually being localized.
## Help Wanted
@@ -154,11 +154,11 @@ Do you have suggestions or found spelling or code errors? Raise an issue or crea
## Special Thanks
-* **✍️ Primary Author:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
-* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
-* **🎨 Sketchnote illustrator:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
-* **✅ Quiz Creator:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
-* **🙏 Core Contributors:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
+* **✍️ പ്രധാന രചയിതാവ്:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
+* **🔥 എഡിറ്റർ:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
+* **🎨 സ്കെച്ച്നോട്ട് ഇലസ്ട്രേറ്റർ:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
+* **✅ ക്വിസ് സൃഷ്ടാവ്:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
+* **🙏 പ്രധാന സംഭാവകർ:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## Other Curricula
@@ -166,21 +166,21 @@ Our team produces other curricula! Check out:
### LangChain
-[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
-[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
+[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
+[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agents
-[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
-[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
-[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
-[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Generative AI Series
-[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@@ -188,13 +188,13 @@ Our team produces other curricula! Check out:
---
### Core Learning
-[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
-[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
-[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
-[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
-[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
-[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
-[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
+[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
@@ -208,15 +208,15 @@ Our team produces other curricula! Check out:
If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely.
-[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
+[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
If you have product feedback or errors while building visit:
-[](https://aka.ms/foundry/forum)
+[](https://aka.ms/foundry/forum)
---
-നിരാകരണം:
-ഈ പ്രമാണം AI തർജ്ജമാ സേവനമായ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് തർജ്ജമിച്ചതാണ്. ഞങ്ങൾ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോഴും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് തർജ്ജമകളിൽ പിശകുകളും തെറ്റുകളും ഉണ്ടായിരിക്കാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്. അതിനാൽ മാതൃഭാഷയിലെ മൗലിക പ്രമാണത്തെ പ്രാമാണിക സ്രോതസ്സായി കരുതണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക് വിദഗ്ദ്ധ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശിക്കുന്നു. ഈ തർജ്ജമ ഉപയോഗിക്കപ്പെട്ടതിൽനിന്നോ അതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കും വ്യാഖ്യാനപ്രശ്നങ്ങൾക്കും ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+അസൂചനം:
+ഈ രേഖ AI പരിഭാഷാ സേവനമായ Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് പരിഭാഷപ്പെടുത്തിയതാണ്. ഞങ്ങൾ കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചേക്കলেও, ഓട്ടോമാറ്റഡ് പരിഭാഷകളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അപൂർണ്ണതകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. യഥാർത്ഥ രേഖ അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിൽ പ്രാമാണിക ഉറവിടമായെന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക് പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ പരിഭാഷ ശിപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ പരിഭാഷ ഉപയോഗിച്ചതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണങ്ങൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/1-Intro/README.md b/translations/ml/lessons/1-Intro/README.md
index c345c2d6..095369ee 100644
--- a/translations/ml/lessons/1-Intro/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/1-Intro/README.md
@@ -1,166 +1,166 @@
-
-# എഐയുടെ പരിചയം
-
-
-
-> സ്കെച്ച്നോട്ട്: [ടോമോമി ഇമുര](https://twitter.com/girlie_mac)
-
-## [പഠനത്തിന് മുമ്പുള്ള ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/1)
-
-**കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട്** എന്നത് ഒരു രസകരമായ ശാസ്ത്രീയ ശാഖയാണ്, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പെരുമാറ്റം കാണിക്കാൻ എങ്ങനെ കഴിയും എന്ന് പഠിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് മനുഷ്യർക്ക് നന്നായി ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുക.
-
-ആദ്യമായി, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ [ചാൾസ് ബാബേജ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Charles_Babbage) നിർമിച്ചത് സംഖ്യകളിൽ നിശ്ചിത ക്രമത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനായി - ഒരു ആൽഗോരിതം. 19-ാം നൂറ്റാണ്ടിൽ നിർദ്ദേശിച്ച ആദ്യ മാതൃകയേക്കാൾ ആധുനിക കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ വളരെ മുന്നേറ്റം നേടിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അവ ഇപ്പോഴും നിയന്ത്രിത കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പിന്തുടരുന്നു. അതിനാൽ, ലക്ഷ്യം നേടാൻ വേണ്ട കൃത്യമായ നടപടികൾ അറിയുകയാണെങ്കിൽ, കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
-
-
-
-> ഫോട്ടോ: [വിക്കി സോഷ്നിക്കോവ](http://twitter.com/vickievalerie)
-
-> ✅ ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഫോട്ടോയിൽ നിന്നു അവരുടെ പ്രായം നിർവചിക്കുന്നത് വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ജോലി ആണ്, കാരണം നമ്മൾ അത് ചെയ്യുമ്പോൾ തലയിൽ ഒരു സംഖ്യ എങ്ങനെ വരുന്നു എന്ന് നമുക്ക് അറിയില്ല.
-
----
-
-എങ്കിലും, ചില ജോലികൾ നമുക്ക് വ്യക്തമായി എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് അറിയില്ല. ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഫോട്ടോയിൽ നിന്നു പ്രായം നിർണയിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കൂ. നാം പല പ്രായത്തിലുള്ള ആളുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ കണ്ടിട്ടുണ്ടാകുന്നതിനാൽ നാം അത് പഠിച്ചിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ നാം എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു എന്ന് വ്യക്തമായി വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയില്ല, അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാനും കഴിയില്ല. ഇത് തന്നെ **കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട്** (AI) യുടെ താൽപര്യമുള്ള ജോലികളാണ്.
-
-✅ നിങ്ങൾക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറിന് നൽകാൻ കഴിയുന്ന, AI ഉപയോഗിച്ച് സഹായം ലഭിക്കുന്ന ചില ജോലികൾ എന്തെല്ലാമാണെന്ന് ചിന്തിക്കുക. ധനകാര്യ, മെഡിസിൻ, കലകൾ തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ഇന്ന് AI എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു?
-
-## ദുർബല AI vs. ശക്തമായ AI
-
-ദുർബല AI | ശക്തമായ AI
----------------------------------------|-------------------------------------
-ദുർബല AI എന്നത് ഒരു പ്രത്യേക ജോലി അല്ലെങ്കിൽ കുറച്ച് ജോലികൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തും പരിശീലിപ്പിച്ചും ഉള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.|ശക്തമായ AI, അല്ലെങ്കിൽ കൃത്രിമ പൊതുബുദ്ധി (AGI), മനുഷ്യനിലവാരമുള്ള ബുദ്ധിമുട്ടും മനസ്സിലാക്കലും ഉള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.
-ഈ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സാധാരണ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളവയല്ല; അവർ നിർവചിച്ച ജോലിയിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ മനസ്സിലാക്കലോ ബോധമോ ഇല്ല.|ഈ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യൻ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലിയും ചെയ്യാനുള്ള കഴിവും, വ്യത്യസ്ത മേഖലകളിൽ അനുയോജ്യമായും പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള കഴിവും, ബോധമോ സ്വയം ബോധമോ ഉള്ള രൂപവും ഉണ്ട്.
-ദുർബല AIയുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ സിരി, അലക്സ പോലുള്ള വിർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, സ്ട്രീമിംഗ് സേവനങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ശുപാർശ ആൽഗോരിതങ്ങൾ, പ്രത്യേക ഉപഭോക്തൃ സേവന ജോലികൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ എന്നിവയാണ്.|ശക്തമായ AI നേടുക AI ഗവേഷണത്തിന്റെ ദീർഘകാല ലക്ഷ്യമാണ്, ഇത് ബുദ്ധിമുട്ട്, പഠനം, മനസ്സിലാക്കൽ, വ്യത്യസ്ത ജോലികളിലും സാഹചര്യങ്ങളിലും അനുയോജ്യമായും പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന AI സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതാണ്.
-ദുർബല AI വളരെ പ്രത്യേകതയുള്ളതാണ്, മനുഷ്യനുപോലെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കഴിവുകളും പൊതുവായ പ്രശ്നപരിഹാര ശേഷികളും ഇല്ല.|ശക്തമായ AI ഇപ്പോൾ സിദ്ധാന്തപരമായ ആശയമാണ്, ഇതുവരെ യാതൊരു AI സിസ്റ്റവും ഈ തലത്തിലെ പൊതുവായ ബുദ്ധിമുട്ട് കൈവരിച്ചിട്ടില്ല.
-
-കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് **[കൃത്രിമ പൊതുബുദ്ധി](https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence)** (AGI) കാണുക.
-
-## ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ നിർവചനവും ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റും
-
-**[ബുദ്ധിമുട്ട്](https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence)** എന്ന പദം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഒരു പ്രശ്നം ഉണ്ട്, അതായത് ഈ പദത്തിന് വ്യക്തമായ നിർവചനമില്ല. ബുദ്ധിമുട്ട് **അബ്സ്ട്രാക്ട് ചിന്തന**യുമായി ബന്ധപ്പെട്ടു എന്ന് പറയാം, അല്ലെങ്കിൽ **സ്വയം ബോധം**യുമായി ബന്ധപ്പെട്ടു എന്ന് പറയാം, പക്ഷേ നാം അതിനെ ശരിയായി നിർവചിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല.
-
-
-
-> [ഫോട്ടോ](https://unsplash.com/photos/75715CVEJhI) - [ആംബർ കിപ്പ്](https://unsplash.com/@sadmax) Unsplash-ൽ നിന്നു
-
-*ബുദ്ധിമുട്ട്* എന്ന പദത്തിന്റെ അനിശ്ചിതത്വം കാണാൻ, "ഒരു പൂച്ച ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണോ?" എന്ന ചോദ്യം ഉത്തരം പറയാൻ ശ്രമിക്കുക. വ്യത്യസ്ത ആളുകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഉത്തരങ്ങൾ ഉണ്ടാകും, കാരണം ഈ വാദം ശരിയാണെന്ന് തെളിയിക്കാൻ സർവത്ര അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട ഒരു പരീക്ഷണം ഇല്ല. നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ടെന്ന് തോന്നിയാൽ - നിങ്ങളുടെ പൂച്ചയെ IQ ടെസ്റ്റിൽ പരീക്ഷിച്ച് നോക്കൂ...
-
-✅ നിങ്ങൾ ബുദ്ധിമുട്ട് എങ്ങനെ നിർവചിക്കുന്നു എന്ന് ഒരു നിമിഷം ചിന്തിക്കുക. ഒരു കോഴി ഒരു മസിലിൽ നിന്ന് ഭക്ഷണം കണ്ടെത്താൻ കഴിവുള്ളതാണെങ്കിൽ അത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണോ? ഒരു കുട്ടി ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണോ?
-
----
-
-AGIയെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, നാം യഥാർത്ഥ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്ന് അറിയാൻ ഒരു മാർഗ്ഗം വേണം. [ആലൻ ട്യൂറിംഗ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing) നിർദ്ദേശിച്ച ഒരു മാർഗ്ഗം **[ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test)** ആണ്, ഇത് ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ ഒരു നിർവചനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഈ ടെസ്റ്റ് ഒരു സിസ്റ്റം യഥാർത്ഥ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു മനുഷ്യനുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, കാരണം യാതൊരു സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന താരതമ്യവും കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിലൂടെ മറികടക്കാൻ കഴിയുന്നതുകൊണ്ട്, മനുഷ്യ ചോദ്യംചെയ്യുന്നവനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഒരു മനുഷ്യൻ ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള സംഭാഷണത്തിൽ യഥാർത്ഥ മനുഷ്യനെയും കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റത്തിനെയും വേർതിരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, ആ സിസ്റ്റം ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതായാണ് കണക്കാക്കുന്നത്.
-
-> 2014-ൽ സെന്റ് പീറ്റേഴ്സ്ബർഗിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത [Eugene Goostman](https://en.wikipedia.org/wiki/Eugene_Goostman) എന്ന ചാറ്റ്ബോട്ട് ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് കടന്നുപോകാൻ അടുത്തെത്തി. ഇത് 13 വയസ്സുള്ള യുക്രെയ്നിയൻ ബാലനായി മുന്നറിയിപ്പ് നൽകി, അതുകൊണ്ട് അറിവിന്റെ കുറവും ചില വാചക വ്യത്യാസങ്ങളും വിശദീകരിക്കാമെന്ന് പറഞ്ഞു. 5 മിനിറ്റ് സംഭാഷണത്തിന് ശേഷം 30% ജഡ്ജുമാർക്ക് ഇത് മനുഷ്യനാണെന്ന് വിശ്വസിപ്പിച്ചു, ട്യൂറിംഗ് 2000-ൽ യന്ത്രം ഇത് കടന്നുപോകുമെന്ന് കരുതിയിരുന്നു. എന്നാൽ, ഇത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിച്ചതായി അല്ല, അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റം മനുഷ്യ ചോദ്യംചെയ്യുന്നവനെ മായ്ച്ചുവെന്ന് അല്ല - സിസ്റ്റം മനുഷ്യരെ മായ്ച്ചില്ല, മറിച്ച് ബോട്ട് സൃഷ്ടിച്ചവർ മായ്ച്ചു!
-
-✅ നിങ്ങൾ ഒരിക്കൽ ചാറ്റ്ബോട്ട് നിങ്ങളെ മനുഷ്യനുമായി സംസാരിക്കുന്നതായി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടോ? അത് നിങ്ങളെ എങ്ങനെ വിശ്വസിപ്പിച്ചു?
-
-## എഐയിലേക്കുള്ള വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങൾ
-
-കമ്പ്യൂട്ടർ മനുഷ്യനുപോലെ പെരുമാറണമെങ്കിൽ, നമ്മുടെ ചിന്തന രീതിയെ കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ മോഡൽ ചെയ്യണം. അതിനാൽ, മനുഷ്യനെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളവനാക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് മനസ്സിലാക്കണം.
-
-> യന്ത്രത്തിൽ ബുദ്ധിമുട്ട് പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാൻ, നമ്മുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കണം. നിങ്ങൾ സ്വയം നിരീക്ഷണം ചെയ്താൽ, ചില പ്രക്രിയകൾ ബോധപൂർവ്വം അല്ലാതെ നടക്കുന്നു - ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂച്ചയെ നായയെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ ചിന്തിക്കേണ്ടതില്ല - എന്നാൽ ചിലത് ചിന്തനയോടെ നടക്കുന്നു.
-
-ഈ പ്രശ്നത്തിന് രണ്ട് സമീപനങ്ങൾ ഉണ്ട്:
-
-ടോപ്പ്-ഡൗൺ സമീപനം (സിംബോളിക് റീസണിംഗ്) | ബോട്ടം-അപ്പ് സമീപനം (ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ)
----------------------------------------|-------------------------------------
-ടോപ്പ്-ഡൗൺ സമീപനം ഒരു വ്യക്തി പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ എങ്ങനെ ചിന്തിക്കുന്നു എന്ന് മോഡൽ ചെയ്യുന്നു. ഇത് മനുഷ്യനിൽ നിന്നുള്ള **ജ്ഞാനം** എടുക്കുകയും, അത് കമ്പ്യൂട്ടർ വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന രൂപത്തിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ **റീസണിംഗ്** മോഡൽ ചെയ്യാനുള്ള മാർഗ്ഗം വികസിപ്പിക്കണം. | ബോട്ടം-അപ്പ് സമീപനം മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടന മോഡൽ ചെയ്യുന്നു, അതിൽ അനേകം ലളിതമായ ഘടകങ്ങൾ **ന്യൂറോണുകൾ** എന്നറിയപ്പെടുന്നു. ഓരോ ന്യൂറോണും അതിന്റെ ഇൻപുട്ടുകളുടെ ഭാരിത ശരാശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, **പരിശീലന ഡാറ്റ** നൽകി ന്യൂറോണുകളുടെ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രയോജനപ്രദമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിക്കാം.
-
-മറ്റു ചില സമീപനങ്ങളും ഉണ്ട്:
-
-* **എമർജന്റ്**, **സിനർജറ്റിക്** അല്ലെങ്കിൽ **മൾട്ടി-ഏജന്റ് സമീപനം** അനേകം ലളിതമായ ഏജന്റുകളുടെ ഇടപെടലിലൂടെ സങ്കീർണ്ണമായ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പെരുമാറ്റം ലഭിക്കാമെന്ന് അടിസ്ഥാനമാക്കുന്നു. [വികാസ സൈബർനെറ്റിക്സ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Global_brain#Evolutionary_cybernetics) പ്രകാരം, ബുദ്ധിമുട്ട് *മറ്റു ലളിതമായ, പ്രതികരണപരമായ പെരുമാറ്റങ്ങളിൽ നിന്നു* *മീറ്റാസിസ്റ്റം ട്രാൻസിഷൻ* പ്രക്രിയയിൽ *ഉത്ഭവിക്കാം*.
-
-* **വികാസ സമീപനം** അല്ലെങ്കിൽ **ജനിതക ആൽഗോരിതം** വികാസത്തിന്റെ സിദ്ധാന്തങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു മെച്ചപ്പെടുത്തൽ പ്രക്രിയയാണ്.
-
-ഈ സമീപനങ്ങൾ കോഴ്സിൽ പിന്നീട് പരിഗണിക്കും, ഇപ്പോൾ നാം രണ്ട് പ്രധാന ദിശകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും: ടോപ്പ്-ഡൗൺ, ബോട്ടം-അപ്പ്.
-
-### ടോപ്പ്-ഡൗൺ സമീപനം
-
-**ടോപ്പ്-ഡൗൺ സമീപനത്തിൽ**, നാം നമ്മുടെ ചിന്തന രീതിയെ മോഡൽ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. നാം ചിന്തിക്കുമ്പോൾ നമ്മുടെ ചിന്തകൾ പിന്തുടരാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, ഈ പ്രക്രിയ ഫോർമലൈസ് ചെയ്ത് കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാം. ഇതാണ് **സിംബോളിക് റീസണിംഗ്**.
-
-മനുഷ്യർക്ക് ചില നിയമങ്ങൾ മനസ്സിൽ ഉണ്ടാകാം, അവ അവരുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകൾ നയിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡോക്ടർ രോഗിയെ പരിശോധന ചെയ്യുമ്പോൾ, അവൻ/അവൾക്ക് പനി ഉണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാകാം, അതിനാൽ ശരീരത്തിൽ ചില അണുബാധകൾ ഉണ്ടാകാം. ഒരു വലിയ നിയമസമൂഹം ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിൽ പ്രയോഗിച്ച് ഡോക്ടർ അന്തിമ രോഗനിർണയം കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
-
-ഈ സമീപനം **ജ്ഞാന പ്രതിനിധാനം**ക്കും **റീസണിംഗിനും** ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മനുഷ്യ വിദഗ്ധനിൽ നിന്നുള്ള ജ്ഞാനം എടുക്കുന്നത് ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഭാഗമായിരിക്കാം, കാരണം പലപ്പോഴും ഡോക്ടർ എന്തുകൊണ്ട് ഒരു പ്രത്യേക രോഗനിർണയം വരുത്തുന്നു എന്ന് വ്യക്തമായി അറിയില്ല. ചിലപ്പോൾ പരിഹാരം അവന്റെ തലയിൽ തന്നെ വ്യക്തമായി വരുന്നു. ചില ജോലികൾ, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഫോട്ടോയിൽ നിന്നു പ്രായം നിർണയിക്കൽ, ജ്ഞാന നിയന്ത്രണത്തിലേക്ക് കുറയ്ക്കാനാകില്ല.
-
-### ബോട്ടം-അപ്പ് സമീപനം
-
-മറ്റുവഴി, നാം നമ്മുടെ മസ്തിഷ്കത്തിലെ ഏറ്റവും ലളിത ഘടകമായ ന്യൂറോണിനെ മോഡൽ ചെയ്യാം. കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ **കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്** നിർമ്മിച്ച്, ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ പഠിപ്പിക്കാം. ഇത് ഒരു കുഞ്ഞ് തന്റെ ചുറ്റുപാടുകളെ കുറിച്ച് നിരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി പഠിക്കുന്ന രീതിയോട് സമാനമാണ്.
-
-✅ കുഞ്ഞുങ്ങൾ എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു എന്ന് കുറച്ച് ഗവേഷണം ചെയ്യുക. കുഞ്ഞിന്റെ മസ്തിഷ്കത്തിലെ അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങൾ എന്തെല്ലാമാണ്?
-
-> | ML എന്ത്? | |
-> |--------------|-----------|
-> | കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ ഭാഗമായും, ഡാറ്റയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ പഠിക്കുന്നതിനെ **മെഷീൻ ലേണിംഗ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഈ കോഴ്സിൽ ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിഗണിക്കില്ല - നിങ്ങൾക്ക് വേറെ [Machine Learning for Beginners](http://aka.ms/ml-beginners) പാഠ്യപദ്ധതി കാണാം. |  |
-
-## എഐയുടെ ഒരു സംക്ഷിപ്ത ചരിത്രം
-
-കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട് 20-ാം നൂറ്റാണ്ടിന്റെ മധ്യത്തിൽ ഒരു ശാഖയായി ആരംഭിച്ചു. ആദ്യം, സിംബോളിക് റീസണിംഗ് പ്രചാരത്തിലായിരുന്നു, ഇത് ചില പ്രധാന വിജയങ്ങൾക്കു വഴിതെളിച്ചു, ഉദാഹരണത്തിന് വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ – ചില പരിമിത പ്രശ്ന മേഖലകളിൽ വിദഗ്ധൻപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകൾ. എന്നാൽ, ഈ സമീപനം വലിയ തോതിൽ വ്യാപിപ്പിക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ഉടൻ മനസ്സിലായി. വിദഗ്ധനിൽ നിന്നുള്ള ജ്ഞാനം എടുക്കുകയും, അത് കമ്പ്യൂട്ടറിലേക്കു പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുകയും, ആ ജ്ഞാനശേഖരം കൃത്യമായി നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നത് വളരെ സങ്കീർണ്ണവും ചെലവേറിയതുമായ ജോലി ആയിരുന്നു. ഇതാണ് 1970-കളിലെ [AI വിന്റർ](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter) ന്റെ കാരണമായത്.
-
-
-
-> ചിത്രം: [ഡ്മിത്രി സോഷ്നിക്കോവ്](http://soshnikov.com)
-
-കാലക്രമേണ, കംപ്യൂട്ടിംഗ് വിഭവങ്ങൾ വിലകുറഞ്ഞതായി, കൂടുതൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമായി, അതിനാൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് സമീപനങ്ങൾ മനുഷ്യരെ മത്സരിപ്പിക്കുന്നതിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാണിച്ചു, ഉദാഹരണത്തിന് കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യവും ശബ്ദ മനസ്സിലാക്കലും. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ, കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട് എന്ന പദം പ്രധാനമായും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പദവിയായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, കാരണം കേട്ടുവരുന്ന AI വിജയങ്ങൾ അവയിൽ അധിഷ്ഠിതമാണ്.
-
-ചതുരശ്രം കളിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാം സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ സമീപനങ്ങൾ എങ്ങനെ മാറിയെന്ന് കാണാം:
-
-* ആദ്യം, ചെസ്സ് പ്രോഗ്രാമുകൾ തിരച്ചിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയായിരുന്നു – ഒരു പ്രോഗ്രാം എതിരാളിയുടെ സാധ്യതയുള്ള നീക്കങ്ങൾ കണക്കാക്കി, കുറച്ച് നീക്കങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ലഭ്യമായ മികച്ച സ്ഥാനം കണ്ടെത്തി ഏറ്റവും നല്ല നീക്കം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഇതു [ആൽഫാ-ബീറ്റ പ്രൂണിംഗ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha%E2%80%93beta_pruning) ആൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കാൻ വഴിതെളിച്ചു.
-* തിരച്ചിൽ തന്ത്രങ്ങൾ കളിയുടെ അവസാനം നല്ലതാണ്, കാരണം തിരച്ചിൽ സ്ഥലം കുറവാണ്. എന്നാൽ കളിയുടെ തുടക്കത്തിൽ തിരച്ചിൽ സ്ഥലം വലുതാണ്, ആൽഗോരിതം മനുഷ്യ കളിക്കാരുടെ നിലവിലുള്ള മത്സരങ്ങളിൽ നിന്നു പഠിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്താം. പിന്നീട് പരീക്ഷണങ്ങൾ [കേസ്-ബേസ്ഡ് റീസണിംഗ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Case-based_reasoning) ഉപയോഗിച്ചു, പ്രോഗ്രാം നിലവിലെ സ്ഥിതിക്ക് സമാനമായ കേസുകൾ ജ്ഞാനശേഖരത്തിൽ തിരഞ്ഞെടുത്തു.
-* മനുഷ്യരെ തോൽപ്പിക്കുന്ന ആധുനിക പ്രോഗ്രാമുകൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും [റീ ഇൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning) ഉം അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ്, ഇവ സ്വയം നേരിട്ട് കളിച്ച് പിഴവുകളിൽ നിന്നു പഠിക്കുന്നു – മനുഷ്യർ ചെസ്സ് പഠിക്കുമ്പോൾ ചെയ്യുന്ന പോലെ. എന്നാൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വളരെ കുറച്ച് സമയത്ത് കൂടുതൽ കളികൾ കളിക്കാനാകുന്നതിനാൽ വേഗത്തിൽ പഠിക്കുന്നു.
-
-✅ AI കളിച്ച മറ്റു ഗെയിമുകൾ കുറിച്ച് കുറച്ച് ഗവേഷണം ചെയ്യുക.
-
-അങ്ങനെ, “സംഭാഷണ പ്രോഗ്രാമുകൾ” (ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് കടക്കാൻ കഴിയുന്നവ) സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള സമീപനവും എങ്ങനെ മാറിയെന്ന് കാണാം:
-
-* ആദ്യം
-> ചിത്രം: Dmitry Soshnikov, [ഫോട്ടോ](https://unsplash.com/photos/r8LmVbUKgns) [Marina Abrosimova](https://unsplash.com/@abrosimova_marina_foto) യുടെ, Unsplash
-
-## പുതിയ AI ഗവേഷണം
-
-2010-ൽ വലിയ പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലഭ്യമാകാൻ തുടങ്ങിയപ്പോൾ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഗവേഷണത്തിൽ വലിയ വളർച്ച ആരംഭിച്ചു. ഏകദേശം 14 മില്യൺ അനോട്ടേറ്റഡ് ചിത്രങ്ങൾ അടങ്ങിയ [ImageNet](https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet) എന്ന വലിയ ചിത്രശേഖരം, [ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge](https://image-net.org/challenges/LSVRC/) എന്ന മത്സരം ജനിപ്പിച്ചു.
-
-
-
-> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
-
-2012-ൽ, [Convolutional Neural Networks](../4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) ആദ്യമായി ചിത്രവർഗ്ഗീകരണത്തിൽ ഉപയോഗിച്ചു, ഇതോടെ വർഗ്ഗീകരണ പിശകുകൾ (ഏകദേശം 30% മുതൽ 16.4% വരെ) ഗണ്യമായി കുറഞ്ഞു. 2015-ൽ, Microsoft Research-ന്റെ ResNet ആർക്കിടെക്ചർ [മനുഷ്യനിലവാരമുള്ള കൃത്യത കൈവരിച്ചു](https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.123).
-
-അതിനുശേഷം, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പല ജോലികളിലും വളരെ വിജയകരമായ പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ചു:
-
----
-
-വർഷം | മനുഷ്യനിലവാരം കൈവരിച്ചത്
------|--------
-2015 | [ചിത്രവർഗ്ഗീകരണം](https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.123)
-2016 | [സംവാദാത്മക ശബ്ദ തിരിച്ചറിയൽ](https://arxiv.org/abs/1610.05256)
-2018 | [സ്വയംകൃത യന്ത്രഭാഷാന്തരം](https://arxiv.org/abs/1803.05567) (ചൈനീസ്-ഇംഗ്ലീഷ്)
-2020 | [ചിത്ര വിവരണം](https://arxiv.org/abs/2009.13682)
-
-കഴിഞ്ഞ കുറേ വർഷങ്ങളായി, BERT, GPT-3 പോലുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുമായി വലിയ വിജയങ്ങൾ കണ്ടു. ഇതിന് പ്രധാന കാരണം, പൊതുവായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ലഭ്യമാകുന്നതാണ്, ഇത് മോഡലുകൾക്ക് ടെക്സ്റ്റുകളുടെ ഘടനയും അർത്ഥവും പിടികൂടാൻ, പൊതുവായ ടെക്സ്റ്റ് ശേഖരങ്ങളിൽ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്യാനും, പിന്നീട് പ്രത്യേക ജോലികൾക്കായി മോഡലുകൾ പ്രത്യേകിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. ഈ കോഴ്സിൽ പിന്നീട് [Natural Language Processing](../5-NLP/README.md) കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കും.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-ഇന്റർനെറ്റിൽ ഒരു യാത്ര നടത്തുക, നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ AI ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നിടം കണ്ടെത്തുക. അത് ഒരു മാപ്പിംഗ് ആപ്പിൽ ആണോ, ശബ്ദം-ടെക്സ്റ്റ് സേവനത്തിലോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വീഡിയോ ഗെയിമിലോ? ആ സിസ്റ്റം എങ്ങനെ നിർമ്മിച്ചതെന്ന് ഗവേഷണം ചെയ്യുക.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/2)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-AI, ML ചരിത്രം [ഈ പാഠം](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/1-Introduction/2-history-of-ML) വായിച്ച് അവലോകനം ചെയ്യുക. ആ പാഠത്തിന്റെ മുകളിൽ ഉള്ള സ്കെച്ച്നോട്ടിൽ നിന്നോ ഇതിൽ നിന്നോ ഒരു ഘടകം എടുത്ത് അതിന്റെ സാംസ്കാരിക പശ്ചാത്തലം മനസ്സിലാക്കാൻ കൂടുതൽ ഗവേഷണം നടത്തുക.
-
-**അസൈൻമെന്റ്**: [ഗെയിം ജാം](assignment.md)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# എഐയുടെ പരിചയം
+
+
+
+> സ്കെച്ച്നോട്ട്: [ടോമോമി ഇമുര](https://twitter.com/girlie_mac)
+
+## [പഠനത്തിന് മുമ്പുള്ള ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/1)
+
+**കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട്** എന്നത് ഒരു രസകരമായ ശാസ്ത്രീയ ശാഖയാണ്, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പെരുമാറ്റം കാണിക്കാൻ എങ്ങനെ കഴിയും എന്ന് പഠിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് മനുഷ്യർക്ക് നന്നായി ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുക.
+
+ആദ്യമായി, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ [ചാൾസ് ബാബേജ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Charles_Babbage) നിർമിച്ചത് സംഖ്യകളിൽ നിശ്ചിത ക്രമത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനായി - ഒരു ആൽഗോരിതം. 19-ാം നൂറ്റാണ്ടിൽ നിർദ്ദേശിച്ച ആദ്യ മാതൃകയേക്കാൾ ആധുനിക കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ വളരെ മുന്നേറ്റം നേടിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അവ ഇപ്പോഴും നിയന്ത്രിത കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പിന്തുടരുന്നു. അതിനാൽ, ലക്ഷ്യം നേടാൻ വേണ്ട കൃത്യമായ നടപടികൾ അറിയുകയാണെങ്കിൽ, കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
+
+
+
+> ഫോട്ടോ: [വിക്കി സോഷ്നിക്കോവ](http://twitter.com/vickievalerie)
+
+> ✅ ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഫോട്ടോയിൽ നിന്നു അവരുടെ പ്രായം നിർവചിക്കുന്നത് വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ജോലി ആണ്, കാരണം നമ്മൾ അത് ചെയ്യുമ്പോൾ തലയിൽ ഒരു സംഖ്യ എങ്ങനെ വരുന്നു എന്ന് നമുക്ക് അറിയില്ല.
+
+---
+
+എങ്കിലും, ചില ജോലികൾ നമുക്ക് വ്യക്തമായി എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് അറിയില്ല. ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഫോട്ടോയിൽ നിന്നു പ്രായം നിർണയിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കൂ. നാം പല പ്രായത്തിലുള്ള ആളുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ കണ്ടിട്ടുണ്ടാകുന്നതിനാൽ നാം അത് പഠിച്ചിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ നാം എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു എന്ന് വ്യക്തമായി വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയില്ല, അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാനും കഴിയില്ല. ഇത് തന്നെ **കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട്** (AI) യുടെ താൽപര്യമുള്ള ജോലികളാണ്.
+
+✅ നിങ്ങൾക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറിന് നൽകാൻ കഴിയുന്ന, AI ഉപയോഗിച്ച് സഹായം ലഭിക്കുന്ന ചില ജോലികൾ എന്തെല്ലാമാണെന്ന് ചിന്തിക്കുക. ധനകാര്യ, മെഡിസിൻ, കലകൾ തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ഇന്ന് AI എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു?
+
+## ദുർബല AI vs. ശക്തമായ AI
+
+ദുർബല AI | ശക്തമായ AI
+---------------------------------------|-------------------------------------
+ദുർബല AI എന്നത് ഒരു പ്രത്യേക ജോലി അല്ലെങ്കിൽ കുറച്ച് ജോലികൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തും പരിശീലിപ്പിച്ചും ഉള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.|ശക്തമായ AI, അല്ലെങ്കിൽ കൃത്രിമ പൊതുബുദ്ധി (AGI), മനുഷ്യനിലവാരമുള്ള ബുദ്ധിമുട്ടും മനസ്സിലാക്കലും ഉള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.
+ഈ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സാധാരണ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളവയല്ല; അവർ നിർവചിച്ച ജോലിയിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ മനസ്സിലാക്കലോ ബോധമോ ഇല്ല.|ഈ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യൻ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലിയും ചെയ്യാനുള്ള കഴിവും, വ്യത്യസ്ത മേഖലകളിൽ അനുയോജ്യമായും പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള കഴിവും, ബോധമോ സ്വയം ബോധമോ ഉള്ള രൂപവും ഉണ്ട്.
+ദുർബല AIയുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ സിരി, അലക്സ പോലുള്ള വിർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, സ്ട്രീമിംഗ് സേവനങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ശുപാർശ ആൽഗോരിതങ്ങൾ, പ്രത്യേക ഉപഭോക്തൃ സേവന ജോലികൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ എന്നിവയാണ്.|ശക്തമായ AI നേടുക AI ഗവേഷണത്തിന്റെ ദീർഘകാല ലക്ഷ്യമാണ്, ഇത് ബുദ്ധിമുട്ട്, പഠനം, മനസ്സിലാക്കൽ, വ്യത്യസ്ത ജോലികളിലും സാഹചര്യങ്ങളിലും അനുയോജ്യമായും പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന AI സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതാണ്.
+ദുർബല AI വളരെ പ്രത്യേകതയുള്ളതാണ്, മനുഷ്യനുപോലെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കഴിവുകളും പൊതുവായ പ്രശ്നപരിഹാര ശേഷികളും ഇല്ല.|ശക്തമായ AI ഇപ്പോൾ സിദ്ധാന്തപരമായ ആശയമാണ്, ഇതുവരെ യാതൊരു AI സിസ്റ്റവും ഈ തലത്തിലെ പൊതുവായ ബുദ്ധിമുട്ട് കൈവരിച്ചിട്ടില്ല.
+
+കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് **[കൃത്രിമ പൊതുബുദ്ധി](https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence)** (AGI) കാണുക.
+
+## ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ നിർവചനവും ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റും
+
+**[ബുദ്ധിമുട്ട്](https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence)** എന്ന പദം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഒരു പ്രശ്നം ഉണ്ട്, അതായത് ഈ പദത്തിന് വ്യക്തമായ നിർവചനമില്ല. ബുദ്ധിമുട്ട് **അബ്സ്ട്രാക്ട് ചിന്തന**യുമായി ബന്ധപ്പെട്ടു എന്ന് പറയാം, അല്ലെങ്കിൽ **സ്വയം ബോധം**യുമായി ബന്ധപ്പെട്ടു എന്ന് പറയാം, പക്ഷേ നാം അതിനെ ശരിയായി നിർവചിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല.
+
+
+
+> [ഫോട്ടോ](https://unsplash.com/photos/75715CVEJhI) - [ആംബർ കിപ്പ്](https://unsplash.com/@sadmax) Unsplash-ൽ നിന്നു
+
+*ബുദ്ധിമുട്ട്* എന്ന പദത്തിന്റെ അനിശ്ചിതത്വം കാണാൻ, "ഒരു പൂച്ച ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണോ?" എന്ന ചോദ്യം ഉത്തരം പറയാൻ ശ്രമിക്കുക. വ്യത്യസ്ത ആളുകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഉത്തരങ്ങൾ ഉണ്ടാകും, കാരണം ഈ വാദം ശരിയാണെന്ന് തെളിയിക്കാൻ സർവത്ര അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട ഒരു പരീക്ഷണം ഇല്ല. നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ടെന്ന് തോന്നിയാൽ - നിങ്ങളുടെ പൂച്ചയെ IQ ടെസ്റ്റിൽ പരീക്ഷിച്ച് നോക്കൂ...
+
+✅ നിങ്ങൾ ബുദ്ധിമുട്ട് എങ്ങനെ നിർവചിക്കുന്നു എന്ന് ഒരു നിമിഷം ചിന്തിക്കുക. ഒരു കോഴി ഒരു മസിലിൽ നിന്ന് ഭക്ഷണം കണ്ടെത്താൻ കഴിവുള്ളതാണെങ്കിൽ അത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണോ? ഒരു കുട്ടി ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണോ?
+
+---
+
+AGIയെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, നാം യഥാർത്ഥ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്ന് അറിയാൻ ഒരു മാർഗ്ഗം വേണം. [ആലൻ ട്യൂറിംഗ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing) നിർദ്ദേശിച്ച ഒരു മാർഗ്ഗം **[ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test)** ആണ്, ഇത് ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ ഒരു നിർവചനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഈ ടെസ്റ്റ് ഒരു സിസ്റ്റം യഥാർത്ഥ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു മനുഷ്യനുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, കാരണം യാതൊരു സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന താരതമ്യവും കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിലൂടെ മറികടക്കാൻ കഴിയുന്നതുകൊണ്ട്, മനുഷ്യ ചോദ്യംചെയ്യുന്നവനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഒരു മനുഷ്യൻ ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള സംഭാഷണത്തിൽ യഥാർത്ഥ മനുഷ്യനെയും കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റത്തിനെയും വേർതിരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, ആ സിസ്റ്റം ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതായാണ് കണക്കാക്കുന്നത്.
+
+> 2014-ൽ സെന്റ് പീറ്റേഴ്സ്ബർഗിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത [Eugene Goostman](https://en.wikipedia.org/wiki/Eugene_Goostman) എന്ന ചാറ്റ്ബോട്ട് ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് കടന്നുപോകാൻ അടുത്തെത്തി. ഇത് 13 വയസ്സുള്ള യുക്രെയ്നിയൻ ബാലനായി മുന്നറിയിപ്പ് നൽകി, അതുകൊണ്ട് അറിവിന്റെ കുറവും ചില വാചക വ്യത്യാസങ്ങളും വിശദീകരിക്കാമെന്ന് പറഞ്ഞു. 5 മിനിറ്റ് സംഭാഷണത്തിന് ശേഷം 30% ജഡ്ജുമാർക്ക് ഇത് മനുഷ്യനാണെന്ന് വിശ്വസിപ്പിച്ചു, ട്യൂറിംഗ് 2000-ൽ യന്ത്രം ഇത് കടന്നുപോകുമെന്ന് കരുതിയിരുന്നു. എന്നാൽ, ഇത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിച്ചതായി അല്ല, അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റം മനുഷ്യ ചോദ്യംചെയ്യുന്നവനെ മായ്ച്ചുവെന്ന് അല്ല - സിസ്റ്റം മനുഷ്യരെ മായ്ച്ചില്ല, മറിച്ച് ബോട്ട് സൃഷ്ടിച്ചവർ മായ്ച്ചു!
+
+✅ നിങ്ങൾ ഒരിക്കൽ ചാറ്റ്ബോട്ട് നിങ്ങളെ മനുഷ്യനുമായി സംസാരിക്കുന്നതായി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടോ? അത് നിങ്ങളെ എങ്ങനെ വിശ്വസിപ്പിച്ചു?
+
+## എഐയിലേക്കുള്ള വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങൾ
+
+കമ്പ്യൂട്ടർ മനുഷ്യനുപോലെ പെരുമാറണമെങ്കിൽ, നമ്മുടെ ചിന്തന രീതിയെ കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ മോഡൽ ചെയ്യണം. അതിനാൽ, മനുഷ്യനെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളവനാക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് മനസ്സിലാക്കണം.
+
+> യന്ത്രത്തിൽ ബുദ്ധിമുട്ട് പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാൻ, നമ്മുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കണം. നിങ്ങൾ സ്വയം നിരീക്ഷണം ചെയ്താൽ, ചില പ്രക്രിയകൾ ബോധപൂർവ്വം അല്ലാതെ നടക്കുന്നു - ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂച്ചയെ നായയെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ ചിന്തിക്കേണ്ടതില്ല - എന്നാൽ ചിലത് ചിന്തനയോടെ നടക്കുന്നു.
+
+ഈ പ്രശ്നത്തിന് രണ്ട് സമീപനങ്ങൾ ഉണ്ട്:
+
+ടോപ്പ്-ഡൗൺ സമീപനം (സിംബോളിക് റീസണിംഗ്) | ബോട്ടം-അപ്പ് സമീപനം (ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ)
+---------------------------------------|-------------------------------------
+ടോപ്പ്-ഡൗൺ സമീപനം ഒരു വ്യക്തി പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ എങ്ങനെ ചിന്തിക്കുന്നു എന്ന് മോഡൽ ചെയ്യുന്നു. ഇത് മനുഷ്യനിൽ നിന്നുള്ള **ജ്ഞാനം** എടുക്കുകയും, അത് കമ്പ്യൂട്ടർ വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന രൂപത്തിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ **റീസണിംഗ്** മോഡൽ ചെയ്യാനുള്ള മാർഗ്ഗം വികസിപ്പിക്കണം. | ബോട്ടം-അപ്പ് സമീപനം മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടന മോഡൽ ചെയ്യുന്നു, അതിൽ അനേകം ലളിതമായ ഘടകങ്ങൾ **ന്യൂറോണുകൾ** എന്നറിയപ്പെടുന്നു. ഓരോ ന്യൂറോണും അതിന്റെ ഇൻപുട്ടുകളുടെ ഭാരിത ശരാശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, **പരിശീലന ഡാറ്റ** നൽകി ന്യൂറോണുകളുടെ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രയോജനപ്രദമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിക്കാം.
+
+മറ്റു ചില സമീപനങ്ങളും ഉണ്ട്:
+
+* **എമർജന്റ്**, **സിനർജറ്റിക്** അല്ലെങ്കിൽ **മൾട്ടി-ഏജന്റ് സമീപനം** അനേകം ലളിതമായ ഏജന്റുകളുടെ ഇടപെടലിലൂടെ സങ്കീർണ്ണമായ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പെരുമാറ്റം ലഭിക്കാമെന്ന് അടിസ്ഥാനമാക്കുന്നു. [വികാസ സൈബർനെറ്റിക്സ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Global_brain#Evolutionary_cybernetics) പ്രകാരം, ബുദ്ധിമുട്ട് *മറ്റു ലളിതമായ, പ്രതികരണപരമായ പെരുമാറ്റങ്ങളിൽ നിന്നു* *മീറ്റാസിസ്റ്റം ട്രാൻസിഷൻ* പ്രക്രിയയിൽ *ഉത്ഭവിക്കാം*.
+
+* **വികാസ സമീപനം** അല്ലെങ്കിൽ **ജനിതക ആൽഗോരിതം** വികാസത്തിന്റെ സിദ്ധാന്തങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു മെച്ചപ്പെടുത്തൽ പ്രക്രിയയാണ്.
+
+ഈ സമീപനങ്ങൾ കോഴ്സിൽ പിന്നീട് പരിഗണിക്കും, ഇപ്പോൾ നാം രണ്ട് പ്രധാന ദിശകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും: ടോപ്പ്-ഡൗൺ, ബോട്ടം-അപ്പ്.
+
+### ടോപ്പ്-ഡൗൺ സമീപനം
+
+**ടോപ്പ്-ഡൗൺ സമീപനത്തിൽ**, നാം നമ്മുടെ ചിന്തന രീതിയെ മോഡൽ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. നാം ചിന്തിക്കുമ്പോൾ നമ്മുടെ ചിന്തകൾ പിന്തുടരാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, ഈ പ്രക്രിയ ഫോർമലൈസ് ചെയ്ത് കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാം. ഇതാണ് **സിംബോളിക് റീസണിംഗ്**.
+
+മനുഷ്യർക്ക് ചില നിയമങ്ങൾ മനസ്സിൽ ഉണ്ടാകാം, അവ അവരുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകൾ നയിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡോക്ടർ രോഗിയെ പരിശോധന ചെയ്യുമ്പോൾ, അവൻ/അവൾക്ക് പനി ഉണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാകാം, അതിനാൽ ശരീരത്തിൽ ചില അണുബാധകൾ ഉണ്ടാകാം. ഒരു വലിയ നിയമസമൂഹം ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിൽ പ്രയോഗിച്ച് ഡോക്ടർ അന്തിമ രോഗനിർണയം കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
+
+ഈ സമീപനം **ജ്ഞാന പ്രതിനിധാനം**ക്കും **റീസണിംഗിനും** ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മനുഷ്യ വിദഗ്ധനിൽ നിന്നുള്ള ജ്ഞാനം എടുക്കുന്നത് ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഭാഗമായിരിക്കാം, കാരണം പലപ്പോഴും ഡോക്ടർ എന്തുകൊണ്ട് ഒരു പ്രത്യേക രോഗനിർണയം വരുത്തുന്നു എന്ന് വ്യക്തമായി അറിയില്ല. ചിലപ്പോൾ പരിഹാരം അവന്റെ തലയിൽ തന്നെ വ്യക്തമായി വരുന്നു. ചില ജോലികൾ, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഫോട്ടോയിൽ നിന്നു പ്രായം നിർണയിക്കൽ, ജ്ഞാന നിയന്ത്രണത്തിലേക്ക് കുറയ്ക്കാനാകില്ല.
+
+### ബോട്ടം-അപ്പ് സമീപനം
+
+മറ്റുവഴി, നാം നമ്മുടെ മസ്തിഷ്കത്തിലെ ഏറ്റവും ലളിത ഘടകമായ ന്യൂറോണിനെ മോഡൽ ചെയ്യാം. കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ **കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്** നിർമ്മിച്ച്, ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ പഠിപ്പിക്കാം. ഇത് ഒരു കുഞ്ഞ് തന്റെ ചുറ്റുപാടുകളെ കുറിച്ച് നിരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി പഠിക്കുന്ന രീതിയോട് സമാനമാണ്.
+
+✅ കുഞ്ഞുങ്ങൾ എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു എന്ന് കുറച്ച് ഗവേഷണം ചെയ്യുക. കുഞ്ഞിന്റെ മസ്തിഷ്കത്തിലെ അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങൾ എന്തെല്ലാമാണ്?
+
+> | ML എന്ത്? | |
+> |--------------|-----------|
+> | കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ ഭാഗമായും, ഡാറ്റയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ പഠിക്കുന്നതിനെ **മെഷീൻ ലേണിംഗ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഈ കോഴ്സിൽ ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിഗണിക്കില്ല - നിങ്ങൾക്ക് വേറെ [Machine Learning for Beginners](http://aka.ms/ml-beginners) പാഠ്യപദ്ധതി കാണാം. |  |
+
+## എഐയുടെ ഒരു സംക്ഷിപ്ത ചരിത്രം
+
+കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട് 20-ാം നൂറ്റാണ്ടിന്റെ മധ്യത്തിൽ ഒരു ശാഖയായി ആരംഭിച്ചു. ആദ്യം, സിംബോളിക് റീസണിംഗ് പ്രചാരത്തിലായിരുന്നു, ഇത് ചില പ്രധാന വിജയങ്ങൾക്കു വഴിതെളിച്ചു, ഉദാഹരണത്തിന് വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ – ചില പരിമിത പ്രശ്ന മേഖലകളിൽ വിദഗ്ധൻപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകൾ. എന്നാൽ, ഈ സമീപനം വലിയ തോതിൽ വ്യാപിപ്പിക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ഉടൻ മനസ്സിലായി. വിദഗ്ധനിൽ നിന്നുള്ള ജ്ഞാനം എടുക്കുകയും, അത് കമ്പ്യൂട്ടറിലേക്കു പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുകയും, ആ ജ്ഞാനശേഖരം കൃത്യമായി നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നത് വളരെ സങ്കീർണ്ണവും ചെലവേറിയതുമായ ജോലി ആയിരുന്നു. ഇതാണ് 1970-കളിലെ [AI വിന്റർ](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter) ന്റെ കാരണമായത്.
+
+
+
+> ചിത്രം: [ഡ്മിത്രി സോഷ്നിക്കോവ്](http://soshnikov.com)
+
+കാലക്രമേണ, കംപ്യൂട്ടിംഗ് വിഭവങ്ങൾ വിലകുറഞ്ഞതായി, കൂടുതൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമായി, അതിനാൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് സമീപനങ്ങൾ മനുഷ്യരെ മത്സരിപ്പിക്കുന്നതിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാണിച്ചു, ഉദാഹരണത്തിന് കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യവും ശബ്ദ മനസ്സിലാക്കലും. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ, കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട് എന്ന പദം പ്രധാനമായും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പദവിയായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, കാരണം കേട്ടുവരുന്ന AI വിജയങ്ങൾ അവയിൽ അധിഷ്ഠിതമാണ്.
+
+ചതുരശ്രം കളിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാം സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ സമീപനങ്ങൾ എങ്ങനെ മാറിയെന്ന് കാണാം:
+
+* ആദ്യം, ചെസ്സ് പ്രോഗ്രാമുകൾ തിരച്ചിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയായിരുന്നു – ഒരു പ്രോഗ്രാം എതിരാളിയുടെ സാധ്യതയുള്ള നീക്കങ്ങൾ കണക്കാക്കി, കുറച്ച് നീക്കങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ലഭ്യമായ മികച്ച സ്ഥാനം കണ്ടെത്തി ഏറ്റവും നല്ല നീക്കം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഇതു [ആൽഫാ-ബീറ്റ പ്രൂണിംഗ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha%E2%80%93beta_pruning) ആൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കാൻ വഴിതെളിച്ചു.
+* തിരച്ചിൽ തന്ത്രങ്ങൾ കളിയുടെ അവസാനം നല്ലതാണ്, കാരണം തിരച്ചിൽ സ്ഥലം കുറവാണ്. എന്നാൽ കളിയുടെ തുടക്കത്തിൽ തിരച്ചിൽ സ്ഥലം വലുതാണ്, ആൽഗോരിതം മനുഷ്യ കളിക്കാരുടെ നിലവിലുള്ള മത്സരങ്ങളിൽ നിന്നു പഠിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്താം. പിന്നീട് പരീക്ഷണങ്ങൾ [കേസ്-ബേസ്ഡ് റീസണിംഗ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Case-based_reasoning) ഉപയോഗിച്ചു, പ്രോഗ്രാം നിലവിലെ സ്ഥിതിക്ക് സമാനമായ കേസുകൾ ജ്ഞാനശേഖരത്തിൽ തിരഞ്ഞെടുത്തു.
+* മനുഷ്യരെ തോൽപ്പിക്കുന്ന ആധുനിക പ്രോഗ്രാമുകൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും [റീ ഇൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning) ഉം അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ്, ഇവ സ്വയം നേരിട്ട് കളിച്ച് പിഴവുകളിൽ നിന്നു പഠിക്കുന്നു – മനുഷ്യർ ചെസ്സ് പഠിക്കുമ്പോൾ ചെയ്യുന്ന പോലെ. എന്നാൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വളരെ കുറച്ച് സമയത്ത് കൂടുതൽ കളികൾ കളിക്കാനാകുന്നതിനാൽ വേഗത്തിൽ പഠിക്കുന്നു.
+
+✅ AI കളിച്ച മറ്റു ഗെയിമുകൾ കുറിച്ച് കുറച്ച് ഗവേഷണം ചെയ്യുക.
+
+അങ്ങനെ, “സംഭാഷണ പ്രോഗ്രാമുകൾ” (ട്യൂറിംഗ് ടെസ്റ്റ് കടക്കാൻ കഴിയുന്നവ) സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള സമീപനവും എങ്ങനെ മാറിയെന്ന് കാണാം:
+
+* ആദ്യം
+> ചിത്രം: Dmitry Soshnikov, [ഫോട്ടോ](https://unsplash.com/photos/r8LmVbUKgns) [Marina Abrosimova](https://unsplash.com/@abrosimova_marina_foto) യുടെ, Unsplash
+
+## പുതിയ AI ഗവേഷണം
+
+2010-ൽ വലിയ പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലഭ്യമാകാൻ തുടങ്ങിയപ്പോൾ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഗവേഷണത്തിൽ വലിയ വളർച്ച ആരംഭിച്ചു. ഏകദേശം 14 മില്യൺ അനോട്ടേറ്റഡ് ചിത്രങ്ങൾ അടങ്ങിയ [ImageNet](https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet) എന്ന വലിയ ചിത്രശേഖരം, [ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge](https://image-net.org/challenges/LSVRC/) എന്ന മത്സരം ജനിപ്പിച്ചു.
+
+
+
+> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
+
+2012-ൽ, [Convolutional Neural Networks](../4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) ആദ്യമായി ചിത്രവർഗ്ഗീകരണത്തിൽ ഉപയോഗിച്ചു, ഇതോടെ വർഗ്ഗീകരണ പിശകുകൾ (ഏകദേശം 30% മുതൽ 16.4% വരെ) ഗണ്യമായി കുറഞ്ഞു. 2015-ൽ, Microsoft Research-ന്റെ ResNet ആർക്കിടെക്ചർ [മനുഷ്യനിലവാരമുള്ള കൃത്യത കൈവരിച്ചു](https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.123).
+
+അതിനുശേഷം, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പല ജോലികളിലും വളരെ വിജയകരമായ പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ചു:
+
+---
+
+വർഷം | മനുഷ്യനിലവാരം കൈവരിച്ചത്
+-----|--------
+2015 | [ചിത്രവർഗ്ഗീകരണം](https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.123)
+2016 | [സംവാദാത്മക ശബ്ദ തിരിച്ചറിയൽ](https://arxiv.org/abs/1610.05256)
+2018 | [സ്വയംകൃത യന്ത്രഭാഷാന്തരം](https://arxiv.org/abs/1803.05567) (ചൈനീസ്-ഇംഗ്ലീഷ്)
+2020 | [ചിത്ര വിവരണം](https://arxiv.org/abs/2009.13682)
+
+കഴിഞ്ഞ കുറേ വർഷങ്ങളായി, BERT, GPT-3 പോലുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുമായി വലിയ വിജയങ്ങൾ കണ്ടു. ഇതിന് പ്രധാന കാരണം, പൊതുവായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ലഭ്യമാകുന്നതാണ്, ഇത് മോഡലുകൾക്ക് ടെക്സ്റ്റുകളുടെ ഘടനയും അർത്ഥവും പിടികൂടാൻ, പൊതുവായ ടെക്സ്റ്റ് ശേഖരങ്ങളിൽ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്യാനും, പിന്നീട് പ്രത്യേക ജോലികൾക്കായി മോഡലുകൾ പ്രത്യേകിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. ഈ കോഴ്സിൽ പിന്നീട് [Natural Language Processing](../5-NLP/README.md) കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കും.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+ഇന്റർനെറ്റിൽ ഒരു യാത്ര നടത്തുക, നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ AI ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നിടം കണ്ടെത്തുക. അത് ഒരു മാപ്പിംഗ് ആപ്പിൽ ആണോ, ശബ്ദം-ടെക്സ്റ്റ് സേവനത്തിലോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വീഡിയോ ഗെയിമിലോ? ആ സിസ്റ്റം എങ്ങനെ നിർമ്മിച്ചതെന്ന് ഗവേഷണം ചെയ്യുക.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/2)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+AI, ML ചരിത്രം [ഈ പാഠം](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/1-Introduction/2-history-of-ML) വായിച്ച് അവലോകനം ചെയ്യുക. ആ പാഠത്തിന്റെ മുകളിൽ ഉള്ള സ്കെച്ച്നോട്ടിൽ നിന്നോ ഇതിൽ നിന്നോ ഒരു ഘടകം എടുത്ത് അതിന്റെ സാംസ്കാരിക പശ്ചാത്തലം മനസ്സിലാക്കാൻ കൂടുതൽ ഗവേഷണം നടത്തുക.
+
+**അസൈൻമെന്റ്**: [ഗെയിം ജാം](assignment.md)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb b/translations/ml/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb
index 97e420bb..7fb47fc1 100644
--- a/translations/ml/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb
@@ -1,478 +1,478 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "collapsed": true
- },
- "source": [
- "# ഒരു മൃഗ വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം നടപ്പിലാക്കൽ\n",
- "\n",
- "[AI for Beginners Curriculum](http://github.com/microsoft/ai-for-beginners) എന്നതിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഉദാഹരണം.\n",
- "\n",
- "ഈ സാമ്പിളിൽ, ചില ശാരീരിക ലക്ഷണങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു മൃഗം നിർണയിക്കുന്ന ഒരു ലളിതമായ അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റം നടപ്പിലാക്കും. സിസ്റ്റം താഴെ കാണുന്ന AND-OR വൃക്ഷം ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിക്കാം (ഇത് മുഴുവൻ വൃക്ഷത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗമാണ്, നാം എളുപ്പത്തിൽ കൂടുതൽ നിയമങ്ങൾ ചേർക്കാം):\n",
- "\n",
- "\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## പിന്വിധാനത്തോടെ നമ്മുടെ സ്വന്തം വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം ഷെല്\n",
- "\n",
- "ഉത്പാദന നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അറിവ് പ്രതിനിധീകരണത്തിന് ഒരു ലളിതമായ ഭാഷ നിർവചിക്കാം. നിയമങ്ങൾ നിർവചിക്കാൻ കീവേർഡുകളായി Python ക്ലാസുകൾ ഉപയോഗിക്കും. അടിസ്ഥാനപരമായി 3 തരത്തിലുള്ള ക്ലാസുകൾ ഉണ്ടാകും:\n",
- "* `Ask` ഉപയോക്താവിനോട് ചോദിക്കേണ്ട ഒരു ചോദ്യത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഇതിൽ സാധ്യതയുള്ള ഉത്തറുകളുടെ സെറ്റ് അടങ്ങിയിരിക്കും.\n",
- "* `If` ഒരു നിയമത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഇത് നിയമത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കം സൂക്ഷിക്കുന്നതിന് ഒരു സിന്റാക്ടിക് ഷുഗർ മാത്രമാണ്\n",
- "* `AND`/`OR` വൃക്ഷത്തിന്റെ AND/OR ശാഖകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ക്ലാസുകളാണ്. അവയ്ക്ക് ഉള്ളിൽ വാദങ്ങളുടെ പട്ടിക സൂക്ഷിക്കാനാണ്. കോഡ് ലളിതമാക്കാൻ, എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളും മാതൃക്ലാസ് `Content`-ൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Ask():\n",
- " def __init__(self,choices=['y','n']):\n",
- " self.choices = choices\n",
- " def ask(self):\n",
- " if max([len(x) for x in self.choices])>1:\n",
- " for i,x in enumerate(self.choices):\n",
- " print(\"{0}. {1}\".format(i,x),flush=True)\n",
- " x = int(input())\n",
- " return self.choices[x]\n",
- " else:\n",
- " print(\"/\".join(self.choices),flush=True)\n",
- " return input()\n",
- "\n",
- "class Content():\n",
- " def __init__(self,x):\n",
- " self.x=x\n",
- " \n",
- "class If(Content):\n",
- " pass\n",
- "\n",
- "class AND(Content):\n",
- " pass\n",
- "\n",
- "class OR(Content):\n",
- " pass"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നമ്മുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ, പ്രവർത്തന സ്മൃതി **ഗുണം-മൂല്യ ജോഡികൾ** എന്ന രൂപത്തിൽ **വസ്തുതകളുടെ** പട്ടിക ഉൾക്കൊള്ളും. പ്രവർത്തന സ്മൃതിയിൽ ചേർക്കേണ്ട പുതിയ വസ്തുതകളായ പ്രവർത്തനങ്ങളെ (actions) AND-OR വ്യഞ്ജനങ്ങളായി പ്രകടിപ്പിച്ച നിബന്ധനകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു വലിയ നിഘണ്ടുവായി അറിവ് അടിസ്ഥാനത്തെ നിർവചിക്കാം. കൂടാതെ, ചില വസ്തുതകൾ `Ask` ചെയ്യാവുന്നതാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "rules = {\n",
- " 'default': Ask(['y','n']),\n",
- " 'color' : Ask(['red-brown','black and white','other']),\n",
- " 'pattern' : Ask(['dark stripes','dark spots']),\n",
- " 'mammal': If(OR(['hair','gives milk'])),\n",
- " 'carnivor': If(OR([AND(['sharp teeth','claws','forward-looking eyes']),'eats meat'])),\n",
- " 'ungulate': If(['mammal',OR(['has hooves','chews cud'])]),\n",
- " 'bird': If(OR(['feathers',AND(['flies','lies eggs'])])),\n",
- " 'animal:monkey' : If(['mammal','carnivor','color:red-brown','pattern:dark spots']),\n",
- " 'animal:tiger' : If(['mammal','carnivor','color:red-brown','pattern:dark stripes']),\n",
- " 'animal:giraffe' : If(['ungulate','long neck','long legs','pattern:dark spots']),\n",
- " 'animal:zebra' : If(['ungulate','pattern:dark stripes']),\n",
- " 'animal:ostrich' : If(['bird','long nech','color:black and white','cannot fly']),\n",
- " 'animal:pinguin' : If(['bird','swims','color:black and white','cannot fly']),\n",
- " 'animal:albatross' : If(['bird','flies well'])\n",
- "}"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "പിന്നോട്ടുള്ള നിഗമനം നടത്താൻ, നാം `Knowledgebase` ക്ലാസ് നിർവചിക്കും. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നത്:\n",
- "* പ്രവർത്തനക്ഷമമായ `memory` - ഗുണലക്ഷണങ്ങളെ മൂല്യങ്ങളുമായി മാപ്പ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡിക്ഷണറി\n",
- "* മുകളിൽ നിർവചിച്ച ഫോർമാറ്റിലുള്ള Knowledgebase `rules`\n",
- "\n",
- "രണ്ടു പ്രധാന രീതികൾ:\n",
- "* `get` ഒരു ഗുണലക്ഷണത്തിന്റെ മൂല്യം നേടാൻ, ആവശ്യമെങ്കിൽ നിഗമനം നടത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, `get('color')` ഒരു നിറം സ്ലോട്ടിന്റെ മൂല്യം നേടും (ആവശ്യമെങ്കിൽ ചോദിക്കും, പിന്നീട് ഉപയോഗത്തിനായി പ്രവർത്തന സ്മരണയിൽ സൂക്ഷിക്കും). `get('color:blue')` ചോദിച്ചാൽ, നിറം ചോദിച്ച്, നിറത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ `y`/`n` മൂല്യം നൽകും.\n",
- "* `eval` യഥാർത്ഥ നിഗമനം നടത്തുന്നു, അഥവാ AND/OR വൃക്ഷം സഞ്ചരിച്ച്, ഉപലക്ഷ്യങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, തുടങ്ങിയവ.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
- "metadata": {
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class KnowledgeBase():\n",
- " def __init__(self,rules):\n",
- " self.rules = rules\n",
- " self.memory = {}\n",
- " \n",
- " def get(self,name):\n",
- " if ':' in name:\n",
- " k,v = name.split(':')\n",
- " vv = self.get(k)\n",
- " return 'y' if v==vv else 'n'\n",
- " if name in self.memory.keys():\n",
- " return self.memory[name]\n",
- " for fld in self.rules.keys():\n",
- " if fld==name or fld.startswith(name+\":\"):\n",
- " # print(\" + proving {}\".format(fld))\n",
- " value = 'y' if fld==name else fld.split(':')[1]\n",
- " res = self.eval(self.rules[fld],field=name)\n",
- " if res!='y' and res!='n' and value=='y':\n",
- " self.memory[name] = res\n",
- " return res\n",
- " if res=='y':\n",
- " self.memory[name] = value\n",
- " return value\n",
- " # field is not found, using default\n",
- " res = self.eval(self.rules['default'],field=name)\n",
- " self.memory[name]=res\n",
- " return res\n",
- " \n",
- " def eval(self,expr,field=None):\n",
- " # print(\" + eval {}\".format(expr))\n",
- " if isinstance(expr,Ask):\n",
- " print(field)\n",
- " return expr.ask()\n",
- " elif isinstance(expr,If):\n",
- " return self.eval(expr.x)\n",
- " elif isinstance(expr,AND) or isinstance(expr,list):\n",
- " expr = expr.x if isinstance(expr,AND) else expr\n",
- " for x in expr:\n",
- " if self.eval(x)=='n':\n",
- " return 'n'\n",
- " return 'y'\n",
- " elif isinstance(expr,OR):\n",
- " for x in expr.x:\n",
- " if self.eval(x)=='y':\n",
- " return 'y'\n",
- " return 'n'\n",
- " elif isinstance(expr,str):\n",
- " return self.get(expr)\n",
- " else:\n",
- " print(\"Unknown expr: {}\".format(expr))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് നമ്മുടെ മൃഗജ്ഞാനശേഖരം നിർവചിച്ച് ഉപദേശനം നടത്താം. ഈ വിളി നിങ്ങളോട് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കും എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. യെസ്-നോ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് `y`/`n` ടൈപ്പ് ചെയ്ത് ഉത്തരം നൽകാം, അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ ദൈർഘ്യമുള്ള ബഹുവികൽപ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് 0..N എന്ന സംഖ്യ വ്യക്തമാക്കാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "hair\n",
- "y/n\n",
- "sharp teeth\n",
- "y/n\n",
- "claws\n",
- "y/n\n",
- "forward-looking eyes\n",
- "y/n\n",
- "color\n",
- "0. red-brown\n",
- "1. black and white\n",
- "2. other\n",
- "has hooves\n",
- "y/n\n",
- "long neck\n",
- "y/n\n",
- "long legs\n",
- "y/n\n",
- "pattern\n",
- "0. dark stripes\n",
- "1. dark spots\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "'giraffe'"
- ]
- },
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "kb = KnowledgeBase(rules)\n",
- "kb.get('animal')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് നടത്താൻ PyKnow ഉപയോഗിക്കൽ\n",
- "\n",
- "അടുത്ത ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം നോളജ് റെപ്രസെന്റേഷനുള്ള ലൈബ്രറികളിൽ ഒന്നായ [PyKnow](https://github.com/buguroo/pyknow/) ഉപയോഗിച്ച് ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് നടപ്പിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കും. **PyKnow** പൈതൺ ഭാഷയിൽ ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉള്ള ഒരു ലൈബ്രറിയാണ്, ഇത് പാരമ്പര്യമായ പഴയ സിസ്റ്റമായ [CLIPS](http://www.clipsrules.net/index.html) നെപ്പോലെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ്.\n",
- "\n",
- "നാം ഫോർവേഡ് ചെയിനിംഗ് സ്വയം നടപ്പിലാക്കാമായിരുന്നു, എന്നാൽ സാധാരണയായി ലളിതമായ നടപ്പാക്കലുകൾ വളരെ കാര്യക്ഷമമല്ല. കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ റൂൾ മാച്ചിംഗിനായി പ്രത്യേക ആൽഗോരിതം [Rete](https://en.wikipedia.org/wiki/Rete_algorithm) ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Collecting git+https://github.com/buguroo/pyknow/\n",
- " Cloning https://github.com/buguroo/pyknow/ to /tmp/pip-req-build-3cqeulyl\n",
- " Running command git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/buguroo/pyknow/ /tmp/pip-req-build-3cqeulyl\n",
- " Resolved https://github.com/buguroo/pyknow/ to commit 48818336f2e9a126f1964f2d8dc22d37ff800fe8\n",
- " Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
- "\u001b[?25hCollecting frozendict==1.2\n",
- " Using cached frozendict-1.2.tar.gz (2.6 kB)\n",
- " Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
- "\u001b[?25hCollecting schema==0.6.7\n",
- " Using cached schema-0.6.7-py2.py3-none-any.whl (14 kB)\n",
- "Building wheels for collected packages: pyknow, frozendict\n",
- " Building wheel for pyknow (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
- "\u001b[?25h Created wheel for pyknow: filename=pyknow-1.7.0-py3-none-any.whl size=34228 sha256=b7de5b09292c4007667c72f69b98d5a1b5f7324ff15f9dd8e077c3d5f7aade42\n",
- " Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-k7jpave7/wheels/81/1a/d3/f6c15dbe1955598a37755215f2a10449e7418500d7bd4b9508\n",
- " Building wheel for frozendict (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
- "\u001b[?25h Created wheel for frozendict: filename=frozendict-1.2-py3-none-any.whl size=3148 sha256=2863d55c240d2409cddf05ccfe600591f8478681549fc97555c47c90dc6bb160\n",
- " Stored in directory: /home/rg/.cache/pip/wheels/49/ac/f8/cb8120244e710bdb479c86198b03c7b08c3c2d3d2bf448fd6e\n",
- "Successfully built pyknow frozendict\n",
- "Installing collected packages: schema, frozendict, pyknow\n",
- "Successfully installed frozendict-1.2 pyknow-1.7.0 schema-0.6.7\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "import sys\n",
- "!{sys.executable} -m pip install git+https://github.com/buguroo/pyknow/"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 13,
- "metadata": {
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "from pyknow import *\n",
- "#import pyknow"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നാം നമ്മുടെ സിസ്റ്റം `KnowledgeEngine` എന്ന ക്ലാസ്സിന്റെ സബ്ക്ലാസായി നിർവചിക്കും. ഓരോ റൂൾവും `@Rule` അനോട്ടേഷനുള്ള വ്യത്യസ്ത ഫംഗ്ഷനായി നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് റൂൾ എപ്പോൾ പ്രവർത്തിക്കണം എന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നു. റൂളിനുള്ളിൽ, നാം `declare` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് പുതിയ വസ്തുതകൾ ചേർക്കാം, ആ വസ്തുതകൾ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് എഞ്ചിൻ ചില കൂടുതൽ റൂളുകൾ വിളിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 14,
- "metadata": {
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Animals(KnowledgeEngine):\n",
- " @Rule(OR(\n",
- " AND(Fact('sharp teeth'),Fact('claws'),Fact('forward looking eyes')),\n",
- " Fact('eats meat')))\n",
- " def cornivor(self):\n",
- " self.declare(Fact('carnivor'))\n",
- " \n",
- " @Rule(OR(Fact('hair'),Fact('gives milk')))\n",
- " def mammal(self):\n",
- " self.declare(Fact('mammal'))\n",
- "\n",
- " @Rule(Fact('mammal'),\n",
- " OR(Fact('has hooves'),Fact('chews cud')))\n",
- " def hooves(self):\n",
- " self.declare('ungulate')\n",
- " \n",
- " @Rule(OR(Fact('feathers'),AND(Fact('flies'),Fact('lays eggs'))))\n",
- " def bird(self):\n",
- " self.declare('bird')\n",
- " \n",
- " @Rule(Fact('mammal'),Fact('carnivor'),\n",
- " Fact(color='red-brown'),\n",
- " Fact(pattern='dark spots'))\n",
- " def monkey(self):\n",
- " self.declare(Fact(animal='monkey'))\n",
- "\n",
- " @Rule(Fact('mammal'),Fact('carnivor'),\n",
- " Fact(color='red-brown'),\n",
- " Fact(pattern='dark stripes'))\n",
- " def tiger(self):\n",
- " self.declare(Fact(animal='tiger'))\n",
- "\n",
- " @Rule(Fact('ungulate'),\n",
- " Fact('long neck'),\n",
- " Fact('long legs'),\n",
- " Fact(pattern='dark spots'))\n",
- " def giraffe(self):\n",
- " self.declare(Fact(animal='giraffe'))\n",
- "\n",
- " @Rule(Fact('ungulate'),\n",
- " Fact(pattern='dark stripes'))\n",
- " def zebra(self):\n",
- " self.declare(Fact(animal='zebra'))\n",
- "\n",
- " @Rule(Fact('bird'),\n",
- " Fact('long neck'),\n",
- " Fact('cannot fly'),\n",
- " Fact(color='black and white'))\n",
- " def straus(self):\n",
- " self.declare(Fact(animal='ostrich'))\n",
- "\n",
- " @Rule(Fact('bird'),\n",
- " Fact('swims'),\n",
- " Fact('cannot fly'),\n",
- " Fact(color='black and white'))\n",
- " def pinguin(self):\n",
- " self.declare(Fact(animal='pinguin'))\n",
- "\n",
- " @Rule(Fact('bird'),\n",
- " Fact('flies well'))\n",
- " def albatros(self):\n",
- " self.declare(Fact(animal='albatross'))\n",
- " \n",
- " @Rule(Fact(animal=MATCH.a))\n",
- " def print_result(self,a):\n",
- " print('Animal is {}'.format(a))\n",
- " \n",
- " def factz(self,l):\n",
- " for x in l:\n",
- " self.declare(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഒരു നോളജ്ബേസ് നിർവചിച്ചതിന് ശേഷം, ഞങ്ങൾ ചില പ്രാഥമിക വാസ്തവങ്ങളുമായി നമ്മുടെ പ്രവർത്തന സ്മൃതി പൂരിപ്പിച്ച്, തുടർന്ന് inference നടത്താൻ `run()` മെത്തഡ് വിളിക്കുന്നു. ഫലമായി, പുതിയ inference ചെയ്ത വാസ്തവങ്ങൾ പ്രവർത്തന സ്മൃതിയിൽ ചേർക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതിനെ നിങ്ങൾ കാണാം, അതിൽ മൃഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അന്തിമ വാസ്തവവും ഉൾപ്പെടുന്നു (നാം എല്ലാ പ്രാഥമിക വാസ്തവങ്ങളും ശരിയായി ക്രമീകരിച്ചാൽ).\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 15,
- "metadata": {
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Animal is tiger\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "FactList([(0, InitialFact()),\n",
- " (1, Fact(color='red-brown')),\n",
- " (2, Fact(pattern='dark stripes')),\n",
- " (3, Fact('sharp teeth')),\n",
- " (4, Fact('claws')),\n",
- " (5, Fact('forward looking eyes')),\n",
- " (6, Fact('gives milk')),\n",
- " (7, Fact('mammal')),\n",
- " (8, Fact('carnivor')),\n",
- " (9, Fact(animal='tiger'))])"
- ]
- },
- "execution_count": 15,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "ex1 = Animals()\n",
- "ex1.reset()\n",
- "ex1.factz([\n",
- " Fact(color='red-brown'),\n",
- " Fact(pattern='dark stripes'),\n",
- " Fact('sharp teeth'),\n",
- " Fact('claws'),\n",
- " Fact('forward looking eyes'),\n",
- " Fact('gives milk')])\n",
- "ex1.run()\n",
- "ex1.facts"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": []
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3.7.4 64-bit (conda)",
- "metadata": {
- "interpreter": {
- "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
- }
- },
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.11.2"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "ab2bd97b0453415b89a469284609a8ce",
- "translation_date": "2025-11-25T23:48:34+00:00",
- "source_file": "lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 2
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "collapsed": true
+ },
+ "source": [
+ "# ഒരു മൃഗ വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം നടപ്പിലാക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "[AI for Beginners Curriculum](http://github.com/microsoft/ai-for-beginners) എന്നതിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഉദാഹരണം.\n",
+ "\n",
+ "ഈ സാമ്പിളിൽ, ചില ശാരീരിക ലക്ഷണങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു മൃഗം നിർണയിക്കുന്ന ഒരു ലളിതമായ അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റം നടപ്പിലാക്കും. സിസ്റ്റം താഴെ കാണുന്ന AND-OR വൃക്ഷം ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിക്കാം (ഇത് മുഴുവൻ വൃക്ഷത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗമാണ്, നാം എളുപ്പത്തിൽ കൂടുതൽ നിയമങ്ങൾ ചേർക്കാം):\n",
+ "\n",
+ "\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## പിന്വിധാനത്തോടെ നമ്മുടെ സ്വന്തം വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം ഷെല്\n",
+ "\n",
+ "ഉത്പാദന നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അറിവ് പ്രതിനിധീകരണത്തിന് ഒരു ലളിതമായ ഭാഷ നിർവചിക്കാം. നിയമങ്ങൾ നിർവചിക്കാൻ കീവേർഡുകളായി Python ക്ലാസുകൾ ഉപയോഗിക്കും. അടിസ്ഥാനപരമായി 3 തരത്തിലുള്ള ക്ലാസുകൾ ഉണ്ടാകും:\n",
+ "* `Ask` ഉപയോക്താവിനോട് ചോദിക്കേണ്ട ഒരു ചോദ്യത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഇതിൽ സാധ്യതയുള്ള ഉത്തറുകളുടെ സെറ്റ് അടങ്ങിയിരിക്കും.\n",
+ "* `If` ഒരു നിയമത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഇത് നിയമത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കം സൂക്ഷിക്കുന്നതിന് ഒരു സിന്റാക്ടിക് ഷുഗർ മാത്രമാണ്\n",
+ "* `AND`/`OR` വൃക്ഷത്തിന്റെ AND/OR ശാഖകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ക്ലാസുകളാണ്. അവയ്ക്ക് ഉള്ളിൽ വാദങ്ങളുടെ പട്ടിക സൂക്ഷിക്കാനാണ്. കോഡ് ലളിതമാക്കാൻ, എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളും മാതൃക്ലാസ് `Content`-ൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Ask():\n",
+ " def __init__(self,choices=['y','n']):\n",
+ " self.choices = choices\n",
+ " def ask(self):\n",
+ " if max([len(x) for x in self.choices])>1:\n",
+ " for i,x in enumerate(self.choices):\n",
+ " print(\"{0}. {1}\".format(i,x),flush=True)\n",
+ " x = int(input())\n",
+ " return self.choices[x]\n",
+ " else:\n",
+ " print(\"/\".join(self.choices),flush=True)\n",
+ " return input()\n",
+ "\n",
+ "class Content():\n",
+ " def __init__(self,x):\n",
+ " self.x=x\n",
+ " \n",
+ "class If(Content):\n",
+ " pass\n",
+ "\n",
+ "class AND(Content):\n",
+ " pass\n",
+ "\n",
+ "class OR(Content):\n",
+ " pass"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നമ്മുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ, പ്രവർത്തന സ്മൃതി **ഗുണം-മൂല്യ ജോഡികൾ** എന്ന രൂപത്തിൽ **വസ്തുതകളുടെ** പട്ടിക ഉൾക്കൊള്ളും. പ്രവർത്തന സ്മൃതിയിൽ ചേർക്കേണ്ട പുതിയ വസ്തുതകളായ പ്രവർത്തനങ്ങളെ (actions) AND-OR വ്യഞ്ജനങ്ങളായി പ്രകടിപ്പിച്ച നിബന്ധനകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു വലിയ നിഘണ്ടുവായി അറിവ് അടിസ്ഥാനത്തെ നിർവചിക്കാം. കൂടാതെ, ചില വസ്തുതകൾ `Ask` ചെയ്യാവുന്നതാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "rules = {\n",
+ " 'default': Ask(['y','n']),\n",
+ " 'color' : Ask(['red-brown','black and white','other']),\n",
+ " 'pattern' : Ask(['dark stripes','dark spots']),\n",
+ " 'mammal': If(OR(['hair','gives milk'])),\n",
+ " 'carnivor': If(OR([AND(['sharp teeth','claws','forward-looking eyes']),'eats meat'])),\n",
+ " 'ungulate': If(['mammal',OR(['has hooves','chews cud'])]),\n",
+ " 'bird': If(OR(['feathers',AND(['flies','lies eggs'])])),\n",
+ " 'animal:monkey' : If(['mammal','carnivor','color:red-brown','pattern:dark spots']),\n",
+ " 'animal:tiger' : If(['mammal','carnivor','color:red-brown','pattern:dark stripes']),\n",
+ " 'animal:giraffe' : If(['ungulate','long neck','long legs','pattern:dark spots']),\n",
+ " 'animal:zebra' : If(['ungulate','pattern:dark stripes']),\n",
+ " 'animal:ostrich' : If(['bird','long nech','color:black and white','cannot fly']),\n",
+ " 'animal:pinguin' : If(['bird','swims','color:black and white','cannot fly']),\n",
+ " 'animal:albatross' : If(['bird','flies well'])\n",
+ "}"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "പിന്നോട്ടുള്ള നിഗമനം നടത്താൻ, നാം `Knowledgebase` ക്ലാസ് നിർവചിക്കും. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നത്:\n",
+ "* പ്രവർത്തനക്ഷമമായ `memory` - ഗുണലക്ഷണങ്ങളെ മൂല്യങ്ങളുമായി മാപ്പ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡിക്ഷണറി\n",
+ "* മുകളിൽ നിർവചിച്ച ഫോർമാറ്റിലുള്ള Knowledgebase `rules`\n",
+ "\n",
+ "രണ്ടു പ്രധാന രീതികൾ:\n",
+ "* `get` ഒരു ഗുണലക്ഷണത്തിന്റെ മൂല്യം നേടാൻ, ആവശ്യമെങ്കിൽ നിഗമനം നടത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, `get('color')` ഒരു നിറം സ്ലോട്ടിന്റെ മൂല്യം നേടും (ആവശ്യമെങ്കിൽ ചോദിക്കും, പിന്നീട് ഉപയോഗത്തിനായി പ്രവർത്തന സ്മരണയിൽ സൂക്ഷിക്കും). `get('color:blue')` ചോദിച്ചാൽ, നിറം ചോദിച്ച്, നിറത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ `y`/`n` മൂല്യം നൽകും.\n",
+ "* `eval` യഥാർത്ഥ നിഗമനം നടത്തുന്നു, അഥവാ AND/OR വൃക്ഷം സഞ്ചരിച്ച്, ഉപലക്ഷ്യങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, തുടങ്ങിയവ.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class KnowledgeBase():\n",
+ " def __init__(self,rules):\n",
+ " self.rules = rules\n",
+ " self.memory = {}\n",
+ " \n",
+ " def get(self,name):\n",
+ " if ':' in name:\n",
+ " k,v = name.split(':')\n",
+ " vv = self.get(k)\n",
+ " return 'y' if v==vv else 'n'\n",
+ " if name in self.memory.keys():\n",
+ " return self.memory[name]\n",
+ " for fld in self.rules.keys():\n",
+ " if fld==name or fld.startswith(name+\":\"):\n",
+ " # print(\" + proving {}\".format(fld))\n",
+ " value = 'y' if fld==name else fld.split(':')[1]\n",
+ " res = self.eval(self.rules[fld],field=name)\n",
+ " if res!='y' and res!='n' and value=='y':\n",
+ " self.memory[name] = res\n",
+ " return res\n",
+ " if res=='y':\n",
+ " self.memory[name] = value\n",
+ " return value\n",
+ " # field is not found, using default\n",
+ " res = self.eval(self.rules['default'],field=name)\n",
+ " self.memory[name]=res\n",
+ " return res\n",
+ " \n",
+ " def eval(self,expr,field=None):\n",
+ " # print(\" + eval {}\".format(expr))\n",
+ " if isinstance(expr,Ask):\n",
+ " print(field)\n",
+ " return expr.ask()\n",
+ " elif isinstance(expr,If):\n",
+ " return self.eval(expr.x)\n",
+ " elif isinstance(expr,AND) or isinstance(expr,list):\n",
+ " expr = expr.x if isinstance(expr,AND) else expr\n",
+ " for x in expr:\n",
+ " if self.eval(x)=='n':\n",
+ " return 'n'\n",
+ " return 'y'\n",
+ " elif isinstance(expr,OR):\n",
+ " for x in expr.x:\n",
+ " if self.eval(x)=='y':\n",
+ " return 'y'\n",
+ " return 'n'\n",
+ " elif isinstance(expr,str):\n",
+ " return self.get(expr)\n",
+ " else:\n",
+ " print(\"Unknown expr: {}\".format(expr))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് നമ്മുടെ മൃഗജ്ഞാനശേഖരം നിർവചിച്ച് ഉപദേശനം നടത്താം. ഈ വിളി നിങ്ങളോട് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കും എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. യെസ്-നോ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് `y`/`n` ടൈപ്പ് ചെയ്ത് ഉത്തരം നൽകാം, അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ ദൈർഘ്യമുള്ള ബഹുവികൽപ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് 0..N എന്ന സംഖ്യ വ്യക്തമാക്കാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "hair\n",
+ "y/n\n",
+ "sharp teeth\n",
+ "y/n\n",
+ "claws\n",
+ "y/n\n",
+ "forward-looking eyes\n",
+ "y/n\n",
+ "color\n",
+ "0. red-brown\n",
+ "1. black and white\n",
+ "2. other\n",
+ "has hooves\n",
+ "y/n\n",
+ "long neck\n",
+ "y/n\n",
+ "long legs\n",
+ "y/n\n",
+ "pattern\n",
+ "0. dark stripes\n",
+ "1. dark spots\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "'giraffe'"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "kb = KnowledgeBase(rules)\n",
+ "kb.get('animal')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് നടത്താൻ PyKnow ഉപയോഗിക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "അടുത്ത ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം നോളജ് റെപ്രസെന്റേഷനുള്ള ലൈബ്രറികളിൽ ഒന്നായ [PyKnow](https://github.com/buguroo/pyknow/) ഉപയോഗിച്ച് ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് നടപ്പിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കും. **PyKnow** പൈതൺ ഭാഷയിൽ ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉള്ള ഒരു ലൈബ്രറിയാണ്, ഇത് പാരമ്പര്യമായ പഴയ സിസ്റ്റമായ [CLIPS](http://www.clipsrules.net/index.html) നെപ്പോലെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "നാം ഫോർവേഡ് ചെയിനിംഗ് സ്വയം നടപ്പിലാക്കാമായിരുന്നു, എന്നാൽ സാധാരണയായി ലളിതമായ നടപ്പാക്കലുകൾ വളരെ കാര്യക്ഷമമല്ല. കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ റൂൾ മാച്ചിംഗിനായി പ്രത്യേക ആൽഗോരിതം [Rete](https://en.wikipedia.org/wiki/Rete_algorithm) ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Collecting git+https://github.com/buguroo/pyknow/\n",
+ " Cloning https://github.com/buguroo/pyknow/ to /tmp/pip-req-build-3cqeulyl\n",
+ " Running command git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/buguroo/pyknow/ /tmp/pip-req-build-3cqeulyl\n",
+ " Resolved https://github.com/buguroo/pyknow/ to commit 48818336f2e9a126f1964f2d8dc22d37ff800fe8\n",
+ " Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
+ "\u001b[?25hCollecting frozendict==1.2\n",
+ " Using cached frozendict-1.2.tar.gz (2.6 kB)\n",
+ " Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
+ "\u001b[?25hCollecting schema==0.6.7\n",
+ " Using cached schema-0.6.7-py2.py3-none-any.whl (14 kB)\n",
+ "Building wheels for collected packages: pyknow, frozendict\n",
+ " Building wheel for pyknow (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
+ "\u001b[?25h Created wheel for pyknow: filename=pyknow-1.7.0-py3-none-any.whl size=34228 sha256=b7de5b09292c4007667c72f69b98d5a1b5f7324ff15f9dd8e077c3d5f7aade42\n",
+ " Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-k7jpave7/wheels/81/1a/d3/f6c15dbe1955598a37755215f2a10449e7418500d7bd4b9508\n",
+ " Building wheel for frozendict (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
+ "\u001b[?25h Created wheel for frozendict: filename=frozendict-1.2-py3-none-any.whl size=3148 sha256=2863d55c240d2409cddf05ccfe600591f8478681549fc97555c47c90dc6bb160\n",
+ " Stored in directory: /home/rg/.cache/pip/wheels/49/ac/f8/cb8120244e710bdb479c86198b03c7b08c3c2d3d2bf448fd6e\n",
+ "Successfully built pyknow frozendict\n",
+ "Installing collected packages: schema, frozendict, pyknow\n",
+ "Successfully installed frozendict-1.2 pyknow-1.7.0 schema-0.6.7\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "import sys\n",
+ "!{sys.executable} -m pip install git+https://github.com/buguroo/pyknow/"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "from pyknow import *\n",
+ "#import pyknow"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നാം നമ്മുടെ സിസ്റ്റം `KnowledgeEngine` എന്ന ക്ലാസ്സിന്റെ സബ്ക്ലാസായി നിർവചിക്കും. ഓരോ റൂൾവും `@Rule` അനോട്ടേഷനുള്ള വ്യത്യസ്ത ഫംഗ്ഷനായി നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് റൂൾ എപ്പോൾ പ്രവർത്തിക്കണം എന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നു. റൂളിനുള്ളിൽ, നാം `declare` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് പുതിയ വസ്തുതകൾ ചേർക്കാം, ആ വസ്തുതകൾ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് എഞ്ചിൻ ചില കൂടുതൽ റൂളുകൾ വിളിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Animals(KnowledgeEngine):\n",
+ " @Rule(OR(\n",
+ " AND(Fact('sharp teeth'),Fact('claws'),Fact('forward looking eyes')),\n",
+ " Fact('eats meat')))\n",
+ " def cornivor(self):\n",
+ " self.declare(Fact('carnivor'))\n",
+ " \n",
+ " @Rule(OR(Fact('hair'),Fact('gives milk')))\n",
+ " def mammal(self):\n",
+ " self.declare(Fact('mammal'))\n",
+ "\n",
+ " @Rule(Fact('mammal'),\n",
+ " OR(Fact('has hooves'),Fact('chews cud')))\n",
+ " def hooves(self):\n",
+ " self.declare('ungulate')\n",
+ " \n",
+ " @Rule(OR(Fact('feathers'),AND(Fact('flies'),Fact('lays eggs'))))\n",
+ " def bird(self):\n",
+ " self.declare('bird')\n",
+ " \n",
+ " @Rule(Fact('mammal'),Fact('carnivor'),\n",
+ " Fact(color='red-brown'),\n",
+ " Fact(pattern='dark spots'))\n",
+ " def monkey(self):\n",
+ " self.declare(Fact(animal='monkey'))\n",
+ "\n",
+ " @Rule(Fact('mammal'),Fact('carnivor'),\n",
+ " Fact(color='red-brown'),\n",
+ " Fact(pattern='dark stripes'))\n",
+ " def tiger(self):\n",
+ " self.declare(Fact(animal='tiger'))\n",
+ "\n",
+ " @Rule(Fact('ungulate'),\n",
+ " Fact('long neck'),\n",
+ " Fact('long legs'),\n",
+ " Fact(pattern='dark spots'))\n",
+ " def giraffe(self):\n",
+ " self.declare(Fact(animal='giraffe'))\n",
+ "\n",
+ " @Rule(Fact('ungulate'),\n",
+ " Fact(pattern='dark stripes'))\n",
+ " def zebra(self):\n",
+ " self.declare(Fact(animal='zebra'))\n",
+ "\n",
+ " @Rule(Fact('bird'),\n",
+ " Fact('long neck'),\n",
+ " Fact('cannot fly'),\n",
+ " Fact(color='black and white'))\n",
+ " def straus(self):\n",
+ " self.declare(Fact(animal='ostrich'))\n",
+ "\n",
+ " @Rule(Fact('bird'),\n",
+ " Fact('swims'),\n",
+ " Fact('cannot fly'),\n",
+ " Fact(color='black and white'))\n",
+ " def pinguin(self):\n",
+ " self.declare(Fact(animal='pinguin'))\n",
+ "\n",
+ " @Rule(Fact('bird'),\n",
+ " Fact('flies well'))\n",
+ " def albatros(self):\n",
+ " self.declare(Fact(animal='albatross'))\n",
+ " \n",
+ " @Rule(Fact(animal=MATCH.a))\n",
+ " def print_result(self,a):\n",
+ " print('Animal is {}'.format(a))\n",
+ " \n",
+ " def factz(self,l):\n",
+ " for x in l:\n",
+ " self.declare(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഒരു നോളജ്ബേസ് നിർവചിച്ചതിന് ശേഷം, ഞങ്ങൾ ചില പ്രാഥമിക വാസ്തവങ്ങളുമായി നമ്മുടെ പ്രവർത്തന സ്മൃതി പൂരിപ്പിച്ച്, തുടർന്ന് inference നടത്താൻ `run()` മെത്തഡ് വിളിക്കുന്നു. ഫലമായി, പുതിയ inference ചെയ്ത വാസ്തവങ്ങൾ പ്രവർത്തന സ്മൃതിയിൽ ചേർക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതിനെ നിങ്ങൾ കാണാം, അതിൽ മൃഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അന്തിമ വാസ്തവവും ഉൾപ്പെടുന്നു (നാം എല്ലാ പ്രാഥമിക വാസ്തവങ്ങളും ശരിയായി ക്രമീകരിച്ചാൽ).\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Animal is tiger\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "FactList([(0, InitialFact()),\n",
+ " (1, Fact(color='red-brown')),\n",
+ " (2, Fact(pattern='dark stripes')),\n",
+ " (3, Fact('sharp teeth')),\n",
+ " (4, Fact('claws')),\n",
+ " (5, Fact('forward looking eyes')),\n",
+ " (6, Fact('gives milk')),\n",
+ " (7, Fact('mammal')),\n",
+ " (8, Fact('carnivor')),\n",
+ " (9, Fact(animal='tiger'))])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "ex1 = Animals()\n",
+ "ex1.reset()\n",
+ "ex1.factz([\n",
+ " Fact(color='red-brown'),\n",
+ " Fact(pattern='dark stripes'),\n",
+ " Fact('sharp teeth'),\n",
+ " Fact('claws'),\n",
+ " Fact('forward looking eyes'),\n",
+ " Fact('gives milk')])\n",
+ "ex1.run()\n",
+ "ex1.facts"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3.7.4 64-bit (conda)",
+ "metadata": {
+ "interpreter": {
+ "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+ }
+ },
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.11.2"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "ab2bd97b0453415b89a469284609a8ce",
+ "translation_date": "2025-11-25T23:48:34+00:00",
+ "source_file": "lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/2-Symbolic/README.md b/translations/ml/lessons/2-Symbolic/README.md
index 90be086e..d47bf677 100644
--- a/translations/ml/lessons/2-Symbolic/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/2-Symbolic/README.md
@@ -1,249 +1,249 @@
-
-# അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യലും വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങളും
-
-
-
-> സ്കെച്ച്നോട്ട്: [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
-
-കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ തിരച്ചിൽ മനുഷ്യർ പോലെ ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കാനുള്ള അറിവ് കണ്ടെത്തലിലാണ്. എന്നാൽ ഇത് എങ്ങനെ ചെയ്യാം?
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/3)
-
-AIയുടെ ആദ്യകാലങ്ങളിൽ, ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് മുകളിൽ നിന്ന് താഴേക്ക് സമീപനം (മുൻപത്തെ പാഠത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്തത്) പ്രചാരത്തിലായിരുന്നു. ആളുകളിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് യന്ത്രം വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന രൂപത്തിലേക്ക് മാറ്റി, അത് ഉപയോഗിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ സ്വയം പരിഹരിക്കാമെന്ന് കരുതിയിരുന്നു. ഈ സമീപനം രണ്ട് വലിയ ആശയങ്ങളിലായിരുന്നു അടിസ്ഥാനമാക്കിയിരിക്കുന്നത്:
-
-* അറിവ് പ്രതിനിധാനം
-* തർക്കം (റീസണിംഗ്)
-
-## അറിവ് പ്രതിനിധാനം
-
-സിംബോളിക് AIയിൽ പ്രധാന ആശയങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് **അറിവ്**. അറിവും *വിവരവും* അല്ലെങ്കിൽ *ഡാറ്റയും* തമ്മിൽ വ്യത്യാസം മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പുസ്തകങ്ങളിൽ അറിവുണ്ടെന്ന് പറയാം, കാരണം പുസ്തകങ്ങൾ പഠിച്ച് വിദഗ്ധനാകാം. എന്നാൽ പുസ്തകങ്ങളിൽ ഉള്ളത് യഥാർത്ഥത്തിൽ *ഡാറ്റ* ആണ്, പുസ്തകങ്ങൾ വായിച്ച് ഈ ഡാറ്റ നമ്മുടെ ലോക മോഡലിൽ ചേർത്താൽ അത് അറിവായി മാറും.
-
-> ✅ **അറിവ്** എന്നത് നമ്മുടെ തലയിൽ ഉള്ളതും ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കലിന്റെ പ്രതിനിധാനവുമാണ്. ഇത് ഒരു സജീവമായ **പഠന** പ്രക്രിയയിലൂടെ ലഭിക്കുന്നു, നമ്മൾ സ്വീകരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ നമ്മുടെ സജീവ ലോക മോഡലിൽ ചേർക്കുന്നു.
-
-അറിവ് കൃത്യമായി നിർവചിക്കാറില്ല, പക്ഷേ [DIKW പിരമിഡ്](https://en.wikipedia.org/wiki/DIKW_pyramid) ഉപയോഗിച്ച് ബന്ധപ്പെട്ട ആശയങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന ആശയങ്ങൾ:
-
-* **ഡാറ്റ**: എഴുതിയ എഴുത്തോ സംസാരിച്ച വാക്കുകളോ പോലുള്ള ഭൗതിക മാധ്യമങ്ങളിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഒന്നാണ്. ഡാറ്റ മനുഷ്യരിൽ സ്വതന്ത്രമായി നിലനിൽക്കുന്നു, ആളുകൾക്കിടയിൽ കൈമാറാം.
-* **വിവരം**: ഡാറ്റയെ നമ്മുടെ തലയിൽ എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, *കമ്പ്യൂട്ടർ* എന്ന വാക്ക് കേട്ടാൽ അതിന്റെ അർത്ഥം മനസ്സിലാക്കുന്നു.
-* **അറിവ്**: വിവരങ്ങൾ നമ്മുടെ ലോക മോഡലിൽ ചേർക്കപ്പെടുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, കമ്പ്യൂട്ടർ എന്താണെന്ന് പഠിച്ചാൽ, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, വില എത്രയാണ്, എന്തിന് ഉപയോഗിക്കാം തുടങ്ങിയ ആശയങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നു. ഈ ബന്ധമുള്ള ആശയങ്ങളുടെ ശൃംഖലയാണ് അറിവ്.
-* **ബുദ്ധി**: ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കലിന്റെ ഒരു ഉയർന്ന തലമാണ്, ഇത് *മെറ്റാ-അറിവ്* പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു, ഉദാ: അറിവ് എപ്പോൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണം എന്ന ധാരണ.
-
-
-
-*ചിത്രം [വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്ന്](https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=37705247), Longlivetheux - സ്വന്തം കൃതി, CC BY-SA 4.0*
-
-അതിനാൽ, **അറിവ് പ്രതിനിധാനം** എന്ന പ്രശ്നം കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ അറിവ് ഡാറ്റ രൂപത്തിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്ത് അത് സ്വയം ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിധം കണ്ടെത്തലാണ്. ഇത് ഒരു സ്പെക്ട്രം ആയി കാണാം:
-
-
-
-> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
-
-* ഇടത്തുവശത്ത്, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വളരെ ലളിതമായ അറിവ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഏറ്റവും ലളിതമായത് ആൽഗോരിതമിക് ആണ്, അറിവ് കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ ഇത് ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം അല്ല, കാരണം ഇത് ഫ്ലെക്സിബിൾ അല്ല. നമ്മുടെ തലയിൽ ഉള്ള അറിവ് പലപ്പോഴും ആൽഗോരിതമിക് അല്ല.
-* വലത്തുവശത്ത്, പ്രകൃതിദത്ത എഴുത്ത് പോലുള്ള പ്രതിനിധാനങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഇത് ഏറ്റവും ശക്തമാണ്, പക്ഷേ സ്വയം തർക്കത്തിന് ഉപയോഗിക്കാനാകില്ല.
-
-> ✅ ഒരു നിമിഷം ചിന്തിക്കുക, നിങ്ങൾ തലയിൽ അറിവ് എങ്ങനെ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു, അത് കുറിപ്പുകളായി മാറ്റുമ്പോൾ retention-നായി ഏത് ഫോർമാറ്റ് നിങ്ങൾക്ക് നല്ലതാണ്?
-
-## കമ്പ്യൂട്ടർ അറിവ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരിക്കൽ
-
-വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടർ അറിവ് പ്രതിനിധാന രീതികൾ താഴെപ്പറയുന്ന വിഭാഗങ്ങളിലായി വേർതിരിക്കാം:
-
-* **നെറ്റ്വർക്ക് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ**: നമ്മുടെ തലയിൽ ബന്ധമുള്ള ആശയങ്ങളുടെ ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ഉണ്ടെന്നതിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്. അതേ നെറ്റ്വർക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ ഗ്രാഫ് രൂപത്തിൽ പുനരുണ്ടാക്കാം - ഇതാണ് **സെമാന്റിക് നെറ്റ്വർക്ക്**.
-
-1. **ഓബ്ജക്റ്റ്-അട്രിബ്യൂട്ട്-വാല്യു ട്രിപ്പ്ലറ്റുകൾ** അല്ലെങ്കിൽ **അട്രിബ്യൂട്ട്-വാല്യു ജോഡികൾ**. ഒരു ഗ്രാഫ് കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ നോഡുകളും എഡ്ജുകളും ഉള്ള പട്ടികയായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാവുന്നതുകൊണ്ട്, സെമാന്റിക് നെറ്റ്വർക്ക് ട്രിപ്പ്ലറ്റുകളുടെ പട്ടികയായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാം, അതിൽ ഓബ്ജക്റ്റുകൾ, ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ, മൂല്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടും. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളെക്കുറിച്ച് താഴെപ്പറയുന്ന ട്രിപ്പ്ലറ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കാം:
-
-Object | Attribute | Value
--------|-----------|------
-Python | is | Untyped-Language
-Python | invented-by | Guido van Rossum
-Python | block-syntax | indentation
-Untyped-Language | doesn't have | type definitions
-
-> ✅ ട്രിപ്പ്ലറ്റുകൾ മറ്റ് അറിവ് തരങ്ങൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ചിന്തിക്കുക.
-
-2. **ഹയർആർക്കിക്കൽ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ**: നമ്മൾ തലയിൽ സാധാരണയായി ഒരു ഓബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഹയർആർക്കി സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ഊന്നൽ നൽകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കാനറി ഒരു പക്ഷിയാണ് എന്ന് അറിയാം, എല്ലാ പക്ഷികൾക്കും ചിറകുകൾ ഉണ്ടെന്ന് അറിയാം. കാനറിയുടെ നിറം സാധാരണയായി എന്താണെന്ന്, പറക്കാനുള്ള വേഗത എന്താണെന്ന് അറിയാം.
-
- - **ഫ്രെയിം പ്രതിനിധാനം**: ഓരോ ഓബ്ജക്റ്റിനെയും അല്ലെങ്കിൽ ഓബ്ജക്റ്റുകളുടെ ക്ലാസിനെയും **ഫ്രെയിം** ആയി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു, അതിൽ **സ്ലോട്ടുകൾ** ഉണ്ട്. സ്ലോട്ടുകൾക്ക് സാധാരണ മൂല്യങ്ങൾ, മൂല്യ നിയന്ത്രണങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ മൂല്യം ലഭിക്കാൻ വിളിക്കാവുന്ന പ്രോസീജറുകൾ ഉണ്ടാകാം. എല്ലാ ഫ്രെയിമുകളും ഒരു ഹയർആർക്കി രൂപത്തിൽ ഒറ്റപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഒബ്ജക്റ്റ്-ഓറിയന്റഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിലെ ഓബ്ജക്റ്റ് ഹയർആർക്കിയെപ്പോലെ.
- - **സിനാരിയോകൾ**: സമയക്രമത്തിൽ വികസിക്കാവുന്ന സങ്കീർണ്ണ സാഹചര്യങ്ങൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്ന പ്രത്യേക തരത്തിലുള്ള ഫ്രെയിമുകൾ.
-
-**Python**
-
-Slot | Value | Default value | Interval |
------|-------|---------------|----------|
-Name | Python | | |
-Is-A | Untyped-Language | | |
-Variable Case | | CamelCase | |
-Program Length | | | 5-5000 lines |
-Block Syntax | Indent | | |
-
-3. **പ്രൊസീജറൽ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ**: ഒരു നിബന്ധന സംഭവിക്കുമ്പോൾ നടപ്പിലാക്കാവുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പട്ടികയായി അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു.
- - പ്രൊഡക്ഷൻ റൂൾസ് if-then പ്രസ്താവനകളാണ്, നമുക്ക് നിഗമനങ്ങൾ വരുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡോക്ടർക്ക് ഒരു നിയമം ഉണ്ടാകാം: **IF** രോഗിക്ക് ഉയർന്ന പനി **OR** രക്തപരിശോധനയിൽ C-റിയാക്ടീവ് പ്രോട്ടീൻ ഉയർന്നാൽ **THEN** അവന് അണുബാധയുണ്ട്. നിബന്ധനകളിൽ ഒന്നും കണ്ടാൽ, അണുബാധയെക്കുറിച്ച് നിഗമനം വരുത്താം, പിന്നീട് അത് തർക്കത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാം.
- - ആൽഗോരിതങ്ങൾ മറ്റൊരു പ്രൊസീജറൽ പ്രതിനിധാന രൂപമാണ്, പക്ഷേ അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കാറില്ല.
-
-4. **ലോജിക്**: ആദ്യം അറിസ്റ്റോട്ടിൽസ് മനുഷ്യരുടെ സർവത്ര അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനുള്ള മാർഗമായി നിർദ്ദേശിച്ചു.
- - പ്രെഡിക്കേറ്റ് ലോജിക് ഗണിത ശാസ്ത്ര സിദ്ധാന്തമായി വളരെ സമ്പന്നമാണ്, അതിനാൽ സാധാരണയായി പ്രൊലോഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഹോൺ ക്ലോസുകൾ പോലുള്ള ഒരു ഉപസമൂഹം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- - ഡിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് ലോജിക് ഒരു ലോജിക്കൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ കുടുംബമാണ്, ഇത് ഓബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഹയർആർക്കി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനും reasoning ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു, സെമാന്റിക് വെബ് പോലുള്ള വിതരണ അറിവ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾക്കായി.
-
-## വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ
-
-സിംബോളിക് AIയുടെ ആദ്യ വിജയങ്ങളിൽ ഒന്നായിരുന്നു **വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ** - ചില പരിമിത പ്രശ്ന മേഖലകളിൽ വിദഗ്ധനായി പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങൾ. ഇവ മനുഷ്യ വിദഗ്ധരിൽ നിന്നുള്ള **അറിവ് ബേസ്** ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കപ്പെട്ടിരുന്നു, അതിന്മേൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന **ഇൻഫറൻസ് എഞ്ചിൻ** ഉണ്ടായിരുന്നു.
-
- | 
----------------------------------------------|------------------------------------------------
-മനുഷ്യ നാഡീകുഴപ്പത്തിന്റെ ലളിതമായ ഘടന | അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഘടന
-
-വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ മനുഷ്യന്റെ തർക്ക സംവിധാനത്തെപ്പോലെ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിൽ **ഷോർട്ട്-ടേം മെമ്മറി**യും **ലോങ്-ടേം മെമ്മറി**യും ഉണ്ട്. അതുപോലെ, അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ താഴെപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങൾ വേർതിരിക്കാം:
-
-* **പ്രശ്ന മെമ്മറി**: ഇപ്പോൾ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്ന പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഉദാ: രോഗിയുടെ താപനില, രക്തസമ്മർദ്ദം, അണുബാധയുണ്ടോ എന്നത്. ഈ അറിവ് **സ്ഥിര അറിവ്** എന്നും വിളിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സ്നാപ്ഷോട്ട് ആണ് - *പ്രശ്നാവസ്ഥ*.
-* **അറിവ് ബേസ്**: പ്രശ്ന മേഖലയിൽ ദീർഘകാല അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു. മനുഷ്യ വിദഗ്ധരിൽ നിന്നു കൈമാറിയതാണ്, കൂടാതെ ഇത് കൺസൾട്ടേഷനുകൾക്കിടയിൽ മാറാറില്ല. ഇത് പ്രശ്നാവസ്ഥകളിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതിനാൽ **ഡൈനാമിക് അറിവ്** എന്നും വിളിക്കുന്നു.
-* **ഇൻഫറൻസ് എഞ്ചിൻ**: പ്രശ്നാവസ്ഥാ സ്പേസിൽ തിരച്ചിൽ നടത്തുന്നതും, ആവശ്യമായപ്പോൾ ഉപയോക്താവിനോട് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നതും, ഓരോ അവസ്ഥയ്ക്കും അനുയോജ്യമായ നിയമങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതും നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
-
-ഉദാഹരണമായി, ഒരു ജീവിയെ അതിന്റെ ശാരീരിക സവിശേഷതകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ തിരിച്ചറിയുന്ന വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം പരിഗണിക്കാം:
-
-
-
-> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
-
-ഈ ചിത്രത്തെ **AND-OR ട്രീ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഇത് പ്രൊഡക്ഷൻ റൂളുകളുടെ ഗ്രാഫിക്കൽ പ്രതിനിധാനമാണ്. വിദഗ്ധരിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് എടുക്കുമ്പോൾ ട്രീ വരയ്ക്കുന്നത് സഹായകരമാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദമാണ്:
-
-```
-IF the animal eats meat
-OR (animal has sharp teeth
- AND animal has claws
- AND animal has forward-looking eyes
-)
-THEN the animal is a carnivore
-```
-
-നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കാം, നിയമത്തിന്റെ ഇടത് ഭാഗത്തുള്ള ഓരോ നിബന്ധനയും പ്രവർത്തനവും അടിസ്ഥാനപരമായി ഓബ്ജക്റ്റ്-അട്രിബ്യൂട്ട്-വാല്യു (OAV) ട്രിപ്പ്ലറ്റുകളാണ്. **വർക്കിംഗ് മെമ്മറി** നിലവിൽ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്ന പ്രശ്നവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട OAV ട്രിപ്പ്ലറ്റുകളുടെ സമാഹാരമാണ്. **റൂൾസ് എഞ്ചിൻ** നിലവിലുള്ള നിബന്ധനകൾ പൂരിപ്പിക്കുന്ന നിയമങ്ങൾ കണ്ടെത്തി അവ പ്രയോഗിച്ച് വർക്കിംഗ് മെമ്മറിയിൽ പുതിയ ട്രിപ്പ്ലറ്റുകൾ ചേർക്കുന്നു.
-
-> ✅ നിങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന വിഷയത്തിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം AND-OR ട്രീ എഴുതുക!
-
-### ഫോർവേഡ് vs. ബാക്ക്വേഡ് ഇൻഫറൻസ്
-
-മുകളിൽ വിവരിച്ച പ്രക്രിയ **ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ്** എന്നാണ് വിളിക്കുന്നത്. ഇത് വർക്കിംഗ് മെമ്മറിയിൽ ലഭ്യമായ പ്രാരംഭ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് താഴെപ്പറയുന്ന തർക്ക ലൂപ്പ് നടപ്പിലാക്കുന്നു:
-
-1. ലക്ഷ്യ ആട്രിബ്യൂട്ട് വർക്കിംഗ് മെമ്മറിയിൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ - നിർത്തുക, ഫലം നൽകുക
-2. നിലവിൽ പൂരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന നിബന്ധനകൾ ഉള്ള എല്ലാ നിയമങ്ങളും കണ്ടെത്തുക - **കോൺഫ്ലിക്റ്റ് സെറ്റ്** ലഭിക്കുക
-3. **കോൺഫ്ലിക്റ്റ് റെസല്യൂഷൻ** നടത്തുക - ഈ ഘട്ടത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാനുള്ള ഒരു നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. വിവിധ കോൺഫ്ലിക്റ്റ് റെസല്യൂഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം:
- - അറിവ് ബേസിലെ ആദ്യ പ്രയോഗയോഗ്യമായ നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുക
- - യാദൃച്ഛിക നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുക
- - *കൂടുതൽ പ്രത്യേകമായ* നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുക, അഥവാ LHS-ൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ നിബന്ധനകൾ പൂരിപ്പിക്കുന്ന നിയമം
-4. തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട നിയമം പ്രയോഗിച്ച് പ്രശ്നാവസ്ഥയിൽ പുതിയ അറിവ് ചേർക്കുക
-5. പടിയിലേയ്ക്ക് മടങ്ങി 1-ാം പടി ആവർത്തിക്കുക
-
-എങ്കിലും, ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ശൂന്യമായിരിക്കാം, നാം ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിച്ച് നിഗമനത്തിലേക്ക് എത്താൻ ആഗ്രഹിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസിൽ, രോഗിയെ പരിശോധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എല്ലാ പരിശോധനകളും നടത്താറില്ല. തീരുമാനമെടുക്കേണ്ടപ്പോൾ മാത്രമേ പരിശോധനകൾ നടത്തൂ.
-
-ഈ പ്രക്രിയ **ബാക്ക്വേഡ് ഇൻഫറൻസ്** ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ ചെയ്യാം. ഇത് **ലക്ഷ്യം** (goal) - കണ്ടെത്തേണ്ട ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യം - നയിക്കുന്നു:
-
-1. ലക്ഷ്യത്തിന്റെ മൂല്യം നൽകുന്ന എല്ലാ നിയമങ്ങളും തിരഞ്ഞെടുക്കുക (RHS-ൽ ലക്ഷ്യം ഉള്ളവ) - കോൺഫ്ലിക്റ്റ് സെറ്റ്
-2. ആ ആട്രിബ്യൂട്ടിനുള്ള നിയമങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്താവിൽ നിന്ന് മൂല്യം ചോദിക്കണമെന്ന് നിയമം ഉണ്ടെങ്കിൽ - ചോദിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ:
-3. കോൺഫ്ലിക്റ്റ് റെസല്യൂഷൻ തന്ത്രം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു നിയമം *ഹൈപ്പോത്തസിസ്* ആയി തിരഞ്ഞെടുക്കുക - അത് തെളിയിക്കാൻ ശ്രമിക്കും
-4. നിയമത്തിന്റെ LHS-ൽ ഉള്ള എല്ലാ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾക്കും ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിച്ച് അവ ലക്ഷ്യങ്ങളായി തെളിയിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക
-5. പ്രക്രിയ ഏതെങ്കിലും ഘട്ടത്തിൽ പരാജയപ്പെട്ടാൽ - 3-ാം പടിയിൽ മറ്റൊരു നിയമം ഉപയോഗിക്കുക
-
-> ✅ ഏത് സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാണ്? ബാക്ക്വേഡ് ഇൻഫറൻസ് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം?
-
-### വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കൽ
-
-വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ വിവിധ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാം:
-
-* ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയിൽ നേരിട്ട് പ്രോഗ്രാം ചെയ്യുക. ഇത് നല്ല ആശയം അല്ല, കാരണം അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രധാന ഗുണം അറിവും ഇൻഫറൻസും വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നതാണ്, പ്രശ്ന മേഖല വിദഗ്ധൻ ഇൻഫറൻസ് പ്രക്രിയയുടെ വിശദാംശങ്ങൾ അറിയാതെ നിയമങ്ങൾ എഴുതാൻ കഴിയണം.
-* **വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം ഷെൽ** ഉപയോഗിക്കുക, അതായത് അറിവ് പ്രതിനിധാന ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് അറിവ് ചേർക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സിസ്റ്റം.
-
-## ✍️ അഭ്യാസം: ജീവി ഇൻഫറൻസ്
-
-ഫോർവേഡ്, ബാക്ക്വേഡ് ഇൻഫറൻസ് വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം നടപ്പിലാക്കാനുള്ള ഉദാഹരണത്തിന് [Animals.ipynb](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) കാണുക.
-
-> **കുറിപ്പ്**: ഈ ഉദാഹരണം വളരെ ലളിതമാണ്, വിദഗ്ധ സിസ്റ്റ് എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്ന ആശയം നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ ഇത്തരമൊരു സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, ഏകദേശം 200+ നിയമങ്ങൾ എത്തുമ്പോഴാണ് അതിൽ നിന്നുള്ള *ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള* പെരുമാറ്റം ശ്രദ്ധിക്കാനാകുക. ചിലപ്പോൾ നിയമങ്ങൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു, എല്ലാം മനസ്സിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ട് ഉണ്ടാക
-- അറിവ് വിവരണത്തിനായി XML അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഭാഷകളുടെ ഒരു കുടുംബം: RDF (Resource Description Framework), RDFS (RDF Schema), OWL (Ontology Web Language).
-
-സെമാന്റിക് വെബിലെ ഒരു പ്രധാന ആശയം **ഓന്റോളജി** എന്ന ആശയമാണ്. ഇത് ഒരു പ്രശ്ന മേഖലയെ ഔപചാരികമായ അറിവ് പ്രതിനിധാനം ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുന്നതിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഏറ്റവും ലളിതമായ ഓന്റോളജി പ്രശ്ന മേഖലയിലെ വസ്തുക്കളുടെ ഒരു ഹയർആർക്കിയാകാം, എന്നാൽ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഓന്റോളജികൾ നിഗമനത്തിന് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന നിയമങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളും.
-
-സെമാന്റിക് വെബിൽ എല്ലാ പ്രതിനിധാനങ്ങളും ട്രിപ്പിളുകളിലാണ് അടിസ്ഥാനമാക്കുന്നത്. ഓരോ വസ്തുവും ഓരോ ബന്ധവും യുണീക്ക് ആയി URI ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ AI പാഠ്യപദ്ധതി 2022 ജനുവരി 1-ന് Dmitry Soshnikov വികസിപ്പിച്ചുവെന്ന് പറയാൻ താഴെ കാണുന്ന ട്രിപ്പിളുകൾ ഉപയോഗിക്കാം:
-
-
-
-```
-http://github.com/microsoft/ai-for-beginners http://www.example.com/terms/creation-date “Jan 13, 2007”
-http://github.com/microsoft/ai-for-beginners http://purl.org/dc/elements/1.1/creator http://soshnikov.com
-```
-
-> ✅ ഇവിടെ `http://www.example.com/terms/creation-date` ഉം `http://purl.org/dc/elements/1.1/creator` ഉം *creator* (സൃഷ്ടാവ്) ഉം *creation date* (സൃഷ്ടി തീയതി) ഉം സൂചിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രശസ്തവും സർവത്ര അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട URI കളാണ്.
-
-കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യത്തിൽ, സൃഷ്ടാക്കളുടെ പട്ടിക നിർവചിക്കാൻ RDF ൽ നിർവചിച്ചിട്ടുള്ള ചില ഡാറ്റാ ഘടനകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
-
-
-
-> മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രങ്ങൾ [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) യുടെതാണ്
-
-സെമാന്റിക് വെബ് നിർമ്മാണം ചിലപ്പോൾ സെർച്ച് എഞ്ചിനുകളും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളും വിജയിച്ചതുകൊണ്ട് മന്ദഗതിയിലായി, അവ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. എങ്കിലും ചില മേഖലകളിൽ ഓന്റോളജികളും അറിവ് അടിസ്ഥാനങ്ങളും പരിപാലിക്കാൻ വലിയ ശ്രമങ്ങൾ തുടരുന്നു. ശ്രദ്ധിക്കാവുന്ന ചില പ്രോജക്ടുകൾ:
-
-* [WikiData](https://wikidata.org/) വിക്കിപീഡിയയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട യന്ത്രം വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന അറിവ് അടിസ്ഥാനങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ്. ഡാറ്റയുടെ ഭൂരിഭാഗവും വിക്കിപീഡിയയിലെ *InfoBoxes* എന്ന ഘടനാപരമായ ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിന്നാണ് ശേഖരിക്കുന്നത്. നിങ്ങൾക്ക് SPARQL എന്ന സെമാന്റിക് വെബിനുള്ള പ്രത്യേക ക്വറി ഭാഷയിൽ [ക്വറി](https://query.wikidata.org/) ചെയ്യാം. മനുഷ്യരിൽ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ കണ്ണിന്റെ നിറങ്ങൾ കാണിക്കുന്ന ഒരു ഉദാഹരണ ക്വറി ഇതാ:
-
-```sparql
-#defaultView:BubbleChart
-SELECT ?eyeColorLabel (COUNT(?human) AS ?count)
-WHERE
-{
- ?human wdt:P31 wd:Q5. # human instance-of homo sapiens
- ?human wdt:P1340 ?eyeColor. # human eye-color ?eyeColor
- SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "en". }
-}
-GROUP BY ?eyeColorLabel
-```
-
-* [DBpedia](https://www.dbpedia.org/) WikiData പോലെയുള്ള മറ്റൊരു ശ്രമമാണ്.
-
-> ✅ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഓന്റോളജികൾ നിർമ്മിക്കാൻ, അല്ലെങ്കിൽ നിലവിലുള്ളവ തുറക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, [Protégé](https://protege.stanford.edu/) എന്ന മികച്ച ദൃശ്യ ഓന്റോളജി എഡിറ്റർ ഉണ്ട്. ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ ഓൺലൈനിൽ ഉപയോഗിക്കുക.
-
-
-
-*Web Protégé എഡിറ്റർ റോമാനോവ് കുടുംബ ഓന്റോളജിയുമായി തുറന്നിരിക്കുന്ന ചിത്രം. Dmitry Soshnikov യുടെ സ്ക്രീൻഷോട്ട്*
-
-## ✍️ അഭ്യാസം: ഒരു കുടുംബ ഓന്റോളജി
-
-കുടുംബ ബന്ധങ്ങളെക്കുറിച്ച് നിഗമനം നടത്താൻ സെമാന്റിക് വെബ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഉദാഹരണത്തിന് [FamilyOntology.ipynb](https://github.com/Ezana135/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) കാണുക. സാധാരണ GEDCOM ഫോർമാറ്റിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്ത ഒരു കുടുംബ വൃക്ഷവും കുടുംബ ബന്ധങ്ങളുടെ ഓന്റോളജിയും എടുത്ത് നൽകിയ വ്യക്തികളുടെ കുടുംബ ബന്ധങ്ങളുടെ ഗ്രാഫ് നിർമ്മിക്കും.
-
-## Microsoft Concept Graph
-
-പലപ്പോഴും ഓന്റോളജികൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കൈയാൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ടെക്സ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് പോലുള്ള അസംഘടിത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഓന്റോളജികൾ **മൈനിംഗ്** ചെയ്യാനും സാധിക്കും.
-
-ഇത്തരം ഒരു ശ്രമം Microsoft Research നടത്തിയതാണ്, ഫലമായി [Microsoft Concept Graph](https://blogs.microsoft.com/ai/microsoft-researchers-release-graph-that-helps-machines-conceptualize/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) ലഭിച്ചു.
-
-ഇത് `is-a` പാരമ്പര്യ ബന്ധം ഉപയോഗിച്ച് കൂട്ടിച്ചേർത്ത വലിയ എന്റിറ്റി ശേഖരമാണ്. "Microsoft എന്താണ്?" എന്ന ചോദ്യത്തിന് "ഒരു കമ്പനി 0.87 സാധ്യതയോടെ, ഒരു ബ്രാൻഡ് 0.75 സാധ്യതയോടെ" എന്നിങ്ങനെ ഉത്തരം നൽകാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
-
-ഗ്രാഫ് REST API ആയി ലഭ്യമാണ്, അല്ലെങ്കിൽ എല്ലാ എന്റിറ്റി ജോഡികളും പട്ടികപ്പെടുത്തിയ വലിയ ഡൗൺലോഡുചെയ്യാവുന്ന ടെക്സ്റ്റ് ഫയലായി ലഭ്യമാണ്.
-
-## ✍️ അഭ്യാസം: ഒരു കോൺസെപ്റ്റ് ഗ്രാഫ്
-
-Microsoft Concept Graph ഉപയോഗിച്ച് വാർത്താ ലേഖനങ്ങളെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങളായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെ ചെയ്യാമെന്ന് കാണാൻ [MSConceptGraph.ipynb](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) നോട്ട്ബുക്ക് പരീക്ഷിക്കുക.
-
-## സമാപനം
-
-ഇന്നത്തെ കാലത്ത്, AI യെ സാധാരണയായി *Machine Learning* അല്ലെങ്കിൽ *Neural Networks* എന്നതിന്റെ സമാനാർത്ഥകമായി കാണുന്നു. എന്നാൽ മനുഷ്യൻ വ്യക്തമായ നിഗമനം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നുണ്ട്, ഇത് ഇപ്പോൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാത്ത ഒന്നാണ്. യഥാർത്ഥ ലോക പ്രോജക്ടുകളിൽ, വിശദമായ നിഗമനം വിശദീകരണങ്ങൾ ആവശ്യമായ, അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പെരുമാറ്റം നിയന്ത്രിതമായി മാറ്റേണ്ടതുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-
-## 🚀 വെല്ലുവിളി
-
-ഈ പാഠവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കുടുംബ ഓന്റോളജി നോട്ട്ബുക്കിൽ, മറ്റ് കുടുംബ ബന്ധങ്ങളുമായി പരീക്ഷണം നടത്താനുള്ള അവസരം ഉണ്ട്. കുടുംബ വൃക്ഷത്തിലെ ആളുകൾക്കിടയിലെ പുതിയ ബന്ധങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുക.
-
-## [പാഠാനന്തര ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/4)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-മനുഷ്യർ അറിവ് അളക്കാനും കോഡിഫൈ ചെയ്യാനും ശ്രമിച്ച മേഖലകൾ കണ്ടെത്താൻ ഇന്റർനെറ്റിൽ കുറച്ച് ഗവേഷണം നടത്തുക. Bloom's Taxonomy നോക്കുക, മനുഷ്യർ അവരുടെ ലോകത്തെ എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാൻ ശ്രമിച്ചുവെന്ന് ചരിത്രത്തിലേക്ക് തിരിച്ചു പോകുക. ജീവജാലങ്ങളുടെ ടാക്സോണോമി സൃഷ്ടിക്കാൻ Linnaeus നടത്തിയ പ്രവർത്തനം പരിശോധിക്കുക, രാസഘടകങ്ങളെ വിവരണവും ഗ്രൂപ്പുചെയ്യലും ചെയ്യാൻ Dmitri Mendeleev എങ്ങനെ മാർഗ്ഗം കണ്ടെത്തി എന്ന് കാണുക. മറ്റേതെങ്കിലും രസകരമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്താമോ?
-
-**അസൈൻമെന്റ്**: [ഒരു ഓന്റോളജി നിർമ്മിക്കുക](assignment.md)
-
----
-
-
-**അസൂയാപത്രം**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ വ്യാഖ്യാനക്കേടുകൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യലും വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങളും
+
+
+
+> സ്കെച്ച്നോട്ട്: [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
+
+കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ തിരച്ചിൽ മനുഷ്യർ പോലെ ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കാനുള്ള അറിവ് കണ്ടെത്തലിലാണ്. എന്നാൽ ഇത് എങ്ങനെ ചെയ്യാം?
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/3)
+
+AIയുടെ ആദ്യകാലങ്ങളിൽ, ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് മുകളിൽ നിന്ന് താഴേക്ക് സമീപനം (മുൻപത്തെ പാഠത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്തത്) പ്രചാരത്തിലായിരുന്നു. ആളുകളിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് യന്ത്രം വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന രൂപത്തിലേക്ക് മാറ്റി, അത് ഉപയോഗിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ സ്വയം പരിഹരിക്കാമെന്ന് കരുതിയിരുന്നു. ഈ സമീപനം രണ്ട് വലിയ ആശയങ്ങളിലായിരുന്നു അടിസ്ഥാനമാക്കിയിരിക്കുന്നത്:
+
+* അറിവ് പ്രതിനിധാനം
+* തർക്കം (റീസണിംഗ്)
+
+## അറിവ് പ്രതിനിധാനം
+
+സിംബോളിക് AIയിൽ പ്രധാന ആശയങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് **അറിവ്**. അറിവും *വിവരവും* അല്ലെങ്കിൽ *ഡാറ്റയും* തമ്മിൽ വ്യത്യാസം മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പുസ്തകങ്ങളിൽ അറിവുണ്ടെന്ന് പറയാം, കാരണം പുസ്തകങ്ങൾ പഠിച്ച് വിദഗ്ധനാകാം. എന്നാൽ പുസ്തകങ്ങളിൽ ഉള്ളത് യഥാർത്ഥത്തിൽ *ഡാറ്റ* ആണ്, പുസ്തകങ്ങൾ വായിച്ച് ഈ ഡാറ്റ നമ്മുടെ ലോക മോഡലിൽ ചേർത്താൽ അത് അറിവായി മാറും.
+
+> ✅ **അറിവ്** എന്നത് നമ്മുടെ തലയിൽ ഉള്ളതും ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കലിന്റെ പ്രതിനിധാനവുമാണ്. ഇത് ഒരു സജീവമായ **പഠന** പ്രക്രിയയിലൂടെ ലഭിക്കുന്നു, നമ്മൾ സ്വീകരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ നമ്മുടെ സജീവ ലോക മോഡലിൽ ചേർക്കുന്നു.
+
+അറിവ് കൃത്യമായി നിർവചിക്കാറില്ല, പക്ഷേ [DIKW പിരമിഡ്](https://en.wikipedia.org/wiki/DIKW_pyramid) ഉപയോഗിച്ച് ബന്ധപ്പെട്ട ആശയങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന ആശയങ്ങൾ:
+
+* **ഡാറ്റ**: എഴുതിയ എഴുത്തോ സംസാരിച്ച വാക്കുകളോ പോലുള്ള ഭൗതിക മാധ്യമങ്ങളിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഒന്നാണ്. ഡാറ്റ മനുഷ്യരിൽ സ്വതന്ത്രമായി നിലനിൽക്കുന്നു, ആളുകൾക്കിടയിൽ കൈമാറാം.
+* **വിവരം**: ഡാറ്റയെ നമ്മുടെ തലയിൽ എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, *കമ്പ്യൂട്ടർ* എന്ന വാക്ക് കേട്ടാൽ അതിന്റെ അർത്ഥം മനസ്സിലാക്കുന്നു.
+* **അറിവ്**: വിവരങ്ങൾ നമ്മുടെ ലോക മോഡലിൽ ചേർക്കപ്പെടുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, കമ്പ്യൂട്ടർ എന്താണെന്ന് പഠിച്ചാൽ, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, വില എത്രയാണ്, എന്തിന് ഉപയോഗിക്കാം തുടങ്ങിയ ആശയങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നു. ഈ ബന്ധമുള്ള ആശയങ്ങളുടെ ശൃംഖലയാണ് അറിവ്.
+* **ബുദ്ധി**: ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കലിന്റെ ഒരു ഉയർന്ന തലമാണ്, ഇത് *മെറ്റാ-അറിവ്* പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു, ഉദാ: അറിവ് എപ്പോൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണം എന്ന ധാരണ.
+
+
+
+*ചിത്രം [വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്ന്](https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=37705247), Longlivetheux - സ്വന്തം കൃതി, CC BY-SA 4.0*
+
+അതിനാൽ, **അറിവ് പ്രതിനിധാനം** എന്ന പ്രശ്നം കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ അറിവ് ഡാറ്റ രൂപത്തിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്ത് അത് സ്വയം ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിധം കണ്ടെത്തലാണ്. ഇത് ഒരു സ്പെക്ട്രം ആയി കാണാം:
+
+
+
+> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
+
+* ഇടത്തുവശത്ത്, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വളരെ ലളിതമായ അറിവ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഏറ്റവും ലളിതമായത് ആൽഗോരിതമിക് ആണ്, അറിവ് കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ ഇത് ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം അല്ല, കാരണം ഇത് ഫ്ലെക്സിബിൾ അല്ല. നമ്മുടെ തലയിൽ ഉള്ള അറിവ് പലപ്പോഴും ആൽഗോരിതമിക് അല്ല.
+* വലത്തുവശത്ത്, പ്രകൃതിദത്ത എഴുത്ത് പോലുള്ള പ്രതിനിധാനങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഇത് ഏറ്റവും ശക്തമാണ്, പക്ഷേ സ്വയം തർക്കത്തിന് ഉപയോഗിക്കാനാകില്ല.
+
+> ✅ ഒരു നിമിഷം ചിന്തിക്കുക, നിങ്ങൾ തലയിൽ അറിവ് എങ്ങനെ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു, അത് കുറിപ്പുകളായി മാറ്റുമ്പോൾ retention-നായി ഏത് ഫോർമാറ്റ് നിങ്ങൾക്ക് നല്ലതാണ്?
+
+## കമ്പ്യൂട്ടർ അറിവ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരിക്കൽ
+
+വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടർ അറിവ് പ്രതിനിധാന രീതികൾ താഴെപ്പറയുന്ന വിഭാഗങ്ങളിലായി വേർതിരിക്കാം:
+
+* **നെറ്റ്വർക്ക് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ**: നമ്മുടെ തലയിൽ ബന്ധമുള്ള ആശയങ്ങളുടെ ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ഉണ്ടെന്നതിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്. അതേ നെറ്റ്വർക്ക് കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ ഗ്രാഫ് രൂപത്തിൽ പുനരുണ്ടാക്കാം - ഇതാണ് **സെമാന്റിക് നെറ്റ്വർക്ക്**.
+
+1. **ഓബ്ജക്റ്റ്-അട്രിബ്യൂട്ട്-വാല്യു ട്രിപ്പ്ലറ്റുകൾ** അല്ലെങ്കിൽ **അട്രിബ്യൂട്ട്-വാല്യു ജോഡികൾ**. ഒരു ഗ്രാഫ് കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ നോഡുകളും എഡ്ജുകളും ഉള്ള പട്ടികയായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാവുന്നതുകൊണ്ട്, സെമാന്റിക് നെറ്റ്വർക്ക് ട്രിപ്പ്ലറ്റുകളുടെ പട്ടികയായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാം, അതിൽ ഓബ്ജക്റ്റുകൾ, ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ, മൂല്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടും. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളെക്കുറിച്ച് താഴെപ്പറയുന്ന ട്രിപ്പ്ലറ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കാം:
+
+Object | Attribute | Value
+-------|-----------|------
+Python | is | Untyped-Language
+Python | invented-by | Guido van Rossum
+Python | block-syntax | indentation
+Untyped-Language | doesn't have | type definitions
+
+> ✅ ട്രിപ്പ്ലറ്റുകൾ മറ്റ് അറിവ് തരങ്ങൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ചിന്തിക്കുക.
+
+2. **ഹയർആർക്കിക്കൽ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ**: നമ്മൾ തലയിൽ സാധാരണയായി ഒരു ഓബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഹയർആർക്കി സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ഊന്നൽ നൽകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കാനറി ഒരു പക്ഷിയാണ് എന്ന് അറിയാം, എല്ലാ പക്ഷികൾക്കും ചിറകുകൾ ഉണ്ടെന്ന് അറിയാം. കാനറിയുടെ നിറം സാധാരണയായി എന്താണെന്ന്, പറക്കാനുള്ള വേഗത എന്താണെന്ന് അറിയാം.
+
+ - **ഫ്രെയിം പ്രതിനിധാനം**: ഓരോ ഓബ്ജക്റ്റിനെയും അല്ലെങ്കിൽ ഓബ്ജക്റ്റുകളുടെ ക്ലാസിനെയും **ഫ്രെയിം** ആയി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു, അതിൽ **സ്ലോട്ടുകൾ** ഉണ്ട്. സ്ലോട്ടുകൾക്ക് സാധാരണ മൂല്യങ്ങൾ, മൂല്യ നിയന്ത്രണങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ മൂല്യം ലഭിക്കാൻ വിളിക്കാവുന്ന പ്രോസീജറുകൾ ഉണ്ടാകാം. എല്ലാ ഫ്രെയിമുകളും ഒരു ഹയർആർക്കി രൂപത്തിൽ ഒറ്റപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഒബ്ജക്റ്റ്-ഓറിയന്റഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിലെ ഓബ്ജക്റ്റ് ഹയർആർക്കിയെപ്പോലെ.
+ - **സിനാരിയോകൾ**: സമയക്രമത്തിൽ വികസിക്കാവുന്ന സങ്കീർണ്ണ സാഹചര്യങ്ങൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്ന പ്രത്യേക തരത്തിലുള്ള ഫ്രെയിമുകൾ.
+
+**Python**
+
+Slot | Value | Default value | Interval |
+-----|-------|---------------|----------|
+Name | Python | | |
+Is-A | Untyped-Language | | |
+Variable Case | | CamelCase | |
+Program Length | | | 5-5000 lines |
+Block Syntax | Indent | | |
+
+3. **പ്രൊസീജറൽ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ**: ഒരു നിബന്ധന സംഭവിക്കുമ്പോൾ നടപ്പിലാക്കാവുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പട്ടികയായി അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു.
+ - പ്രൊഡക്ഷൻ റൂൾസ് if-then പ്രസ്താവനകളാണ്, നമുക്ക് നിഗമനങ്ങൾ വരുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡോക്ടർക്ക് ഒരു നിയമം ഉണ്ടാകാം: **IF** രോഗിക്ക് ഉയർന്ന പനി **OR** രക്തപരിശോധനയിൽ C-റിയാക്ടീവ് പ്രോട്ടീൻ ഉയർന്നാൽ **THEN** അവന് അണുബാധയുണ്ട്. നിബന്ധനകളിൽ ഒന്നും കണ്ടാൽ, അണുബാധയെക്കുറിച്ച് നിഗമനം വരുത്താം, പിന്നീട് അത് തർക്കത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാം.
+ - ആൽഗോരിതങ്ങൾ മറ്റൊരു പ്രൊസീജറൽ പ്രതിനിധാന രൂപമാണ്, പക്ഷേ അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കാറില്ല.
+
+4. **ലോജിക്**: ആദ്യം അറിസ്റ്റോട്ടിൽസ് മനുഷ്യരുടെ സർവത്ര അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനുള്ള മാർഗമായി നിർദ്ദേശിച്ചു.
+ - പ്രെഡിക്കേറ്റ് ലോജിക് ഗണിത ശാസ്ത്ര സിദ്ധാന്തമായി വളരെ സമ്പന്നമാണ്, അതിനാൽ സാധാരണയായി പ്രൊലോഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഹോൺ ക്ലോസുകൾ പോലുള്ള ഒരു ഉപസമൂഹം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+ - ഡിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് ലോജിക് ഒരു ലോജിക്കൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ കുടുംബമാണ്, ഇത് ഓബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഹയർആർക്കി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനും reasoning ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു, സെമാന്റിക് വെബ് പോലുള്ള വിതരണ അറിവ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾക്കായി.
+
+## വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ
+
+സിംബോളിക് AIയുടെ ആദ്യ വിജയങ്ങളിൽ ഒന്നായിരുന്നു **വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ** - ചില പരിമിത പ്രശ്ന മേഖലകളിൽ വിദഗ്ധനായി പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങൾ. ഇവ മനുഷ്യ വിദഗ്ധരിൽ നിന്നുള്ള **അറിവ് ബേസ്** ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കപ്പെട്ടിരുന്നു, അതിന്മേൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന **ഇൻഫറൻസ് എഞ്ചിൻ** ഉണ്ടായിരുന്നു.
+
+ | 
+---------------------------------------------|------------------------------------------------
+മനുഷ്യ നാഡീകുഴപ്പത്തിന്റെ ലളിതമായ ഘടന | അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഘടന
+
+വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ മനുഷ്യന്റെ തർക്ക സംവിധാനത്തെപ്പോലെ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിൽ **ഷോർട്ട്-ടേം മെമ്മറി**യും **ലോങ്-ടേം മെമ്മറി**യും ഉണ്ട്. അതുപോലെ, അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ താഴെപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങൾ വേർതിരിക്കാം:
+
+* **പ്രശ്ന മെമ്മറി**: ഇപ്പോൾ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്ന പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഉദാ: രോഗിയുടെ താപനില, രക്തസമ്മർദ്ദം, അണുബാധയുണ്ടോ എന്നത്. ഈ അറിവ് **സ്ഥിര അറിവ്** എന്നും വിളിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സ്നാപ്ഷോട്ട് ആണ് - *പ്രശ്നാവസ്ഥ*.
+* **അറിവ് ബേസ്**: പ്രശ്ന മേഖലയിൽ ദീർഘകാല അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു. മനുഷ്യ വിദഗ്ധരിൽ നിന്നു കൈമാറിയതാണ്, കൂടാതെ ഇത് കൺസൾട്ടേഷനുകൾക്കിടയിൽ മാറാറില്ല. ഇത് പ്രശ്നാവസ്ഥകളിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതിനാൽ **ഡൈനാമിക് അറിവ്** എന്നും വിളിക്കുന്നു.
+* **ഇൻഫറൻസ് എഞ്ചിൻ**: പ്രശ്നാവസ്ഥാ സ്പേസിൽ തിരച്ചിൽ നടത്തുന്നതും, ആവശ്യമായപ്പോൾ ഉപയോക്താവിനോട് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നതും, ഓരോ അവസ്ഥയ്ക്കും അനുയോജ്യമായ നിയമങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതും നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
+
+ഉദാഹരണമായി, ഒരു ജീവിയെ അതിന്റെ ശാരീരിക സവിശേഷതകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ തിരിച്ചറിയുന്ന വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം പരിഗണിക്കാം:
+
+
+
+> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
+
+ഈ ചിത്രത്തെ **AND-OR ട്രീ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഇത് പ്രൊഡക്ഷൻ റൂളുകളുടെ ഗ്രാഫിക്കൽ പ്രതിനിധാനമാണ്. വിദഗ്ധരിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് എടുക്കുമ്പോൾ ട്രീ വരയ്ക്കുന്നത് സഹായകരമാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറിനുള്ളിൽ അറിവ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദമാണ്:
+
+```
+IF the animal eats meat
+OR (animal has sharp teeth
+ AND animal has claws
+ AND animal has forward-looking eyes
+)
+THEN the animal is a carnivore
+```
+
+നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കാം, നിയമത്തിന്റെ ഇടത് ഭാഗത്തുള്ള ഓരോ നിബന്ധനയും പ്രവർത്തനവും അടിസ്ഥാനപരമായി ഓബ്ജക്റ്റ്-അട്രിബ്യൂട്ട്-വാല്യു (OAV) ട്രിപ്പ്ലറ്റുകളാണ്. **വർക്കിംഗ് മെമ്മറി** നിലവിൽ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്ന പ്രശ്നവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട OAV ട്രിപ്പ്ലറ്റുകളുടെ സമാഹാരമാണ്. **റൂൾസ് എഞ്ചിൻ** നിലവിലുള്ള നിബന്ധനകൾ പൂരിപ്പിക്കുന്ന നിയമങ്ങൾ കണ്ടെത്തി അവ പ്രയോഗിച്ച് വർക്കിംഗ് മെമ്മറിയിൽ പുതിയ ട്രിപ്പ്ലറ്റുകൾ ചേർക്കുന്നു.
+
+> ✅ നിങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന വിഷയത്തിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം AND-OR ട്രീ എഴുതുക!
+
+### ഫോർവേഡ് vs. ബാക്ക്വേഡ് ഇൻഫറൻസ്
+
+മുകളിൽ വിവരിച്ച പ്രക്രിയ **ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ്** എന്നാണ് വിളിക്കുന്നത്. ഇത് വർക്കിംഗ് മെമ്മറിയിൽ ലഭ്യമായ പ്രാരംഭ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് താഴെപ്പറയുന്ന തർക്ക ലൂപ്പ് നടപ്പിലാക്കുന്നു:
+
+1. ലക്ഷ്യ ആട്രിബ്യൂട്ട് വർക്കിംഗ് മെമ്മറിയിൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ - നിർത്തുക, ഫലം നൽകുക
+2. നിലവിൽ പൂരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന നിബന്ധനകൾ ഉള്ള എല്ലാ നിയമങ്ങളും കണ്ടെത്തുക - **കോൺഫ്ലിക്റ്റ് സെറ്റ്** ലഭിക്കുക
+3. **കോൺഫ്ലിക്റ്റ് റെസല്യൂഷൻ** നടത്തുക - ഈ ഘട്ടത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാനുള്ള ഒരു നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. വിവിധ കോൺഫ്ലിക്റ്റ് റെസല്യൂഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം:
+ - അറിവ് ബേസിലെ ആദ്യ പ്രയോഗയോഗ്യമായ നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുക
+ - യാദൃച്ഛിക നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുക
+ - *കൂടുതൽ പ്രത്യേകമായ* നിയമം തിരഞ്ഞെടുക്കുക, അഥവാ LHS-ൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ നിബന്ധനകൾ പൂരിപ്പിക്കുന്ന നിയമം
+4. തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട നിയമം പ്രയോഗിച്ച് പ്രശ്നാവസ്ഥയിൽ പുതിയ അറിവ് ചേർക്കുക
+5. പടിയിലേയ്ക്ക് മടങ്ങി 1-ാം പടി ആവർത്തിക്കുക
+
+എങ്കിലും, ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ശൂന്യമായിരിക്കാം, നാം ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിച്ച് നിഗമനത്തിലേക്ക് എത്താൻ ആഗ്രഹിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസിൽ, രോഗിയെ പരിശോധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എല്ലാ പരിശോധനകളും നടത്താറില്ല. തീരുമാനമെടുക്കേണ്ടപ്പോൾ മാത്രമേ പരിശോധനകൾ നടത്തൂ.
+
+ഈ പ്രക്രിയ **ബാക്ക്വേഡ് ഇൻഫറൻസ്** ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ ചെയ്യാം. ഇത് **ലക്ഷ്യം** (goal) - കണ്ടെത്തേണ്ട ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യം - നയിക്കുന്നു:
+
+1. ലക്ഷ്യത്തിന്റെ മൂല്യം നൽകുന്ന എല്ലാ നിയമങ്ങളും തിരഞ്ഞെടുക്കുക (RHS-ൽ ലക്ഷ്യം ഉള്ളവ) - കോൺഫ്ലിക്റ്റ് സെറ്റ്
+2. ആ ആട്രിബ്യൂട്ടിനുള്ള നിയമങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്താവിൽ നിന്ന് മൂല്യം ചോദിക്കണമെന്ന് നിയമം ഉണ്ടെങ്കിൽ - ചോദിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ:
+3. കോൺഫ്ലിക്റ്റ് റെസല്യൂഷൻ തന്ത്രം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു നിയമം *ഹൈപ്പോത്തസിസ്* ആയി തിരഞ്ഞെടുക്കുക - അത് തെളിയിക്കാൻ ശ്രമിക്കും
+4. നിയമത്തിന്റെ LHS-ൽ ഉള്ള എല്ലാ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾക്കും ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിച്ച് അവ ലക്ഷ്യങ്ങളായി തെളിയിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക
+5. പ്രക്രിയ ഏതെങ്കിലും ഘട്ടത്തിൽ പരാജയപ്പെട്ടാൽ - 3-ാം പടിയിൽ മറ്റൊരു നിയമം ഉപയോഗിക്കുക
+
+> ✅ ഏത് സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഫോർവേഡ് ഇൻഫറൻസ് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാണ്? ബാക്ക്വേഡ് ഇൻഫറൻസ് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം?
+
+### വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കൽ
+
+വിദഗ്ധ സിസ്റ്റങ്ങൾ വിവിധ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാം:
+
+* ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയിൽ നേരിട്ട് പ്രോഗ്രാം ചെയ്യുക. ഇത് നല്ല ആശയം അല്ല, കാരണം അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രധാന ഗുണം അറിവും ഇൻഫറൻസും വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നതാണ്, പ്രശ്ന മേഖല വിദഗ്ധൻ ഇൻഫറൻസ് പ്രക്രിയയുടെ വിശദാംശങ്ങൾ അറിയാതെ നിയമങ്ങൾ എഴുതാൻ കഴിയണം.
+* **വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം ഷെൽ** ഉപയോഗിക്കുക, അതായത് അറിവ് പ്രതിനിധാന ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് അറിവ് ചേർക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സിസ്റ്റം.
+
+## ✍️ അഭ്യാസം: ജീവി ഇൻഫറൻസ്
+
+ഫോർവേഡ്, ബാക്ക്വേഡ് ഇൻഫറൻസ് വിദഗ്ധ സിസ്റ്റം നടപ്പിലാക്കാനുള്ള ഉദാഹരണത്തിന് [Animals.ipynb](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) കാണുക.
+
+> **കുറിപ്പ്**: ഈ ഉദാഹരണം വളരെ ലളിതമാണ്, വിദഗ്ധ സിസ്റ്റ് എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്ന ആശയം നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ ഇത്തരമൊരു സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, ഏകദേശം 200+ നിയമങ്ങൾ എത്തുമ്പോഴാണ് അതിൽ നിന്നുള്ള *ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള* പെരുമാറ്റം ശ്രദ്ധിക്കാനാകുക. ചിലപ്പോൾ നിയമങ്ങൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു, എല്ലാം മനസ്സിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ട് ഉണ്ടാക
+- അറിവ് വിവരണത്തിനായി XML അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഭാഷകളുടെ ഒരു കുടുംബം: RDF (Resource Description Framework), RDFS (RDF Schema), OWL (Ontology Web Language).
+
+സെമാന്റിക് വെബിലെ ഒരു പ്രധാന ആശയം **ഓന്റോളജി** എന്ന ആശയമാണ്. ഇത് ഒരു പ്രശ്ന മേഖലയെ ഔപചാരികമായ അറിവ് പ്രതിനിധാനം ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുന്നതിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഏറ്റവും ലളിതമായ ഓന്റോളജി പ്രശ്ന മേഖലയിലെ വസ്തുക്കളുടെ ഒരു ഹയർആർക്കിയാകാം, എന്നാൽ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഓന്റോളജികൾ നിഗമനത്തിന് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന നിയമങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളും.
+
+സെമാന്റിക് വെബിൽ എല്ലാ പ്രതിനിധാനങ്ങളും ട്രിപ്പിളുകളിലാണ് അടിസ്ഥാനമാക്കുന്നത്. ഓരോ വസ്തുവും ഓരോ ബന്ധവും യുണീക്ക് ആയി URI ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ AI പാഠ്യപദ്ധതി 2022 ജനുവരി 1-ന് Dmitry Soshnikov വികസിപ്പിച്ചുവെന്ന് പറയാൻ താഴെ കാണുന്ന ട്രിപ്പിളുകൾ ഉപയോഗിക്കാം:
+
+
+
+```
+http://github.com/microsoft/ai-for-beginners http://www.example.com/terms/creation-date “Jan 13, 2007”
+http://github.com/microsoft/ai-for-beginners http://purl.org/dc/elements/1.1/creator http://soshnikov.com
+```
+
+> ✅ ഇവിടെ `http://www.example.com/terms/creation-date` ഉം `http://purl.org/dc/elements/1.1/creator` ഉം *creator* (സൃഷ്ടാവ്) ഉം *creation date* (സൃഷ്ടി തീയതി) ഉം സൂചിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രശസ്തവും സർവത്ര അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട URI കളാണ്.
+
+കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യത്തിൽ, സൃഷ്ടാക്കളുടെ പട്ടിക നിർവചിക്കാൻ RDF ൽ നിർവചിച്ചിട്ടുള്ള ചില ഡാറ്റാ ഘടനകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
+
+
+
+> മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രങ്ങൾ [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) യുടെതാണ്
+
+സെമാന്റിക് വെബ് നിർമ്മാണം ചിലപ്പോൾ സെർച്ച് എഞ്ചിനുകളും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളും വിജയിച്ചതുകൊണ്ട് മന്ദഗതിയിലായി, അവ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. എങ്കിലും ചില മേഖലകളിൽ ഓന്റോളജികളും അറിവ് അടിസ്ഥാനങ്ങളും പരിപാലിക്കാൻ വലിയ ശ്രമങ്ങൾ തുടരുന്നു. ശ്രദ്ധിക്കാവുന്ന ചില പ്രോജക്ടുകൾ:
+
+* [WikiData](https://wikidata.org/) വിക്കിപീഡിയയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട യന്ത്രം വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന അറിവ് അടിസ്ഥാനങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ്. ഡാറ്റയുടെ ഭൂരിഭാഗവും വിക്കിപീഡിയയിലെ *InfoBoxes* എന്ന ഘടനാപരമായ ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിന്നാണ് ശേഖരിക്കുന്നത്. നിങ്ങൾക്ക് SPARQL എന്ന സെമാന്റിക് വെബിനുള്ള പ്രത്യേക ക്വറി ഭാഷയിൽ [ക്വറി](https://query.wikidata.org/) ചെയ്യാം. മനുഷ്യരിൽ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ കണ്ണിന്റെ നിറങ്ങൾ കാണിക്കുന്ന ഒരു ഉദാഹരണ ക്വറി ഇതാ:
+
+```sparql
+#defaultView:BubbleChart
+SELECT ?eyeColorLabel (COUNT(?human) AS ?count)
+WHERE
+{
+ ?human wdt:P31 wd:Q5. # human instance-of homo sapiens
+ ?human wdt:P1340 ?eyeColor. # human eye-color ?eyeColor
+ SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "en". }
+}
+GROUP BY ?eyeColorLabel
+```
+
+* [DBpedia](https://www.dbpedia.org/) WikiData പോലെയുള്ള മറ്റൊരു ശ്രമമാണ്.
+
+> ✅ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഓന്റോളജികൾ നിർമ്മിക്കാൻ, അല്ലെങ്കിൽ നിലവിലുള്ളവ തുറക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, [Protégé](https://protege.stanford.edu/) എന്ന മികച്ച ദൃശ്യ ഓന്റോളജി എഡിറ്റർ ഉണ്ട്. ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ ഓൺലൈനിൽ ഉപയോഗിക്കുക.
+
+
+
+*Web Protégé എഡിറ്റർ റോമാനോവ് കുടുംബ ഓന്റോളജിയുമായി തുറന്നിരിക്കുന്ന ചിത്രം. Dmitry Soshnikov യുടെ സ്ക്രീൻഷോട്ട്*
+
+## ✍️ അഭ്യാസം: ഒരു കുടുംബ ഓന്റോളജി
+
+കുടുംബ ബന്ധങ്ങളെക്കുറിച്ച് നിഗമനം നടത്താൻ സെമാന്റിക് വെബ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഉദാഹരണത്തിന് [FamilyOntology.ipynb](https://github.com/Ezana135/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) കാണുക. സാധാരണ GEDCOM ഫോർമാറ്റിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്ത ഒരു കുടുംബ വൃക്ഷവും കുടുംബ ബന്ധങ്ങളുടെ ഓന്റോളജിയും എടുത്ത് നൽകിയ വ്യക്തികളുടെ കുടുംബ ബന്ധങ്ങളുടെ ഗ്രാഫ് നിർമ്മിക്കും.
+
+## Microsoft Concept Graph
+
+പലപ്പോഴും ഓന്റോളജികൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കൈയാൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ടെക്സ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് പോലുള്ള അസംഘടിത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഓന്റോളജികൾ **മൈനിംഗ്** ചെയ്യാനും സാധിക്കും.
+
+ഇത്തരം ഒരു ശ്രമം Microsoft Research നടത്തിയതാണ്, ഫലമായി [Microsoft Concept Graph](https://blogs.microsoft.com/ai/microsoft-researchers-release-graph-that-helps-machines-conceptualize/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) ലഭിച്ചു.
+
+ഇത് `is-a` പാരമ്പര്യ ബന്ധം ഉപയോഗിച്ച് കൂട്ടിച്ചേർത്ത വലിയ എന്റിറ്റി ശേഖരമാണ്. "Microsoft എന്താണ്?" എന്ന ചോദ്യത്തിന് "ഒരു കമ്പനി 0.87 സാധ്യതയോടെ, ഒരു ബ്രാൻഡ് 0.75 സാധ്യതയോടെ" എന്നിങ്ങനെ ഉത്തരം നൽകാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
+
+ഗ്രാഫ് REST API ആയി ലഭ്യമാണ്, അല്ലെങ്കിൽ എല്ലാ എന്റിറ്റി ജോഡികളും പട്ടികപ്പെടുത്തിയ വലിയ ഡൗൺലോഡുചെയ്യാവുന്ന ടെക്സ്റ്റ് ഫയലായി ലഭ്യമാണ്.
+
+## ✍️ അഭ്യാസം: ഒരു കോൺസെപ്റ്റ് ഗ്രാഫ്
+
+Microsoft Concept Graph ഉപയോഗിച്ച് വാർത്താ ലേഖനങ്ങളെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങളായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെ ചെയ്യാമെന്ന് കാണാൻ [MSConceptGraph.ipynb](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) നോട്ട്ബുക്ക് പരീക്ഷിക്കുക.
+
+## സമാപനം
+
+ഇന്നത്തെ കാലത്ത്, AI യെ സാധാരണയായി *Machine Learning* അല്ലെങ്കിൽ *Neural Networks* എന്നതിന്റെ സമാനാർത്ഥകമായി കാണുന്നു. എന്നാൽ മനുഷ്യൻ വ്യക്തമായ നിഗമനം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നുണ്ട്, ഇത് ഇപ്പോൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാത്ത ഒന്നാണ്. യഥാർത്ഥ ലോക പ്രോജക്ടുകളിൽ, വിശദമായ നിഗമനം വിശദീകരണങ്ങൾ ആവശ്യമായ, അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പെരുമാറ്റം നിയന്ത്രിതമായി മാറ്റേണ്ടതുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+
+## 🚀 വെല്ലുവിളി
+
+ഈ പാഠവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കുടുംബ ഓന്റോളജി നോട്ട്ബുക്കിൽ, മറ്റ് കുടുംബ ബന്ധങ്ങളുമായി പരീക്ഷണം നടത്താനുള്ള അവസരം ഉണ്ട്. കുടുംബ വൃക്ഷത്തിലെ ആളുകൾക്കിടയിലെ പുതിയ ബന്ധങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുക.
+
+## [പാഠാനന്തര ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/4)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+മനുഷ്യർ അറിവ് അളക്കാനും കോഡിഫൈ ചെയ്യാനും ശ്രമിച്ച മേഖലകൾ കണ്ടെത്താൻ ഇന്റർനെറ്റിൽ കുറച്ച് ഗവേഷണം നടത്തുക. Bloom's Taxonomy നോക്കുക, മനുഷ്യർ അവരുടെ ലോകത്തെ എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാൻ ശ്രമിച്ചുവെന്ന് ചരിത്രത്തിലേക്ക് തിരിച്ചു പോകുക. ജീവജാലങ്ങളുടെ ടാക്സോണോമി സൃഷ്ടിക്കാൻ Linnaeus നടത്തിയ പ്രവർത്തനം പരിശോധിക്കുക, രാസഘടകങ്ങളെ വിവരണവും ഗ്രൂപ്പുചെയ്യലും ചെയ്യാൻ Dmitri Mendeleev എങ്ങനെ മാർഗ്ഗം കണ്ടെത്തി എന്ന് കാണുക. മറ്റേതെങ്കിലും രസകരമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്താമോ?
+
+**അസൈൻമെന്റ്**: [ഒരു ഓന്റോളജി നിർമ്മിക്കുക](assignment.md)
+
+---
+
+
+**അസൂയാപത്രം**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ വ്യാഖ്യാനക്കേടുകൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md
index 101329e0..f9be662b 100644
--- a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md
@@ -1,108 +1,108 @@
-
-# ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് പരിചയം: പേഴ്സെപ്ട്രോൺ
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/5)
-
-ആധുനിക ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനോട് സാമ്യമുള്ള ഒന്നിനെ ആദ്യമായി നടപ്പിലാക്കാൻ ശ്രമിച്ചത് 1957-ൽ കോർണൽ എയറോണോട്ടിക്കൽ ലബോറട്ടറിയിലെ ഫ്രാങ്ക് റോസൻബ്ര്ലാറ്റ് ആണ്. ഇത് "മാർക്ക്-1" എന്ന ഹാർഡ്വെയർ രൂപത്തിൽ ഉണ്ടായിരുന്നു, ട്രയാംഗിളുകൾ, സ്ക്വയറുകൾ, സർക്കിളുകൾ പോലുള്ള പ്രാഥമിക ജ്യാമിതീയ ആകൃതികൾ തിരിച്ചറിയാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരുന്നത്.
-
-| | |
-|--------------|-----------|
-|
| 
|
-
-> ചിത്രങ്ങൾ [വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്ന്](https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptron)
-
-ഒരു ഇൻപുട്ട് ചിത്രം 20x20 ഫോട്ടോസെൽ അറേ ആയി പ്രതിനിധീകരിച്ചിരുന്നു, അതിനാൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് 400 ഇൻപുട്ടുകളും ഒരു ബൈനറി ഔട്ട്പുട്ടും ഉണ്ടായിരുന്നു. ഒരു ലളിതമായ നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു ന്യൂറോൺ മാത്രമായിരുന്നു, അതിനെ **threshold logic unit** എന്നും വിളിച്ചിരുന്നു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലെ വെയ്റ്റുകൾ പോട്ടൻഷ്യോമീറ്ററുകൾ പോലെ പ്രവർത്തിച്ചു, പരിശീലന ഘട്ടത്തിൽ മാനുവൽ ക്രമീകരണം ആവശ്യമായിരുന്നു.
-
-> ✅ പോട്ടൻഷ്യോമീറ്റർ എന്നത് ഒരു സർക്യൂട്ടിന്റെ റെസിസ്റ്റൻസ് ക്രമീകരിക്കാൻ ഉപയോക്താവിന് അനുവദിക്കുന്ന ഉപകരണം ആണ്.
-
-> ആ സമയത്ത് ന്യൂയോർക്ക് ടൈംസ് പേഴ്സെപ്ട്രോണിനെ കുറിച്ച് എഴുതിയതു: *നാവികസേന പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ഇലക്ട്രോണിക് കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ ഭ്രൂണ രൂപം, അത് നടക്കാനും, സംസാരിക്കാനും, കാണാനും, എഴുതാനും, സ്വയം പുനരുത്പാദിപ്പിക്കാനും, അതിന്റെ നിലനിൽപ്പിനെ ബോധ്യപ്പെടുത്താനും കഴിയും.*
-
-## പേഴ്സെപ്ട്രോൺ മോഡൽ
-
-നമുക്ക് N ഫീച്ചറുകൾ ഉള്ള ഒരു മോഡൽ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, അപ്പോൾ ഇൻപുട്ട് വെക്ടർ N വലുപ്പമുള്ള ഒരു വെക്ടർ ആയിരിക്കും. പേഴ്സെപ്ട്രോൺ ഒരു **ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** മോഡലാണ്, അതായത് രണ്ട് ക്ലാസ്സുകളിലുള്ള ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ തമ്മിൽ വ്യത്യാസം കാണിക്കാൻ കഴിയും. ഓരോ ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിനും x, നമ്മുടെ പേഴ്സെപ്ട്രോണിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് +1 അല്ലെങ്കിൽ -1 ആയിരിക്കും, ക്ലാസ്സിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ. ഔട്ട്പുട്ട് താഴെ കാണുന്ന ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കും:
-
-y(x) = f(wTx)
-
-ഇവിടെ f ഒരു സ്റ്റെപ്പ് ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനാണ്
-
-
-
-
-## പേഴ്സെപ്ട്രോൺ പരിശീലനം
-
-പേഴ്സെപ്ട്രോൺ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ഏറ്റവും കൂടുതൽ മൂല്യങ്ങൾ ശരിയായി ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യുന്ന വെയ്റ്റ് വെക്ടർ w കണ്ടെത്തണം, അതായത് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ **പിശക്** ഉണ്ടാക്കുന്ന w. ഈ പിശക് E, **പേഴ്സെപ്ട്രോൺ ക്രൈറ്റീരിയൻ** പ്രകാരം താഴെപ്പറയുന്ന വിധം നിർവചിക്കുന്നു:
-
-E(w) = -∑wTxiti
-
-ഇവിടെ:
-
-* തകരാറുള്ള ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഉണ്ടാക്കുന്ന പരിശീലന ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ i-കളുടെ സംഖ്യയാണ് ഈ സമാഹാരം
-* xi ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയാണ്, ti നെഗറ്റീവ് ഉദാഹരണങ്ങൾക്ക് -1, പോസിറ്റീവ് ഉദാഹരണങ്ങൾക്ക് +1 ആണ്.
-
-ഈ ക്രൈറ്റീരിയൻ വെയ്റ്റ് w-യുടെ ഫംഗ്ഷനായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, അതിനെ കുറയ്ക്കേണ്ടതാണ്. സാധാരണയായി **ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** എന്ന രീതിയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഇതിൽ നാം ആദ്യം ചില പ്രാരംഭ വെയ്റ്റുകൾ w(0) എടുക്കുന്നു, പിന്നീട് ഓരോ ഘട്ടത്തിലും താഴെ കാണുന്ന ഫോർമുല പ്രകാരം വെയ്റ്റുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു:
-
-w(t+1) = w(t) - η∇E(w)
-
-ഇവിടെ η എന്നത് **ലേണിംഗ് റേറ്റ്** ആണ്, ∇E(w) E-യുടെ **ഗ്രേഡിയന്റ്** ആണ്. ഗ്രേഡിയന്റ് കണക്കാക്കിയ ശേഷം, നമുക്ക് ലഭിക്കുന്നത്:
-
-w(t+1) = w(t) + ∑ηxiti
-
-Python-ൽ ആൽഗോരിതം ഇങ്ങനെ കാണാം:
-
-```python
-def train(positive_examples, negative_examples, num_iterations = 100, eta = 1):
-
- weights = [0,0,0] # ഭാരങ്ങൾ ആരംഭിക്കുക (ഏതാണ്ട് യാദൃച്ഛികമായി :)
-
- for i in range(num_iterations):
- pos = random.choice(positive_examples)
- neg = random.choice(negative_examples)
-
- z = np.dot(pos, weights) # പെർസെപ്ട്രോൺ ഔട്ട്പുട്ട് കണക്കാക്കുക
- if z < 0: # പോസിറ്റീവ് ഉദാഹരണം നെഗറ്റീവായി വർഗ്ഗീകരിച്ചു
- weights = weights + eta*weights.shape
-
- z = np.dot(neg, weights)
- if z >= 0: # നെഗറ്റീവ് ഉദാഹരണം പോസിറ്റീവായി വർഗ്ഗീകരിച്ചു
- weights = weights - eta*weights.shape
-
- return weights
-```
-
-## സംക്ഷേപം
-
-ഈ പാഠത്തിൽ, നിങ്ങൾ പേഴ്സെപ്ട്രോൺ എന്ന ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലിനെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു, കൂടാതെ വെയ്റ്റ് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് അത് എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കി.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പേഴ്സെപ്ട്രോൺ നിർമ്മിക്കാൻ ആഗ്രഹമുണ്ടെങ്കിൽ, [Microsoft Learn-ലെ ഈ ലാബ്](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/two-class-averaged-perceptron?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) പരീക്ഷിക്കാം, ഇത് [Azure ML ഡിസൈനർ](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/6)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-പേഴ്സെപ്ട്രോൺ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ലളിതമായ പ്രശ്നവും യഥാർത്ഥ ജീവിത പ്രശ്നങ്ങളും എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് കാണാനും പഠനം തുടരാനും - [Perceptron](Perceptron.ipynb) നോട്ട്ബുക്ക് സന്ദർശിക്കുക.
-
-ഇതും ഒരു രസകരമായ [പേഴ്സെപ്ട്രോണുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ലേഖനം](https://towardsdatascience.com/what-is-a-perceptron-basics-of-neural-networks-c4cfea20c590) ആണ്.
-
-## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
-
-ഈ പാഠത്തിൽ, ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്കിനായി പേഴ്സെപ്ട്രോൺ നടപ്പിലാക്കി, രണ്ട് കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങൾ തമ്മിൽ ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിച്ചു. ഈ ലാബിൽ, നിങ്ങൾക്ക് അക്ക ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നം പൂർണ്ണമായി പരിഹരിക്കണം, അതായത് നൽകിയ ചിത്രത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ അക്കത്തെ കണ്ടെത്തണം.
-
-* [നിർദ്ദേശങ്ങൾ](lab/README.md)
-* [നോട്ട്ബുക്ക്](lab/PerceptronMultiClass.ipynb)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് പരിചയം: പേഴ്സെപ്ട്രോൺ
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/5)
+
+ആധുനിക ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനോട് സാമ്യമുള്ള ഒന്നിനെ ആദ്യമായി നടപ്പിലാക്കാൻ ശ്രമിച്ചത് 1957-ൽ കോർണൽ എയറോണോട്ടിക്കൽ ലബോറട്ടറിയിലെ ഫ്രാങ്ക് റോസൻബ്ര്ലാറ്റ് ആണ്. ഇത് "മാർക്ക്-1" എന്ന ഹാർഡ്വെയർ രൂപത്തിൽ ഉണ്ടായിരുന്നു, ട്രയാംഗിളുകൾ, സ്ക്വയറുകൾ, സർക്കിളുകൾ പോലുള്ള പ്രാഥമിക ജ്യാമിതീയ ആകൃതികൾ തിരിച്ചറിയാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരുന്നത്.
+
+| | |
+|--------------|-----------|
+|
| 
|
+
+> ചിത്രങ്ങൾ [വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്ന്](https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptron)
+
+ഒരു ഇൻപുട്ട് ചിത്രം 20x20 ഫോട്ടോസെൽ അറേ ആയി പ്രതിനിധീകരിച്ചിരുന്നു, അതിനാൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് 400 ഇൻപുട്ടുകളും ഒരു ബൈനറി ഔട്ട്പുട്ടും ഉണ്ടായിരുന്നു. ഒരു ലളിതമായ നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു ന്യൂറോൺ മാത്രമായിരുന്നു, അതിനെ **threshold logic unit** എന്നും വിളിച്ചിരുന്നു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലെ വെയ്റ്റുകൾ പോട്ടൻഷ്യോമീറ്ററുകൾ പോലെ പ്രവർത്തിച്ചു, പരിശീലന ഘട്ടത്തിൽ മാനുവൽ ക്രമീകരണം ആവശ്യമായിരുന്നു.
+
+> ✅ പോട്ടൻഷ്യോമീറ്റർ എന്നത് ഒരു സർക്യൂട്ടിന്റെ റെസിസ്റ്റൻസ് ക്രമീകരിക്കാൻ ഉപയോക്താവിന് അനുവദിക്കുന്ന ഉപകരണം ആണ്.
+
+> ആ സമയത്ത് ന്യൂയോർക്ക് ടൈംസ് പേഴ്സെപ്ട്രോണിനെ കുറിച്ച് എഴുതിയതു: *നാവികസേന പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ഇലക്ട്രോണിക് കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ ഭ്രൂണ രൂപം, അത് നടക്കാനും, സംസാരിക്കാനും, കാണാനും, എഴുതാനും, സ്വയം പുനരുത്പാദിപ്പിക്കാനും, അതിന്റെ നിലനിൽപ്പിനെ ബോധ്യപ്പെടുത്താനും കഴിയും.*
+
+## പേഴ്സെപ്ട്രോൺ മോഡൽ
+
+നമുക്ക് N ഫീച്ചറുകൾ ഉള്ള ഒരു മോഡൽ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, അപ്പോൾ ഇൻപുട്ട് വെക്ടർ N വലുപ്പമുള്ള ഒരു വെക്ടർ ആയിരിക്കും. പേഴ്സെപ്ട്രോൺ ഒരു **ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** മോഡലാണ്, അതായത് രണ്ട് ക്ലാസ്സുകളിലുള്ള ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ തമ്മിൽ വ്യത്യാസം കാണിക്കാൻ കഴിയും. ഓരോ ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിനും x, നമ്മുടെ പേഴ്സെപ്ട്രോണിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് +1 അല്ലെങ്കിൽ -1 ആയിരിക്കും, ക്ലാസ്സിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ. ഔട്ട്പുട്ട് താഴെ കാണുന്ന ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കും:
+
+y(x) = f(wTx)
+
+ഇവിടെ f ഒരു സ്റ്റെപ്പ് ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനാണ്
+
+
+
+
+## പേഴ്സെപ്ട്രോൺ പരിശീലനം
+
+പേഴ്സെപ്ട്രോൺ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ഏറ്റവും കൂടുതൽ മൂല്യങ്ങൾ ശരിയായി ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യുന്ന വെയ്റ്റ് വെക്ടർ w കണ്ടെത്തണം, അതായത് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ **പിശക്** ഉണ്ടാക്കുന്ന w. ഈ പിശക് E, **പേഴ്സെപ്ട്രോൺ ക്രൈറ്റീരിയൻ** പ്രകാരം താഴെപ്പറയുന്ന വിധം നിർവചിക്കുന്നു:
+
+E(w) = -∑wTxiti
+
+ഇവിടെ:
+
+* തകരാറുള്ള ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഉണ്ടാക്കുന്ന പരിശീലന ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ i-കളുടെ സംഖ്യയാണ് ഈ സമാഹാരം
+* xi ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയാണ്, ti നെഗറ്റീവ് ഉദാഹരണങ്ങൾക്ക് -1, പോസിറ്റീവ് ഉദാഹരണങ്ങൾക്ക് +1 ആണ്.
+
+ഈ ക്രൈറ്റീരിയൻ വെയ്റ്റ് w-യുടെ ഫംഗ്ഷനായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, അതിനെ കുറയ്ക്കേണ്ടതാണ്. സാധാരണയായി **ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** എന്ന രീതിയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഇതിൽ നാം ആദ്യം ചില പ്രാരംഭ വെയ്റ്റുകൾ w(0) എടുക്കുന്നു, പിന്നീട് ഓരോ ഘട്ടത്തിലും താഴെ കാണുന്ന ഫോർമുല പ്രകാരം വെയ്റ്റുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു:
+
+w(t+1) = w(t) - η∇E(w)
+
+ഇവിടെ η എന്നത് **ലേണിംഗ് റേറ്റ്** ആണ്, ∇E(w) E-യുടെ **ഗ്രേഡിയന്റ്** ആണ്. ഗ്രേഡിയന്റ് കണക്കാക്കിയ ശേഷം, നമുക്ക് ലഭിക്കുന്നത്:
+
+w(t+1) = w(t) + ∑ηxiti
+
+Python-ൽ ആൽഗോരിതം ഇങ്ങനെ കാണാം:
+
+```python
+def train(positive_examples, negative_examples, num_iterations = 100, eta = 1):
+
+ weights = [0,0,0] # ഭാരങ്ങൾ ആരംഭിക്കുക (ഏതാണ്ട് യാദൃച്ഛികമായി :)
+
+ for i in range(num_iterations):
+ pos = random.choice(positive_examples)
+ neg = random.choice(negative_examples)
+
+ z = np.dot(pos, weights) # പെർസെപ്ട്രോൺ ഔട്ട്പുട്ട് കണക്കാക്കുക
+ if z < 0: # പോസിറ്റീവ് ഉദാഹരണം നെഗറ്റീവായി വർഗ്ഗീകരിച്ചു
+ weights = weights + eta*weights.shape
+
+ z = np.dot(neg, weights)
+ if z >= 0: # നെഗറ്റീവ് ഉദാഹരണം പോസിറ്റീവായി വർഗ്ഗീകരിച്ചു
+ weights = weights - eta*weights.shape
+
+ return weights
+```
+
+## സംക്ഷേപം
+
+ഈ പാഠത്തിൽ, നിങ്ങൾ പേഴ്സെപ്ട്രോൺ എന്ന ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലിനെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു, കൂടാതെ വെയ്റ്റ് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് അത് എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കി.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പേഴ്സെപ്ട്രോൺ നിർമ്മിക്കാൻ ആഗ്രഹമുണ്ടെങ്കിൽ, [Microsoft Learn-ലെ ഈ ലാബ്](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/two-class-averaged-perceptron?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) പരീക്ഷിക്കാം, ഇത് [Azure ML ഡിസൈനർ](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/6)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+പേഴ്സെപ്ട്രോൺ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ലളിതമായ പ്രശ്നവും യഥാർത്ഥ ജീവിത പ്രശ്നങ്ങളും എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് കാണാനും പഠനം തുടരാനും - [Perceptron](Perceptron.ipynb) നോട്ട്ബുക്ക് സന്ദർശിക്കുക.
+
+ഇതും ഒരു രസകരമായ [പേഴ്സെപ്ട്രോണുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ലേഖനം](https://towardsdatascience.com/what-is-a-perceptron-basics-of-neural-networks-c4cfea20c590) ആണ്.
+
+## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
+
+ഈ പാഠത്തിൽ, ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്കിനായി പേഴ്സെപ്ട്രോൺ നടപ്പിലാക്കി, രണ്ട് കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങൾ തമ്മിൽ ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിച്ചു. ഈ ലാബിൽ, നിങ്ങൾക്ക് അക്ക ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നം പൂർണ്ണമായി പരിഹരിക്കണം, അതായത് നൽകിയ ചിത്രത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ അക്കത്തെ കണ്ടെത്തണം.
+
+* [നിർദ്ദേശങ്ങൾ](lab/README.md)
+* [നോട്ട്ബുക്ക്](lab/PerceptronMultiClass.ipynb)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb
index f7c73e1b..2e091042 100644
--- a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb
@@ -1,1343 +1,1343 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോൺസ്\n",
- "## നമ്മുടെ സ്വന്തം ന്യൂറൽ ഫ്രെയിംവർക്ക് നിർമ്മാണം\n",
- "\n",
- "> ഈ നോട്ട്ബുക്ക് [AI for Beginners Curricula](http://github.com/microsoft/ai-for-beginners) എന്ന പദ്ധതിയുടെ ഭാഗമാണ്. പൂർണ്ണ പഠന സാമഗ്രികൾക്കായി റിപോസിറ്ററി സന്ദർശിക്കുക.\n",
- "\n",
- "ഈ നോട്ട്ബുക്കിൽ, മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്കുകളും മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോൺസുമായി റെഗ്രഷൻ ടാസ്കുകളും പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്ന നമ്മുടെ സ്വന്തം ന്യൂറൽ ഫ്രെയിംവർക്ക് ക്രമമായി നിർമ്മിക്കും.\n",
- "\n",
- "ആദ്യം, ചില ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഇറക്കുമതി ചെയ്യാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 14,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "skip"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "%matplotlib nbagg\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt \n",
- "from matplotlib import gridspec\n",
- "from sklearn.datasets import make_classification\n",
- "import numpy as np\n",
- "# pick the seed for reproducibility - change it to explore the effects of random variations\n",
- "np.random.seed(0)\n",
- "import random"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## സാമ്പിൾ ഡാറ്റാസെറ്റ്\n",
- "\n",
- "മുമ്പത്തെ പോലെ, നാം രണ്ട് പാരാമീറ്ററുകളുള്ള ഒരു ലളിതമായ സാമ്പിൾ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 15,
- "metadata": {
- "scrolled": false,
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "n = 100\n",
- "X, Y = make_classification(n_samples = n, n_features=2,\n",
- " n_redundant=0, n_informative=2, flip_y=0.2)\n",
- "X = X.astype(np.float32)\n",
- "Y = Y.astype(np.int32)\n",
- "\n",
- "# Split into train and test dataset\n",
- "train_x, test_x = np.split(X, [n*8//10])\n",
- "train_labels, test_labels = np.split(Y, [n*8//10])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 16,
- "metadata": {
- "scrolled": false,
- "slideshow": {
- "slide_type": "skip"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def plot_dataset(suptitle, features, labels):\n",
- " # prepare the plot\n",
- " fig, ax = plt.subplots(1, 1)\n",
- " #pylab.subplots_adjust(bottom=0.2, wspace=0.4)\n",
- " fig.suptitle(suptitle, fontsize = 16)\n",
- " ax.set_xlabel('$x_i[0]$ -- (feature 1)')\n",
- " ax.set_ylabel('$x_i[1]$ -- (feature 2)')\n",
- "\n",
- " colors = ['r' if l else 'b' for l in labels]\n",
- " ax.scatter(features[:, 0], features[:, 1], marker='o', c=colors, s=100, alpha = 0.5)\n",
- " fig.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 17,
- "metadata": {
- "scrolled": false,
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '![](\"')
';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "text/html": [
- "![](\"data:image/png;base64,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\")
"
- ],
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_dataset('Scatterplot of the training data', train_x, train_labels)\n",
- "plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 18,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "[[ 1.3382818 -0.98613256]\n",
- " [ 0.5128146 0.43299454]\n",
- " [-0.4473693 -0.2680512 ]\n",
- " [-0.9865851 -0.28692 ]\n",
- " [-1.0693829 0.41718036]]\n",
- "[1 1 0 0 0]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "print(train_x[:5])\n",
- "print(train_labels[:5])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്നം\n",
- "\n",
- "നമുക്ക് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റ് $\\langle X,Y\\rangle$ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, ഇവിടെ $X$ ഫീച്ചറുകളുടെ ഒരു സെറ്റ് ആണ്, $Y$ അതിനുള്ള അനുയോജ്യമായ ലേബലുകൾ. റിഗ്രഷൻ പ്രശ്നത്തിന്, $y_i\\in\\mathbb{റ}$ ആണ്, ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ അത് ഒരു ക്ലാസ് നമ്പർ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നു, $y_i\\in\\{0,\\dots,n\\}$.\n",
- "\n",
- "ഏതെങ്കിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ഫംഗ്ഷൻ $f_\\theta(x)$ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കാം, ഇവിടെ $\\theta$ **പാരാമീറ്ററുകളുടെ** ഒരു സെറ്റ് ആണ്. നമ്മുടെ ലക്ഷ്യം മോഡൽ ഡാറ്റാസെറ്റിനോട് ഏറ്റവും നല്ല രീതിയിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന $\\theta$ എന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ കണ്ടെത്തുകയാണ്. ക്രൈറ്റീരിയ $\\mathcal{L}$ എന്ന **ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ** ആണ് നിർവചിക്കുന്നത്, അതിനാൽ നമുക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ മൂല്യം കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്\n",
- "\n",
- "$$\n",
- "\\theta = \\mathrm{argmin}_\\theta \\mathcal{L}(f_\\theta(X),Y)\n",
- "$$\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ പരിഹരിക്കേണ്ട പ്രശ്നത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ്.\n",
- "\n",
- "### റിഗ്രഷനിനുള്ള ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ\n",
- "\n",
- "റിഗ്രഷനിനായി, നാം സാധാരണയായി **അബ്സല്യൂട്ട് എറർ** ഉപയോഗിക്കുന്നു: $\\mathcal{L}_{abs}(\\theta) = \\sum_{i=1}^n |y_i - f_{\\theta}(x_i)|$, അല്ലെങ്കിൽ **മീൻ സ്ക്വയർഡ് എറർ**: $\\mathcal{L}_{sq}(\\theta) = \\sum_{i=1}^n (y_i - f_{\\theta}(x_i))^2$\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 19,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "skip"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "# helper function for plotting various loss functions\n",
- "def plot_loss_functions(suptitle, functions, ylabels, xlabel):\n",
- " fig, ax = plt.subplots(1,len(functions), figsize=(9, 3))\n",
- " plt.subplots_adjust(bottom=0.2, wspace=0.4)\n",
- " fig.suptitle(suptitle)\n",
- " for i, fun in enumerate(functions):\n",
- " ax[i].set_xlabel(xlabel)\n",
- " if len(ylabels) > i:\n",
- " ax[i].set_ylabel(ylabels[i])\n",
- " ax[i].plot(x, fun)\n",
- " plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 20,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "text/html": [
- "![](\"data:image/png;base64,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\")
"
- ],
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "x = np.linspace(-2, 2, 101)\n",
- "plot_loss_functions(\n",
- " suptitle = 'Common loss functions for regression',\n",
- " functions = [np.abs(x), np.power(x, 2)],\n",
- " ylabels = ['$\\mathcal{L}_{abs}}$ (absolute loss)',\n",
- " '$\\mathcal{L}_{sq}$ (squared loss)'],\n",
- " xlabel = '$y - f(x_i)$')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "### വർഗ്ഗീകരണത്തിനുള്ള നഷ്ട ഫംഗ്ഷനുകൾ\n",
- "\n",
- "ഒരു നിമിഷം ബൈനറി വർഗ്ഗീകരണം പരിഗണിക്കാം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ ഞങ്ങൾക്ക് രണ്ട് ക്ലാസുകൾ ഉണ്ട്, 0നും 1നും നമ്പർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു. നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് $f_\\theta(x_i)\\in [0,1]$ അടിസ്ഥാനപരമായി ക്ലാസ് 1 തിരഞ്ഞെടുക്കാനുള്ള സാധ്യത നിർവചിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "**0-1 നഷ്ടം**\n",
- "\n",
- "0-1 നഷ്ടം മോഡലിന്റെ കൃത്യത കണക്കാക്കുന്നതിന് സമാനമാണ് - ശരിയായ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളുടെ എണ്ണം കണക്കാക്കുന്നു:\n",
- "\n",
- "$$\\mathcal{L}_{0-1} = \\sum_{i=1}^n l_i \\quad l_i = \\begin{cases}\n",
- " 0 & (f(x_i)<0.5 \\land y_i=0) \\lor (f(x_i)<0.5 \\land y_i=1) \\\\\n",
- " 1 & \\mathrm{ otherwise}\n",
- " \\end{cases} \\\\\n",
- "$$\n",
- "\n",
- "എങ്കിലും, കൃത്യത തന്നെ ശരിയായ വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ നിന്ന് എത്ര അകലെയാണ് എന്ന് കാണിക്കുന്നില്ല. ശരിയായ ക്ലാസ് ചെറിയൊരു വ്യത്യാസം കൊണ്ട് മാത്രമേ നഷ്ടപ്പെട്ടിട്ടുള്ളൂവെന്നും അത് ഒരു അർത്ഥത്തിൽ \"മികച്ചത്\" ആകാം (ഭാരം കുറച്ച് തിരുത്തേണ്ടതിന്റെ കാര്യത്തിൽ) വലിയ വ്യത്യാസത്തോടെ നഷ്ടപ്പെടുന്നതേക്കാൾ. അതിനാൽ, കൂടുതൽ പ്രയോജനപ്പെടുന്നത് ലൊജിസ്റ്റിക് നഷ്ടമാണ്, ഇത് ഈ കാര്യം പരിഗണിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "**ലൊജിസ്റ്റിക് നഷ്ടം**\n",
- "\n",
- "$$\\mathcal{L}_{log} = \\sum_{i=1}^n -y\\log(f_{\\theta}(x_i)) - (1-y)\\log(1-f_\\theta(x_i))$$\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 21,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "x = np.linspace(0,1,100)\n",
- "def zero_one(d):\n",
- " if d < 0.5:\n",
- " return 0\n",
- " return 1\n",
- "zero_one_v = np.vectorize(zero_one)\n",
- "\n",
- "def logistic_loss(fx):\n",
- " # assumes y == 1\n",
- " return -np.log(fx)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 22,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "C:\\Users\\dmitryso\\AppData\\Local\\Temp/ipykernel_55820/331859503.py:10: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log\n",
- " return -np.log(fx)\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "text/html": [
- ""
- ],
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_loss_functions(suptitle = 'Common loss functions for classification (class=1)',\n",
- " functions = [zero_one_v(x), logistic_loss(x)],\n",
- " ylabels = ['$\\mathcal{L}_{0-1}}$ (0-1 loss)',\n",
- " '$\\mathcal{L}_{log}$ (logistic loss)'],\n",
- " xlabel = '$p$')\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ലോജിസ്റ്റിക് ലോസ് മനസിലാക്കാൻ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ രണ്ട് കേസുകൾ പരിഗണിക്കാം:\n",
- "* ഔട്ട്പുട്ട് 1 ആകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നുവെങ്കിൽ ($y=1$), ലോസ് $-log f_\\theta(x_i)$ ആണ്. നെറ്റ്വർക്ക് 1 എന്നത് സാധ്യത 1 ആയി പ്രവചിച്ചാൽ ലോസ് 0 ആകും, 1 ആകാനുള്ള സാധ്യത കുറയുമ്പോൾ ലോസ് വലുതാകും.\n",
- "* ഔട്ട്പുട്ട് 0 ആകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നുവെങ്കിൽ ($y=0$), ലോസ് $-log(1-f_\\theta(x_i))$ ആണ്. ഇവിടെ, $1-f_\\theta(x_i)$ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രവചിക്കുന്ന 0 ആകാനുള്ള സാധ്യതയാണ്, ലോഗ്ലോസിന്റെ അർത്ഥം മുൻകൂട്ടി പറഞ്ഞ കേസിനോട് സമാനമാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ\n",
- "\n",
- "ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നത്തിനായി ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ഞങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ട്. എങ്കിലും, തുടക്കത്തിൽ തന്നെ ഇത് മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനായി പരിഗണിക്കാം, അതിനാൽ പിന്നീട് നമുക്ക് എളുപ്പത്തിൽ കോഡ് മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനായി മാറ്റാൻ കഴിയും. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, നമ്മുടെ ഒറ്റ-ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ താഴെ കാണുന്ന ആർക്കിടെക്ചർ ഉണ്ടാകും:\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/NeuroArch.4e17cdba5e445721ad0a94a738c6f1178fc9c5f36486fb0f8fccfd61964d528c.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "നെറ്റ്വർക്കിന്റെ രണ്ട് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ രണ്ട് ക്ലാസുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, രണ്ട് ഔട്ട്പുട്ടുകളിൽ ഏറ്റവും ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ക്ലാസ് ശരിയായ പരിഹാരമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.\n",
- "\n",
- "മോഡൽ ഇങ്ങനെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു\n",
- "$$\n",
- "f_\\theta(x) = W\\times x + b\n",
- "$$\n",
- "ഇവിടെ $$\\theta = \\langle W,b\\rangle$$ എന്നത് പാരാമീറ്ററുകളാണ്.\n",
- "\n",
- "ഈ ലീനിയർ ലെയർ ഒരു Python ക്ലാസായി നിർവചിക്കും, അതിൽ `forward` എന്ന ഫംഗ്ഷൻ കണക്കുകൂട്ടൽ നടത്തും. ഇത് ഇൻപുട്ട് മൂല്യം $x$ സ്വീകരിച്ച് ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് ഉത്പാദിപ്പിക്കും. പാരാമീറ്ററുകൾ `W`യും `b`യും ലെയർ ക്ലാസിനുള്ളിൽ സൂക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു, സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ യാദൃച്ഛിക മൂല്യങ്ങളുമായി (random values) `W` ആരംഭിക്കുകയും, `b` പൂജ്യം മൂല്യങ്ങളുമായി (zeroes) ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്യും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 23,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([[ 1.77202116, -0.25384488],\n",
- " [ 0.28370828, -0.39610552],\n",
- " [-0.30097433, 0.30513182],\n",
- " [-0.8120485 , 0.56079421],\n",
- " [-1.23519653, 0.3394973 ]])"
- ]
- },
- "execution_count": 23,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "class Linear:\n",
- " def __init__(self,nin,nout):\n",
- " self.W = np.random.normal(0, 1.0/np.sqrt(nin), (nout, nin))\n",
- " self.b = np.zeros((1,nout))\n",
- " \n",
- " def forward(self, x):\n",
- " return np.dot(x, self.W.T) + self.b\n",
- " \n",
- "net = Linear(2,2)\n",
- "net.forward(train_x[0:5])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "ഏറെയും സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഒരു ഇൻപുട്ട് മൂല്യത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനേക്കാൾ, ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങളുടെ വെക്ടറിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്. നാം Numpy പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു വെക്ടർ ഞങ്ങളുടെ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകാം, അത് ഔട്ട്പുട്ട് മൂല്യങ്ങളുടെ വെക്ടർ നൽകും.\n",
- "\n",
- "## സോഫ്റ്റ്മാക്സ്: ഔട്ട്പുട്ടുകളെ പ്രോബബിലിറ്റികളാക്കി മാറ്റൽ\n",
- "\n",
- "നിങ്ങൾക്ക് കാണാമല്ലോ, നമ്മുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പ്രോബബിലിറ്റികൾ അല്ല - അവ ഏതെങ്കിലും മൂല്യങ്ങൾ എടുക്കാം. അവ പ്രോബബിലിറ്റികളാക്കി മാറ്റാൻ, എല്ലാ ക്ലാസുകളിലെയും മൂല്യങ്ങൾ സാധാരണവത്കരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് **softmax** ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യുന്നു: $$\\sigma(\\mathbf{z}_c) = \\frac{e^{z_c}}{\\sum_{j} e^{z_j}}, \\quad\\mathrm{for}\\quad c\\in 1 .. |C|$$\n",
- "\n",
- "![](\"https://raw.githubusercontent.com/shwars/NeuroWorkshop/master/images/NeuroArch-softmax.PNG\")
\n",
- "\n",
- "> നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് $\\sigma(\\mathbf{z})$ ക്ലാസുകളുടെ സെറ്റായ $C$-ൽ പ്രോബബിലിറ്റി വിതരണമായി വ്യാഖ്യാനിക്കാം: $q = \\sigma(\\mathbf{z}_c) = \\hat{p}(c | x)$\n",
- "\n",
- "നാം `Softmax` ലെയർ അതേ രീതിയിൽ, `forward` ഫംഗ്ഷൻ ഉള്ള ഒരു ക്ലാസായി നിർവചിക്കും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 24,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([[0.88348621, 0.11651379],\n",
- " [0.66369714, 0.33630286],\n",
- " [0.35294795, 0.64705205],\n",
- " [0.20216095, 0.79783905],\n",
- " [0.17154828, 0.82845172],\n",
- " [0.24279153, 0.75720847],\n",
- " [0.18915732, 0.81084268],\n",
- " [0.17282951, 0.82717049],\n",
- " [0.13897531, 0.86102469],\n",
- " [0.72746882, 0.27253118]])"
- ]
- },
- "execution_count": 24,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "class Softmax:\n",
- " def forward(self,z):\n",
- " zmax = z.max(axis=1,keepdims=True)\n",
- " expz = np.exp(z-zmax)\n",
- " Z = expz.sum(axis=1,keepdims=True)\n",
- " return expz / Z\n",
- "\n",
- "softmax = Softmax()\n",
- "softmax.forward(net.forward(train_x[0:10]))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "നമുക്ക് ഇപ്പോൾ ഔട്ട്പുട്ടുകളായി സാധ്യതകൾ ലഭിക്കുന്നതായി കാണാം, അതായത് ഓരോ ഔട്ട്പുട്ട് വെക്ടറിന്റെയും മൊത്തം തുല്യമായി 1 ആണ്.\n",
- "\n",
- "ക്ലാസുകൾ 2-ലധികമുണ്ടെങ്കിൽ, softmax അവയിൽ എല്ലാം സാധ്യതകൾ സാധാരണവത്കരിക്കും. MNIST അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്ന ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ ചിത്രരൂപം ഇതാ:\n",
- "\n",
- "\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്\n",
- "\n",
- "ക്ലാസിഫിക്കേഷനിലെ ഒരു ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ സാധാരണയായി ലോജിസ്റ്റിക് ഫംഗ്ഷനാണ്, ഇത് സാധാരണവൽക്കരിക്കാവുന്നത് **ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്** എന്ന രൂപത്തിലാണ്. ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് രണ്ട് യാദൃച്ഛിക പ്രൊബബിലിറ്റി വിതരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സാദൃശ്യത്തെ കണക്കാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷനാണ്. ഇതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിശദമായ ചർച്ച നിങ്ങൾക്ക് [വിക്കിപീഡിയയിൽ](https://en.wikipedia.org/wiki/Cross_entropy) കാണാം.\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ സാഹചര്യത്തിൽ, ആദ്യത്തെ വിതരണമാണ് നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ പ്രൊബബിലിസ്റ്റിക് ഔട്ട്പുട്ട്, രണ്ടാമത്തേതാണ്所谓 **ഒന്ന്-ഹോട്ട്** വിതരണം, ഇത് ഒരു നൽകിയ ക്ലാസ് $c$-ന് അനുയോജ്യമായ പ്രൊബബിലിറ്റി 1 (മറ്റെല്ലാം 0 ആകുന്നു) എന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഇത്തരത്തിൽ ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് കണക്കാക്കുന്നത് $-\\log p_c$ എന്നതാണ്, ഇവിടെ $c$ പ്രതീക്ഷിച്ച ക്ലാസാണ്, $p_c$ ആ ക്ലാസിന് നമ്മുടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ നിന്നുള്ള അനുയോജ്യമായ പ്രൊബബിലിറ്റിയാണ്.\n",
- "\n",
- "> നെറ്റ്വർക്ക് പ്രതീക്ഷിച്ച ക്ലാസിന് പ്രൊബബിലിറ്റി 1 നൽകുകയാണെങ്കിൽ, ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് 0 ആകും. യഥാർത്ഥ ക്ലാസിന്റെ പ്രൊബബിലിറ്റി 0-നോട് càng അടുത്ത് ആയാൽ, ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് ഉയരും (ഇത് അനന്തത വരെ പോകാം!).\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 25,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "skip"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def plot_cross_ent():\n",
- " p = np.linspace(0.01, 0.99, 101) # estimated probability p(y|x)\n",
- " cross_ent_v = np.vectorize(cross_ent)\n",
- " f3, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(8, 3))\n",
- " l1, = plt.plot(p, cross_ent_v(p, 1), 'r--')\n",
- " l2, = plt.plot(p, cross_ent_v(p, 0), 'r-')\n",
- " plt.legend([l1, l2], ['$y = 1$', '$y = 0$'], loc = 'upper center', ncol = 2)\n",
- " plt.xlabel('$\\hat{p}(y|x)$', size=18)\n",
- " plt.ylabel('$\\mathcal{L}_{CE}$', size=18)\n",
- " plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 26,
- "metadata": {
- "scrolled": true,
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "text/html": [
- "![](\"data:image/png;base64,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\")
"
- ],
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "def cross_ent(prediction, ground_truth):\n",
- " t = 1 if ground_truth > 0.5 else 0\n",
- " return -t * np.log(prediction) - (1 - t) * np.log(1 - prediction)\n",
- "plot_cross_ent()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് വേർതിരിച്ചൊരു ലെയറായി വീണ്ടും നിർവചിക്കപ്പെടും, പക്ഷേ `forward` ഫംഗ്ഷനിൽ രണ്ട് ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങൾ ഉണ്ടാകും: നെറ്റ്വർക്കിന്റെ മുൻപത്തെ ലെയറുകളുടെ ഔട്ട്പുട്ട് `p`, കൂടാതെ പ്രതീക്ഷിച്ച ക്ലാസ് `y`:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 27,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "1.429664938969559"
- ]
- },
- "execution_count": 27,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "class CrossEntropyLoss:\n",
- " def forward(self,p,y):\n",
- " self.p = p\n",
- " self.y = y\n",
- " p_of_y = p[np.arange(len(y)), y]\n",
- " log_prob = np.log(p_of_y)\n",
- " return -log_prob.mean() # average over all input samples\n",
- "\n",
- "cross_ent_loss = CrossEntropyLoss()\n",
- "p = softmax.forward(net.forward(train_x[0:10]))\n",
- "cross_ent_loss.forward(p,train_labels[0:10])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "> **പ്രധാനപ്പെട്ടത്**: ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്ക് എത്ര നല്ലതോ (അല്ലെങ്കിൽ മോശമോ) പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന ഒരു സംഖ്യ നൽകുന്നു. ഇത് മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിനോ അതിന്റെ ഭാഗമായ മിനിബാച്ചിനോ ഒരു സംഖ്യ നൽകണം. അതിനാൽ, ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിലെ ഓരോ ഘടകത്തിനും ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് കണക്കാക്കിയ ശേഷം, എല്ലാ ഘടകങ്ങളും ചേർത്ത് ശരാശരി (അല്ലെങ്കിൽ കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ) ചെയ്യണം - ഇത് `.mean()` വിളിക്കലിലൂടെ ചെയ്യപ്പെടുന്നു.\n",
- "\n",
- "## കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫ്\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/ComputeGraph.463c9d8ebdcb22158e0563fcc50171dfbf3cb40443b597bc642b0f34ac23abbf.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾവരെ, നാം നെറ്റ്വർക്കിലെ വ്യത്യസ്ത ലെയറുകൾക്കായി വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകൾ നിർവചിച്ചിട്ടുണ്ട്. ആ ലെയറുകളുടെ സംയോജനം **കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫ്** ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കാം. ഇപ്പോൾ നാം നൽകിയ ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റിനോ അതിന്റെ ഭാഗത്തിനോ ലോസ് കണക്കാക്കാൻ താഴെ പറയുന്ന രീതിയിൽ കഴിയും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 28,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "1.429664938969559\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "z = net.forward(train_x[0:10])\n",
- "p = softmax.forward(z)\n",
- "loss = cross_ent_loss.forward(p,train_labels[0:10])\n",
- "print(loss)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## നഷ്ടം കുറയ്ക്കൽ പ്രശ്നവും നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനവും\n",
- "\n",
- "നാം നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്ക് $f_\\theta$ ആയി നിർവചിച്ചതിനു ശേഷം, നഷ്ടം ഫംഗ്ഷൻ $\\mathcal{L}(Y,f_\\theta(X))$ നൽകിയാൽ, നിശ്ചിത പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ കീഴിൽ $\\theta$ എന്ന വേരിയബിളിന്റെ ഫംഗ്ഷനായി $\\mathcal{L}$ പരിഗണിക്കാം: $\\mathcal{L}(\\theta) = \\mathcal{L}(Y,f_\\theta(X))$\n",
- "\n",
- "ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം $\\theta$ എന്ന വേരിയബിളിന്റെ കീഴിൽ $\\mathcal{L}$ എന്ന ഫംഗ്ഷൻ കുറയ്ക്കാനുള്ള പ്രശ്നമായിരിക്കും:\n",
- "$$\n",
- "\\theta = \\mathrm{argmin}_{\\theta} \\mathcal{L}(Y,f_\\theta(X))\n",
- "$$\n",
- "\n",
- "ഫംഗ്ഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ പ്രശസ്തമായ ഒരു രീതി **ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** ആണ്. ആശയം ഇതാണ്: നഷ്ടം ഫംഗ്ഷന്റെ പാരാമീറ്ററുകളോടുള്ള ഡെരിവേറ്റീവ് (മൾട്ടി-ഡൈമെൻഷണൽ കേസിൽ **ഗ്രേഡിയന്റ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു) കണക്കാക്കി, പാരാമീറ്ററുകൾ മാറ്റി പിഴവ് കുറയുന്ന വിധത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുക.\n",
- "\n",
- "ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഇങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു:\n",
- " * പാരാമീറ്ററുകൾ ചില യാദൃച്ഛിക മൂല്യങ്ങളാൽ ആരംഭിക്കുക $w^{(0)}$, $b^{(0)}$\n",
- " * താഴെ പറയുന്ന ഘട്ടം പലതവണ ആവർത്തിക്കുക:\n",
- "\n",
- " $$\\begin{align}\n",
- " W^{(i+1)}&=W^{(i)}-\\eta\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial W}\\\\\n",
- " b^{(i+1)}&=b^{(i)}-\\eta\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial b}\n",
- " \\end{align}\n",
- " $$\n",
- "\n",
- "പരിശീലന സമയത്ത്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഘട്ടങ്ങൾ മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിനെ പരിഗണിച്ച് കണക്കാക്കപ്പെടണം (നഷ്ടം എല്ലാ പരിശീലന സാമ്പിളുകളിലൂടെയും കൂട്ടിച്ചേർത്തോ ശരാശരിയോ ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു എന്ന് ഓർക്കുക). എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ, ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങൾ **മിനിബാച്ചുകൾ** എന്നറിയപ്പെടുന്നവ എടുത്ത്, അവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നു. ഓരോ തവണയും ഭാഗം യാദൃച്ഛികമായി എടുത്തതിനാൽ, ഈ രീതി **സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** (SGD) എന്ന് വിളിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## ബാക്ക്വർഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "$$\\def\\L{\\mathcal{L}}\\def\\zz#1#2{\\frac{\\partial#1}{\\partial#2}}\n",
- "\\begin{align}\n",
- "\\zz{\\L}{W} =& \\zz{\\L}{p}\\zz{p}{z}\\zz{z}{W}\\cr\n",
- "\\zz{\\L}{b} =& \\zz{\\L}{p}\\zz{p}{z}\\zz{z}{b}\n",
- "\\end{align}\n",
- "$$\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "$\\partial\\mathcal{L}/\\partial W$ കണക്കാക്കാൻ, സംയുക്ത ഫംഗ്ഷന്റെ ഡെരിവേറ്റിവുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള **ചെയിനിംഗ് നിയമം** ഉപയോഗിക്കാം, മുകളിൽ കാണുന്ന ഫോർമുലകളിൽ ഇത് വ്യക്തമാകുന്നു. ഇതിന് താഴെ പറയുന്ന ആശയം അനുയോജ്യമാണ്:\n",
- "\n",
- "* നൽകിയ ഇൻപുട്ടിനുള്ളിൽ നഷ്ടം $\\Delta\\mathcal{L}$ ലഭിച്ചുവെന്ന് കരുതുക\n",
- "* അതിനെ കുറയ്ക്കാൻ, സോഫ്റ്റ്മാക്സ് ഔട്ട്പുട്ട് $p$-യെ $\\Delta p = (\\partial\\mathcal{L}/\\partial p)\\Delta\\mathcal{L}$ എന്ന മൂല്യത്തോടെ ക്രമീകരിക്കണം \n",
- "* ഇത് നോഡ് $z$-യിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു: $\\Delta z = (\\partial\\mathcal{p}/\\partial z)\\Delta p$\n",
- "* ഈ പിശക് കുറയ്ക്കാൻ, പാരാമീറ്ററുകൾ അനുസരിച്ച് ക്രമീകരിക്കണം: $\\Delta W = (\\partial\\mathcal{z}/\\partial W)\\Delta z$ (അതുപോലെ $b$-ക്കും)\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/ComputeGraphGrad.4626252c0de035075e5cd2b7f71b776d5e3e8f64f2dc472b4420d3fdfaf53ba8.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "ഈ പ്രക്രിയ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്നുള്ള നഷ്ട പിശക് പാരാമീറ്ററുകളിലേക്ക് തിരിച്ച് വിതരണം ചെയ്യുന്നതായി ആരംഭിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടുതന്നെ ഈ പ്രക്രിയയെ **ബാക്ക് പ്രൊപ്പഗേഷൻ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഒരു ട്രെയിനിംഗ് പാസ് രണ്ട് ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കാം:\n",
- "* **ഫോർവേഡ് പാസ്**, ഒരു നൽകിയ ഇൻപുട്ട് മിനിബാച്ചിനുള്ള നഷ്ട ഫംഗ്ഷന്റെ മൂല്യം കണക്കാക്കുമ്പോൾ\n",
- "* **ബാക്ക്വേഡ് പാസ്**, ഈ പിശക് കുറയ്ക്കാൻ കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫിലൂടെ മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളിലേക്ക് തിരിച്ച് വിതരണം ചെയ്യുമ്പോൾ.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "### ബാക്ക് പ്രൊപ്പഗേഷൻ നടപ്പാക്കൽ\n",
- "\n",
- "* ഓരോ നോഡിനും `backward` ഫംഗ്ഷൻ ചേർക്കാം, ഇത് ഡെരിവേറ്റീവ് കണക്കാക്കി ബാക്ക്വേഡ് പാസ്സിൽ പിശക് പ്രചരിപ്പിക്കും.\n",
- "* മുകളിൽ വിവരിച്ച പ്രക്രിയ അനുസരിച്ച് പാരാമീറ്റർ അപ്ഡേറ്റുകളും നടപ്പിലാക്കേണ്ടതാണ്.\n",
- "\n",
- "ഓരോ ലെയറിനും ഡെരിവേറ്റീവ് കൈയManual ആയി കണക്കാക്കണം, ഉദാഹരണത്തിന് ലിനിയർ ലെയർ $z = x\\times W+b$:\n",
- "$$\\begin{align}\n",
- "\\frac{\\partial z}{\\partial W} &= x \\\\\n",
- "\\frac{\\partial z}{\\partial b} &= 1 \\\\\n",
- "\\end{align}$$\n",
- "\n",
- "ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ പിശക് $\\Delta z$ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ, വെയ്റ്റുകൾ അനുസരിച്ച് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യണം:\n",
- "$$\\begin{align}\n",
- "\\Delta x &= \\Delta z \\times W \\\\\n",
- "\\Delta W &= \\frac{\\partial z}{\\partial W} \\Delta z = \\Delta z \\times x \\\\\n",
- "\\Delta b &= \\frac{\\partial z}{\\partial b} \\Delta z = \\Delta z \\\\\n",
- "\\end{align}$$\n",
- "\n",
- "**IMPORTANT:** കണക്കുകൾ ഓരോ ട്രെയിനിംഗ് സാമ്പിളിനും സ്വതന്ത്രമായി അല്ല, മറിച്ച് ഒരു മുഴുവൻ **മിനിബാച്ച്**-ക്കായി ആണ് ചെയ്യുന്നത്. ആവശ്യമായ പാരാമീറ്റർ അപ്ഡേറ്റുകൾ $\\Delta W$യും $\\Delta b$യും മുഴുവൻ മിനിബാച്ച് മുഴുവൻ കണക്കാക്കി, അനുയോജ്യമായ വെക്ടറുകളുടെ ഡൈമെൻഷനുകൾ: $x\\in\\mathbb{റ}^{\\mathrm{minibatch}\\, \\times\\, \\mathrm{nclass}}$\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 29,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Linear:\n",
- " def __init__(self,nin,nout):\n",
- " self.W = np.random.normal(0, 1.0/np.sqrt(nin), (nout, nin))\n",
- " self.b = np.zeros((1,nout))\n",
- " self.dW = np.zeros_like(self.W)\n",
- " self.db = np.zeros_like(self.b)\n",
- " \n",
- " def forward(self, x):\n",
- " self.x=x\n",
- " return np.dot(x, self.W.T) + self.b\n",
- " \n",
- " def backward(self, dz):\n",
- " dx = np.dot(dz, self.W)\n",
- " dW = np.dot(dz.T, self.x)\n",
- " db = dz.sum(axis=0)\n",
- " self.dW = dW\n",
- " self.db = db\n",
- " return dx\n",
- " \n",
- " def update(self,lr):\n",
- " self.W -= lr*self.dW\n",
- " self.b -= lr*self.db"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "അങ്ങനെ തന്നെ നാം നമ്മുടെ ബാക്കി ലെയറുകൾക്കായി `backward` ഫംഗ്ഷൻ നിർവചിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 30,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Softmax:\n",
- " def forward(self,z):\n",
- " self.z = z\n",
- " zmax = z.max(axis=1,keepdims=True)\n",
- " expz = np.exp(z-zmax)\n",
- " Z = expz.sum(axis=1,keepdims=True)\n",
- " return expz / Z\n",
- " def backward(self,dp):\n",
- " p = self.forward(self.z)\n",
- " pdp = p * dp\n",
- " return pdp - p * pdp.sum(axis=1, keepdims=True)\n",
- " \n",
- "class CrossEntropyLoss:\n",
- " def forward(self,p,y):\n",
- " self.p = p\n",
- " self.y = y\n",
- " p_of_y = p[np.arange(len(y)), y]\n",
- " log_prob = np.log(p_of_y)\n",
- " return -log_prob.mean()\n",
- " def backward(self,loss):\n",
- " dlog_softmax = np.zeros_like(self.p)\n",
- " dlog_softmax[np.arange(len(self.y)), self.y] -= 1.0/len(self.y)\n",
- " return dlog_softmax / self.p"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## മോഡൽ പരിശീലനം\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ നാം **പരിശീലന ലൂപ്പ്** എഴുതാൻ തയ്യാറാണ്, ഇത് നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വഴി കടന്നുപോകുകയും, മിനിബാച്ച് തവണ തവണ ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടത്തുകയും ചെയ്യും. ഡാറ്റാസെറ്റിലൂടെ ഒരു പൂർണ്ണമായ ഒരു തവണ കടന്നുപോകുന്നത് സാധാരണയായി **ഒരു എപ്പോക്ക്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 31,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Initial accuracy: 0.725\n",
- "Final accuracy: 0.825\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "lin = Linear(2,2)\n",
- "softmax = Softmax()\n",
- "cross_ent_loss = CrossEntropyLoss()\n",
- "\n",
- "learning_rate = 0.1\n",
- "\n",
- "pred = np.argmax(lin.forward(train_x),axis=1)\n",
- "acc = (pred==train_labels).mean()\n",
- "print(\"Initial accuracy: \",acc)\n",
- "\n",
- "batch_size=4\n",
- "for i in range(0,len(train_x),batch_size):\n",
- " xb = train_x[i:i+batch_size]\n",
- " yb = train_labels[i:i+batch_size]\n",
- " \n",
- " # forward pass\n",
- " z = lin.forward(xb)\n",
- " p = softmax.forward(z)\n",
- " loss = cross_ent_loss.forward(p,yb)\n",
- " \n",
- " # backward pass\n",
- " dp = cross_ent_loss.backward(loss)\n",
- " dz = softmax.backward(dp)\n",
- " dx = lin.backward(dz)\n",
- " lin.update(learning_rate)\n",
- " \n",
- "pred = np.argmax(lin.forward(train_x),axis=1)\n",
- "acc = (pred==train_labels).mean()\n",
- "print(\"Final accuracy: \",acc)\n",
- " "
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഒരു എപ്പോക്കിൽ ഏകദേശം 50% മുതൽ 80% വരെ മോഡലിന്റെ കൃത്യത എങ്ങനെ വർദ്ധിപ്പിക്കാമെന്ന് കാണുന്നത് സന്തോഷകരമാണ്.\n",
- "\n",
- "## നെറ്റ്വർക്ക് ക്ലാസ്\n",
- "\n",
- "പല സാഹചര്യങ്ങളിലും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറുകളുടെ സംയോജനം മാത്രമാണെന്ന് കണക്കിലെടുത്ത്, ലെയറുകൾ ഒന്നിച്ച് ചേർത്ത് അവയിൽ ഫോർവേഡ്, ബാക്ക്വേഡ് പാസുകൾ നിർവഹിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ക്ലാസ് നിർമ്മിക്കാം, അതിനായി ആ ലജിക് വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യേണ്ടതില്ല. ലെയറുകളുടെ പട്ടിക `Net` ക്ലാസിനുള്ളിൽ സൂക്ഷിക്കും, പുതിയ ലെയറുകൾ ചേർക്കാൻ `add()` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 32,
- "metadata": {
- "scrolled": true,
- "slideshow": {
- "slide_type": "skip"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Net:\n",
- " def __init__(self):\n",
- " self.layers = []\n",
- " \n",
- " def add(self,l):\n",
- " self.layers.append(l)\n",
- " \n",
- " def forward(self,x):\n",
- " for l in self.layers:\n",
- " x = l.forward(x)\n",
- " return x\n",
- " \n",
- " def backward(self,z):\n",
- " for l in self.layers[::-1]:\n",
- " z = l.backward(z)\n",
- " return z\n",
- " \n",
- " def update(self,lr):\n",
- " for l in self.layers:\n",
- " if 'update' in l.__dir__():\n",
- " l.update(lr)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഈ `Net` ക്ലാസ്സിനൊപ്പം നമ്മുടെ മോഡൽ നിർവചനവും പരിശീലനവും കൂടുതൽ ക്രമബദ്ധമാകും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 33,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Initial loss=0.6212072429381601, accuracy=0.6875: \n",
- "Final loss=0.44369925927417986, accuracy=0.8: \n",
- "Test loss=0.4767711377257787, accuracy=0.85: \n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "net = Net()\n",
- "net.add(Linear(2,2))\n",
- "net.add(Softmax())\n",
- "loss = CrossEntropyLoss()\n",
- "\n",
- "def get_loss_acc(x,y,loss=CrossEntropyLoss()):\n",
- " p = net.forward(x)\n",
- " l = loss.forward(p,y)\n",
- " pred = np.argmax(p,axis=1)\n",
- " acc = (pred==y).mean()\n",
- " return l,acc\n",
- "\n",
- "print(\"Initial loss={}, accuracy={}: \".format(*get_loss_acc(train_x,train_labels)))\n",
- "\n",
- "def train_epoch(net, train_x, train_labels, loss=CrossEntropyLoss(), batch_size=4, lr=0.1):\n",
- " for i in range(0,len(train_x),batch_size):\n",
- " xb = train_x[i:i+batch_size]\n",
- " yb = train_labels[i:i+batch_size]\n",
- "\n",
- " p = net.forward(xb)\n",
- " l = loss.forward(p,yb)\n",
- " dp = loss.backward(l)\n",
- " dx = net.backward(dp)\n",
- " net.update(lr)\n",
- " \n",
- "train_epoch(net,train_x,train_labels)\n",
- " \n",
- "print(\"Final loss={}, accuracy={}: \".format(*get_loss_acc(train_x,train_labels)))\n",
- "print(\"Test loss={}, accuracy={}: \".format(*get_loss_acc(test_x,test_labels)))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## പരിശീലന പ്രക്രിയയുടെ ഗ്രാഫ് വരയ്ക്കൽ\n",
- "\n",
- "നെറ്റ്വർക്ക് എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ദൃശ്യമായി കാണുന്നത് നല്ലതായിരിക്കും! അതിനായി നാം `train_and_plot` എന്ന ഫംഗ്ഷൻ നിർവചിക്കും. നെറ്റ്വർക്ക് നില ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ നാം ലെവൽ മാപ്പ് ഉപയോഗിക്കും, അതായത് നെറ്റ്വർക്ക് ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത നിറങ്ങളാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കും.\n",
- "\n",
- "> താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഗ്രാഫ് വരയ്ക്കൽ കോഡ് നിങ്ങൾക്ക് മുഴുവൻ മനസ്സിലാകാതെ പോയാലും വിഷമിക്കേണ്ട, അടിസ്ഥാന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആശയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് കൂടുതൽ പ്രധാനമാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 34,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "skip"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train_and_plot(n_epoch, net, loss=CrossEntropyLoss(), batch_size=4, lr=0.1):\n",
- " fig, ax = plt.subplots(2, 1)\n",
- " ax[0].set_xlim(0, n_epoch + 1)\n",
- " ax[0].set_ylim(0,1)\n",
- "\n",
- " train_acc = np.empty((n_epoch, 3))\n",
- " train_acc[:] = np.NAN\n",
- " valid_acc = np.empty((n_epoch, 3))\n",
- " valid_acc[:] = np.NAN\n",
- "\n",
- " for epoch in range(1, n_epoch + 1):\n",
- "\n",
- " train_epoch(net,train_x,train_labels,loss,batch_size,lr)\n",
- " tloss, taccuracy = get_loss_acc(train_x,train_labels,loss)\n",
- " train_acc[epoch-1, :] = [epoch, tloss, taccuracy]\n",
- " vloss, vaccuracy = get_loss_acc(test_x,test_labels,loss)\n",
- " valid_acc[epoch-1, :] = [epoch, vloss, vaccuracy]\n",
- " \n",
- " ax[0].set_ylim(0, max(max(train_acc[:, 2]), max(valid_acc[:, 2])) * 1.1)\n",
- "\n",
- " plot_training_progress(train_acc[:, 0], (train_acc[:, 2],\n",
- " valid_acc[:, 2]), fig, ax[0])\n",
- " plot_decision_boundary(net, fig, ax[1])\n",
- " fig.canvas.draw()\n",
- " fig.canvas.flush_events()\n",
- "\n",
- " return train_acc, valid_acc"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 35,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "skip"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "import matplotlib.cm as cm\n",
- "\n",
- "def plot_decision_boundary(net, fig, ax):\n",
- " draw_colorbar = True\n",
- " # remove previous plot\n",
- " while ax.collections:\n",
- " ax.collections.pop()\n",
- " draw_colorbar = False\n",
- "\n",
- " # generate countour grid\n",
- " x_min, x_max = train_x[:, 0].min() - 1, train_x[:, 0].max() + 1\n",
- " y_min, y_max = train_x[:, 1].min() - 1, train_x[:, 1].max() + 1\n",
- " xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1),\n",
- " np.arange(y_min, y_max, 0.1))\n",
- " grid_points = np.c_[xx.ravel().astype('float32'), yy.ravel().astype('float32')]\n",
- " n_classes = max(train_labels)+1\n",
- " while train_x.shape[1] > grid_points.shape[1]:\n",
- " # pad dimensions (plot only the first two)\n",
- " grid_points = np.c_[grid_points,\n",
- " np.empty(len(xx.ravel())).astype('float32')]\n",
- " grid_points[:, -1].fill(train_x[:, grid_points.shape[1]-1].mean())\n",
- "\n",
- " # evaluate predictions\n",
- " prediction = np.array(net.forward(grid_points))\n",
- " # for two classes: prediction difference\n",
- " if (n_classes == 2):\n",
- " Z = np.array([0.5+(p[0]-p[1])/2.0 for p in prediction]).reshape(xx.shape)\n",
- " else:\n",
- " Z = np.array([p.argsort()[-1]/float(n_classes-1) for p in prediction]).reshape(xx.shape)\n",
- " \n",
- " # draw contour\n",
- " levels = np.linspace(0, 1, 40)\n",
- " cs = ax.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4, levels = levels)\n",
- " if draw_colorbar:\n",
- " fig.colorbar(cs, ax=ax, ticks = [0, 0.5, 1])\n",
- " c_map = [cm.jet(x) for x in np.linspace(0.0, 1.0, n_classes) ]\n",
- " colors = [c_map[l] for l in train_labels]\n",
- " ax.scatter(train_x[:, 0], train_x[:, 1], marker='o', c=colors, s=60, alpha = 0.5)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 36,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "skip"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def plot_training_progress(x, y_data, fig, ax):\n",
- " styles = ['k--', 'g-']\n",
- " # remove previous plot\n",
- " while ax.lines:\n",
- " ax.lines.pop()\n",
- " # draw updated lines\n",
- " for i in range(len(y_data)):\n",
- " ax.plot(x, y_data[i], styles[i])\n",
- " ax.legend(ax.lines, ['training accuracy', 'validation accuracy'],\n",
- " loc='upper center', ncol = 2)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 37,
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "text/html": [
- "![](\"data:image/png;base64,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\")
"
- ],
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "%matplotlib nbagg \n",
- "net = Net()\n",
- "net.add(Linear(2,2))\n",
- "net.add(Softmax())\n",
- "\n",
- "res = train_and_plot(30,net,lr=0.005)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "മുകളിൽ നൽകിയ സെൽ പ്രവർത്തിപ്പിച്ചതിന് ശേഷം, പരിശീലനത്തിനിടെ ക്ലാസുകൾ തമ്മിലുള്ള അതിരുകൾ എങ്ങനെ മാറുന്നുവെന്ന് ഇന്ററാക്ടീവ് ആയി കാണാൻ കഴിയും. പ്രക്രിയ എങ്ങനെ നടക്കുന്നു എന്ന് കാണാൻ വളരെ ചെറിയ ലേണിംഗ് റേറ്റ് ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കിയിട്ടുണ്ട് എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.\n",
- "\n",
- "## മൾട്ടി-ലെയർ മോഡലുകൾ\n",
- "\n",
- "മുകളിൽ നൽകിയ നെറ്റ്വർക്ക് പല ലെയറുകളിൽ നിന്നാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ചെയ്യുന്ന ഒരു `Linear` ലെയർ മാത്രമേ ഉണ്ടായിരുന്നുള്ളൂ. ഇത്തരത്തിലുള്ള പല ലെയറുകളും ചേർക്കാൻ തീരുമാനിച്ചാൽ എന്താകും സംഭവിക്കുക?\n",
- "\n",
- "ആശ്ചര്യകരമായി, നമ്മുടെ കോഡ് പ്രവർത്തിക്കും! എന്നാൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യം, ലീനിയർ ലെയറുകൾക്കിടയിൽ `tanh` പോലുള്ള ഒരു നോൺ-ലീനിയർ **ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ** ഉണ്ടായിരിക്കണം. അത്തരമൊരു നോൺ-ലീനിയറിറ്റി ഇല്ലാതെ, പല ലീനിയർ ലെയറുകൾക്കും ഒരു ലെയറിനുള്ള സമാനമായ പ്രകടന ശേഷി മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ - കാരണം ലീനിയർ ഫംഗ്ഷനുകളുടെ സംയോജനം പോലും ലീനിയറാണ്!\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 38,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Tanh:\n",
- " def forward(self,x):\n",
- " y = np.tanh(x)\n",
- " self.y = y\n",
- " return y\n",
- " def backward(self,dy):\n",
- " return (1.0-self.y**2)*dy"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഏകപാളി നെറ്റ്വർക്കിനേക്കാൾ വ്യത്യസ്തമായി, പല പാളികളുള്ള മോഡൽ ലൈനിയർ ആയി വേർതിരിക്കാനാകാത്ത സെറ്റുകളെ കൃത്യമായി വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ കഴിയും എന്നതിനാൽ പല പാളികൾ ചേർക്കുന്നത് യുക്തിയുള്ളതാണ്. അഥവാ, പല പാളികളുള്ള മോഡൽ **കൂടുതൽ സമൃദ്ധമായ**തായിരിക്കും.\n",
- "\n",
- "> മതിയായ സംഖ്യയിലുള്ള ന്യൂറോണുകൾ ഉള്ള രണ്ട് പാളി മോഡൽ ഏതൊരു കൺവെക്സ് ഡാറ്റാ പോയിന്റ് സെറ്റും വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ കഴിവുള്ളതാണെന്ന് കാണിക്കാം, കൂടാതെ മൂന്ന് പാളി നെറ്റ്വർക്ക് പ്രായോഗികമായി ഏതൊരു സെറ്റും വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ കഴിയും.\n",
- "\n",
- "ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി, മൾട്ടി-ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഫംഗ്ഷൻ $f_\\theta$ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടും, അത് പല ഘട്ടങ്ങളിലായി കണക്കാക്കാം:\n",
- "* $z_1 = W_1\\times x+b_1$\n",
- "* $z_2 = W_2\\times\\alpha(z_1)+b_2$\n",
- "* $f = \\sigma(z_2)$\n",
- "\n",
- "ഇവിടെ, $\\alpha$ ഒരു **അരേഖീയമല്ലാത്ത ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ** ആണ്, $\\sigma$ ഒരു സോഫ്റ്റ്മാക്സ് ഫംഗ്ഷൻ ആണ്, കൂടാതെ $\\theta=\\langle W_1,b_1,W_2,b_2\\rangle$ പാരാമീറ്ററുകളാണ്.\n",
- "\n",
- "ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ആൽഗോരിതം അതേപോലെ തുടരും, പക്ഷേ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാകും. ചൈനിന്റെ വ്യുത്പന്ന നിയമം അനുസരിച്ച്, ഡെരിവേറ്റിവുകൾ ഇങ്ങനെ കണക്കാക്കാം:\n",
- "\n",
- "$$\\begin{align}\n",
- "\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial W_2} &= \\color{red}{\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial\\sigma}\\frac{\\partial\\sigma}{\\partial z_2}}\\color{black}{\\frac{\\partial z_2}{\\partial W_2}} \\\\\n",
- "\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial W_1} &= \\color{red}{\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial\\sigma}\\frac{\\partial\\sigma}{\\partial z_2}}\\color{black}{\\frac{\\partial z_2}{\\partial\\alpha}\\frac{\\partial\\alpha}{\\partial z_1}\\frac{\\partial z_1}{\\partial W_1}}\n",
- "\\end{align}\n",
- "$$\n",
- "\n",
- "ഈ എല്ലാ വ്യവഹാരങ്ങളുടെ തുടക്കം ഇപ്പോഴും ഒരുപോലെയാണ്, അതിനാൽ ഒരു ലീനിയർ പാളിക്ക് മുകളിൽ കൂടി ബാക്ക് പ്രൊപ്പഗേഷൻ തുടരുകയും കണക്കുകൂട്ടൽ ഗ്രാഫിലെ ഉയർന്ന വെയ്റ്റുകൾ ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും.\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ രണ്ട് പാളികളുള്ള നെറ്റ്വർക്കുമായി പരീക്ഷണം നടത്താം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 39,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "net = Net()\n",
- "net.add(Linear(2,10))\n",
- "net.add(Tanh())\n",
- "net.add(Linear(10,2))\n",
- "net.add(Softmax())\n",
- "loss = CrossEntropyLoss()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 40,
- "metadata": {
- "scrolled": false,
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "text/html": [
- "![](\"data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAoAAAAHgCAYAAAA10dzkAAAAAXNSR0IArs4c6QAAIABJREFUeF7snQeUVdX1xr/pvTB0ZoaiFCkiRQVBMLZoTCIo0WiMgi22GEuMCRoNJiqW/C0pikqiorHEiiVGjUoRrEhvivSZgaFM7+2/vjPe4c2b1++beW/mfWctlsK755bf3fee7+599j5RTU1NTVATAREQAREQAREQARGIGAJREoARc691oSIgAiIgAiIgAiJgCEgAyhBEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEYITdcF2uCIiACIiACIiACEgAygZEQAREQAREQAREIMIISABG2A3X5YqACIiACIiACIiABKBsQAREQAREQAREQAQijIAEoI0b3tjYiPz8fKSlpSEqKsrGntRVBERABERABESgowg0NTWhrKwM/fr1Q3R0dEcdNqyOIwFo43bs3r0bubm5NvagriIgAiIgAiIgAqEisGvXLuTk5ITq8CE9rgSgDfwlJSXIzMwEDSg9Pd3GntRVBERABERABESgowiUlpYaB05xcTEyMjI66rBhdRwJQBu3gwZEw6EQlAC0AVJdRUAEREAERKADCWj8BiQAbRicDMgGPHUVAREQAREQgRAR0PgtAWjL9GRAtvCpswiIgAiIgAiEhIDGbwlAW4YnA7KFT51FQAREQAREICQENH5LANoyvEg2IKbQ19fXo6GhwRZDdRYBERABEQgdgZiYGMTGxkZcKbNIHr8ta9McQBvPXaQaUG1tLQoKClBZWWmDnrqKgAiIgAiEA4Hk5GT07dsX8fHx4XA6HXIOkTp+O8KVALRhapFoQCx+/c0334BfjT179jQvDBXBtmFE6ioCIiACISLASA4/6Pft22eiOUOGDImYosiROH47m5kEoI0HLxINqLq6Gtu2bcOAAQPAr0Y1ERABERCBzk2A0ZwdO3Zg0KBBSExM7NwX4+PZR+L4LQHoo3H4slkkGpAlACPpReGLLWgbERABEeisBCLxvR6J47cEYBCf0Eg0oEh8UQTRZLQrERABEQg7ApH4Xo/E8VsCMIiPXiQaUCS+KFyZzMCBA3H99debP760RYsW4cQTT0RRUZFZPlBNBMKdgLONc67va6+9hunTp7s89e3bt5sQ4sqVKzFmzJiALy9Y+wn4BCKwYyS+1yNx/JYADOLD3dkNqKymzCRwpMan+kyls74ovve975lB6aGHHvL5Wj1tyEnTKSkpPs+D5ETrgwcPonfv3kqaCcod0E7am4CzANyzZw+6deuGhISEoAnAWbNmmbVYX3/99ZZ9MhmBz1ePHj1MeRK19ifQWd/rdsh09vHbzrVbfZUEYoNiZzagDfs24MSnT0RFbQVumHgDbpp0EzISvS+I3VlfFL4IQGbEcfDRoGPjoXDRleI3kspLBJde6Pbmr5c7EM+dKwEYuisO/ZHr6uoQFxfX4SfSWd/rdkB15vHbznU79pUAtEGysxrQ1qKtOP6fx6OgvKDl6rOSsjD7+Nm45phrkBSX5JZKZ3xRcJB5+umnW10TM5k5YDEs+9///he33nor1qxZg3fffRf9+/fHjTfeiE8//RQVFRUYPnw45s6di1NOOaVlH67CY0888QTefvtts4/s7Gz83//9H84880zTxzkE/NRTT5nw8Ysvvmj+u2vXLhx//PF48sknTT0uNhba5nksWLDAlN257LLLQC9MSUlJK4+J44UdOHAAv/zlL7F06VLjcTz88MNxyy234Pzzz2/ZjKV87r//fvB8eVx6Ja+44grDgG337t246aab8N5776GmpsZc/9///ndMmDABrgZsnv+qVavMNbJRbI8aNcqIPp77yJEjsXjxYjzwwAPm+rZu3YqsrCz8+Mc/xn333YfU1EMe6GXLlpnz/eKLL4yn6dhjj8ULL7yAN998EzfccAPy8/NbeaBmzJhhPLE8jlozgcceewx//OMfzb2Njo5uwUJbpAePz8K3334bkI07hoA///xzYzcbN24095v2c/bZZ7eEgPkx9Ytf/AIffvihsVs+V1dffTWuu+46c05z5szBHXfc0eq2ffTRR+Cz5RxKpv385je/werVq43tzJw5E3feeWfLxxptbvTo0SaDdf78+cb2rrzySnMMd402RltjyJrCixGCBx98EOPGjWvpQu/kzTffjIULF5rnbvDgwbjnnnvwox/9yGzjzl7J2ZWA5jEYQrfOixGYRx99FO+88w7+97//mefu9ttv98jNOrl//vOf5h2zZcsWw4TPwt/+9jdccsklKCwsxFtvvdVyHXyX5OTk4O677za/O7fO+F63+7x31vHb7nU79pcAtEGzMxpQXmkepjw5BduKt2Fkz5G4ZcotuHPJndi4f6MhkZ2WjTnfm4NZY2YhNrpt+MXTi4JiyV2jgHEsL+BpWw5aSUmHRKirbTno+9r44v7BD35gBikOjGysYUiRRAHIgePPf/4zDjvsMDM/jwKI4m/SpEnmnDlg8kW7efNmM4ixuRKAfMFS0BxzzDH461//Cr6gWVqBL2dXApCD4wknnGDEJa/55z//OcaOHYt//etf5hh33XWXEU0c0CjCHn74YTz33HPmnB1DZo4c8vLy8Pzzzxuxmp6ebgQphRMHKgo4tt/+9rdG/HGwo+hkUe9NmzYZgVleXo6jjjrKCFgOFn369MFXX32F3NxcHHfccT4LwBUrVuCqq67CpZdeCnpWjzjiCBN+577JjgKcYuCkk07CI488Ys6LInLixIlmgKKwoCeWguC8884zIo/CmOd9zjnnmO33799vzpMCnkw6qvF6Kus6vgh6clyyT9MHKPzJ6j//+Q9OPvlkg4VzT3kvKaS///3vGyEViI1bApDPJEUa799tt91m7ieFHcW9NQeQoooijWKJ4dzly5cbYcOPgHPPPdfYGu2D71H+GxufFYp8RwFImx46dKixvWuvvdbY6uWXX45rrrmmRUhRAPK4/GD62c9+hk8++cRsz4+xU0891aVpUJjyWOPHjze/8xmnaGKd07S0NPBDafLkySgrKzPPCj+mNmzYYD7G+D7xZK+8Xl8FYK9evcw7gNfAfffr188jN54rRSOvlWKU58J3HJ9xfoyR89SpU80HgPUx+cYbbxguFOKOH1wWGAnA9I56fYTVcSQAbdyOziYA91XswwlPnWDE3uHdDsfSi5eib1pfNDQ24Jk1z+APi/6AnSU7DZFh3YfhzpPuxIzhM1oNOp5eFJ4KQp9xxhlGjFiNA7q7lUQoiixvkiXWONg7Ng7C/jRXIWBLlFFMTZs2zePu6MWioKF3jc2VAPz973+PP/3pT+Z3DpAcRDgIn3766S4F4MUXX2y+3jmwsFEIUaDyJc3GAZseAf5ho0eFIpUi0Z0AdHURP/zhD42ApMjlYEbxS08BBZ9ze/zxx83x6B3lYOzcfPUAckDigOypvfTSS4apdW85QO3cuRMff/yxy24UjDwvMmWjIP7LX/5iGHZkMXJOm0id6/u8WX/s1NO25bPLkRLv24cP7Zki5B//+IfZJe/rH/7wB/NxQ5Hhqvli45YA5P5mz55tRIZVD3TevHnmfnpKAqFo27t3L15++WVzCq7syTmUTM/iK6+8YjyN1n3ms8IPGdoZP574fPP54Eed1eg9pkClSPKlsT89d/zIomilB5ziiselAHVu3uzVVwFI0UaB6ak5c+OHD98fFNju7iW9pPResp111lnm49YS2s59JAAlAH15RrSNA4HOJABLqktw0oKT8FXBV8hJzzHib2DmwFb3s7q+GvO+nIe7lt6F/ZXNgmt83/GYe/JcnHLYKebl2xUFIAdFvlCtRvHG0BS9AfQQMHxSVVWFX//618bDx+ZKAP773/9u8U5xm4yMDOMJvOiii1wKQL7UHb2bHFwZxqHngQMbX9gMffFr3moMsfF3dwKQgxgHPIaW6TlhCJd/OADw/Bi2oyeQnhp6WZwbRdb69evNcV01XwUgVxSgt86x0ZtHryK9KHx2yJX2RE8QPwhGjBhh+DmHBa19UFjQu0qvKu8Xw2nkRQ9UR7bOIAB5r+lto9hiKJ0fVQxtWkIjUBu3BCC9yvQi0otmNf6d98RRAFIU0oPNe8ZniPNBuQ3tkM0XAUib57PkKF6sY3G/9MpTAFLAcqqC1SiCu3fvbjzxrhrDpAy38hrIic8OP0r5ccTngM8698djuGre7NVXAfjss8/iggsuaHUIT9x43py2wfN25/nmfaZIp3jl9oxOfPDBB5gyZYrLa5EAlADsyHdolzhWZxGADFed9uxp+Hjnx+iZ3BNLLl6CI3oc4fYelNaU4sFPHsSfP/kzymvLzXYnDTrJCMHR3UebcI+rQtDhGgLm+XvyADqXZuHLn6Ejesw454fh6J/85CdmH1YWsS8lMijguD0HOXdzADnHyGoUdRRq9G5aAnDJkiWtXtrW7+4EIAct/uFxjzzySCOs6GFgOJV91q5da0Le7gQgRe6XX37pVgAyPMt5hpwTZTUKWYpGxzmAzhnXHEQZBua8rJ/+9KfGu0hPH0OAFn+G4uh5cScAeTxuw3tx2mmnGTFIbxHD0x3Zwj0ETBYUWxQJnGtKTly5h3PerHCnXRunTXHOrCcBSBFKLxRDq5w+QI84555+9tlnJnzqqwCkzdMz5yjk2J+ecHqMef9dPd+ca8dnkAxcNUYlmG1MeyMfCmWeJz2OvD5+vPEd4E4AerNXeusZsqZYthpFKj9yHOcAOpfW8caNXnxO7/AkAPmMMpTMZ5LhcArKr7/+2u1jIgEoAdiR79AucazOIABr6msw7YVpePfbd5GRkIGPZn6EsX3H+sSfIeO7l96NR758BLUNtabP5aMvxy+H/BJDBw/tVEsGcd7TsGHDzEvdau5q81E4cY6S5Vmih4pf0BRyHSUAeY4MAXPiO0UZGz0UDBdTXLkTgEys4JwiK/RHbyHDv/zDPnzRU3wxdOoqBMz5jr/61a+MyHcVAmbYjZ48y4PD8+I8KWYuehKADOFxLh+9kVZiAsNXZGwJQIa0OP/KXQiYx+LcJ3o3eD+5LYW6mmsCtFeKBXp8KZ44d85qdm3cCgHTe27N12XyCQW+5QGk+KG3l54nq3FuKkP+lgCkl5JzUDk30Wq+hoB/97vfmRIyVgjY+aPDmwCkIGUo+cILLzSHZjib3kTaFwUgveAMIbsLAXuzV3Kn59WKGnC84DPNsKwnAegLN36A02voLgTM6+GHFj2nFIAMVzNk765JAEoA6j3qJ4FwF4D1jfU47+Xz8MrGV8AJ5O9f+D4m5U7y8yqBHcU7cMfiO/D06qeRm5yLeZPnYcjhQ5CTlYOEWNc1wfw+SDt34EDDQYdf15wETXFD75qr4sz0OHAQYsiJYW+KFIober86UgAyCYSDEcUcvWcUr88884wZlOg1cNXobaDYYuYsvSZMIuE1OyaO0OPB+XO8Foo3ekHowaM3jiE6igN6jzgxnZPIOaDTm0DvCAUX50XRq8K/M3zF/dAb40kAWh4bbkuRygnrHJAYprYEID0UPDbPg0KCmZwUm/SYcD4bG585nhPDx8z85SCn5prA+++/b1jTW80EI85RtZpdG+dHEUUIEyy4Xz4vTALhfExLANLGGGKl/XFb2i4/PPj/lgDklAAKR863Y7iWgoU24SoJhIKLc3CZjMWPF+ckEH8FIG2W82F5nrQrfmzR+81zsgq887mhYOVzxGgARTTfCZzX681ead98Tnj9fBb5HmGmLz/oPAlAX7jxQ43PyL333mueRwp9PlMUj1bj/adHnR+O9JTyGZYAPEQg3MfvjnivKQnEBuVwNqDGpkZcsvASI9riY+Lx1vlv4dTDXWfD+YqAtQMfXPogZvSdgR7ZPRAVG4X0hPQOnYDv67k6b7dtyzbcfM3N2LR+E6qrqvHRyo+QtzMPP5/2c6zYugLpGYe+AHfv3I3Z187GqhWr0C2rG37xq1/gnTfewfBRw/H7u5sH0e+N+R5mXjkTF195sfn7kO5D8MiCR3DqDw8xHjdoHG6961bM+NkMfPbxZ62O9cpzr+CuW+/CV9u+OvTCfvt9XH3R1fjmwDfm3yhy7r71brz24mtm4v5PL/opdu3YheiYaDz0hOuC1sVFxebcP1nyCRKTE02fgt0FKCstw6PPPmr2S6/gvAfn4d/P/BuFewrRs3dPnD/rfFx5w5Xm97xdeZh721wsW7TMDB6Dhw7GH+77A44af5T5/eF7HsYLT7+Amuoa/OSCn6C+rh6bN27Gv95ozl6+4MwLWrGyLvDJR5/E/L/ON4PtMccdgzN/ciZ+c/VvWvH/bNlneODOB7Bu9TrjYeYxH5r/UKv785urfoNF7y/Cx+s/dluUOFA76Ur9eO+mHjkVhXsL8cGKD9B/YHMGO1swbHzlFytx+02349uvv8XgYYNxza+vwS9n/RILFy3EiCNHGG/v7b++He+//b55R/zo7B8hLT0Niz9YjDcXN3v8Duw/gF9f8Wus+mKVmQ/77MJnkd0/GyeOPbFlP9yOdnHfH+7DxvUbkdktE2f99CzccOsNLWVgXNncVT+/CmkZabjv783zdp3b+jXrcdsNtxnb7ZfTDzf+/kbce/u9rZ5rPk/33H4PPvzvh2Z+4IBBA3DT7TfhxO83Z517slc+c7+/4fdY8sESc93Xz74eT857EqeecSp+9dtfmf6u3hu+cGPf5596Hk89+pR5J/A9ddqZp+H2e25vuUxOVSDHwUcMxvwX5ns07YbaBuzZvQfP7HwGB+oOuN2W7yTOiyYL3i8++44tq3sWOP/Xap99+pnbfTE8P+yIYS2/c4pCY0Ojy+3Jj3MurcYqAzz2hIkT8PyM55EYm+jx+lz9GM7jt98XE2AHCcAAwbFbuBoQH/zr/nsd/vr5XxETFYOXznkJZw0/y8aVHurKUMGmbzYhoUcCKprcl30JysG0k1YEKNzOOeEcnPLjU3DVzVdFLJ1rzrsGg4YMwk1/as6OVhMBEWhLgB+6Pxj3A9z2f7fhpDNO8oyoHtiftx9XLrsSOypcJ72EK2N/suMdryFcx++O5CwBaIN2uBrQbR/ehjuXNpcHWDB9AS48qnmOSzCaNVeEYaX66Howc1itfQjs2rkLiz5YhEnHTzLelH889g+88OwL+OiTjzD0iLZlKdrnLMJnr0UHiwyPqy69Ch9/+bHxTKp1TgK1dbWorKgEIxWuWkpySot3l/UEy8rL3F5oclJyy3xkeqhKy0rdbsv5ikmJzTVG6xvqzUe8u8btrPmNLJXFxCx3LTEhsaUcDj/UiksOJXc592GyCa+PjR/rRcVFbvebEJ9gErnMtmgy0yXctfi4eDO9hcen1/eB+x7Ae/95D+99/F6b1Y3iYuNMUo51Dpz/uK9gH678vyuxY29rAUjPm1W8m9tz3iT7clqGObeoQ2fUo3uPVp66JUuXuD3frG5Zpjar1RjCJmdXjVMDjhrdHIFg47zGuvo6TJ0yFRePuRhxMf6vnhKu47dbYO3wgwSgDajhaED3L7sfN/+vufbT38/4O64+5mobV9i2ayROFg4qQD92xpcyEyfWrVtnBgq+LFnixbEsjB+76/Sb8qODAyDnUlm1ETv9RXWxC2DY2So9xP9yTqn1dyZSMezHxmLVzER315iVy/l5bBReTPhx15gFzDmrbJwLxzmC7hrLB1nFkRnGZJKKu8btrPJQfO/xOXTXeHwrG53XzAxpd43Xxetjo2C15kO62p5zlZlNzEZhx6Ls7hrZcp6ilUTDZDDWfmQ9ROfGLGLH2oact8lSOEzyYkIXj2n94XuHRfG7WgvH8bujGUsA2iAebgb02JeP4cq3m+dxsWTL747/nY2rc91VAjDoSLVDEeg0BPgh4ijq6HGyvGQU51xizl1zFGp8j1BwcG6rqyLeFDOW54vbsqyJu0bvkLW6BcWmc9F4x34UPpbni9fBBCh3jdtxezZ6IVlPz13juVrilqKO1+ausXA2k0IsUccsaHeNbK1sfLLn/Dt3jXNmmUhjNSbTuGv0QlqJVdyG2dTcnlUGHFds6jSGGcCJhtv4HcAl2O7SpQQgXdOsM8UHivWWmHHorvAlyXHJLabo8+uSLxFmdrHuk+ND5IlwOBnQc2ufw89f/bkJE/xu8u8w95S5to3D1Q4kANsFq3YqAmFDgELDEmWsJ0jhY3nxKJocV+FxFHVMCmDJFNacpMBgFjf/a/2hmKF3SS38CETiez2cxu9QWUSXEYBc+YD1nCgCWdqCpQVYgZ4ufmv9VkfIrDXGGk0ss8FSCfz6YVo9M5jcldhwvknhYkBvbH4DZ794NhqaGnD10Vfjb2f8rd0ycyPxRRGqh1PHbR8CDKXRo0NRw5Cl1ejFoWhh42/ulirk747bUhR5KoJOjw9FEBuPyxIq7hpFkuWB8Wdbep0Y/nTXuM+W+WwNDS1z39jPOWTL0KcVUrVEneN+KQ4tgUcvkuWhIlf+oQBU61wEIvG9Hi7jdygtpcsIQBbd5FJHLBRrNRa/ZTFQ1jNzbvT0cVvHkAXrrNEjyLlXvrRwMKAPtn6AHz73Q9Q01ODC0RfiqelPIToq2pfTD2gbxyQQa0AJaEfqJALtRIAeKmsuGoWKJUgYRmQIjYLHVeP8KSuMxzAi51K5a5wfZQkfb/PZOHfRCrd5m8/Gj1XO3WLzNp+Nc+pYWJjNlVBzPHfH+Wz06rHuo7vG41sfzVY409GTRy9eR6693E5mot06EKBNWHMHFQKOHNPoEgKQX+D8yubi8ixwajVmLnGCrat1TZcvX26K49Lbx0KaDHNw9QeKRi6b40uzIwCZ7bRqT/NySIG23aW7ccGrF6CirgLTj5huyr3ERvv39c16Su4a58A4ThQmSw6srLxPDwHD5lbjvzkKQnpPHENFjsdw3pYvH3oOXDV/tuWgZC1Mz3152q/zthS2jt4g53Ox5iPx371ty3OwBkiKDQ6i7po/25KvtYoGbZ4eInfNn235wudcLDZv+3Xclsfn9u6aP9s6CjXLK+Vuv47b8l7wOXQMUTp69ujRt+yUApArnLBZXixHbxUFlTWXjELN09wsFtW15odRqHmab0XxZZ0DvX9cPcNd43NlzQ/jM8QCvu4akwms6Sq0dXdLlrE/t7OSKsjH4sD77ijuLM+eZQ+BvpvUr3MR4LPBMZDv+0i593bG7851d92fbZcQgPyqZ7YW08gds5VY0Z0V091lhb388stgdXkOIhx0zjzzTPDf3M1TsQYZCycNiHNgOFhYg4GvhhHMBeVPPexUvHn+m15X5eB58iF3LNTJa3UnUFjlnxX6rUbvCPfBFTHOP//8Fm8Jf6eQsbLV+HdWzHe3Xw4yjufAivruhARDco4ilPM13XlwOJhzxQyr0bvLgdFVo5ByLCzKAdFdGI9igXNKrcaB1lO4jfu1hBq9yZ7KR/B8LRFirYrhzobIwQpR0ubpeXLXyNcKO+7Zs8fjxHhO/LbEO+3D02R3rtBgiWF6ybhvd42eL0tQ8Vw9TWDnc2SJJCYTeBJUfNYtkeRpW3Klh8zy6lmClTYvL5avbypt15UJmHWtKyvNM8/nxMqQ7srX7Dh+850TyPjdVfh0KQFIrx6Xp7Ial9Li8kOOa2Bav3FuINel5NJZXFieX/tcCogLp1vrqDrfZC7f42qh+kAMqLKuEkf87ZBYCdSgJvefjPk/no+U+OZaUY6NQon1krj8EP+w0jpLiHB5LatRtLkTakygYaKM1VgOgKKXgmjGjBk4+eSTWwZSig3Lw8DtydOdR42DrzXHiNtSRLg7B2sQt86B2XXuPF/8cnV8gfGl5k5YUqA5Lo1EMcMPAVeN12uVg+Dv/Fp2Jyz5O7e1PIAUPp7mkvEcLLFIMeNpLhmvzfo6Z9aB80hXAAAgAElEQVSep7lkFD6WsKR9ehKsvBfWRw/vr6faaLzHlrDk8Xke7hrDnlY4idflqYYZPVSWCCUvT+KWoVfL08v7y3PgtfIPr4P/JSeLa6DPlvqJQKQQoPjjOyOSQvvyAAJdQgAGEgJmwggHfIaNrcbEEIoeeipcfQkF0wPYni8WJsK88cYbZq1bZ6HCtVYZyg3G4EiB5ykM2Z7XqH2LgAiIgAjYJ8CPpkgJ+zrSkgDsIgKQN5VJIOPHjzdZwFZjKG7atGkuk0DowaKngNnDVqO3jCFkhp88LZxtbR8OBsTQJc/7Zz/7Wct1MKv5rbfeMn+nd4eeTv6hx84qVmr/taE9iIAIiIAIiEDnJBAO43eoyXUJDyAhWmVgmMDBMPDjjz+OJ554wmS7ser67NmzjbBbsGCBYf7UU0/h8ssvx1/+8peWEPD1119vPGOffeZ+AetQf0Ew/Pjhhx+2hHWtavqcl2Zl7tH7x3+n6OPctUhy64f6gdLxRUAEREAEwp+ABGAX8gDS3Oj9YxkXzj/jfDXW+LOWzZo1a5ZJc1+0aFGLZbLsCwUjvWicA3HSSSfh3nvvbTXfy5MZd6QBMVv5zjvvBJfsccyupRdz4sSJRsiOHTs2/J86naEIiIAIiIAIhJhAR47fIb5Ut4fvMh7AUABuDwPivDqWZmHSBkO5nLPHxuzkc845x/w//80K6VLgWksbhYKBjikCIiACIiACnY1Ae4zfnY2BBKCNOxYMA6I3j6VNrExdhnetsiF//OMfzcL3bMyg/M9//mPm8VnFX22curqKgAiIgAiIQMQSCMb43dnhSQDauIN2DYjz9LgcnXNhWNYmYjh65syZJolFTQREQAREQAREIHgE7I7fwTuT0O1JAtAGe7sGxNp3rGnG8jJcv9jK1uWSdlpP08aNUVcREAEREAER8EDA7vjdFeBKANq4i8EwICZ1DBs2rNUSZjZOSV1FQAREQAREQAS8EAjG+N3ZIUsA2riDMiAb8NRVBERABERABEJEQON3FysD09F2JAPqaOI6ngiIgAiIgAjYJ6DxWwLQlhXJgGzhU2cREAEREAERCAkBjd8SgLYMTwZkC586i4AIiIAIiEBICGj8lgC0ZXgyIFv41FkEREAEREAEQkJA47cEoC3DkwHZwqfOIiACIiACIhASAhq/JQBtGZ4MyBY+dRYBERABERCBkBDQ+C0BaMvwZEC28KmzCIiACIiACISEgMZvCUBbhicDsoVPnUVABERABEQgJAQ0fksA2jI8GZAtfOosAiIgAiIgAiEhoPFbAtCW4cmAbOFTZxEQAREQAREICQGN3xKAtgxPBmQLnzqLgAiIgAiIQEgIaPyWALRleDIgW/jUWQREQAREQARCQkDjtwSgLcOTAdnCp84iIAIiIAIiEBICGr8lAG0ZngzIFj51FgEREAEREIGQEND4LQFoy/BkQLbwqbMIiIAIiIAIhISAxm8JQFuGJwOyhU+dRUAEREAERCAkBDR+SwDaMjwZkC186iwCIiACIiACISGg8VsC0JbhyYBs4VNnERABERABEQgJAY3fXUwAPvLII7j//vtRUFCAkSNH4qGHHsKUKVPcGldNTQ3++Mc/4tlnn8WePXuQk5ODW2+9FZdccolPBikD8gmTNhIBERABERCBsCKg8bsLCcAXX3wRF154ISgCJ0+ejMceewzz58/Hhg0b0L9/f5eGN23aNOzduxd33nknBg8ejMLCQtTX12PSpEk+GaoMyCdM2kgEREAEREAEwoqAxu8uJAAnTJiAcePG4dFHH20xsuHDh2P69OmYO3duG8P773//i/POOw9bt25FVlZWQIYpAwoImzqJgAiIgAiIQEgJaPzuIgKwtrYWycnJeOmll3DWWWe1GNV1112HVatWYfHixW0M7eqrr8bXX3+No48+Gs888wxSUlJw5pln4k9/+hOSkpJ8MkwZkE+YtJEIiIAIiIAIhBUBjd9dRADm5+cjOzsby5YtaxW+vfvuu/H0009j8+bNbQzv9NNPx6JFi3DKKafg9ttvx/79+0FReNJJJ+Gf//ynS0PlnEH+sRoNKDc3FyUlJUhPTw8r49bJiIAIiIAIiIAIuCYgAdjFBODy5ctx3HHHtdztu+66y3j3Nm3a1MYCvv/972Pp0qUm+SMjI8P8/uqrr+InP/kJKioqXHoB58yZgzvuuKPNviQA9YoRAREQAREQgc5DQAKwiwjAQELAM2fONB7DLVu2tFjsxo0bMWLECBMaHjJkSBtLlgew8zzcOlMREAEREAERcEdAArCLCEDeYCaBjB8/3mQBW41ijpm+rpJAHn/8cVx//fUm8zc1NdV0WbhwIc4++2yUl5f7NA9QBqSXiwiIgAiIgAh0PgIav7uQALTKwMybN8+EgSnwnnjiCaxfvx4DBgzA7NmzkZeXhwULFhhLpchjlvDEiRNNWJdzAC+77DKccMIJpp8vTQbkCyVtIwIiIAIiIALhRUDjdxcSgDQtev/uu+8+Uwh61KhRePDBBzF16lRjdbNmzcL27dtN4ofVODfw2muvNaHg7t2749xzzzU1AZUFHF4Pqs5GBERABERABIJJQAKwiwnAYBqHL/uSAflCSduIgAiIgAiIQHgR0PgtAWjLImVAtvCpswiIgAiIgAiEhIDGbwlAW4YnA7KFT51FQAREQAREICQENH5LANoyPBmQLXzqLAIiIAIiIAIhIaDxWwLQluHJgGzhU2cREAEREAERCAkBjd8SgLYMTwZkC586i4AIiIAIiEBICGj8lgC0ZXgyIFv41FkEREAEREAEQkJA47cEoC3DkwHZwqfOIiACIiACIhASAhq/JQBtGZ4MyBY+dRYBERABERCBkBDQ+C0BaMvwZEC28KmzCIiACIiACISEgMZvCUBbhicDsoVPnUVABERABEQgJAQ0fksA2jI8GZAtfOosAiIgAiIgAiEhoPFbAtCW4cmAbOFTZxEQAREQAREICQGN3xKAtgxPBmQLnzqLgAiIgAiIQEgIaPyWALRleDIgW/jUWQREQAREQARCQkDjtwSgLcOTAdnCp84iIAIiIAIiEBICGr8lAG0ZngzIFj51FgEREAEREIGQEND4LQFoy/BkQLbwqbMIiIAIiIAIhISAxm8JQFuGJwOyhU+dRUAEREAERCAkBDR+SwDaMjwZkC186iwCIiACIiACISGg8VsC0JbhyYBs4VNnERABERABEQgJAY3fEoC2DE8GZAufOouACIiACIhASAho/JYAtGV4MiBb+NRZBERABERABEJCQOO3BKAtw5MB2cKnziIgAiIgAiIQEgIav7uYAHzkkUdw//33o6CgACNHjsRDDz2EKVOmeDWuZcuW4YQTTsCoUaOwatUqr9tbG8iAfEalDUVABERABEQgbAho/O5CAvDFF1/EhRdeCIrAyZMn47HHHsP8+fOxYcMG9O/f363RlZSUYNy4cRg8eDD27t0rARg2j6dORAREQAREQATah4AEYBcSgBMmTDBC7tFHH22xluHDh2P69OmYO3euWws677zzMGTIEMTExOD111+XAGyfZ017FQEREAEREIGwISAB2EUEYG1tLZKTk/HSSy/hrLPOajGw6667zgi6xYsXuzS6J5980ngMP/nkE9x5550SgGHzaOpEREAEREAERKD9CEgAdhEBmJ+fj+zsbHAu36RJk1os5u6778bTTz+NzZs3t7Gib775BscffzyWLl2KoUOHYs6cOV4FYE1NDfjHajSg3NxcMIycnp7efpaqPYuACIiACIiACASNgARgFxOAy5cvx3HHHddiIHfddReeeeYZbNq0qZXRNDQ0YOLEibj00ktx5ZVXmt98EYDc5o477mhjgBKAQXsmtSMREAEREAERaHcCEoBdRAD6GwIuLi5Gt27dzLw/qzU2NqKpqcn823vvvYeTTjqpjQHKA9juz6QOIAIiIAIiIALtTkACsIsIQFoKk0DGjx9v5vRZbcSIEZg2bVqbJBCKPWYHOzb2+/DDD/Hyyy9j0KBBSElJ8WqAMiCviLSBCIiACIiACIQdAY3fXUgAWmVg5s2bZ8LAjz/+OJ544gmsX78eAwYMwOzZs5GXl4cFCxa4NERfQsDOHWVAYfdM64REQAREQAREwCsBjd9dSADybtOLd99995lC0Czq/OCDD2Lq1KnGEGbNmoXt27dj0aJFEoBeHw1tIAIiIAIiIAJdl4AEYBcTgB1tqjKgjiau44mACIiACIiAfQIavyUAbVmRDMgWPnUWAREQAREQgZAQ0PgtAWjL8GRAtvCpswiIgAiIgAiEhIDGbwlAW4YnA7KFT51FQAREQAREICQENH5LANoyPBmQLXzqLAIiIAIiIAIhIaDxWwLQluHJgGzhU2cREAEREAERCAkBjd8SgLYMTwZkC586i4AIiIAIiEBICGj8lgC0ZXgyIFv41FkEREAEREAEQkJA47cEoC3DkwHZwqfOIiACIiACIhASAhq/JQBtGZ4MyBY+dRYBERABERCBkBDQ+C0BaMvwZEC28KmzCIiACIiACISEgMZvCUBbhicDsoVPnUVABERABEQgJAQ0fksA2jI8GZAtfOosAiIgAiIgAiEhoPFbAtCW4cmAbOFTZxEQAREQAREICQGN3xKAtgxPBmQLnzqLgAiIgAiIQEgIaPyWALRleDIgW/jUWQREQAREQARCQkDjtwSgLcOTAdnCp84iIAIiIAIiEBICGr8lAG0ZngzIFj51FgEREAEREIGQEND4LQFoy/BkQLbwqbMIiIAIiIAIhISAxm8JQFuGJwOyhU+dRUAEREAERCAkBDR+SwDaMjwZkC186iwCIiACIiACISGg8VsC0JbhyYBs4VNnERABERABEQgJAY3fEoC2DE8GZAufOouACIiACIhASAho/JYAtGV4MiBb+NRZBERABERABEJCQON3FxOAjzzyCO6//34UFBRg5MiReOihhzBlyhSXxvXqq6/i0UcfxapVq1BTU2O2nzNnDk477TSfjVEG5DMqbSgCIiACIiACYUNA43cXEoAvvvgiLrzwQlAETp48GY899hjmz5+PDRs2oH///m2M7vrrr0e/fv1w4oknIjMzE08++ST+/Oc/47PPPsPYsWN9MlIZkE+YtJEIiIAIiIAIhBUBjd9dSABOmDAB48aNM149qw0fPhzTp0/H3LlzfTI8egF/+tOf4vbbb/dpexmQT5i0kQiIgAiIgAiEFQGN311EANbW1iI5ORkvvfQSzjrrrBYju+6660yId/HixV4Nr7GxEQMHDsTNN9+MX/7yl1635wYyIJ8waSMREAEREAERCCsCGr+7iADMz89HdnY2li1bhkmTJrUY2d13342nn34amzdv9mp4nDt4zz33YOPGjejVq5fL7TlXkH+sRgPKzc1FSUkJ0tPTvR5DG4iACIiACIiACISegARgFxOAy5cvx3HHHddiWXfddReeeeYZbNq0yaO1Pf/887jsssuwcOFCnHLKKW63ZZLIHXfc0eZ3CcDQP8w6AxEQAREQARHwlYAEYBcRgHZCwEweufjii034+Ic//KFH25EH0NdHS9uJgAiIgAiIQPgSkADsIgKQJsYkkPHjx5ssYKuNGDEC06ZNc5sEQs/fJZdcAv6XySL+NhmQv8S0vQiIgAiIgAiEnoDG7y4kAK0yMPPmzTNh4McffxxPPPEE1q9fjwEDBmD27NnIy8vDggULjOVR9F100UV4+OGHcfbZZ7dYY1JSEjIyMnyyThmQT5i0kQiIgAiIgAiEFQGN311IANKy6P277777TCHoUaNG4cEHH8TUqVON0c2aNQvbt2/HokWLzN+/973vucwOnjlzJp566imfDFUG5BMmbSQCIiACIiACYUVA43cXE4AdbV0yoI4mruOJgAiIgAiIgH0CGr8lAG1ZkQzIFj51FgEREAEREIGQEND4LQFoy/BkQLbwqbMIiIAIiIAIhISAxm8JQFuGJwOyhU+dRUAEREAERCAkBDR+SwDaMjwZkC186iwCIiACIiACISGg8VsC0JbhyYBs4VNnERABERABEQgJAY3fEoC2DE8GZAufOouACIiACIhASAho/JYAtGV4MiBb+NRZBERABERABEJCQOO3BKAtw5MB2cKnziIgAiIgAiIQEgIavyUAbRmeDMgWPnUWAREQAREQgZAQ0PgtAWjL8GRAtvCpswiIgAiIgAiEhIDGbwlAW4YnA7KFT51FQAREQAREICQENH5LANoyPBmQLXzqLAIiIAIiIAIhIaDxWwLQluHJgGzhU2cREAEREAERCAkBjd8SgLYMTwZkC586i4AIiIAIiEBICGj8lgC0ZXgyIFv41FkEREAEREAEQkJA47cEoC3DkwHZwqfOIiACIiACIhASAhq/JQBtGZ4MyBY+dRYBERABERCBkBDQ+C0BaMvwZEC28KmzCIiACIiACISEgMZvCUBbhicDsoVPnUVABERABEQgJAQ0fksA2jI8GZAtfOosAiIgAiIgAiEhoPFbAtCW4cmAbOFTZxEQAREQAREICQGN3xKAtgxPBmQLnzqLgAiIgAiIQEgIaPyWALRleDIgW/jUWQREQAREQARCQkDjdxcTgI888gjuv/9+FBQUYOTIkXjooYcwZcoUt8a1ePFi3HjjjVi/fj369euHm2++GVdeeaXPxigD8hmVNhQBERABERCBsCGg8bsLCcAXX3wRF154ISgCJ0+ejMceewzz58/Hhg0b0L9//zZGt23bNowaNQqXX345rrjiCixbtgxXX301nn/+ecyYMcMnI5UB+YRJG4mACIiACIhAWBHQ+N2FBOCECRMwbtw4PProoy1GNnz4cEyfPh1z585tY3i//e1v8cYbb2Djxo0tv9H7t3r1anzyySc+GaoMyCdM2kgEREAEREAEwoqAxu8uIgBra2uRnJyMl156CWeddVaLkV133XVYtWoVGOp1blOnTsXYsWPx8MMPt/z02muv4dxzz0VlZSXi4uK8GqsMyCsibSACIiACIiACYUdA43cXEYD5+fnIzs42YdxJkya1GNrdd9+Np59+Gps3b25jfEOHDsWsWbNwyy23tPy2fPlyEz7m/vr27dumT01NDfjHaiUlJSa8vGvXLqSnp4edgeuEREAEREAEREAE2hKgAMzNzUVxcTEyMjIiElFUU1NTU2e/cksAUsAdd9xxLZdz11134ZlnnsGmTZtcCsCLL74Ys2fPbvmNAvL44483SSR9+vRp02fOnDm44447Ojsunb8IiIAIiIAIiABgHDg5OTkRyaJLCMCOCgE7ewD55TBgwADs3LkzYr8g7Dw11heYPKiBURS/wLhZvcRP/OwRsNdb9hdafvR9lZWVmQog0dHR9k6mk/buEgKQ7JkEMn78eJMFbLURI0Zg2rRpbpNA3nzzTZMlbLWrrrrKzBlUEkjHWLPmYNjjLH7iZ4+Avd6yP/GzR8Beb9mfPX7s3WUEoFUGZt68eSYM/Pjjj+OJJ54wNf7opWOoNy8vDwsWLDDUrDIwLAHDUjAUfcwCVhkY+0bl6x70APtKyvV24id+9gjY6y37Ez97BOz1lv3Z49elBCAvht6/++67z8zhY42/Bx98EMz2ZWPCx/bt27Fo0aIWaswOvuGGG1oKQbM0jApB2zcqX/egB9hXUhKA9kiJn/i1BwF7+9T7T/zsEbDfu8t4AO2j8H8PnBPIGoP0LiYkJPi/gwjvIX72DED8xM8eAXu9ZX/iZ4+Avd6yP3v8upwH0D4O7UEEREAEREAEREAEuj4BeQC7/j3WFYqACIiACIiACIhAKwISgDIIERABERABERABEYgwAhKAEXbDdbkiIAIiIAIiIAIiIAEYoA0w4/j+++83GccjR47EQw89hClTpgS4t8jq5mpFld69e2PPnj2RBcLHq12yZImxtRUrVhh745rV06dPb+nNgqZcoYalj4qKikxNzL///e/GLtUAb/xYIYBLRjo2Mvz0008jHh+T3F599VWzmlJSUpJZavPee+/FsGHDZH8+WIcv/GR/7kE++uij4B9W8GDjO+3222/HD37wA/N3vft8MEIPm0gABsDPqjlIEci1gx977DHMnz/fFJXm2sBqnglQAL788sv43//+17JhTEwMevbsKXQuCLzzzjtmnetx48ZhxowZbQQgB2Que/jUU0+Ba1zfeeedRvRwDey0tLSIZ+qNHwfgvXv34sknn2xhFR8fj6ysrIhnd/rpp+O8887DMcccg/r6etx6661Yu3atedelpKQYPrI/92biCz/Zn3t+XKyBY8PgwYPNRvxQ48fwypUrjRiU7dl7RUkABsCP3gEOxvwysdrw4cONV4ZffGreBeDrr79uVl1R849AVFRUKwHIL2AuZXT99deDdSzZWB6BHlW+HFnoXO0QAWd+/IUDMJd1pE2qeSawb98+9OrVC6yhyhqrsj//LMaZn+zPP37cmh9mFIGXXHKJ3n3+42vVQwLQT4CBrDvs5yG6/Ob0APIBzsjIMPUTKajvvvtuHHbYYV3+2u1eoLOA2bp1Kw4//HB89dVXGDt2bMvuuQRiZmZmm9Cm3eN39v7uBCDFH71+ZHbCCScYjyqFjlprAlu2bMGQIUOMF5DF9mV//lmIMz9LAMr+vHNsaGjASy+9hJkzZxoPYGJiot593rF53EIC0E+A+fn5yM7ONiE5zoexGgUM3dMMu6l5JsCQXGVlpQlXMvTGkCXnGHHZvu7duwufBwLOAmb58uVmGgKXOaQn0Gq/+MUvsGPHDrz77rvi6UDAlQDklI7U1FSzZCSXiLzttttMuJNzLlXg/RA8evv4YcF5pkuXLjU/yP58f7xc8WNv2Z9nhvzY4PKu1dXV5jl97rnncMYZZ8j2fDc9t1tKAPoJ0RKAfPHRKK1Gj8EzzzxjhIyafwQqKirMl9zNN9+MG2+80b/OEba1OwFIu+zbt28LDa5vvWvXLvz3v/+NMEKeL9eVAHTuwUQbisEXXngBZ599tvh9R+Caa67B22+/jY8//hg5OTmtBKDsz7uZuOLnqpfsrzUVRt127txppmm88sorZr49pyDw7/z4le15tz13W0gA+slOIWA/gfm4+amnnmom+jrOq/Sxa0RtphCwvdvtiwDkERjmvOyyy1rmVdo7aufvfe2115o5kkwuGjRoUMsFKQTs2711x89db9mfe66nnHKKcRhwzrOmv/hmfxKA9ji16s05a+PHjwezgK02YsQIEx5REoj/oJm0wAeZYUum+Ku5J+AuCeSGG24wHlQ2fqRw/pqSQNpy9EUAHjhwwEzzYFmdiy66KKLNkWFLiheWHlq0aJERxo7NSgKR/bk2E2/8XPWS/Xl+5E4++WTk5uaarH1Oe5HtBf6KkgcwAHZWGZh58+aZMDAHiieeeMLMYWPoSM0zgZtuugk//vGPTcmcwsJCMweQLn3O9RC/tuzKy8vByeNsTPR44IEHcOKJJ5psODKk0OOHB1+IHKA5H5WDtcrANLP0xI8MmZTE8joMobPe2C233GJCThs3boz4MjpXX321mXO1cOHCVrX/mMDFuoBssj/37ztv/Gibsj/3/PgssuYfBV9ZWZmZlnHPPfeYqS2MGsn27KkNCcAA+dH7d99995nCvMyGe/DBB01ZBDXvBFhXjKGk/fv3m9p/EydOxJ/+9CfQi6rWlgDFHAWfc2M2HGv/WcVQWY/SsRA07VINRgy748cpByzfxKxCzimiCOS2tEcOOpHe6DF11fixwfI5bLI/91bijV9VVZXsz8NDdumll+KDDz4w4yw/OkaPHm1CvxR/sj37bycJQPsMtQcREAEREAEREAER6FQEJAA71e3SyYqACIiACIiACIiAfQISgPYZag8iIAIiIAIiIAIi0KkISAB2qtulkxUBERABERABERAB+wQkAO0z1B5EQAREQAREQAREoFMRkADsVLdLJysCIiACIiACIiAC9glIANpnqD2IgAiIgAiIgAiIQKciIAHYqW6XTlYEREAEREAEREAE7BOQALTPUHsQAREQAREQAREQgU5FQAKwU90unawIiIAIiIAIdBwBrtp0//33Y8WKFWZFDq4LzdVzPDUu7XnjjTea5VG5Xi/XKb/yyis77qR1JJ8ISAD6hEkbiYAIiIAIiEDkEXjnnXewbNkyjBs3zqyZ7U0Abtu2zSyPevnll+OKK64wfbkm8vPPP2/6q4UPAQnA8LkXOhMREAEREAERCFsCXNvYmwDkWr1vvPEGNm7c2HId9P6tXr0an3zySdheWySemASgjbve2NiI/Px8pKWlwd2i3zZ2r64iIAIiIAJdiEBTUxPKyspMWDQ6Orrdrqy6uhq1tbVu98/zcB6zEhISwD+emi8CcOrUqRg7diwefvjhll1RNJ577rmorKxEXFxcu123duwfAQlA/3i12nr37t3Izc21sQd1FQEREAERiDQCu3btQk5OTrtcNsXfoIF9sWdvsdv9p6amory8vNXvf/jDHzBnzhzbAnDo0KGYNWsWbrnllpZ9LV++HJMnTzYOk759+7bLdWun/hOQAPSfWUuPkpISZGZm4t8r/41dTQWt9nRY6lCve95Yuq3VNkNSB3vt47jBmpLtrbYfnna4X/2dN15dtKPVP43MGGhrf946rzqwq2WTIzMHeNs84N+/2r/b9B2T5b9YX7EvD2O7e++3Ym8exvfMdnuOK/bkm9/G93K/zVf5BRjfp5/bfXyVl+/59935GNfXdf+VuwowLrvti3fVjgKMzW3976u2FWDsgNb/tnprAcY4/Nuab5vtfcygQ9ut+aYARx126O9rN+dj9OBD57Nucx5GDzn097Ub8jB6mMPv6/Nw5PDW579+zW6MGtGW2fo1uzBqlGuW61fuxMgjvQ+uG1Zsx4ij+gdsV84dN3y5FSPGtZ8dB+1Eu+iONny2pdWVjRjfvu+vQDBWVlVi5k3nori4GBkZGYHswmuf0tJSs+9tX+SrO+8AACAASURBVP8F6WlJbbYvLavCoKG/AkVoenp6y+/B8gBSAF588cWYPXt2y745D/D44483SSR9+vTxeg3aoGMISADa4Gw9aG9teQspaSkte9pY+k2rvQ5OPcKno6wr+bbVdsPSvItIq8Oq4tZicmS6f2LS+QS/OthaXI7OPMynawh0oxX7D4nPMd0GBbobt/2+2LezWYB193+A/nzvLhzdw3u/z/fswrG93IvFzwuaheixvV1v80VeXvPvfV2Lly927cax/dwLmy927sYx2a5//3JHHo7JbSuYVmzLw9H9W//7iq15OHpg63/7aksexg869G8rv8nD+MMd/r45D+MGH/r7qo27MXbooXNZs6FZ7I85ovnfVq/97u/DHbZZuwtHjWx9/mtX7cToUa15rV25A6OPcs1w7ZfbceQY76Ju3edbzXmMCpJgW/ed+Bh1dPBtN+gPQxfZ4brlX7e6klHHtu87KhjYKqsqcM41PwKdB47iKxj7tvZhjUsHCp5Aenpym12Xllaie9/LAzoHhYCDeadCvy8JQBv3wJ0AdNylxKB/gMNRCFIAsnkTgRSARsB5EYHuBCD7UgR6EoBm/25EoL8CkOLPXJcXAUjxZ8SzTQFoiT9LAI5xEn/8d0cB6Er8cZtgCcBgiT+eEwWgxJ9/z7q/W3dGwed8jZEgAJkE8uabb2LDhg0tl3/VVVdh1apVSgLx1+jbeXsJQBuALQH4yOo/Y3if8T7tyVEQyjPoHll7CsFAvIHBEoG+eAHdCUAjED14Ad0JQH+9f0YUOngAXXn/jCD00wPoTQD66v3jsV15AOn9Y/PmAWwP75/En0+vP782chZ87NwZvHyeLrIzCkDOFdyypTm8zuSOBx54ACeeeCKysrLQv39/E+rNy8vDggULzDZWGRiWgGEpGGb+MgtYZWD8Mv8O2VgC0AZmSwC+t/V15KHZS2K1gSkjvO45EO+gnTAxT8gxVNwZwsTtJQTbWwS2pxfQXw+gvwKwPcK/zuKPtujsAXT2/hmh107h32B5/xT69fqa82uDruDlCxcBWJD/ONLTXcwBLK1C336/8DkEvGjRIiP4nNvMmTPx1FNPmYSP7du3g9tZjYWgb7jhhpZC0PQKqhC0X49Ch2wsAWgDs6MAdJwD+HVZ67kpnUEMEoMdQeg4Z7A95gu2hxBsLxFoNxTsLQzckQKwo8K/vnj/aKN2w7/y/tl44bVD167o5etqArAdbrt2GSYEJABt3Ah3AtBxlx0lBnlMO97BYCaRdJQYDEaySKhEoKdQsKdkEIaA2VyJwGCFgIMZ/nVO/uC5MwHEk/fPCL12TP4IpvdPoV//X6Bd3csnAei/TahHaAhIANrgbgnAJ9fNxdDeR/u0J38FYSBh4kgRg5ZXMBRC0Jc5gd48gRSBnjKC/c0GtisAmf3L5k0ABnPuH4+3xin7l+KPLZzDvwr9+vS6MxtFmpdPAtB329CWoSUgAWiDv6MATE5LbNlTTvIon/bqrxjkTgMRhF3dMxis8LC/3kBfRaC7+YB2vIB2PYAdWf4lnJI/5P3z6dVke6NI9vKFiwDcnud+DuDAbN/nANo2Bu0gbAlIANq4NZYA/GjbK0hNP1QHcGv5oTUQuXtfBKHEoI0b8V3XYHgEAxGBvpSH8SQC/fUCugsD0wPI5lwL0FUSiC8C0O78v3Cs/RcMAaiSL66fVYk+7++wjswClgD0fj8ifQsJQBsW4E4AOu5SYtAz4PYoOG3XIxhsERhoKNjbXEBfvYB2BKBz7T/eTSsEvHJzc8jYKgDtqvizN+8f+9up/dfRpV8U+m39PEv0+TeASAD6x0tbty8BCUAbfH0RgHbFIPv76x0MJEzM4wQrVBxoNnGwxaBdj6A/QtDbaiGeRKC3ULCruYDu6gG6mgcYTAEYzPl/znP/aIPukj/4m7vaf97q/hnb/nyr7VU/JP7azufr7HX5bLz+A+oqARgQNnVqJwISgDbAWgLwxY13wJoD2CfpKJ/3GAnewWCIQbtlZewIwWCLQH9Dwe68gOEuAAMJ/7ZX8kewSr9EauhXXj6fX+leN+xIAfj17vlIc7EUXFlpJYbmXOZzHUCvF6UNOi0BCUAbt84SgMt3vIjU9GTsqDi09A13KzHYuvA0mQQiCINVViZQIeirCLSTFBIsL2CgHkB/1//tqPAv6/7J+2fjJRVgV4m+AMF56SYB2D5ctdfACEgABsbN9HIWgM67ClQQBuIZ5LE7IlQcrDBxIGIwWCHiQIRgsERgIKFgf7yAwRKAzgkgK7/5bj3g75Z/owC05v7xXgYy/8+X4s8dWfi5sb4ejbXViIqOQXRCIrjwPVtnDv3ymhoqy4CmJsQkpSA6PsHjG89R+Cm8a2NwcNNVAjD4TLXHwAlIAAbOzqsAdNx1oGKQ+whEEPorBnkcu+sUD0sb6jNNu4Wng+EVbC8h6M0T6E0EusoKdrU6iKswsKtMYF/mADp7AF2t/xvo/D8WfmYL5tJv/iR/eMv8rS3ah/Jv1qFs82o0VlcB0dFI6tsfqcOOQvKAodiwYjs6W8Hn+spyVGxZj9JNK1FXUgSgCbHJqUgdehTShh6JuIyslmdVos/n15btDSUAbSPUDoJIQALQBkxvHkB3u3YWg9zO13BxKMQgz29w6hFeSQXqHQylGAwkY9gXbyBFYFNTEwbW9MKWNUXYsbEE9bUNSOuWgMFjuuFgzwpMGTSwDVN3oWA7XsD2FoD0/rGNHZpj/sv5f8HI/rUb/vVl7l/Ftk3Y99GbqCs5iJiUVMQkJKGpsQH1ZSVAVBTKErMRO2Iqjpw4zKv9h8sGdcUHUPjBa6jcvc14MmNTM4w3k6KQ3sCEHn1Q3G0MojP7mFOWp6/j7lxHCsC1u552OwfwyNyZmgPYcbc9bI8UsQJw7ty5ePXVV7Fp0yYkJSVh0qRJuPfeezFsmO8veksAvrn5FqSkJaJH0tiAbnS4ewcDySoOhRi0EyL2Vwh6E4GNDU14/uV12LqsBMl1CUhKjUNMTBRqqhpQX9eInjnJ6HFiAk47eohLEWjXC+hYC5ACkO2Y3OyWYznXAfTHAxiM+X8dFf715P2r3rMbe97+FxqqK5HQO6cl5GtB2rs1D02l+9H/xFPRY+oZbX4P6GFv506NtTUoePs5VO7cgsS+AxAdG9tyxMJdB9DU1Iim4j2ISsnEkZdejbj0bu18Rtq9IwEJQNlDOBGIWAF4+umn47zzzsMxxxyD+vp63HrrrVi7di02bNiAlJRDRZ093SxLAK7Y+S+UxH7batNgicFw8w52RjHoTxZxsITgig/24OOFeaiIq0ZyViyyUw4NtA0NjdizrQI1KXUYd15vnDzqcJ9EoD9hYG/FoO0KwGDO/3NV+oVA3M3/8yX864v3r/CD11Gy5jMk5R7mUtwV7j6IbmlRoKjKmXEp4rN6tfu7m17jmsJ8VGzfjPqyYkRFRyOhVw5SBg1DbEqa1+OXf7see/7zAhJ6ZSM6Lt5sT+FntV7Z3dDU2IiqvG3ocfzp6DZ2std9aoPgEZAADB5L7ck+gYgVgM7o9u3bh169emHx4sWYOnWqT2QdBSCzgB1bXuXadhGEnT1U3NGewUC9gv4IQWdvYHlxLV58YBMa6hqR1ScJeRUlxhb6JWe22ERTYxN2fl2K5GExyMxJRI+aFEQhCt37JGHQqExsrt1ntnX2BPoiAn1JBPFHADIBxNf5f67KvzjP/eN1eSv+HIzkD0/ev7rSIux+cR6iYmNdesEo/nr162bC+FW7vkX3409H1tG+vRd8enm42Igh2v1L30Hl9s3GKxkdG2/EGkPScRnd0G3cFKSPOsaIQndtzzsvgiKwrOGQWKToc241+/cgNi0DOTMub+UlDPTc1c8zgbUfbzIbVNdWYc6zN7Zr+NUalxQCllV6IyAB+B2hLVu2YMiQIcYLOGqUb2v5ehKAnsQgfwvEQxjucwftegd9TSJxnDPoT1mZQBJHfE0UcRSBaz7eh/89tx05g9MQHdOcSeosAukF/PqrgyjaW43EPtGIS4pBVkIyGuqbkJoZhxHH9sC+xAokFsSjuLAaMXFRyD4sHZW9a5DeJwET+uW2mJi7ZBDnMHCgIWBPAjCQ+X92wr/B8v5V5W1H3qv/aPaUOYRJCZXij40CkK2qYAfShh2F3qec7e19GvDvDTVV2PveK6jYugHx3fuYjF0rC5kikIkqTbU16D75NGSOOc54JSt3b0VDZQWiYmKQ0KM34nv0xcr/+xNQU4Wo1Cy4En7WCdZXlJmM59xzrkBsanrA562O7glYos/aYtRxQ0AP4Lm/miYBKMMJCwISgMyPa2rCtGnTUFRUhKVLl7q9MTU1NeAfq1EA5ubmgiFgZw+gp7sbCd5Bu2KQ/HwRhIGIwfYSgpYIXPvmQRR/2YCcIa1DdpYI7JuYge0bSrBnezkaGppw5OSeKE+sQXZKBugZLNxdgW3rS5CYEovoLKBfVhqaGoGq8nokpcYi+YhYXPDT0YiNa/YEuVob2NkL6JwIEiwPoN3yL/4Wf6YA9Lbyhy+rflTlb0feKxSA/RAdG9fqcbW8f9Y/VuXvQPqIseh10vR2e2mXrP0chR+9gUQKUjelWmoPFqIJQPrwcajcvgm1RftNeZeS/aVAXCKis7KRGVdhbCihu+dwdX15KRrrapD706tMdrCafQKuBJ/zXjtSALobl8pLKzG+/wXtKkLt09QeOoKABCCAa665Bm+//TY+/vhj5OQ0ZzK6anPmzMEdd9zR5id/BaDzDoIhCDvSO+hviZmuIgZ9DQv/4x8rsf3TMhw5ojnL0rFRBFYcqEPRhjrEJ0WjpqIBRxzTHRk9EpFXXoKeMan4etVB4/WLi49G91GJSMqIQ3ZquvlQYXh5264SDJ7cDRdeMLrFS+TsBbQjAF3VAHQXAvYkAH0t/zJ61CFvJlnZCf/6MvePx6ivKMXuF+aZ8ihxmd1bbpGz+GPSRNXubej5vR8h86jj2uWdzFp9+a/9EzUH9hoB6K41NtajZPWnRiAm9s5FcXkUomJijV10z4pHXVEh6NlDdAzSBnuOYlTv2YXEvv3R78cXegwpt8sFd5Gd+iL4JAC7yM3uopcR8QLw2muvxeuvv44lS5Zg0KBBHm9zsDyAng7iLAa5bTDCxeE0d9BfQejvvMFAysr44xX0FhZe8cFevPqvzehxeAKyk9vOv/ryiwKU7alFZloSGuobMWJCT+PZowAs2lWNsq31SMuKR1lRDfoOSEVcbrQRgFYrPViD/INluOo3R6N7n+a5p64EIP/dCgP74wH0VAPQUwFoX+b/dUT411vdP4vj/qX/QdEXS5DUn0kg0W1Cv9yOJVUoAnPO+UW7ZczWHtyH3S89bkKxDP26axSIZeu/RG1cGmJzRprNHMO8FIIV2zai9sBepB0xDnFpGS531VhXi5rCPPQ6+SykHzGmiw5twb8sZ8HHIzCs60+TB9AfWtq2vQlErADky5Li77XXXsOiRYvM/D9/mzUH8INvbkJqWgIyE4/2dxdetw+ld9C55iBPNifZs2ehvb2D7S0GgyEED+6txr8f2IyDjRVI7haLfkmHkj8492/1kn0or61GfQ2Q2z8Dh4/ONJ48isHPluahvroRPbJSUFVeh9jYaIye0gv55WUtIpC2u2ZNIY44qTsuOHd0iw354wX0FAK2IwC91f9zTv7gyfvqAQxW+NcCVnugEAVv/8uIvMQ+udhXUNIy74+MG8pLUVt6AN2PPRlZE070+qwGugETMna//ATiMrojJiHR5W54Pnu++BRNpfuQmp2L9GGu1xxvqKtF2foViE5KQnLu4Dbh3YaaaiP+mFXc+9SfuD1eoNfS1foF4uXzxEACsKtZSOe+nogVgFdffTWee+45LFy4sFXtv4yMDFMX0JfmmG1VGfd1my6dRRC2l3cwnMWgt+QRX4Wgu7Dwopd34csP9qJXdhIORlcY26AQZA3AVUv2oraqEfWxDeg7KgWDs3uY3yvL6rD+032oi6lHTFw04upiERUNjJnSG/kM7QEtInDPzgpE9QKuueGYTi0A/RF/vFBP8/98Df86PqjVBTtR+OFC7Nv8DTJ7ZiI6IQlgIeiqclMUOuPIY5E14SQTaq0t3o+qnd+CCRv8O8O1if36m6Xj7DTOx9vFjOSYmDZeRquES1NtFeKLtprEDYrVlIHu65VW7v72u3mEzSVsYhKTTVFra5WT5AGD0WvqD02BaLXWBIIt+Jz5dqQAtNaodz4HzgGcNOCnmgMo40fECkArw87ZBp588knMmjXLJ9PwlG6/t2pVuwvCUIaL29s72JFhYl/FoKd6gs5h4dqaBix6aRc2fMYQIlCdXIOomChkNCZj4+cHOB5j2PjuqMmobRaHyZmoLG0WgAnJsahqqkV1WQN6dEvGyIk9zTZ5ZaUtArBwVwUaujdhws/64di+zfNWnZNBnJeF8xQGdiwE7asH0J8EkDXfLQcXaPmXYHv/HB/OtUvWoLFwO3pE7UN9aZEpDZPcfzBSDx+JhD65aKyuxIFP/oeKrRvRUFGGpigW7AGi4uKMGMuaeIpZOs5OowgtWfcFknMOM7txrt1HkViycYVJ+mBGcnzGoXmLzsetLsxDUs5hpsZf+bcbjMePYeyErF7mmhL7DVTpFwdo7S36HO+PBKCdp0R9g00gYgVgMEB6q7fkeIzOIggDXZXE3yXq2tM76E+Y2J/5gpZX0FchSG8fs3kp+Aq2VaCwshxxidHok5aO3V+XYciYbib0a2UH94xNw7rl+0zGb0JyDAoLKzDiqJ7o3f/QvDBLBO78phTjTuiD5GNjWwSgJQKP7XcokckxGaQjBSATQDyt/ctzdVUA2lPx52B7/6znc91nW1rW+mWo1fHjkPX4THmWbRsRl9mjZVk19m2orkLtAdbTy0Tv7/8ESf0GBPxaYVmagv88R1mJksrm1Tsc5/dRABatWoa4jB7IGDnOo9eRGc7pw8ei14nT3J4Pz71y5zeo3psHzglkkemUAUNMWRxPdQYDvsAw6tiRgs/5siUAw8gQdCqR6wEMxr33RwC6Ol57i8L2mD/oS7i4K4hBT15Bb+Fh57CwKSZcXm9q/K0q2o38tZVY/2wJyoprkZIeh/RuCajLqEdSZgzqd0Uj/9syE/pNSolD5sh4DMg6lEhCAVhb2YCkqjhM+8UwFCQ1h4Y9eQHd1QN0nAcYbA+gNwHoTvzxWkYf5ZQV/OV2c43eBKCvyR+OzyLFH9uoo10ngB38cgkOLHvXePqslTUc+/PeVhfsMFm5/c662JZnbfVLC1G/eTky0mLNfMBohm6bGs26xHXlxWgoL0NsWhqSc93PV26sr0NN4W70/v45LjOBTSb5t+tx8PNFpragqVIZHYOmhjpExyciOfdw9Dj+B24TSILx3gzFPkIp+hyvVwIwFHdfx3RHQB5AG7ZhVwA6HzrcBWGgpWbaUxD6Eyp29Ax6qjHoa21Bbx5B57Bw6YEa/O/5ndixqRT5+0pRVliH6LpoxERHIT4xBjHdgfiUaBR/XWcKSI86rrk+IBtrBLIxtLxh4z5MPC4HP7hosNnOeXUQx2QQT2FgdwKQx3EMAzsWgnbMAnYMATMD2N8EEH/m/wWj9p/z8+ZN/DFhIu/lx1FfWYGE7r3dvik4z67mwB70+9HPkTzA/2Sydcub5w+POvYwU9y5dONXqNz1LRpraow3knP1UoceaQTogU/eR3y3ni6zhY0Y3bsL8d16IHv6JS4TPMq+WYt9i98yK4zwmjiX0WoNVRXmOhiGpoDszPUBw0XwORtNRwrAj7a9gtT0tlnl5aUVOHHQDM0BtDH2d5WuEoA27mSwBWBnF4Sh9g6GSgx6EoKWCKTXbucrjdi+oRR9ByYbwfdtwUGU5NeisSgKVRX1qK1uQGKvGOSOT0XcwXhUV9YjLTMexVFVprhvSnUC6uoacdjITGR+Lx5TBx/yWjmKQFdzAV2Vg3EWgLS/owc216FzJQCbGhqwaslnGFC+F3WFe7BnfykGHDkSKUcciU0lURg7/JDnLlAPoLP3j+fibf6fL4WfXT3mjqFfV79TjOW//rTLYtFtBvbd3yLr2JPQfeLJPr9RLOFniT+rI4VcXclBNFSWm3AsQ88xiUlgvUCWrinZ8CVik9MQl55lEkfYGKquPbgXsSkZ6HXSNOPJc24M++5+dT4YTnZXb5AeRCbGdJ90KrLGt+/Sdz6D8nHDcBV9jqcvAejjzdRmHUJAAtAG5vYWgB0pCO0mlHSEd9CfeYPBFoO+eAUdhSAH8eLCGiPsYmKjsWjlVqx5vQjDh/ZCbPyhtVzzKktQV9WIbkhpFoFVDTjiokzEJ0cjcXsyNq84gJrKeuyvrkBqz3iccuJhGDy6G1YX7zHmYa0VTAFo/u6QEGLNBXSeB8jtrGXhfAkD0wM4pnc6it5ZiLzPv0BmYiyiE5NQVFyBjDggOikZxd0H4qgLfo7o78qYOApAXxJAOPePraMEoDfvH8+lYvtm5L/xDJKyB7WaF+jqlVGVt80s0dZjyhle3yjuhJ/XjgAo0IpXfYKyTSuNSDQx3CYmpMSbRJRu46e6nYtY9vUa7H3/FRPOdvT8OR+35kAhYpOSkT3jsrAvE9MZRJ8EoC+WrW1CQUAC0Ab1jhaArk61vcLGwRaEofQO+ioGfUke8SYEVxzYhoKNNdjxZQXqd8ajtqbRzOcr3FmF6uhaZB+ZbNb17ZN4qDYgRSBbz5g0bFldjMOPzEDy0THI6p+AY/sNNPUAo6OjsL5qrwn5Htur2dP2ecHuNiLQl7mAjskgPgnADdvRf9ViVKxdiZLEDPTp17zCyd79peidlYbG8jLs37oNOSechB4/ONt4pZwFYHtl/wZS+sUX8cfr4xJw+a8/ifis3m6XZ7OeSYZsjdfsmO95fKM4hnttvHrAcK1ZC7iqwngJuX5wYu8cjwkc+5a+g5I1nxpB66kxKYTFpPtNm2k7u9nONbrr6yj6/C3E3B7n488+5QH0h5a2bW8CEoA2CIeDAHQ+/Y4ShP6uTuJvdrG/ZWZ89Q4GIgbdzRd0FoP0+n32XiGWv7UH+yrKkdojBnFJ0UhvSMXKj/Y1i7ycJKQOjTJeQEsE1tU2mizhHTuKUVlcj5SkBPQfloaqhFr0OzIVM6aNMskiRvTt2dUiAC0RGIgX0B8P4Kp33kf3Ze8ivm82Cstr0SereVUSCsA+3b/7/535yIyqRZ/zL8PXZQkeM4CDnf3rb/KHt9Cv9Uwx5Jr36nxwpQ5PS7RRhNWVFXsUTHa8fjZeUa267v1wIco2r/Yq6hjqry7cjX4/vgjJOZ7FYrDOzdt+OrPoc7w2CUBvd1q/dyQBCUAbtC0B+Nm3vzQrgTi3lISJNvYenK7hKAj9FYMk4U8iSUeLQUsI7lpTjfUvNiApNQbdejbbQ0FVsQnxbv20AslxiaipakCv3CSkDGFt3ijU1zaibDNQtLca8UkxKK+tMaViJk7JAZd8255XjF5Dk3HxFWORkhHfRgT66gV0TAahB5CNIpAeQLaj+2fDVSawWXXkLw+h+8ECJPQfZOb9uRSA+0qQUV6ItHHHIb//BL8EII+xasV2jBnT33g6HVuw5//56v2zzqFk7efYt+hNxGf1cp140dAAll1JOewI9P3hBS49cMHy+tl9Ixz47EMc/OIjJOe0nR/ouO/6ynI0VJYhe/rFSOjRdj1ru+fha/+uIvpCJQDf2/o6UtLaJoFUlFXg+4dNVxKIr4bYhbeTALRxcy0B+PXu+UhLb16T1WoHq1e43HOoRWFXEIShEoOesogbG5vwlz9/hT1f16LnoDj0TMhquf+NDU1YvigfddWNSE9KRF1tE0Yel2W8eqtX7cX+bTXo2SMZ0THRRvTF9YhC31HJzSuH1DYib2sZMsbG4ZJLx7fs09ET6EkEfrluPUYcLEb9/v3YdrAIQ4YOQ+LwEVhZXN5mHiAFoBGDA7NbkkAaKiux/u4/ome3dMRmdvMoALNQZVad2D/5PIwdcSghhHMAXYWAi4qqsfnrIixevB21tY3o1SsdQ4dkYNiQbujXNxnrVjTPC3SXARxI8oev3j8LtEm8WPI2Std9YcqymPIscXEmi7a+rNjMw0vs2x+9T/sJ4jObV3SxWrgIP+t8qvfsQt4bCxCXlulxzeGqgp2mEHbfM873OvfRxuvTZdeuKPokAINtJdpfsAhIANog6UkAutttOArDYItCO/MHA0km8VUQBuIZHJx6hMtb6SwG9+yswr/+vAXpWfEojWuuzcdmCcG8LRXYtqEU0ekNqCxqxLBR3dEzJxlrl+1HRV0N4pNjkIR4VJbWY+j4bqhKay7/QhFIUZhfUobJV/TFCUMHm3+nAGRzNR/QJITU1+OIdZuw84MPEVVaim4pKSiqrAIaG9GjXz/sGTwcY846y6x64WoeILOA2cb0ymgWgN27ITYj06MA7B5VY5IRDkz5mVcBmBCfiv99uAvFxTWoqapGnz7pqG9oRFl5HZKTYjHh6N5Ija3GUWPdF1f2VwD66/1zFIGl679A6foVqD1YCDQ2oSmqCbEp6Ug9fAQyx05us4RbuIk/XgtF6553/23qACb26Y/o2OZpBY6trrQIDVXl6H3KDHNtHdE6WyKHHSYdGQKWB9DOnYqMvhKANu5zIALQ1eHCTRSGsyD0lkzS0WLQEoJ5G2vx6RMNyB2a0hLG3FNd1HK70xsysOHzIlSW16O6vhbd+scjpVsM9q1rMKKRHsR9+yuR2iMWR0/oZ5I9rOSQvgkZ2LWlDP1/mIL+49NwdI9mUeRKBHI+IOdwrX76GfRevQ7R3TJRGBOL7IzmpJP8omL0qq3F/r2FqJ8wCWN+9jN8tT3fhIDZnMPA4/r3wZp77kKPplozB9BTCDiz+iCSBg7F3lHf9xgC/t+7m7FhYyXq6hvRp3cy9u0pQe8+zXUOGQ4uKak1QvDwnDicM2Ok2yc0Vpn7LwAAIABJREFUEAHoruCzL68B1vtjiRSWU4mKjUFCz35thB/3E47iz7q+urISFH7wmqkzGGNKyWSaVUW4vjG9mUwo6Xb0VHQbN6XdvX9d3dvnyqYkAH150rRNRxGQALRBOlgC0N0phIswbG9B6GtCib/ewWCKQW/JI+99vhHvP1qCHgNi0TuldSjQEoKVxQ04uDEK+/Kq0WdgEhpT61H4dQ1SUxLAMHFmzwSkDo4yiSNWgoglAht2x+CEs3NRP7J57WBXItAKBR9VVIktf3sETRkZ6Nu3H/JLSk2f7LT0lv/v3diAfXv3Yegvr0PCwIEtXkBX8wBXvfwaope+iz6jjsTeg+Wu5wDuOYCMqoPoNf0CfIuebgXgmpU78O23tdj8dTFyc1ONyCgsKG4RgNazULivChWllfj1r8YjKfFQsWLr90DEH/vaEYDeXhXhLPwcz51z/FhsunzzGtDjx3WCWWQ6se8ApB8xBimHDW838ReJos+RfUcKwLe2vOV2DuCPBv9IcwC9PdAR8LsEoI2b3N4C0NWphYMoDFdB6Mk72F5i0AoRV5TW4x93f4t9lcXI6NUsWHokdG91CykEq8oaUbQB6JGdZJaH27KxGOl9YpGZHY/B/XuY7OCC78rCdGtKQ1FhNcoO1iIvrwyDJqXh3AtGYXdKkfEQuhOB8Qv/g94bvsH+3r3M8ft9J/woANkoCPulp2PP6jWoP3Yixl40s5UANALTYR5gfXER1v/lIWTVVqA4pTv69Gj2JlpZwPQ4Fq5bj94jhqP3+Zdh3Tf73QrAJR99gxVflSElNQ6pKc0hSFcCMH93EfYfqMWF5w/HqOGH5lPaEYASf63fKFzphCFt3r+YpGST6OK4DrKNV2ObrpEu/CwgEoDBtCrtyy4BCUAbBEMhAMNRFAZTEAY6f9DfzGJHQZiTPMqlFXibM+joFaQQ/ODVPVj6ZiEGDEtBTGwUCr8LATsKwYIdlahJrsKJV2Whb002Xv7rVsQnRaE6rdqcQ+/EbiYMundHJb7eXIT6qkbENcWaEHFyTgwS02Iw9qi+SD8hFsndYluJQM4HbKytxfrb5qBXYjJie/RAfmmZEYCW8HP0AvasqsK++kaM/sMdJgxshJ9DNnCr1UCWfIa+Kxdj35atQHIqevbrg/0Hy5AV22jWqC1N7o6RMy9DfK8+HmsA/ufNjVi9pgz9+6e1iA1XAnBvfjGq66IxdVJfHD+xb5v7448HMNC5f76+GjqL58/X6wnmdhJ+rWlKAAbTurQvuwQkAG0QDBcB6O4SQuktdBaFmYlHB0TaWRAGGi721TvoixgcmNJ2cjzFYNmBBnzwzwpU7E5Ev4FJSEhqXqaLQpAh3sb9KZzkhtN/noO6ocX/z957gMdZ3fn+n3d614x6L5YtW5ItdxtjMCUBEkqAkE0Wkmz6buryv5t9/k+y/70JuxuSvcndDdm9NwVIlp4CZEmAJBAwmGKDe5Usy7a6NJJG0vRe/s8545HVLVk22HiOHz+WZ855531/552Zj76/Jp/b9aSH/u0K5UvNDMXSrtqR7iietpSEyJguRsidpKLSxuJVDjpcI3h6Y6xsKqboZj16i3oCBK4z5zH0v/6NwWiE0rJyCYBiZFRA8XMGAkUs4FAwRORzX2R9deWsbmDRDaTJrpfFoDu2vUaeJsWoJ0hBRSmWpnV0aApZvbZevtZsRaDnA4ChaBoAr9y0cAA8X+pfFv6mvq2z0DfzR10WAM/qayC76DxZIAuACzDshQ6A013auwWF7yYQzkcdnK8yOBkGdxw7yptPBXEej2FMWdHqFRIC/hKQsodZ/UETH7h6xZj69Wb7cbY/4mbwRJTqily0ehVvv+aUvX+tRiNBXxzFkqRsuZHKvLRLucvjZqQjwm13LSWxPCYfE+5gmRSSSFDz8NMMOPtJFhVSZrFNgcAMACpOJ8WLaui8+Y6xmoAZBVAec5wbWADg2tp0osi+QydZUWjhyHEnmKysbqzhYHM3q5aVTwFA8cD4MjDbtraxZ58Xq0WH+Qwu4FhCzS0fqGJFw0RX+oWi/mXhb2b4u9g6dCzga2BeS99JAPzvY3+cMQbw9roPZmMA57Vz783JWQBcwL5ejAB4oUDhuQDCs3EXn0sYHO8iHg+CiXiKrXta6G6O4h9NUWorprLORF2TjfZUuradGJkOI57hKE/86gh9zRGCPWoGu4NgSKLRqygptlJZZ2VUFUBJxClLqUU9D5r7QmjzzPzt/7eB/e5T7ttTEKh9bTtF23biKikU1abHIHC8ClhqtjBw6BDVd32Co+U1MxaFnuAGPgWB+1p7WbM4DYP7W3pYXVc+ZwAUSSBtbRHaTnioKJ85CaT16BAlxTY+dWcdJtPEciXzBcDzof5l4W/iJ0lG9cuC3+xfKFkAXMAXbnbpObdAFgAXYNL3CgBeCFB4PoDwTO7iucLgXBJIJsNgOJig7bCfV944gW84iUarsGZlFcvW2HDog7S07JFqnWIxsqxpC4pWw2utx3n1/hEG2iJUV+ViFTUFNX7UsRDVw0OYeluIeURLuRQajZUTmhKqv7qRq993OTsH0nUBhRK46/B+DI/8mvyEwpAjhzJrzkQV0O2hYGQUl1ZL9C/vZF19I5n+wJmagJls4Ew9wLU1ZWRUwOkAUCp9p1RA4QIWY1V9WhEcrwCKNnBWSw6/e/YEiSQUFRonlIER8z3eKF0do3z4Q4vZsLZoyu35bgNgFv5Ob0nW3Tu/L5AsAM7PXtnZ59cCWQBcgH0zAHjw5N9gPdUKznABtH9bwCXNunQ69/H56myyUCA8m9jB8UA4U8zgmVzEAgRdPQle/VUIX5cZtVrBYFIJ1sPT30WF7ygNZg95tjiKSsGbDKIqy0ezqZGG6z7Ebx/oZs/efvKq0t1E1EEPmt3PYxnpRau3kjBaCcRjqMIhdL4gpqZ81B+/gdWbr50AgXte2Yr+2RfIi8ZxmY2UFJfS7/Wh+HyoXCMkHXbqPvUZDhnNrC8rnwCAEiSnSQaZ4AY+pQJmFMDxACh+nikOMNMHuLllhJdf6cbrjRINhykuySEeT+LzRdHr1RTnqrjzY8tRT2oNJ449VwA8H8kfWfibCn9Z1W/un7hZAJy7rbIzz78FsgC4ABtnALCj935sNqM8kie864xHfC9B4jsFhe80EJ4tDI4MRvnlj3tpPeGiuEYtlT+7rgCNx4V1759JDQ4yqujJb7DT0FhCMhwhOjCM2zeC5qqVDBqu460/j2CoiaEkEpTve5m8YScj1lxSag1mjUHeX6O+EMl4ktXVSbwWNbFPfZg1jesmQODunTuobemgd+9elGAIh8HIiEpFxbr1nKipIVlSghJP366TIXAmABRzRSxgRgU8WwAUx3G5QrS2jfLatg7ZSlHA8uJFdpYttePud9E0QxeQ+QDguXb/CgBcvmHRGd/j7/UJWZfv2e1wFgDPzm7ZVefHAlkAXIBdpwPAMx3uUgDE8w2FCy07Mx91cC5u4vGq4NEXinj5GRc1y9JAMxwZlq7e4l0vY3MNkbA6CIUhSIolV1jQmRRydfnE3T5c/d34t2zhhTcKqS7Lxx7owfjWfxOxODAY0p0y/LF0uZiER4WuEEobjdg7Xbg2ryL+gS2szauaAIE7+7tYoxg4cKxVrkvZckk5HGwoKWdXdw8bSsvZ1dXD2rx89r+xnaUGPccHR0jm5kFROajU0yaDzCcOcLILuGn56T7BUi3c08GyhjI0agWNRiXP89Dujml7AAv4E2P5mnQ3FFEyJzLQIzt0pOJxVHo9xvJadLkFzLfv75neu1n1L22hLPyd6U6Z+fl3EgCfPPoiJqt5yskEfQH+Ytn12SSQs9/G98zKLAAuYCvPBgDP9HJnAsSLUT28kIFwITBYqG+S26k65aYM+BJ871sHiEVT5BarsGnThZgNx/eTs+NZErEwSiqFSlETjqmx15VgWGFDsaRVPVN3CP3iKp5JLKfzUIzL40ew9rYwkpPOgjVp0irz8GhAVJNh5YZigqYQDI1QYHbQ/fkPg9EwAQKT8TRQiRqBolOIaBUnewVDWv1LJNDs3odm/z7yAgFGA0FyjQZGIwmKly2lu3Y5a6/eQiYZZHwcoDiGSAY5UyLIZAAU68ZD4KF9nTStnAiFswFgBv4iQ/0M73iJUM9JkpGwzKwWQKg2WbAsqmdAt4gVV6w401tuzs9n1b8s/M35ZplhYhYAF2rB7PpzaYEsAC7AmucDAGc7nfcSHJ5PKDxbd/FcYDAcSnL0YJCtr51gsDclt6tucTmrNloxmBT+64d9FJfrCCgjafgb7KXs9T+jHXGSsNhJabTEkzESgSgWHdgr7VhXL8NtipH0h7D4NNi/8Ff86cUY0d8+ijXuRldULpJ58YRCRIMpzHo9tloVjnIthQYH/S4nyqiPpf/4DfarQvJ1M0rgWHmYaSBwfVEpBx5/gsJ9+xlJJCmuqqY/EKI0x0Z/nxOlvxdFpSGxaQuppo2gN6A65TKezg0skkDEEOVgZqsFmIkDzNzrZwOAAv4G/vQbIsNO9HnFqIymMQBM+L1ER4fwq3JZ8Zm/RmO2LuBdnl6aVf/SdhDqXzbm7+xvpywAnr3tsivPvQWyALgAm77TAHimU50NEC905XAhQBiLpWg7GsHZFyOZBLtDTf1yPWaLmrN1F08Hg8NDMZ56yEXr4SBqNVhzNFKJcw6PSPjILwVPr43KWgM6vQqVz43uzacw9HdBNEFcY5PzFZUQ3lLoLQnMSgi1yY6moRG9WU3Y1Y7lazdTUbuFA9+4n/4DbXg1DnSKXhaG1jgSOMq0VJcW4Ayli0nnxbQMDTqJf/UuVi1Zw66hrhkhkIQin1PiKtRtxyl9/gVcKlW6aLTHS4nVivNkOzleN/6BQfSiXRgKuZs2M1ixlKYPfoCDTt+UOEBxzPHlYMZnAgsFUIyVjems4PkAYMbFGzjRTHR4CGfPCJWrGgieaCE80I2xrAZFlVY5x4+BzkGsKQ+ODVeTf/n1Z3rrnPH5rPqXBcAz3iRzmJAFwDkYKTvlHbNAFgAXYOoLDQBnu5SLEQ4nQ+F0GccH94Z44Tkvne1R4vEUAm8EjBUWa9h8lZlrbrCi0aShR4yzUQcFDIaCKZ78WYrjh6BuWZEEvPFDKIOHDg/hHUlR26BQUV6CoXUvugPbCXhi6P2DhNTpeBwFFaJWoFanQqNPoIsEcdvLUYx2HAkX6ptWU7SpgERrL5q3e0hVVDEc9qDRK5TaCxA9hcUQWcISArsHKKheTO8nbwCthlWOmjEITJxyAWeUwIwrWJCo/qnn0BxuJllRmT6vRApVTzeq7m7ZsUQofoJ0FbcHS1UVvjgUr1xJ76qrBP2OqYFn4waeiwu4YVk+rm3P4287QjIcQqXT4x72YdZEiQz0YSipxFhZS9w7SnR4kGQ4KPzxaGwO/FEd9lwjKrWa8r/4mwWrgJciAIpewcHu48Tcw4jfrDTWHDr6Uqy4etUCPjUv7aXvJAA+0fzyjDGAdzW8LxsDeGnfiunP/JT4FTs7zsoCFxMAznSBFxMYTgbCln1N/OrhESKRFKXlWgzGNJTFYykGB+L4fQne/0Ebt300RyZkTB7zgcGdb/h57H4XuZUetLr0kUzaiS3KBATu3OZDbQrRuC5F7tYXCDjjMiawKNZFTGMiqaTPLx5Nxw4KkLTpQiRVKYgnScSThG3lFFfoUdsjJPpGcCypw7CofEJv4QwE5ikWBo4ehTveT9NNt7PHlS40fSYI3NV2lMpHnmQoEqGkvEKqf4XBEKN792IymwkoKqwGPf5QBGMkTMhgonDtegabmyndeBnda97H2iUVU7KB5+IGnosCePCtNgoHduFr2Ysuv1jG9QmwH+wdJTnSh2akA0VIqUL9U6nkz4pGI8E1GYsRiSbIqahEUakp+dAnZUzg2Y5Lzf0rvhJ8rQdw73uT6OigjKsU7x7xTeELQNXVV2FfdQUqYe/smJcFsgA4L3NlJ59nC2QBcAEGfi8A4GyXPxMcXgju5JHhBP/yzy0E/VBelf4dRqtJuxgzw+NOMDwU5/NfyWfl2nQCxUxjNhgUX4A//sEAJ1sjVC/Wjx3CGxsY+zkDg4d2+/F6ElSXJSh8+7/xBBVUFi1F3m60iQhhxUAkLNzAKbQGSMTAqgQwJQMk9UZ8RWW4dYXo0FPfqCF49AApdwBNUzUFSxsZiqTdvvn6PBKhMIPHjlG0eg0Fn/sYB6JDNNkXzQqBmaQQZciN8YGHSJltYDJBIoW6uRnV6Cgpq03UmpZDEf8GA1INLLriKpy9TvJSMYauvpW1mzdOAEAxf7IbeKZi0GJuRgWcLgbwwDMvYG7biq6gBLV+4t45Dx5C6+kjEQ6QjEbQF5WjNkyc4x/xYFAnURmMVNz5VWzLVp71O/1SU/88h3fievNFCc9aRz4qTboTSyqZZOBYO0QCVFx1Lfmbr5dzsmPuFsgC4NxtlZ15/i2QBcAF2Pi9DoAzmeZCAMNXXgrw6H+5WVavG8vCDcX7J5yyAMLjrWFWrzPxua/kjfXfPdOWT4ZBfXIN3/uHXqki5uZPVT3Gg2BgOB/PaBxtKoLl5adQa1UkTVY0kVFy/b0oyTiRlBGtUSsTOxKRCIaoD5M2Srx0EdHiGoKpCN7hJCW1ahobihh9fQ9BrxtNRQE2RzHuuB/CUVCrKGpazcDNq1AcVhpti9k70jEtBI4vDyMgUPH5Mf7kIVlbEJsd/AG0+w+Q0utBo8Wq1+MLR9Iq4JALS2ER3qrFFOdYGTx4kOT6q0ht2DJtTcDp+gLPFgcoAFAC4alMYAHc+/7zPmzRQYxl1VO2y3m4GZWzlVQ8JlUprc2ONid3yjy/awQtUao/9XfYV24607bP+PylBIDRURe9v3sIkilZSme64TzeBSEvS+/6LObqpWdt10txYRYAL8Vdv3CvOQuAC9ibSxUALwQwvO9/D9PWEqGm9pQ/dtJJZWBwdEQhGoG/+1aEsuLL5r3bAgZDAbjvHhUaNRQXlc56jPaeAcFP1K1I0fZvu8kNduPRFkrYs6j8GDx96BIhNKdKxyjxKEo8Tjgnl+SSReh1Nnn8oD9BlDCNV+qwq+wEmk8SWVGMQgqHOhfFkcuJXDOJ8lIay+ro0vdJwJ0LBMp4wP4ulrz4Jn1vvEnx8uX0d3ZjaTlKyGDAajRK+JMqoChb4/GQrF1CqqCEEruNgcNHKL9yC52Nm2cEQHENs2UDz+YGTgT97P/f3wG1huJFE8vDiOMKAFGOvy3tpIgYRbUafWG6N/H44R8aRqdOUPbhz5N/+XXz3vvxCy4VCBzZ+wbDb76AsXzRrL8whfo68KkKUDdey4rL6xZk20tp8TsJgI8c3orJapli3qDPz18tvzYbA3gp3XgzXGsWABdwE2QB8MzGO19q4b33DDE0EKe8Iu2emmn4fUlGRxN8+Zv9FBSdDnedTwu7ZDLFj/7XEEdbnVScagJh0EwPgieOhVm+yoS13MnOn3ezdHAHCUsx6AyCZ+g6EUIXC6AngJJMoA/4CKZ0xKrrKSpUEU4E05cSNcrWaIsvT6HVK8SO91N6xZU4r2+gdUeYoQMWPMNRRiN+tAaFVU1l6FeEKF6qY3nOkilKYCyedtWNLw+z57VXKfvdiwypVShJ0Bw8RMpklokfYy5gnw+TxYJvcT2lBfn0j3pRujtJNq2Hzens2kxpGFUsbd/ZsoHHZwKLudO5geN+L92P/AcjnijF1VPBznmiB1X7LpKxCIpaKwHQIIpWjxupRJyAaxhLQSH21ZdTctNdZ75ZZ5lxqQBgz29/QXR4AH3BxPjWyaaJ+dwIG/sq34eiS7vfs+VhznyLZQHwzDbKznjnLJAFwAXYOguAZ2e8cwGF/+ffRzhyOEzt4ukVwMyZDbsSiDIx//NfCsixpyFoLtnFk69s+zY/jzwwwqI6PVqtQiDmHJuSgcFIJEl3R5RPf7mAYCDJrx4cYElwK8budhJmK2pzIT0dUWKxJDq9gjbowuhzcUKzlILaPEps6Rp+AgLDwRQ6lZEN19jRaFU4jx0lXFpBm+Fm2o8GSJiDWHJV5Bny6BkewetKkG+1U3EdLNlsmhUCM5nByZiCduvraLe9JaFP3d0LiaSMCbSoVARG3aDRkKhdAvZ0MWolGifXO4Jr8/Ws+cANjC8MPTkbWMyfqwo43g0skjh6HvtPhrqcFNfVTrnJ4gEfg2+/jiYVIxkKyBqABqEACpk1lSQRDpGMRolqrDhKizBVLqbklk+c3c16atWlAoBdv/4JiYAPXW66iPlMIx70kwgFqPiLv5Eu+Ex3kMz8LAxOb7ksAC7obZhdfI4tkAXABRg0C4ALMN6kpdNB4WzJJq+/GuShB93ULdVOm+GbOXxrS5TLrzTymb92THuyc4VBkVH80x+5pNu5dmkaAsXIgGA0Cn3tDpavMvLZrxbiHk3wo3v7MWriFPXvhe7DqKIRfEE1Qa8aoy5JTNHRF7LRb6xi46JeLNrTiQyjrhiO8hiLmjSyo4jnaDd/8tfTr6ugflmRhMIh0WYOZCu5wfAobmccq8pGw10aiuv0ROLpeMVMYsh0mcHJKGj2HED79j5yjp0k2N2DzmohGk9INTBZVkaqoJhSe45U//J9HoYVDYk7PjWhMPSZVMCZkkFmKgcz8tZWhrf9Aa+2gOIS+4S9S8aiDLz1BnptirjPi9poSmcCpxEVlcGEvqAYQ3EFA4cOU3XdB8nffMOCb9ZLAQL7nn2UUF/nFEV1svFinmFZ0LLiY1+ckqSThcGZb7UsAC74bZg9wDm0QBYAF2DMDACebP8CVltaiVLr5h9ntoBTeE8vnQ0KRYbvD747zIgrQU2tZtp4JddQHJ8vxZfvzqVxxens3dmMNh4IJ7uJRaHpx34xwvHWiFTwcnLU0lMqzsUfHmVJA3z4r5LUlK+TL/HLX7h442Ufi5boMITdaJyd+Ae66elQCOsK8TsqGen20qA/QV2NUP4Ccl0yYiQaSbFyoxUlx0MqnsB5SMPrySswLdWiNynYdekA/ckQ6DweZdOVlVTenpDPzwSBkzuFrMspZN+LL2L45dOoe3pl/B06newFbCkowCPKsMQTMkEkcc0HSNY1SNfv2pqyWVVAoQCKkekMMtdkEJGM0PebB3Cd7Kagrha13oAizunU6N+7j9TASUyl5Vhq60mGgjJLVZSCEfXqROaqiCUcau+h8bNfkTUDFzouhXIw3uY9DGz9HcbSqlkzfEX7vZyVmyi48oOzmnUyDIrJl7I6mAXAhb4Ls+vPpQWyALgAa2YAsL/vfmy2tHoTjLw15yNmYXHOppITJwPhkYNqfvloBZ7RJCVlaqxWUQ9OIRxO4uxPu35vuc3KTbema8jNZ8ykDAolUBSffnt7kKGBmDxkcamWjZvNNK024lUOyscSCXB1NPCbh0dobxO19rQUFKXVypNtYfbt9hCPweKCEJvCr6C2WUloDLi9QVknsHaZg9plJpGFwUBrC3tGl9BjvpzFK6wMn1L+poPA9n4XsUiKu7+1jg5N71hSiDinTBxgRgnMQKAsDRONoXv+JbQ796ByDqFEY7L4ryRckUUjwLSskvgdd7L6+uvZ2953OvbvVHu4c6UCNiyy4T96gJHtLzF8aD+iaKLBnoO+sFxmporsXxGn5ut3Yisvx1RdN2V/RW/gsLMHv7kSzcr3s2L9VFfyfO6HzNz3OgQK127vMw8R845gKKqY9n0j2uwJ2C658U6M8wTrSx0I30kA/K8Dr86YBPKZlVdnk0DO5gPgPbbmkgfAH//4x/zgBz+gv7+fxsZG7rvvPq688so5bfN0ADinhfMAxSwkzmxRAYRtrSpeekFHW6uaSDhXfmGJHIbKKi1Xv8/MpiuMY2Vi5ro3k+dNpwqKxJBIOJ30YDAqY1+UohvJ7reCvPzKCXo6FZlB7B2xEA2nMJpV5NhV0n0r1vsjXtRKgtLufRQMdxHXGtHm2alYbEJb6Ke724DPqUNj1NNiriKsMtPQcDo4X4DgZAi0pHJp63Dxga/ZuWJ5I/vd7dNCYAYGM/GA6j9vR7f1NRKFRZQWFOHs7UMZHkUR8KeoSWnUKPEU1Xd9nGOli1DGQd9CVECRDSxGxhV88NU9JHb/CWtsRBZ/Fps5fLIDfdhNMhKSdf3Mi+qxr7uSnr4QiWM7sWrCqEWMpagFmEwhEhQEvFqWLKfg6g/RcihdHmj5upqzvQUmrHuvQ2Cw5ySDW39HzDuKzp4vbSveV4lwEKHMCpU1f9N15Cxff07sOR0Uyv3atOScHP9COkgWAC+k3cieyyUNgL/+9a/55Cc/iYDAzZs387Of/YwHH3yQ5uZmKivP7DJaCADO9dabi6J4qUOiqBvXfjJOW8dhWRcux55icV0Cm/XcuuNncw9LhS2W4uknRnn9lYDwnFJYpCGuGkLEBzp7IeSzUb/CyA232lnaYJBqYOuRMC0nj5La14qlexRDws/R4QIOD+QxEtGgMuuxlJXhdKkIBZNUrkhQt6R4DGonQ2AkmCTltnL5lzRsqm+QACjG5PIwE+IB3SEqH/4dA95RSqsW0evzooiWJVL2gzKrTXYKUZwDskh0/GOfku5hAYHrqsvYe7x3qho4z4xgAYAiecP59C9wHj5CcWOjzO7NjIGuQXJtWqKDfeiLSin9yBfSyQdb91BmcONvPSCTEkQiiL6wFOuyVZhrlsn2cWIcfvt4FgLn+qEjEpEGenEf3EGw64QsuK2IP1qdVPxsy9fL+n/zVdXn8fJTkkrGr72YwTALgPO5C7Jzz7cFLmkA3LhxI2vWrOEnP/nJmJ3r6+u57bbb+N73vndG278TAHimk8gC4vQWmuwuPtfdSzIwOD5O8M9/8PL0Lz2UlGmw5ailyiegTXhS4+ohYhFw9Tm45aMObvjQxMQG0W845g2z4xETW7dGMegViqpNxBxR+UU73GnjwE4/JpOKwto45XUqcnRFU9xQzzn3AAAgAElEQVTBLccHqCot5FP/7yKOhdtZaq07IwTWnxzhxM9+TqKiPF0C5hT8CQgszcBfUhIuqv5+lnzxKxwx5ExQAcUuyJjA2rI5tYcbHwuYUQFrVC4GnnsCr8ou4/2KinNOA2BfugNKYaGVcPdJ8q+9BfuaK9Jwt/MkDU2lsl+wSAZRG83TwomAwHOlAsrX3X4sDZUbTtUGOtOb9SJ7XvxiFRt1EXW7ZD1IjcWGvqAURbTfexfHTIqh3IsLXDXMAuC7eONkX3qKBS5ZAIxGo5hMJp588kluv/32McPcfffd7N+/n23btp3xdrkQAPBMJ3kmQLwU1MPzBYPjFUElvoHv//MAAX+SgkIN/b0xerqiiDqEQpUUxaFLSrUk1B5y8+Gb/7wSi3ViG623Dx/ksR+lyLHkk1d4ur6hJzok3c3N2/WEAgm0OhWL1sUpLyqW25+JCTSl8ug+EaTp9hS33byKw54T8vkMBGZUQPFYxgUs/lW/sRv1c6+QrKkkNab8KRNUQLFG1ArMGxpicMs1pOpXyWOPVwHn4goWySBiiKzgyRAY3/YUOeEhDGVVDPa7JwCgWDPQl34sMtiHNsdB+Z1flqAoAFB++a+pmvbtIGLWgp3HpQu5+8QQSzatkh1GxieVnOl9NN3zog5eqLeD1he2kvIOUlCcI/sWWxY3YiyrGWuhdjbHzqxJREIEO9uIjAzKwFIBYaaqOnSnyvIs5NjvxbWzweGFAIjvJAD+fN+2GWMAP7f6qmwM4HvxDTDPa7pkAbCvr4+ysjLefPNNLr/88jGzffe73+Xhhx+mtbV1iikjkQjib2YIAKyoqGB8Esg87f+uTp8NDt+rYDgeBs+VKihA8OAeFQ/9REd5eREth8MMOONoNApGkyLdtdFoWg0UibVGW5gvfTPJlivXTtj/Z341wkvPeShe4sWsm1iIV0Bgf2eS7hY9AV+CxQ1GihvCskSMUGp6h124epKsWlPK8r8MY7CoWGxZNi0EvtlxgtJwMUdG+zDmqDE1N1PwpzdxlRVSarLT6/dMUAHlSSZBSaRQdXUSu/FWEo0rpOK3rrKMPSencQFnYgRPuYLV8XS85Ex1AcU17L/3f+Kw6cdakE2GQAGAYuSZQZSCqfzk36bjBE+pgJMhMBEMMLz9RfwnW2RtO1kmMAVeTwSVo4hlt98hQe1sRiIUZOi15wmcOCILInu96azrVCxETp4VU9USCrfcLIHtbIawh6/1AKN7Xk8rcKSkGzaVSqIxWWV8Y+6Ga2V2dHbM3QJnAsTMkc6XkpgFwLnvVXbm+bfAJQ+A27dvZ9Om031C7733Xh599FGOHj06xfr33HMP//RP/zTl8YsVAGe7vWaCw/cSGJ5LGHz15QA/f7CDYEDB2WvCkauWADh+pEjhdSelKvjJr4W47ZMp7IZ0yRhRHPqbX+qWqqGIH4wmg+Tn5VBUqiMnVy1dmu7oIANdKdoP6WSZmPKGOBqtgjZhw2BSY18S5IqPGFhetpwWb5s8bgYChQq4rbWNE28F8Tfr6R5yk6MxE1CHuaw8ie3AU2gqC8BomKACllls9Hl9aQD0+1H8AZb9j69zIHa6A8h8EkLEOSmnoLCpJo9D+47LUjNNa+ro/cUPGeoZpHhJ2qUqAFCMya7gVNBLrsNI5V/djdogMqXTY7wSKBIWBl54ksCJZlnUWG2xjbmFE5EwQ63HUQxm6u/6DMby+UFgMh5n8OXf4mvZL+MNx5/DYPcwqXiElGeQkrXrKL7ujrE4xPl8nHuO7MH1xh9lKRaR+ZxRKwUYxv0eRB0+69JVFF59Cyrt7MXQ5/O62bnMGn842T7zBcUsAGbvsAvJApcsAJ6NC/i9pgDO90YcD4XDwwpHDmvw+RT0xqVUVmupq5u9KPN8X++dmr8QEBQFn0W3kT07Q/z6CS/Drjh6U0gqfWrVVPUnmUrS1R7jxtty+OK3B+QlKuFV/Ornwzz12LCMFxSuYaGXhcJh9DoDJeU66pabJOwJJdDVnyQ4bOOya3MYjgxgy1PYtL6e8hoDxwNtVJsb5HEFBAoAFOOVg0dpflLDsfZh2UFEZ9NKRSzoTREcirKidysVtmF0K6plIoVwBZeZc04nhIiewO2dlF22iRNXXYPiDaJyOlFF4jQuquJwXIOKtNt6rBzMJBUw0yKu3q7Q/KeXofMouSYNo+4Q5BZTYFYYbGlFVVJNUWE6/m86CHQePIJSVMXqL909JdYvA4GlyU6GX/+DrP83HSAJkBo41IwqJ5+VX/n6vNy1gY5jOJ9/HK2jYAL8jb9fB9qd0i2sabqOlbfOrwh1zOum579/Lus/6vOm78ghXMOiFE7h+27DtjTtjs+Od9YCc1UTM2clYDELgO/sHmVfbXYLXLIAKMwikkDWrl0rs4Azo6GhgVtvvfWiSQJ5p2/wQCDJM8/42fFWmJGRpISIeHwYkWxZW5vg1lsjLF2WuCgLYs8HBLu7Yrz5WpA9u0JS0ROxf/v3hiXAVVVrUWnTRZ0nQ2A0kpRdQupXGPjOv5fKpI7/+I/DtO63M9Afl5nEIoEkM3zBABG/nvIaPQ0rTSgqhePtgxTkFnD3P1el6wr6W+T0ctNy+e8x37EJEFimLOa+7+1nuCdGQ30xg1E3Bfpc+kNuigwO+gJurCdcFJ54gWW1JrzldlKqUzGIIiYwFkPdO0BBaSk9l21C3dmNuqUFlceDw2DAHYmRyisi0bgSlq6UiSTjITDTIk7CYVszvP0SOUoUT1wru4nk200Md/ZiUcWIe92E8mtQmW3TQqCo7ydiAAOLr0ZVvowVq6Zm6x968yixN36F3aKgz0/HSU43ktEIkaF+gjVXoSqsmXOCyMCfn8Z3dP8Z3ceh/i58SRuaNTeNgepcEkbcB9+S7mXhnlaUmRMuws5u9CUV5F/2fsS1KBot+ryis1Ic3+nPkUvx9QQwhqMh7nns785r/F0mNv2BPa/LPt6TR9Dv5wtrrzyv53Ap7u/FeM2XNABmysD89Kc/lW7g+++/nwceeIAjR45QVTV9QPn4Tb4YkkDO5U0ZCiV54AEv27eHKCpSk5+vHitHIsCwqzuOw6HiU5/ppKEhHROVGReT6zgDgjPFCB5tjvDIz904++PkF6ix29UyDu+3T/oYHk6Qk6OSCR9aw0QIFHMGnXHZRk5RpVh/mRm1RuHQERfLloNnKJejh8PkFqRdvmJEEgFZhzkeNrBmkwVHvoa25hAbbglyx0dOxxAKCBwPgGKtUAKFCti2M8KuJ1ToyyMUmfNxhkflsePJNFwkkyp5/pG97azVHyRPFwAVEgJzVVpGIiFSRSXELtuI9u3dqDo7wWYnZc2RsKeEoyijIyjRKBXXvp/2urWsXVw5tUPIKzvI2/UCoy435BVRXJCDc8BLcUFaKXV2OTH2pmE2VLgYxWihuCidLS2UwFQkhC3lw7KsiaIPfpQjB9P1/SZDoOhS0fvUz/HGTRKKCoptMgZQuH7FEPUC1SZR2w5Z5sSx4RqcmtOZvLNlCgs7dT16H6Jfsc6RP+vbS9QjTCUSVH78q7JdWiZrWCyaDQT7n3+cYE/7rO3YRCygaNkmYNhQWCpVW+Eu1trzsC5twla/Nl0XMTsuKAsIBfAvvnLzeYWvLABeUFt+QZ/MJQ2AYmeE+vf9739fFoJevnw5P/zhD9myZcucNu1SA8AX/xzkoYe81FRrpHI1eYgvx7a2GBUVWv7xHx0YDOk5k+MJBQx6PQlaW2MIqNTpFJYs0ZGXPzErdk6bcJ4mzaQGCsC7738NMzgYZ/ES4UY9Hef3+rYgrS0R2QXEZFKkWxxVGgJTKQv9PXGZCGIyi44lAlwMnDgexedJUlAapWpxivYWC9FoEpt9IgS6h6G6xkpOrhadXsXNX/GTX6pQbFwpjz+bCvij/70Xd5sRXVk6gSlfnychcLwK2B/0oHMb8ERG+es7cjhxcDcVGOhKRknU1pJYVI3+6T9QcLKD4fx8FNWptmyiPMypDOEilcJQZyfJq28k2bhqqiv42V/BoZ1Yc+0E/GFs+Q68mMBkpbgwh4EBDym/B5OnF60jD69wDesNOOwWkpEgHl8MVWktTZ/4FBpzWtk4tLtjCgQGO47R+9tfyNi+wWMdJN0D6AlDIu2TFvF0GptD9gqO+93kNF1GwdW3yOfOVC9QdMDofPQ+mfghiiTPNuI+D8lEjMq7vjrFVTweBsUxxgNhzzP/RdQ1MKN6KeGvp51QX4fsimJtXIfO5pCwKTp4iHqIok5f4bW3oTmVJHOe3ibZw87TAlkAnKfBstPPqwUueQBciHUvJQAUWaz/8i8j9Dvj1AiwmWFEIina22PcfbeddeumZigODr/FCy/oefstDa4hFYo6T6pPDoeadesN3HSzWSZQXChjshr48gt+Hn/Yy7IG7ZQOIyePR9mzKyzduF5vUnb9sFlVRBNh2REkHNKRm69Cq1MkHK+7zMSO10WRXQiHUxjMYUoqUvScNMusYbNFJXsOizE0FISknlUbLdz+iXypBnYGmscAMAOB06mA3/nmboK+JLWVRQyGR8cAUKwZD4HtAyOEfSm2fK0EvSWdWCDbxAnXbWc/ZU/+HpeoZ2NMJ16IsjClNht9blE4Or1jqv4+UgVFJG79xGlXcCKBetufUb34lGw5Jy5Yk4yRiMZQa7UkzA6oXkZxTSVOpxucnZRfeZWEvK59R2QGbEXDUix1y2kbSitdTSsrJtwi40Ew3NdF71MPkkomCPd1EvIFUXRGzPY0NIoMYtE7WNFqZc3Aous/Qu7GayccbzYQ7Hv2MYJdbRhLZvcShAd7pUu27I7Pz1o7bzIM5nv34W87POPxhds60JmuQSgUzpzGtai0p3tdi+sT7mHxeME1t57Xgs0Xyvv0YjmPLABeLDt1aZxnFgAXsM+XEgCeOBHjO/cOU1oyvfo33oxHmiPc+EEzn/jExCQIvz/Jz37mYffuMHl5agoL1STplXFzLpfCkCufxkYdf/MlO7l5Fx4E6rQb+e49LlniRcT5TR7BYJI3tgVlAWgREyhIR8YDKtDR5ZO1AO12q0waaViup7xKx+tb/TK5Q69XcA0lKF8UpqysgM6TEYaH0jGBAgFD0QjC43jPv9ezdEUawAQAipFRAaeDQOEGfvC77RzvGmTJomIJgGJMpwKe7BsmR7HQ8AUbm6sXsXOgm3X5Vex0dqN9ZQe6l14lWZVOEhnfIUT8nAFCImFUw8Ms/drfcSSmZU11KQee+CX23a/hbzuGWgUJ0RpFESqoCpIJlESMlM4Iixoprq/HeaQZpWY5az7/1/K4k9vFHdrXKR+fCQKXryil65H7cO/dgdoo3L1p8Av40i5gsyUNS6LVmZBrq7/wD9hO1TWcvKcZEBSPZ1zDvmMHZYax6E2s0k7/y5BQ44RCV3jtreSs2DDnTxkBgwnnceIH/4xiK5RqZWGZY2y9UCB9rfsRPXsF4BoKSqXaN3nE/V5Eokj57Z8dK6sz55PITjxvFnhHAXDXLDGA67MxgOdtky+iA2cBcAGbdSkBYHNzlO/96wiLa7VTyptMNuGxY1E2bTLwxS9O7Hbxm9/4+O1v/SxZoh1zD2fWxhI9IteAY8c0XH1tKZ//64lrF7BN52SpUAJFCNm9365BpaTILzjlAp109ONtUVqOREglUxhNKq55v5m+njj79oYxWUMEvCZy89Ws2WCS6t6brwakW1gkfghojCWDrL9SFIMuka5hAZWieN3QQJy6DT6+9ven4/6Ecrq77QhDzZV0toVIJFLgGGbzZcuoXmriZChdCqb9pXx+92Q7pUvV5OkLZlQB4z1adDVJvvj/rGe3q5tMn2ChAur++DLa7bspXr58rCzMGPSJH4QamGOjf8RD7vAgQ+//EErlEpShATS/fRw8o2g7jpFIKWjNJmKxBDqthlgsLvv2quIRkjoz1DZiN6rx5C1GfdkHWdlYflYQ6Gj9I65XnkWbVzghCzgDgcKNqk+GZJ/j8o9+gdz1V896n4wHwfoVJTiff4Jg93EMJdWoNBPvhYzyqC8qo+TmT6AxW+d1D4qEjt5nHiIy0I03IWIVT4dbOGyKrA+YBmgFy5JGtNbTgJh5IXFviFjIgi03Yl95uszVvE4kO/mcWyALgOfcpNkDLsACWQBcgPEuJQAUbt3v3DtCYYEai2X2VlBHjkS55UNm7vzL0198Hk+Cb98zQjyWoqRkengSWzEw1EsopPCNbwQpr567crKAbZzzUpdvF/d+q4ZEPEVR8fTXkEzBibYoRw4KVzCsW6+XyTE9XXHMtiiOvBSrVhdiPtUFpP14hMMHwjKZRBQpFhnCKzaGKC0uHTsvkTnc1R7lps95aVynkG9cLZXBl34/yosvdhLwgsPqEEzAsNeDWgtNTWXc8okiBnXtGIYX8fC/deBXvFSXpt3AYoxXATuHR1CG9Sy+w8jNVzeya6iLtXlVYyrgvieeoOjNPbhKi6btEzzmCo7GUQ30E7v1L0lV1qB54zXUb29D8Xqht0O6LIUUqtWk4W8MAqMR1FoNCWs+2BzUfvSTdOrTGb5ngkAxZ7waKNS3nfd+m9RAOwYiqHVaGYMnegsLMBKZxGG3B4xWMDsoqqul/M6vzMlVmgHBVMBNrmuPjMVTdIaxgs+JoA9Rg9BQVCFLtOgLJhb0nuvNJnrxDr70W5mlrM3JRWO1S+V14HAzSecx0JtR5Zaj5BRSVJY77WGDve3krt1C3mXvm+vLZuedZwtkAfA8Gzh7+HlZIAuA8zLXxMmXEgAKdUkogCeOx1m8eOYYQKFY9fTG+frXHTStOB2XtHNnmB/9h5u6JbMriOILWqiNH/+rPq65JnbBlZP5z/97kF07ilhaP3vxXVESpqxcQ2m5lr27QvT1xlm1xoDZMYRBn1a1xBDq367tQXy+BHaHCvdokhUbQojybwZNqQTmE8fC1DUY+Ov/UcRw6gh5hlX88ekRXn7WLbOCVbZRrLrT5U6c7iE8PRbqmsysuSvIssJGXnvOxe9/e5JCh4PcQh2uqFsCYH9oBEPQysnuUWrWm2i6PQ+1VjXWKi6jAirN7eifeJpkURFluflSBZzQJ1hcjCgW7RoCvZHYnZ9G0RiofPEZBg4dwuR2EfL60ERCJAShyrYcaRtICAxHpDtYYzQSL6xG+ehXWb2ucUK7ODF3sjtYPnbKJbyiqZyOTh9HDvSReukBgsE42lSEPLUXkyqCXpdOvlF0ottIoawR6OoakDGJ2ms+xYr1tfP6NDj02iGSAydI9rRgN6X94BpLDtb6VVhqG8+6C0jmJKIjQ3gO7cR/4ojMYhbvjVQsSsTVj3lRI7q8Aoa6R6acc8ZlHOw5KeEvd91V87qu7OTzZ4EsAJ4/22aPPH8LZAFw/jYbW3EpAaC46NdeC/HAAx5KStTkjKtVlzGIiH1rOSpqzen4xjccE1zF27aFuP9+Nw0Np6FwJtM3t0S48y9tXHvdITnlQiohs2P3Xh74v2VYpYKXkvGLIn4vx6GWsX5ieNzp4tBf+3oe9Y16XviDn1895qGhUUc44USrOQ2AYv7ocJyD+0JyjTjGxitMqAwjhLx5BANJFi8zcOfn8ikq0dIbPER0qIEf/2sfBqOK3AKtLA5t0RaNmXM06sKYyqfreIhbP1WMY90QFYZ63nppmD89307Ka8KfCmLTWonHkkQMYTZdXoltS4y1JYvZ4+pklaNmggq41lbKoX/9PgXDHoYK8lBSp1TgcfF/JQYDA80tVH34DtoWNcg2cQfv/Q52Vz++jk5MDgfBvl60qQRxkUU8DgJF05REKAwaDYU3fRjXutvk9UzuGTwTBB7c20Frm5fu/jjRUJQV/U+jUSWJ6XJwjwTQxgMU5+spL7eis+WMtVATxZRVBhPe+tPJEjP1FJ7pfj20oxWiIr4wBVoDKzYuWcCnytSlopxMbGRItoETNhva+rv0S03TD1h0IhEjFY+CfxjNqg+iKqiatezMOT3Z7MFmtUAWALM3yIVkgSwALmA3LjUAjMdTPP64D1EOxmxSKC7WSPgRysTwSJK+vnSG8Je+lENV1USV8K23wvzHf7pZtnT2biFpBTDGpz9j4/rrTGMlZC4UCGxt382/fdfI2zssEtaER1OrVeHIVVFZpZVQNjSQ4H03mPnYx22yUHNfb4wf3DuM0ahgzBmUd9xkCBSgt/ftIGoNVFRpiaTclBQVsf4KC6vXm2VZGDEEAL76+yRvPGdnSYNBui0FAIqRgUABgGL4emwUlevY8uUItTmN8rFdna3Ejxex73g3gieWlpcTrfZwed0y9o120mRfJAFQjFg8/ZoZFZC2HgxPPwu+AEWLanFGY2kV0O2hOAVDHe0kapYQu+lWVLp0oor22WdQ7XkL1ego2HIgEgXPCNpknHgihUarIS7iAONC7dWSzCmA6z7K6o99lAOHumeEwMkgeKzNze+fO0nAF8Rm1bIkuA9z/36iOelsYY8nRCiUID9XR1NTMX1eLU6fGv/AEHn19TS+/0rKS800724f+0SYLwiKheNjBcX/Z6speLYfPaJF3Oju1zGWVY+1iBt/LPEeCju70BeUUvbhz9K88/Q1jZ83l6LUZ3uO2XXTW+AdBcC335i5EPTGK85rLcLs/l8cFsgC4AL26VIDQGEqAYFbXwnx6itBunviwmuH6HFrz1GzerWeG280U1Y2NT5O1M+755+GZUZrUdHMMYBudwKPN8n/9w+5YxCZqSP4bkNgT0+cB37qprlliFDIJt21oiev/MINp9XARYt1fPQuG7feYUWvT6tk4vknHvHw8gsBqmq0qPQDEwBQPC8SRcS/f/X5XEordLjCh6koXiuLRgtl1TUYJxZNJ5b89CdHGO7Jpbz6tJo6nQqoCuXi98S5/n8kWVmd7hIyvj3cYc8JRI/g/e40IDTaFrN3pGMMAiergCIjePeON6nesY+BY8cgGk+reCL5xGwmsaiW2NXXoBjS2d+iG0ijd5jj//FDVMI1bDRLhY9EEiIh9PEo0VAErVZNLBKDkkpyCvLwrr0BZVEDq5aVT4BAccyDp6BwfFygsM+xtgjt7R6p8Imi0cZgPxVdL6C32kjo0+cTiSToGwW3vhR3zIBaSaGIZJCSKow2CxXlFt5/VRn5ecaxvsIS4tacuSj8dB8j5wsGRfay80+/IdwvIK9kQo3BZDxG1OVEpTdQdN0dmCoXT/sJN7n0TGZSFgoX8IUwh6VZAJyDkbJT3jELZAFwAaa+FAEwY65wOMnR1phsg6bRiHInGkpmSIzIrHnsMS/PPhdg2VKdLP48eYg4w+aWKJdfbuRrX82ZEJQvIPDdBECRdPHvPxil+Ygo2OxCpy3F70vh7I/h86WD2YSLzmhU87dfz2PV2ok1EEVs5BMPe9i5I0ScUYqKi0QTDULBlOwfLFzqt33MzuVbzPJYA6H9mNVr2b8zwM43/XR3RGXyicgc7ugaxWSwydZwEsCEwjWNG1gTycM9EuP6uxM4itVjnUHEfNEjOAOA4v8CAucCgKIkzFqthQNvvMGicIKOQIAlFZUctVhZt3I1u7t7WV9Wzu7OXtZXlLGntZ3Kl55j8MU/YdDpiOhNWIx6/MF0UWpFZM0E/RgtZkJmBylbLk1f/weOtKddmXOBwG2vtPHSy05MJjVVlacSIkSyx8Gt5Lv2obNYiBscuOMGdvbnSjjKVXnQEkPJr6C4sZ5wJMHAYIiiQiO331RDXu7p/cv0F76QYDDqduF67Y+EettJiVYxao0sCyMUYV1+MXmbrsNcXTevT7eZoFBe94bTnVLmddDs5AkWuJgBUDRN+MEPfiCbJjQ2NnLfffdx5ZVXTrvDr776Ktdcc82U51paWli2LN2fPDvefQtkAXABe3ApA+DZmG10NMGPf+zh0OGIzATOy02XshDKl9udTh6prdXy1a/Yp2QKv9sAeOhghPv+bZTySg0qrRONumxaE7S1Rlm5xsCX/tYxJatUFHfeuzvEK9uO4+wuJpFMSZVw9XojazeaWLT4tKLXNbqfl56slvAnQDGvQCvVQAHeb+8Yxj+qpWm9mUV1BgmB0wFgdNguW819+VvV9KROTOgPnAFAcREZFXAyAEoAGxcLuHvPTmpPDNC9Ywf5Ki2ucIhkfgGJphUkliwDgwEl3WwDJZ4GU6ECKsMutI8/hLr5IHqTSUKg2agn4AsgausoWj2pgmIcVhOjDZth+XpW15VzsPmUC/gMSuDx426efLINvS4NQEWFOemTSCYxOw+gnNiJNuLhQGwZ/SErJeYQOQU5MgnEkzCPQXRBoY2Obh9rmvK56fqpqp8AQXGvCs1blGY5W2VQnNq5UAdluZn+blmOJhH0yx7A4ppMFYvPaT/grFp4Np9206+5WAEw0zZVQODmzZv52c9+xoMPPkhzczOVlVP7cWcAsLW1FZvtdD3YgoIC1OIDLTsuCAtkAXAB25AFwPkbb2QkIWsB7tkbkckSikqRsWgWq8KK5Xo+8hHLtGVi3m0AfPxRLy++EKS+QUck3jcjAIpr8vmSfONbBRTPUO7GFdxDLLhOZviKtnCWUyVhxlvz4ccP8MYfcmWxaLNl4gdme88AB7frJNw1rTNTWqmfAoAjkSGG2ixc86F8rr+jgGO+Y1MAUILIODewAEAxpnMD17ePcOKxX+GIJBg26CjOK8Tp9ZAfiTHi9VCybgMnL7+cDUuWsqurZ6IK2N7LSquR5vvvR73zDZRgSLqCDWYzYZ0RW44Nr0pPasV6Vn3sLzlwLN3jdyYIlGBaXz7mDu7vC7J/j4eyMguuIe+YGTMgqMTCDDY3c6xPVKGOUV7loHJZJSoRwHlqDPS55U+BYBxbjolPfqyOXEdaBRTQFx3ql905AidaZCeRUY9oS1eH4ihlUbVVtmTLAJgoOTOfMRkGxdrzETs4n3Oay9wsGM7FShPnvJMA+OCON2eMAfz8ps3zigHcuHEja9as4Sc/+cnYBdXX16brMNoAACAASURBVHPbbbfxve99b4ohMgA4OjqK3X5h1XSd/669d1dkAXABe5sFwLM3Xn9/XLp7w6G0W3NpnZaKCs20tdguhBjA//OjUQ4ciFJenU64mEkBFK3werpj/P0386ldMn2pmJHwHsz6y2Y03uhInH/6n83oNQUUFE0tueMOD9C610LXiQjFFVo2brHhi7vGkkAEsLQcG8RoVfGlv1tBcYVhTgAoTmg6N/DuXdvRPfY7UvEEyeJCUmMZwGmVTwnFUPX2kFixkuiHbkFJpB+f4Apu75VZwXtffYOqnhP07dknlbeCgjyGcoqpv/oqWmJG+diaxWXsb+mZFgLFg+OTQ8T/33q7nRf/1Et+rhnHKWgbcHrk+gwE9vUHEEphJBKlqtyCPUdLUfEppXDcTgjbHTo4wBXr86iuMLO8qRz3ntcZ3f2aLMWiNltRqTXEQwEizm6S0SgRxYBisMhzz6+uwLpsFTmrLh/LNJ7vu+RcqIPzfc1zOT/rSp7ZmhcSAHZ3d09Q5/R6PeLv5BGNRjGZTDz55JPcfvvtY0/ffffd7N+/n23bts0IgNXV1YTDYRoaGvjHf/zHad3C5/Leyx5rfhbIAuD87DVhdhYAF2C8eSx9t9U/caoP3u/hzTdCVC92TYA/4REUCS79vXFcrvippBD42tdzue4Gi1T4Jo8zAeAbr/h58P6TNDSWTOk3LI7ljQ1AtJD9bwdw9kZpWGkkpzyAVVdAwJfAPRzHUaBl/UeCbNm4Ur78mRRAMWe6OEDxeOXzu+l5ZRtFjSvoC3opNdnp9XsoM+fQ6/NSZrHR1+ekIJGg79ZbWbduwwQVUBxDuILFEBC452Qva0oL2N/SLlKoUanSXzpra8vY19orf54vBD700H5ajrgpLDJQOg7sMiAYi6k5enQUh0PPyqZ8RsYrhZNAsLPLx00fqEIV8ZNoP0DiwFbySgvR2PPkLyiiU0fg+BEioy7ZSk5tNGFZ2iQ7fgy2dZAKB1CVLKHp059DbTDO406ffurFDoSZq5oNDMWcSyHO8EICwMl327e//W3uueeeKTdhX18fZWVlvPnmm1x++eVjz3/3u9/l4YcfRrh5Jw/x2GuvvcbatWuJRCI8+uij/PSnP0Uog1u2bFnweyJ7gHNjgSwALsCOWQBcgPHmuPRCUP/Eqb7+WogHf+amsnYYgz4d/ycyokVSSHdnTP5sMCiynZtIilm8VMeSOj2f/GwO5RWnVbwzwZ847h+e8fDkb7poXD59FwkBgCZtCZFIkn07/OQXafBHvRjUdux5WlZdZmX1Jivh3HbKTens3/kCoFgjS8IcO0jhA88ylBRxm5X0BjxTAFDMVRKg6ugkfsUVxK66ig2l5dO6guXcDAxWl7H3eC9ra8rY15YGv9kgUDw/XVygeLyyKJ///u1x2tpc5OXpKS897Xbq73PT2xtkYDDM2tVFFBenE23EEBnDmSEUwXg8SV9/kDtuW0RtuZ6ex/8vru4BFFGe5tSwBPsIO3vQWHNkS7aEz402txBL3YpTgBiWsXmBgiY09ekvzJniBVOJOKHeDgInW4iL3sQaLcbSKsw1y2QHkOnGewUIx1/bpaIaXkgAOFcFMAOA27dvZ9Om020F7733Xgl2R48endOn+S233CLfH7///e/nND876fxbIAuAC7BxFgAXYLw5LL1Q4E+cqteb5NvfbsbvK6S6RiubWBw5GOHE8ShWq0rCn8gUFsksTav0EvpEX+CaRTq+dHcueXnpOL65AOCfnvXy6yc6aVwxOwCODsc48HaAolIdEXwYNDkUFOvYcJWNNZtzcGnapgVAcR6ZcjAiBlCM8Ykg4v+ZOMC9u7eT99AfGM41U2IrkAAoxnQqoLP5KGUbN3J8HACKuZmEEJkVfMoVLFRAMdYtEALFMTIu4ZLcXP78QgfNzUNyfwSI51iNxGIiO1tDb4+HHJsWi1V7OlHk1H2YAUG3J0ZZeQ6fumspsfbDOJ/7pQQy5VS/34GOfhIdh0GlxuJIB7cLRVDEAFob1oz1/RVdPBS1hoq7vozaZJlQViYDhDHPCEOv/F727E0m4qi0etkNJRmLSbi0r71S9vFVVLO3XnwvAuFc4VDa8iLKUH4nAfDnb8wcA/i5K+YeA3g2LuDpPt4FMD722GOITODsuDAskAXABexDFgAXYLwzLL2Q4E+cqie8iz07Nfzm8TKZvGG1qdn1dkiWszEYkHUARTmY0jINq9caZMauUAWPHY3yF3fZ+ODN6b7IcwHAg3tD/Ojf21hUWzxWS3C8uYQC6B3I4+Auv2wlt3azFX2uB6O6QLp/xV+rXUPxCj/luRVSFdQsGqCpKq0GjgdA8fNsiSB7975F3i+eZ9huBL2OEqN9WhVQuIGdR5qJL19O7Kab5WvMpgJmXMEZABTz56ME7j/cJSvgrK5PF3rOQGDj4hI62r20HXPTdnxIQmBxiYnr37eYnTud8q9GnZDFu8UYyxgWbflCcQYGg9RW6mlclkOieTuW7j2Yqk7X0osM9OI/3ozW5iDgT5eyEXGDhlQIS10TOtHDTzyWSBDq66Dk5o9LZXAC0Ihs4nCA+J7nSbq6KVi6BLX+tKtYlBOKjbpIhsPkXnEDjtWb5/VGu1iTSuZ1kacmX2xu5YsRAIWpRRKIcOeKLODMEHF9t95667RJINPt5Uc+8hFGRkbYunXr2Wx1ds15sEAWABdg1IsRADP1+4SrUkBKdbWGwsKZCzMvwDxnvfRCgz9xIQIADfrL2LMzxHPP+Nn5VpDenjhWm0q25dIbFEpKNdQ36GVSS2aIhBBbjppvfjufkLJPPjxbAoh4Xrh2v/NPhxkdyKO6dmpQds/gAC27DbhHEiyuN7BirUVmAZs1RfR2hGk/FmJ4IIbOEqd2qUMW305ZAlx5VQ1X3OAg3tHFsb07yI/noDYZ6C/VsmzdtRwM9sgkEDHGMoG7jlL84PMkgyGGcgwzAqAouZLvHGLgmqtY86Hb2NXdMwaA4niTE0LEY/OFQI87wot/bqP7pB+LzoDbG6C00sz119RSXGqW7qXJCSLidTLFo+sWFfOHP7TT2jqKyaQhFo3ITi0C1DUaPZFwgqYVedxwXaUsTr3/8V+SOPwGqsLKsYSRcG8ngY5jE9yzfm8IQl5UZUtRbHljc0PdJyi87g5sK9ZPeS+M7tqGa9vz+BT7lG4ehSXp5JToyKBUGss/+jdorWefSXkpAeFkQ19ogHixAmCmDIyI4xNu4Pvvv58HHniAI0eOUFVVxTe/+U16e3t55JFH5BaIGoEiAUTUCxQKolD+/vVf/5Wnn36aD3/4w2f93ZBdeG4tkAXABdjzYgJA4Z58eWuQV18N0dsbl10rRAKDw6Fi3VoDN95omrVDxwLMNK+lFyr8iYsQACiGgOhvfWOQ1pYoeXkq9AaVhGhRykZAiBiitZso/hwKpaRKd8/3CjHkHTwj/GWM9fKbB3ju0QLZBUR0BhGgkhm7dg/QfkRLQYmGVRstWHM0EgCHO20cbw7JdnLinNzeEGsvK5AJIR39LrR9YdZp9lNmcuMNe7Aa7DKz15sMkV+7FNcNK1BqyyZkAovX3PfLX+J4eS8j5fmUWPLGFEDxXCYZpK+9nUKzle6P3sH6ZY0SAMWYrAJKGJzFFSyen04JdHYF6D0cZMQVJhiNotWpcJiN+P0xwtEIS5fbufOjK2TSTAYCxbFEuZjMECAYjSaJumMc2ueUpVySioZgNIndrmNRjYVbb64fUwe9h3cz+Pyv8WocKKq0Cz814kQ72oU2xyGc2/IxURYmFQ1jbVzLsDfdHFnWC3R1U3fXZ2VW8PiRjIbp+dVPifu9spPH+DHYOzr2X6EEWuMjFF57KzkrZ84an9cbbJoahGL9xVB2Zr7XOZf57zQgXqwAKGwp1L/vf//7shD08uXL+eEPfziW0PHpT3+ajo4OmeQhhpgnIFFAodFolCAoIPHGG2+cy7Zk57xDFsgC4AIMfbEAoIC/Rx/18dLLQSwWheKidA9fARfDw0mcA3GWLNbJHr6lpe+OGnghgp+4NYTyJ0YG/jK3y30/GOZEW5Sq6ollWtyjCTo7Yjj744jCz6J7h+h89vFP5bDlxk6W1m084x0nuoCIcWJ/Pc8/NcqgUPO0Chqtgt+f5MghLzk2g0z0sOem96tveJCjb+ulWzRTN3Bg0E9ljZ36VRa8ruMU795F0uWianMNSkmMXF2+XDvgGcTiDKHJtTP6sctZ3nTlmAIont/TdojSp17DebSVwrplqPS6025gn5uiUIyhwUGqP/IXWK65il29vWwoKZ+XCiheZyZ3cInOxi9+doBoJEF9XYGEPKcrXe+vONeKUAZ7ejys3JDHx+447eaerAZGh5wcee6P0NVKNBAirrOT0pqwVlVRe+VaOjyny/Y0La8gHvDR+9j/kTF5uvyitK3ae0mKGECNDos97dYXyRtaRz6WZSvHfgEQ8X3DTjfaq+5EMacVvRWr0gVzI4N99Pz6p2gdBWcsFeM8dETWG9Su+YBcu5Di07PdeJeySjirXbYfO+P7dT4xiBczAJ7RENkJF50FsgC4gC27WABw6ytBfvELL2WlGmzCZTlpiBZsLUejrF6l5+//3jFt6ZEFmGnWpRnwE5PezVZv/3975wHlVnXt/b+mSdP7eIqnedwN7jaYZhxDIJBCCcTEmPKAjyR8SV5IvuQl4QV4vJCEkpD3eI9mElrohJpAIGAwBhKPje1xL9N77yojaeZb+8hXc6VRudK90kiafdby8kj3nHPP/Z+rq5/2PnsfT4P0Bn9U98VnB/G3v46KxNBS6eywoWavRVj+UlNpbaBOJIW224GiUiNKywqw+V9ysHCJ6zZx8nOT+/dIUw1SE05FWkY8aP3/wb0mHNlvgsk0jsGxThzaBcxfmC8sf1LZf7ATLUeTkJOfAN1Jy1RP3yhyc9Kw4owMxO18A1ltLejWFSC/2ICCU23I0TsAsMvcj9ykHJiP1mOwKg+n/uhW7BloElHAVHb3NGKJOQWH/vAEctv6RYBFH+zITUxGb38fcgsKkXruOTi8cA7WFle4ACC192UFpONyVzC9liKDxd/HWlD9906MtFJgBKXa06EoxxF8IUFgUW4GerqMGB41YeNXZsNgiBdbyFGRIHCiuxV5hz/CWFcHErJz0WsiA54OMI8iS2cW+f3yvniJgLj9e5ucupaOnkDv9reRmJXniPqdmMDI0RqM9XSK/H8Yo46A/GUrBQRSEZG9zXXIXHkmCs535E3bv6vB2ed4XzvSDrwltmyLS/ScK1KqTNHEKXMWiLWE8i3ppOMMhKF6Minr158F0TlPJwNVwgqAH/kIAlmvPAhEmRJcKxoVYABUMWvRAIBk/fvlL/vQ3GzDnDlTkwpLl0+WJbIE/uTHOVi40PeXkgrJXJpGqtWPBukL/uj48WNjeOCeXuTlxYt1gKOj4/jHJwRpE8jOdriChRewx44FC5NQNq8PzfX5yC9IwHd/nI+cXFdL6/CQHdWfGfHZx6Nobu9Goi4HhuQ4nLoiGavPTEMVbflGQFNXg2fuzUZGNrmcJ3cI2b6tA9ZRgxMKTXYjLEN6ZOcmYOUSOwzbX0CCPhMmJIOAv3IdUJDuSG1CAJinz4V9xIiutmYs+NH3cCh7wgUAaUu4ccsY9vzjY1Q09KKpsQHFmXloysuEbdF8rFmyHDvbW7B2VqkAQCr+rIBUR4oKFn/XtQorIBUJAnu7Tfjf+3chUR+HqpP7/Lb3DE2BwHH7BGyjOlx8yRyMJ5pFHxIE2kdHUPP7+4H+LqBgNgoLJtfTdXYOOty1/Z3IK8hB0ZU3IKlg0i1bs7se4wd2YPzYbmSmJgoIJJev8cRh2EYGkZCWAUtWGeKyKUH2hADKDJ0RhtkVKPzyN0+6il0/MdbBftQ88GuR8kWX4oBZT0mp6X1T0wlkrVmPvHOmus7cgTBUMCiNnq2EwT355JBoHjPh9j/834B24Qj0rNL30uMMgIFKN+PqMwCqmPJoAMDjx8dw96/6UFyUgJQU3+kkaI/eK65Iw+WXOVxboSqRbPVTAn9Uh9znf3hkAJ9sN6KyKhFtLVYc2D+G/Hxpf2OAtr2jRNBL1wwjLW0C8XElOHbIgk3XZWPD+ZMa9/Xa8PTWPhyqMSOVUspk9iFFX4jR4XH09lgF6F16VQ7WnpWGxsEavPDALJEAurRyMkBk23sdmLAmO6HQaBuFsS8Jc5ekYkFyM5Kq/wrkzxFuaevYOCpOBwpP5raTAJCuq72mBpXXbEbGhnVTtoSj49XdTViVW46dnc1YnefYL3dnRzPWFpQ6AVDUk7mBBQzK8gLS612Nrc61gPRasgKKv2UQmGVJwavPHENCBu2/q0PxSesfQSAVuTWwq9WIiy6eh7M3TO4jTHWqzO3ofvN5GEor0NljFO0K8yf3J6XXHR0D0HU0AkvPwsrN33S59SfGx1Hz7g5MNB/FeHsdcrNSRJTvuNUidgJxLPvUCesgxYPoCisQf+rZ0KVmYekyR5Sye+l65yUM7d+F5LIqSNvQSXUkGLSbjLAO9KL4suuRPLvS78cxEoCQBjlT1xP6nSBaG2waxRU3X8gAqEQsrhNyBRgAVUgcDQC4d58F997Tj0WLEj1usya/fHIDn39eCq691vXLUYVELk0jHfxosP4sf/ILIqvdn54cxK6dJhw5NCYOkTVwzDIh/tHfS1cYkJrVhcQEh0uyqWEMRcWJ+H+/KBDzQda4R/+rB3t2mVA1Xw+rrhOGhGLnaciqRHBJkHHj9wpgKD2OY59V4aUnulFeRRHHDqj/dEcHRnr1yMpxWHn7h0aRoDNg1VlZyO49hqTdfwMK5sA0YhP7L1esm0B+qqsFkNq179+PiquuROb5k+sAyQVMFkAq/gCQ6khWQLIAijZeIoLpmBQQQn+7QyBZAdvrRnBk2wBKK9PR0Tcs+vMGgTU1HVi0PAfXbHbsfkKFEkdPvPsiska7YJjtANaOzsn9guUgSG7d/mEb4i6+HrqERCxbMhlA4uyv+gRgtwHkuo2Lx4I8Hcwt9SIPoC5Jj+TSKiTlF4q53b+n0eX+l8MguYjbX3+GHMbCFSwFD0kwSP2hrw3Fa9ai8Mub/eYCdDkRBXrsrHN/K2TrB+UnYivhFNld3mAA9K0PHw2vAgyAKvSOBgA8fHgMv/51H8rLE0Xgh69y4OAYLr00FVdeoa0FMBrAj3QJBP4kHWnNXvU/TPjl7T3CDUwa6/VxmF2WIHIC6pI6nfBHbbq7bIjTAbf/pkik4Tl22IwH7+tGQWEiUtPiMGrtcAFAakMQePyIBWecm4ZzNrUjxb4Uf3qkCwf3GFFSkQRbUh+G2rJw8PMRZObEw2KawIjJjPmLs1ExPwVJ7fXQ/+N1IKcU/f0TKJubgoy5FmcQiGQBnLCPo+PQQVTddD3S1q30aQGkcUlWQMkCKN7z4QYWMNjUIlLCUJGsgPS3uyuY3iNL4LZ/1OHjP7egrDATqelJaO91wJs7BM7KSkdzwxDmrcjAnIWOHzAr5p9cB/jLXwBmE5CVi8K8yR837iBIUbnjJiNm3/ADHGqYhERPIEj9y9cKUtCIr+IJBocO7BapYOzGUZFWhraUmxi3wzbYD7L+pc5ZgJ5Zp0GXMvl5lAJJAn1sTRcQ0jgZCidnK5wA+Idt3tcA/ssGXgMY6GcoFuszAKqY1WgAQAocuPPOPvQP2FEm25LM/bKpXlOTDT+4NVsEg6gtWkNfd7cNzU02EVBBgSxVcxNFkl+tSjDwJ52b3Kq/+EknLJYJ5OUnCLCj4A2TrV1Ukax/9HdHuxUGQxxu/3WhCLZ5+U/9+Pvbw1iwxCDgj4rcAiido6/HhgFTL/7trmUi8new34ZXn+nBkRoj+kcHkZqUiWMHjTCNjiM7LwG55VYsWOA4h85qgX7bs8CQHdbUHJSsmEBKVtwUALR29aJ3bBiL//3fkJCVoQoABex5cQPTMSkvoPj7ZFoYAX1ljjWA0npAgt+H/3s32mpHcOoSh9XUEwQOD4yhIDsNV9+4BGnpSdh72JGGhiCwbesDsPX3oj/OsQUcQSC5cG3Dg5iw2dA3YAKS0wCzEbkZesy+8Vaxe4dUpDyC9FprGBzvbkHxeDtGaw9h3GIRgSlJOfliV5H0RctcxiEPJKGxBAuDAsqmyULoDQjp/ZngOmYA1OqJzf1ooQADoAoVowEA6fLeemsEf3p2GHOrEgV8uBf6kj161Io5VYm47ec5AmCCLVqDX3u7De/9zYjdu8ximzVaZ0W7b9B2bOs3pOCMMw2qopbVgJ9coye29mPHRyYsXDQZQEMAKIc/qn/0oBnnfjENm65x7PP68APdOHzQgoo5SR6tf9I5LOZx1DZ144f/fopz7R+tQ2w4bsZH/zgO20ARBvtsqD1sFBbDtCIjigtmCdfx6JAdI7s+RlXXQRQtn42Eygkn/FH/ZAHMtqfA0tCKoXOXYOnma8VpncmgPbiA6bjSdYBUV3IDi799WAHpuLsruKl2EE8+VgMK9Fg0L28KBI4MjaGuoR9L1uRi8zcmd92QILCipQYD29+DoXIeLd5E19FjQG8n9BNWsfUa7ecbn5wMo8kGLF4D3cYrsWLxVIteoCBI1+LPMljzeQMGh6zoaR/AuMWMefNnoWpRCdIyJ3cG8fZZjBUgnElQyAAY7DcLtwuFAgyAKlSNFgAk1+TDjwyieqcFhUXxyM2Jc0LTyOi4sKxRNOu3vpUZdASw1uBH09LUaMWjDw+iod6KWUUJIukyWbQozUpHu12sn7v4K6m45NK0oCBQK/ijsR7cb8GDv3NEBWdmxXu0/lGOwMF+O275YR7mLXRE9T7+Pz3Yu9uEOfP0PgGQkkk3tnbjh7efgpIyVwtt4+ghFCY71r21NZnx1ttHcGKfHROj6SJlS3JqPDLKBnGGrRUJJw5gGCbklFSKfH7jY1Z0tzYizaZH+tqlaP/KcpxSsFgVAFJjb+sAJQCk/92tgPSeN1fwkZpevPL8YRiHbZg9Kx16QwI6eofFmsaC7FQsX1OA9LJ4xMXrsHKuw4pIRUBgTzt0f30eOTkZsPV0YayzFRYbbd+SLNbxpRgSYR8ZhH1kGJmnn4u+dV+HzpAi2ssTSUt9KgFBqit3EXuCwZ4eEz75rB11DYMwGW0YGqQAFR3SUhNQUZaKK7++GHr9ZKS3r0eVOwxS3Wi1EErX6cl1TMei2VLIAKjiC5ebaq4AA6AKSaMFAOkSKR/dyy+PoHqXGf39dmeaEtrHlpJAX355GhYsCCz9SyigT5oOSl9z72/6cPSIFfMXJLrshCHV6e21Y6BvHDd/JxOr13jPredpirWEP+qfYPTFZ4fw97+NIi8vDilZ3dAnOdagiYTb3Xb099px3kXpuPQbmU5g3fbuMJ5/sh8l8waE29iT+5f6OFbXicwc4Md3rBC7fEiF4I+KBID0d93IYaSMzEdPx5hIRdOb1IxV808Ru34MfrYPJ7Z9gJQOKyasVgxOmJFXPhcZ61Ygfd0K1Jjbpm4HF4AFkM4vrQOkvyU3sPj7ZDCI+FuBFZDqkSuYCq0H7Ok04t2/n0DL8RFk6g2Ij49DXPo4Zs9NxwXnzHVquueoo40EgmQR3ffs88C216AfHURCdh7ikhz3+uioGRizQD9hQ2J+IeL1emScdg7yLrrc644ikvZyEKT3vLmH6Zg7DBYW5OKNt+rQ2WVCbq4BaWmOIC27fRwDA2MYHh5DTqYOp63ORWKCY769RRR7ur+1tA5S/9PpMpZfX7SvJwwnAP7x/U+Qkjq5lEHS0Tg6gus38hpAT5+bmfYeA6CKGY8mAJQuk3L9HTgwhsm9gBOxwAtgeZJGDn10PFTJm/ftteD3v+tHWXmCR7e1NLZjx8awbKke3/tBlt8oZ2qjNfjJNaK1gG+9NowPtjVhZDAX8SfXKNJuINk58ThrQxou+EqGi4u9t8eG+/6jE6PWXpSVTkb/yvu1jk3g4JEuXLmlCud+yXVPWLn1T2pDADg7ZXJHjGPDx1CR6rDqUTnUdwSlA1mwmy04YWnHwgXrEJeUiL0D9VPgj+p7igKm9z25gMX7JwNB6G+lAEh1aS2gOF99q3MtoHgtyw9Ir3cdbRGpbNbMLUFiUjz2HHcA36qqScufOwRSLsD9P/0BdF0twuVr0Cc5MreMjyMuSQ9zchZQVI48PTBus6L42luQmONI7Oxtazn5HCm1Cor+Pm/Eh9s70d5uQn6+HkWFU/f5NZtt6Ow04vyNZVizepbPiGJ/jzCtrYN0vukGQrvZCGNTLeyjQ2g81gldeg502cXOaOlItRIyAPq7W/l4OBVgAFShdjQCYLCXG0prn6cxPf3kEN5/z4iFsp02PNUbHLBjaGgcP/9Frt9t7EIJf9LY+sy70d2pQ93hxSLgg9bgFRYlioTOFCDiqbzyxj68/bIO2Rn5yC9McHFnC9dvvQXF84dw8/eWIz3T1SUYDAAeHjqOuWkLxVAODNZiQfp88Xe4AVBAn4eIYHcIlFsBJf3ku4XQe/4g0HjsELqf+wMS8mahp6nVkbA5xYC45BQk5uaJYIvO7kHHBtntjajadA0yVq1zma5AQZAae7IKNjUN48UXjyE7W4+hwVGXc8wqcGwbR6Wzy4isDD22bF6AxMTJefeVXkbJ51tr62A4gXDcZsPg3k8xdHCXyJEoysSESNtjKCxF9tpzkVI2N2IjjxkAldyhXCdcCjAAqlA61gEw3NAnn4oHf9+PffvGRLSvr0KRty1NVvzkZzmYO8+zCzsc4CcHwFT96QHdVe2je7Fv+zy8//YQ+nttIo1MfDxgNo8jMTEOhfMGcNE3dZhXunJKv9EGgHQBlBSairsbWAChzApIr+VRweL1ySTR9HcgEDh/tB09rz4HQ8VcB1ydTCRNfxfmuua97KzZD6w+F7ql65y7iciFVwKCVN+bVfCTT9rw4YctqKx0O2/HoMv8ZmeloavLhE1XR5ewAQAAIABJREFUzkd5mffUTDMFCClFTs/2twUAErAnZuVAF+/4UWU3mzDW24n45FQUbLwEqXMWTfmsRIL7mAEwoEcjVw6xAgyAKgSORQCcTuiTT8Xjjw1ix8cmsY2ar0Jb2PV02/Gz23JQVu4KixL4UXtDgFAWzG1B1r9A4U/AiGkvsgyr0dttxf7PTag/bobVNoHcvAScsiIFyaXHMSs9OPij/uUuYLn1j46F0wIooM/LOkA6Js8LSK89uYLlEEgASGVVpcz168EdTHX2/PXviHvvz5i1eIlLUmUJBOUQaK4/jpwLL0FDuiP5tbSlnPs9oRQE3WGwp2MC1dUdKPMBdZ0dji3qOjst2LB+Fr50wQJFt6TWMEgnVRNMIg1aC5fxyPH96HjnRZEzMSF1KhCTXpbOFiSkZaHkipuQIEvl4028cEMhA6Ci25grhUkBBkAVQscKAIZrXV8gUn+ywyQigOfN953vr77OitmlCfi3n7mmrwmn1Y+ui+CPSqAAKMGfL21ajfuRl7xiShW11r9wAKCAvpP5AN0BULx2Cwah99ytgKtmF2GsuQljjfWobenA3NJi6CurkFhUgj21bYogkPIAHrzvNyLqt7CizEVLOQTajSOwDfRj1ub/I7aOE/B2qNknCNLBQGDw2WdrsG9vHwoLk1FY4H3XHavVjo4OE1YtT8esWZNpYfyllpEuzh0G6f1AAkmofijcxeK+CzAPIcFd+5vPwNhwFMkljnnxVCi/o6mtAbPO/zoylqwK5JHjrBvK6ONwAuAT73kPArnufA4CCermiLFGDIAqJjSaATBSLH3e5Keo5bvv6kVv7zgq5yR4DPCgdDCN9TZc+y8Z+MJGR9qOcIOfNH611j9vOhD8UQkFAMqtf3SOUKwBFJCnEACprrsV8PN/fo7yA5/DUl+LcbMZAyYLMD6B3Pxc6KvmI+vCi1HTZ1YEgb1v/Rkt7/1NBHsU5mdPkZzWAE60N6FoxQrM2nSDi6VQgkBq5M0iqBQEGxuG8NKLx2AfH0NS0uTaPncY7OoyIj09CVu2LHLW85daxtfjTK11cDqB0DrYh+bnHxL5GhNSfW9VaWprRNqcxSi8+CoVT3fXplpBIQOgZlPCHWmgAAOgChGjDQAjHfrcp4KSPz/xhyHQLiWlpYnQGxwJqimtSl/vODo7bTh9XTJuuCkDFjgscFTC4e6Vj1UN/FE/5P71BYDe4I/auKd/ofd8RQD7CgChtksyHGvkpCTQ9LeaKGBqHygAUhuyAlrb29D33J/QXVuH/DlViE917OTR3jcIGEeRYxpBUnklcjddjZpekzgmdwfTawoOkaKDyQrY8+Iz6Dx8BMgpAAzJKMx1BF2M0xqyjlYM6JKBDV8D8oucW8nJ50YLEKSUQS+9cBQN9UOYXZYugn46O93W/2Wmor3diPPOK8XatYVe749ggTAU1kEapBbuYurH3UI4r0yPlhcfEev+4il/o49i6WqDvqAEJZff4LOe2oPBQCEDoFrVub2WCsxIAGxoaMBdd92FDz74AB0dHSguLsbVV1+Nn//850g6mR9MiciRDoCR6NpVoqu8zt49Frz+6ggaG62wWSlPLqU2BrKy4rH2NAM2XnwUKQ4uCDv40TmDdf1S21C7f+kc7uv/6D0lEcBUb2nWHKGrlgBI/bmvA6T3pGhg+pusgKtnF6PvqT/CdPAA+rLzQUkSizMnLT/t/UMoTKPdS2qRfuZ6ZH/lUhEUQsUXBFp7e9D/tzeERbGvm6JIdchKNUCXlAT97Apkn38x9CVlLlvJebpnlYIgtfXkHu7oGMWbr9eBkkHn5hmQmurIA0g/bupqezFqtKG8PA2nrcvH6uWuLmtvn6FgYZD6i2TroBjfh3sxtv056BL10CWnoaBoMlraXQ8TJTafuwSFF20K9HGjur4/KGQAVC0xd6ChAjMSAN955x288MILuOqqqzB37lwcOHAAN910E7Zs2YL77rtPsbyRCICxAH3uE0D59Q4dHENTk9W5F3D5/EPIL3DAYLgtftL41MKfANkgrH/UbjrW/wl4627CqtxyIYGSPICijcwF7A6A4rVsHaAEgMtgR8/WRxCXmYX4tDQQ8MkBkOrRe/njju3cCm7+LhKyc3xCoIDDqhIRXDHW2gRzfS3q69uAhEQsWrsS+rI50FH49ckibSVHL2lPYa1BkFy8n+xoRWPDMEy0DR0ZuCeAzEw9Fi/Jwbp1RTh63LGftFR8JZuW19MSBqnfQNcOUhst1w+KgJi3nsXIiQNInj0HXa39LrpIQDhht8Hc1oRZF1yB9EVT180qfrhrWFEOhWaLCbc/cjMGBweRkeHblR3sEKTvpSff8b4G8NoLeQ1gsPrGUrsZCYCeJvDee+/FQw89hLq6OsXzGykAGIvQ520Swh3Z6+tmCNb1S32qtf5RH3L3L732lwDa3f1LbYLNAUhtQwmA8Z9Xo+CT7UiqmuvY+7d/SEyFuxUQE+PI6e9B7lVbkHLqclHHlyWQjssTRtNr96TR7nMugaA3CKT6gVgEqb5kFSSwKc7NRXvbiNhNxmBIQHl5OtLSXaPfJ2xW1Lz/GSaGesR+xrqUdJy64UzES+ZvP08tLYFQCxik4QbqLh45cQidf3kWCelZSEh3tQASEJKWE/1t0KVmY9ktP0T8ye38FD/Qw1DRaBzFFTedzwAYBq35FP4VYAA8qdFtt90Gsgzu2rXLq2oWiwX0TyoEgKWlpWhvexQZGf43b/c/HcpqzCTgkxSJJPCjMamFP+rDn/WP6gQb/EFt3XcA8bb+j+oGEwBC7VbnnbQGdjRjbUGpmC75TiD0OlALoBjPSy8jf+dn0Fc51iRS8WYF1LU0ouqa65G6co2zrnuOQOmAp4TRzmNuW8i5fxpDCYLSuTztPTx6/CAGPv0AlvYWUJQrGQoHh0xAejZ0VUuhW7QGy5d6j4x1vw4tYZD61gIIlcAg7drS98m76N+1Xezekkhb+iUmCfAbN43C0tuJxPQsFHzxctR1uiZMP2Wl4z6d7sIAON0zwOeXK8AACKC2thYrV67E/fffjxtvvNHrHXLHHXfgzjvvnHI8HAA4E6GPhI408KMxqXH9Uns11j9qr9T9S3WlLeCU5v+jNoEGgFCbnSoBkPqQrwPc8/qbKPh4m9MCKAEg/S+3Ak7YbOg8cgTzbvo2khdPbn8nruNE65T1gPS+FhBI/WhpEaT+PK0VHDm0Fz1/exXjYxYk5RciTu/Y85pcndb+XoyPDmOwaDHiVn4BujgH9Ch1E1NdNTAo2u9pdHkeBgODop9dDS79eANCSgY9tL8aQzU7YenpoL38BABSYIhh9hxkrznHY5oY96CS6QJCBkAGsEhSIKYA0BugyQWvrq7G6tWTUZdtbW1Yv369+Ld161afcxNOC+BMBT536KPX07XGz9PNoAX8Ub++rH903FfuPzquxv1L7ZUkgKZ6SgJA1AIgtXdfB7h7734kPfsU8rOzkZA9mbLF3Qpo7epEj8UO66ZrsXrhpLVQAkD63z0oRC0EUnsl1kCqF6hrWA6CE8ZhTLzzDLINOugLPa9BtI0Mwz7Qi4KvbUbqwlNddh8JFAbVAqEWkcWeYJDecwdCAmJTSx1oj2cKEErKLYB+1mxF+4EHmoNQyy/scALg03/1vgZwy0W8BlDLeY3WvmIKAHt6ekD/fJWKigoYDI5f0QR/GzZswGmnnYYnnngCcXFxAc2j1msAZzL0uYNfJEGf/KZQ4/qlfpRa/6hupLh/ycLS22bG+7tqUZ6Uh4SkOPRkDGPjsnniC1du/RMw2N6CtbMc7mABd36CQDwBoICsx7Yi//BBJFVUiChdKvK1gOMmE8Zam5F5wUU4XrFYHJdvFUevva0HpGNKLIFUb+XcyZ1G5PeCkiARqX4wIDi0+1PUPvs0MKtMQA6VwvypgQPmpjqkzl+CgsuumQJA3rajU/KgizbroJJr8lQnnEDIABjsLHG7UCgQUwAYiECtra0C/latWoVnnnkG8bLoP6X9qAXAmQ58ks6R6Ob1dA+ohb9AANAT/FH7YN2/1NZb+hc65i3/35yJEnzyRguqd7cj2aqH7mSk6rDOguWnFuGML89Gra7Huf6P+tIKAHcdOorKHR/CfOQw4rKykJCbJ6J027v7kG+1wD46jJRlK5F96RWIMxiwu651CgCqgUABiX7WBQpQPdwibhdfLmH5/aRkZxGq3/H84zDVH4dhtmP9WkenIxDGHQRtQ4OYGDOj5LrvISFzaoJrqY0cBum96XQV0/lD7S5W+hx3rxdKIGQADHZWuF0oFJiRACi5fcvKyvDUU0+5wF9hofekq+4TECgAugMf9RefdHoo5jXi+4wW6JOEVOv6pX6UWP+oXiBbv1H9QKJ/qb4v96/4Yj6Z/+/jE7VoftWO5mPDsGVZUVmQKyxMZBGs7+pHfH8i8kuSUXRxCjaeUuW85zQDwMZWwGjE/IYTMO3bA3tvL2VJQb/JgonsHFSuPxdpp50h4I8KASAVdysgvResJZDaKoFAqhcsCFJbT7uLtD3xIKw9nUiaVTzl8yyHwfy0BNgH+1F87XeRlFeg6LOvBgbpBDPFOig+LwFuW+drAhgAFd2eXClMCsxIACR37/XXX+9RYvpyU1qUACBb+VzVjDbwo9FrBX/UV7Br/6itEusf1fMX/Ut1/KV/oTp/eHwvuj6zo3ReGjrGhlGcnCUms3V0EMUpWSJpccvxYeirdPj291Y73Y9aASCdS9oazj4yAmtzE8bHxhBn0OPgRBJWz5uETukuCwcE2gb7YWmqd4xFr4e+tBIJmQ5tAnELS2P25h7ufOkJGI8fdu5J7O251FHXAsqSrvvydVixapHSx5ezXqzAoABThcEkAYska6AmoIQBUI3y3FZrBWYkAGoloicAZOCbqm40Qp90FVrAH/Ult/7Rj4y2ZiuOHzaD9jNOStKhokqPynl6dFgOeF37R/0oCf6gevLoX3rtyf0rgGWg3qP79+PjtTiw1QhdnA5ZeXq0GgenACC1Nw5Z0dA5gJt/uBIFpanC/UtFizWAcgB0v6t217didZnntXneXMHUh7fIYDrma00gHbcPD2H/iy9DV38UWbDC4Q8HEjIykbJ4GTLP+gLi09JdQFCpW5gauYPg8N5qdL/5PAyllS4Jqt21MDfWIu3UVcj76ibUHHDoT8VTShl/zz61MEj9zyTrIF1vIEAYTgB85k3vQSBXf4WDQPx9FmbCcQZAFbMsAWBd/U1Iz5hM3DpT3bpyKeXQR+9HalCHv+nXat0fnYesf329Nrz5Yj8O15gwMmwXgEVAqDfEIa98ABsv02HZopVThuXN+kcVle79K76sBms9Wv8EHPU1ON2/r79/GEdfNGH23DS0m4ec8Ef1JAsg/d0yPIDeOjMuu3oRlp8zy+P6P6q3tmgyilW+FZx0oe5RwNL7kgXQ0zx5g0BfVkBxnV7Sw9AxbxBI6+x6X3kW5hNHMRBnANIyUZiXBUpLYhvoh72/F8nzFiHvsm9OgUDqNxgQnDAbkf+P12Ht74G+pNxjhKt1oA/jo6Mo+Po1SJm70CmTPKVMsDBI7dQCYaTAoADTMFgH/QEhA6C/Jy4fD6cCDIAq1JYAsKE1vImgVQw55E2j2drnLo4W8Ed9Sta/gX4bnnyoG8cOmVFUkoiMzHjnl/roiB21DT0oKc7H1d+ehdJKvctwwu3+/fM7h1D7mhml89JdrH/uANg6MojxNh3O+kopVp9X5DcAhNoHCoDUZk3pVGufPysgtQt0PaA3COx942UM/3MHDOVzoEtMREePIyCjMMcRlTtuHcNYUz0yzjwXORde4jJ3ga4NlDfe995HwI63gZFB5M+pQFxqmmPPYIsF1t4uUB7ErLPPR9bZ53lNgRIrMCggLsx5B9U+MN2tg2aLEbc/eENYdgJhC6Da2Yv99gyAKuaYAdAhXixBn3Q7aOn6pT7J+vfac314761BVC0wIDHR4T6UypC1E7T8tKM2C/NPScFNPyxEXJyjDsGfgI3kZS5tPAV/UAW17l/K/dd2wIgjz5tRXJnicf2fNBCyAE60xWHjNypw6pkFQQMg9ReoFZAAkEqwrmBq6ylHIL0vtwRa+3rRufW/BfglZOU458AdAq19PaBJLLqRonEdawLlJVgQNDfV4+jrrwPtjcCYGZnpKcIlTMEhGavOQNrSVdAFkMLKU8LpQB+Dai2DdL6ZaB3c9fEBBsBAbzauHzIFGABVSDuTATAWoU+6FbSCP+pPsv4NDtjwu//oEIET+bMSp9x1BIApiUUwjtjR02XF//lhEeYscGwvGG73LwHggsRSPHfvYbQODiG9INHj+j8a24nWXmTrUnDF9xciuyA5rABI5w/WCkhtfUUGyyFwwWArel99HvqKKo+gJYHgrKw0WBprkX/51UhdOtWNT30GEyRC7WiZwFhHK45U7xe7XyAlDcvOWYe4xKn3UiCPNC1gkM6nFgjVwqAAyhBZB6lvJVvVKdHdaBzBFddvDIsF8E+veV8DuPkSXgOoZL5ivQ4DoIoZnmkAGMvQJ78NtHL9ygGw5nMjHnugC1Xz9YiPd7X+UT0JAOnv44dM+OqmXGy4yGFFCof7l84jpX+Rdv/47C9teOvlE1g4Lx/6ZMc2Y/L1f039/ehrtGD9F8px3lWVigJAqA9PLmDxflOLy3Zw0pz4WwdI9YKxAiqFQF1NNXL3fAxDpetOI/J7RoLArKEu5F58OdLXnOHzyRKsNVDeaTDJpX0NimHQszparh1kAFTxhctNNVeAAVCFpDMBAGcK9Em3QSjgj/re/Y9RPPE/XZi/2GHVkxc5/EkA+KXLcvDFS7I9wh/VCaX7l/pfnl0Ji8mOxx/eg9EjFPOQCGOKBXEJOhTqMzHYa0Fj2wCWLy/EhVfPQWpm0hTrn4A6t11AvAGgN/ij+r4AUGjrIyJYHPeSIFqaA3+WwL1v/AVx77+FwlNP9bnVWEf3ANDWhLnX3Ii0ZasUPVkiEQRp4JGybpDGotY6qJVlUIxFZSAJA6CijwVXCpMCDIAqhI5FAIyV6N1gplVL1y+dX5765dA+Ix75XRfKKpOQlOS65aAcAMnVd+KQGZdtycPZX8ycFvcvwZ9UPm1ugK5Gj8PVvahr7kdWUgp0E0B6rh7xlRP4+teWIDXD4Yb0lP+P3nePABbvFbvubRtqAKRzegoIkUOgt/WA1p4uHL7/HiBJj6Iyz3vyUj+2/j709A5i/JJrsXLlEsW3YLBuYU8n0NoqGGswKCBOI1dxMEDIAKj4Y8EVw6AAA6AKkWMFAGcy9EnTH0r4o3OYTeP47V3tGB6wo7h0MmUQwR8VWv9HZbDfJtYB3vLTEliyT4j3Ag3+oDaHh4675P6j97wlf6Zj7u5feq+6uwmrch3bkJlHbXi3uhZzkwuQmBSHwoo0HDR2BLQFnOizuWUK/In3vbh/6ZgSC6AAPC95AemYWitg76svoHXbNqC4DEX5U7dbo2hcyseXvvYs5H7164p3D5E/frSwBkr9hQIEtYRB6iuW1g0qhcFwAuBzf96BlNS0Kd9wxtERXHXZWSFdh6jia5WbhlEBBkAVYkczADL0TU681vBHPXva9u39vw7i1Wf7MLs8CalpjjV1cuufdWwc9cctWHt2Oq66KR9NxsMe4Y/aBZv7j9p6S/5Ma/+oSBZAOQDu7GwWx1bnOYBwZ0fzFPij930lgA4WAJVCoD8AFOOv8Jw8mo75cgXb+nvR++Kf0HnwEJCdi8LSEue2ePbBAZGSxVA5D3lf3+yMAFa6hZwnCKT3Askd6OsxNhNgUADY3iYXGZaeUhrQ011Ly6A3IGQADGhKuHKIFWAAVCFwtAEgQ5/nydZy3Z83+KP3xyzjeOHJPuz8eBip6fEw5PQjMQnQxxWit8uK/l4bFpySgs03FyAzO0GT4A86r9Lkz1Lwh6SSOwBK8OcNAOXwJ2BP4fo/UdeHBVALAKQ+/CWI9g+BfRj84G9o3bUbMI4iOz1FpH2JS0tHyoLFyNxwwZT0L8FAII1DS2ugNJ9yEKT3PO0/HOzjUKs1g3R+tZZBLWBQ9BECVzHlAbzjt9eG1PomfS+xBTDYu3nmtGMAVDHXkQ6ADHz+J1dr+PMFgBIE7vhgGDt3jKCuqQeJOkekb05eIlacnirW/WVkeoY/qhdM8Ae1U+P+FcDX2ey0/ikBQII/KvL1fwL0gnABKwVAqufLCihBoC8roD8IpOPW7k4c/KQasI5hfkUJ9OWVSMwr8HqzBQuBoQJBAVmHHBZdKlqCoNSnVhHFYqz7J8dKr5ct8b4O09MkqLUMUp9awaCwAG7ZwADo/9HMNcKgAAOgCpEjEQAZ+pRPaLhcv55GZDGP45/7D8AwPh+JSTqUVhqQnulwC1MJVe4/6ntJhiOdiXzrt0Ddv9R+bYHDxaZk/1/pukIFgNS/v2hgUafuZPJoH65goY2P7eKka/G3d7B83rWAQOpPK7ewfGzhhEEBnIsCAziXsaqEQQFz0+gqDicAPv/Sx0hJ8bAG0DiCTVecHVIIVf4U5prTqQADoAr1IwEAGfiCm8BQwB+NxNPaP08jbDXuR17yCo+DV7rzBzU+NnzMufMHvZYHf9DraHD/0jjVuoCVAqAEgf6sgJEGgTSeULiFvYGgALWFwYOat0/lTHcVMwAG97zmVqFRgAFQha7TAYDuwEfDN+hPV3EVM6/pdMMfKe4PAN0jf6lNMO5fyfUrAGKg3qP1T0BRT6PH4A86Fqj7VwBdAOv/pgMA6Zz+INBffkDpkxOIJZDakDVw5VzvwSj+PpGhBkE6fyjXC0rXNxNhkAHQ393Nx8OpAAOgCrXDBYBs5VMxSW5NQwV/dJpArH9U35cF0F/qF2ofqPWP2mjt/hWA2N7iN/pXQF6Q6/+orb9UMNI0K3EDC+ANwBVM9b3lCFQDgdQ2WBDUMnegv09XqF3EdH4tYVAArMau4kAjimkMntYNMgD6u9v4eDgVYABUoXaoAJCBT8Wk+GkaiqAPCf7o/yzDar+D92f9ow7UAiC5fql4Cv6g993X/8lTvwjgOZn/T0vrH/XrngBagKGfCOBQAKAEgf6sgEKrE451g5EGgTSmcFgD5Tc0w6BDjWCBkKKA7/zN1SFdfyd9L/EaQL+P4hlfgQFQxS2gFQCyW1fFJATQNJqtf3SZ/nL/UZ25aQuFIvK1fwIUotj9G0oApL6VQqA/AKS+gnEHU7tgLYFyCKS/QxEk4u0jFg4YpHNraR3U2jIYKAySBfDKzevDAoAvvLDdaxDIN75xTkjHEMBjmatOowIMgCrEDxYAGfhUiB5k01DDHw0rUqx/7gBI8EclXO5fOpfS9C9U158FUKn7l/pS6gKWbiN/O4TIbzclkcHTBYFyEAwnBNJ5w7FeUJqHaIdBBsAgH+DcLCQKMACqkDUQAGS3rgqhVTYNJfzR0JSu/aO6/ty/wQR/UL9abf1GfWnt/hWQ52P9Hx1fU+I94jRQAKT+/OUDlAOgqO8nLQzVUeoKnk4InE4QjGYYFGOXrRsMNNegdD/JU8x4chMzAKp8mHNzTRVgAFQhpy8AZOBTIayGTSMN/ujSAg3+oDb+3L+S65fqzlT3rxPq6lsVAyC1CdQKKCC50n8U73S4gyUNwr020NNHNlotg+4wSK+DAUJP+QYZADV8uHNXqhVgAFQhoRwAJ5IOuPTEqVlUCKth01AFfUhDDLf1j84baPSv5PoVVqy+BizNmiOG72/rN6qjdu9f6sOb9U8c0zAAJFgAjFUIpOuKBBAUQCXbeYRehyLHoDT/WrqJtYZBs9mI//jlN0O6/k76XnrxTx95XQMY6nWIGj7CuasQKsAAqEJc6YNWU3cz8vPWq+iJm4ZCgXDAH41b6do/qhsK6x/1qzT4g+p6AkDa95dKON2/kQaAAngVuIIFSCvYKUS6p8kSuKrKv8XQWf+oI+pYTWCI/PMUzpQxSj7H4YRBGk8kbUtHFsBQB2AwACq5C7kOKcAAqOI+kD5ox1q2Ij0jRUVP3FRrBdxdv4MDduzfY8Ln1UYMDozDYNBh6QoDlq1KQWFxYlCn19L6RwNQm/qF+nDf+YPeCzT4g9rI07/s7HDsxSpt/SaOu+X+EzAXRPJnaudr/R8dD2QNINUPNBBEmvxAXMHRBoE03kixBso/bNMJgzSOcG9LxwAY1KOWG4VIAQZAFcIyAKoQL4RN3eHv8AEzXnymH+0tViQZdEhOjoN1bAIjI+PIzonHl76WgfUb06DT6RSPiuCPSqisf9S3v50/qI7S4A8BLAG4fyXXr4C9juYp8CeAcJZjL2Bv8Cfe9xL8IY4pcP+GGwDpfIFYAam+kvWAVG+6LYFyCKS/wx0t7O/DFc0wSNemJMUMA6C/u4CPh1MBBkAVajMAqhAvRE3d4a++1oKtD/ZicNCOijlJiI+fhLyJiQl0tttgMo5j07U5OOOcVMWj0sr6RyekvX89Wf/omL/gD6qj1P0ruX6pTTi2ftMCAAO1/olrCzAIRD7pwVgBlUJgoEEhAho1dgdL1xqJ1kD5PMQqDIYTAF96epvXNYBXbNkQ0nWIih+kXHFaFWAAVCE/A6AK8ULUVL7ujwDvjw/1Yeeno5i/WO/VwtfcMIasnHj8v3+fheSUOL8jC8T6R535S/1Cddj961n2YABQDQQq3SJOPtpQpocJBwTSOSLNGhirMEhBIP95x6aQwpf0vcQA6PdRPuMrMACquAUYAFWIF4Km7kEfbS1W/PbuTqSmxSMrO97rGckd3FBrwQ235GHVaf7XcgZq/aMTBxL8QfW1dP+S65eKVsEf1Fekun+lSQ6nFZDOGWhQiLAaTmNgiPzDEOnWwOmEQTq3lkEkO6uPMgCG4NnPXQanAANgcLqJVgyAKsTTuKmnfH97dhnxyO97MH+Rd+ufNIxjh8z4yuWZuOiSTJ8jiwbrH13AdG/9RmOYjvV/WgEg9aN0LaB0zmiGQHHPHG7H31GzAAAWxUlEQVQRlxLJ1sBIgkEaS6BBJOQC3nTF2WwB1Pj5z90FpwADYHC6MQCq0E3rpt6SPVPE76P/1YsFi/V+T0kA+OXLMnHxpf4BUEngB52QXL9U1Fr/qI/pyv1H5/YV/UuRv6JOketOHv7gj9ooif4V9UqVp1DRAgCpj0DXAlKbQFzBVD+S1gRKukUbBErjDveaQTpvMPkGGQD9Poq5QhgVYABUITZbAFWIp1FTXzt9UADI73/djdz8eKSle3cB2+0TOHHEgmtuysEZ69O8jkxL6x+dJFzBH3Qurdy/ctcv9esp9Yt4fxqif+UTp8YF7ITIutagrIDUPpDIYFE/QtzB0Q6CNP5IhsGwAuAf3/ceBHL9xpBaITV6vHM3IVaAAVCFwAyAKsTTqKmvZM/j4xP4n/u7cfSQBVXzvVsBO9utIjr4x7+YhUwfawUDWftHl+cv+EPJvr/UT6DWP2qjNvcf9eEp/YsSACT4o7K22PP+vqFK/xIKAKQ+g3EFMwRq9AHXoBs5EIZyBxJpqL4sgwyAGkwod6GZAgyAKqRkAFQhngZNlez0sW+3CU880ovEJB2KSqYmfB4asKO9zYavXp7hc/1fMNY/ukS17l+CPyoVqYudioUq95+AnbxycR6luf8E6EWY+5fGpIUFUPQThBWQ2gWyHpDqB5ojULQJUYoY+Ucz0nYRUfvYmG4YnF+eFb41gGwBVHu7xHx7BkAVU8wAqEI8lU19uX7lXVMqmB3bRvHGywMYGhpHTm48DJQI2jqBvh6bsPyd/YU0XPqNLCQmek8ErbX1j8YYbOoXaqs09x/VnWnuX60BUICxwi3i5PderEAgXVO0rg309ZgJNwzSWP5ZfRR33/aNkLpfnWlgGABVfsvEfvMZD4AWiwWnnXYa9u3bhz179mD58uWKZ50BULFUmlZUCn/yk9adsODzfxqxd7cJY5YJxMcD8xYZsOb0FCxeanBJEO0+2Omy/tE4psP9q3brN2EVnEb3r5YAqNYKSO1DuR4wXJZAOQTS39ESKaz0wRMuGDSOjuCqy84KDwA+9h5SUqYmtzcaR3HFTeeHdAxKded606vAjAfA73//+zh+/DjefvttBsDpvRcVnT0Y+JN3TLt+mEzjwtqXlh6naPs3La1/NJZAgj+ovuT+JdcvFbn1j14vSJ8v3penfqHXkbj1G40rlNG/0lxr5QKWAJD+D9YKGEsQKAfBWINA6d4JZRAJA6CixzxXCpMCMxoACfpuvfVWvPLKK1iyZAkDYJhuOjWnUbLuT03/ntoGAoDTlfrFHQDl8CcgpqcRy7MrxeVVdzdhVa5jrR+VnZ3NzrV/4rWHvX+VBH+Ivqc5+jcUAChBYDAAKED8hCNVTqxYAuUQSH/HKgjStWkNgwyAWj+duT81CsxYAOzs7MSqVavw2muvIS8vD5WVlX4BkNzF9E8q5AIuLS3FsZatSM/wv4OEmonitkCkwx/Nka/IXzruyfpH7we68we1OTBY62L9o/cCjf4l+KMiD/6g11rn/hNw2NTi1/pH9YLd/k3+GdHSAuiEyiADQiQIVAqAVD+YHIGiXRgCQ+Q6x+LaQG/PWi1gkAGQv8kiSYEZCYAUGHDRRRfhzDPPxG233YaGhgZFAHjHHXfgzjvvnDJ/DIChv6XVun6DHWEg1j9/AEjwR8VT8Ae9PzvlFOcwPa39o4NK3L/RvvUbXWcwyZ+doFbvsLitLgs8gbSv+ySYfYLl/QUTFELtA8kRyBAY7Cc9sHbBwmBYAfCRd5CS7GENoGkUV9x8Ia8BDGzKY7J2TAGgN0CTz1x1dTU+/fRTvPDCC9i+fTvi4+MVAyBbAKfnMxBN8EcKqU39Qn0EEvxB9ad767dIyP0nB0Ct4c/Zt0oroAC6SuVgGi2WQHEPRtlWclo9zQKBQQZArVTnfrRQIKYAsKenB/TPV6moqMCmTZvw5ptvugQA2O12AYObN2/Gk08+qUhbjgJWJJOqStMFfzRoLa1/1F8o3b+S65fOE0jwh7CUyXL/0Wut3b/k+qXiL/iD6kSq+1cOgEKzINLCiLkJcD0gtQkmR6BoF2Z38EyGQOn+8AeDDICqvg64scYKxBQAKtWmqakJBG9SaWtrwwUXXICXX35ZpISZPdvzDgbu/TMAKlU8+HrTse5Pgj/6X8t9f6k/zv3n/V4g+BOgGMTev/JeQ7H+z6V/FVZAhsDgnwXR1tITDDIARtssxvZ4ZyQAuk+p0jWADIDh/TBMF/xJAKgU/qi+VsEf1Fcg7l9y/VIJNPiD2sijf2Mh9590d4YDAOlcwVoBJQgMhyuYzkWWwJVzlbudtfqUz1SXsCf9JBg0m4341U+uDOn6O2ciaF4DqNWtHLP9MAACitcAMgCG73Mw3a7fQKx//gAw0OAP6i9St35z3/aNxqpF6hfqRwv3L/UTagAU51BpBWQIDN+zJJLORBbAzZecGR4A/J+3vAeB3PLlkI4hkjTnsXhXgAFQxd3BLmAV4vloOp3wF6z1j9rNxOAPrQBQS/gT1jmNI4A93a5qITDY9YA0lkiPDJbrxZbASTUYAEPzncG9BqcAA2BwuolWDIAqxPPSNBLgT0vrH/UVyuAP6j9Q92+4cv+FO/gjXNY/6dZVmxZGsgIKoIvRyGAGQdcHHQOg9t8Z3GPwCjAABq8dA6AK7bw1nc51f6Gy/lG/WgV/UF+etn7TOvdfuHf+oOtSG/wRbgAU59PIFcwQGIKHSQR2yQAYgZMyg4fEAKhi8tkCqEI8D01nsvWP5Agk+IPqc+6/qTdRONb/yc+qhRWQLYHaPkciubdwAuCL//W61zWAV37vawGvAfzf//1f3HvvvWhvbxdbpz7wwAM4++yzvcr90Ucfia1WDx48iOLiYvz4xz/Gt771rUienhk3NgZAFVPOAKhCPLem0w1/wVj/qE0w0b+07RsV950/6D1vwR90zH3rN87953oTEfxRCcf6P3cIVBMRLPUV6E4h1C6acgTKNZup6wKjFQBp44QtW7aAIJB20HrkkUewdetWHDp0CGVlZVO+COrr63HKKafgpptuws0334xPPvkE3/nOd/Dcc8/h8ssv1+6Lg3tSpQADoAr5GABViCdrGgnwFwwABgN/dB73fX/pPSVbv0muX6rvbv2j95ZmzRGq7u5pxPLsSvF3dXeT+H9Vbrn4X576RbzuaPaZ+Fn00dqKUEX/apX7T1x3fWvY4U+6jbVwBVNfMwkCxX08w3YPiVYApPy4K1euxEMPPeR8ci9atAiXXHIJfvWrX035IvjJT36CN954A4cPO37sUiHr3759+/DZZ59p88XBvahWgAFQhYSDg4PIysrC54f/G2npySp6mrlN+y17xcWnJK2ZVhG6zPuRpV8R0BjaTAeRa1jmtU2z8QgKDJP7+0oVG0aPoSRlkUu7E8MnUJa60Pne0aFazEmb73x9eKge89Lmitc1gw3i/0XpVeL/ff2NWJJZIf7e29ss/j81ywF8n/e0YHlOqbOf3d2tWJEre93ZilX5kznidne0YVWBa864z9vasaqw2GW8n7e2TXlPXuHzljasLHJt40moPc3tWFlSFJDu3irvbWzHilJt+gp0QHvr20WTFeXqzr+vztHP8gD6qak92aYy8HPXHHe0XTYn8LaBauSt/v6jbeLQ0rn+7xetzjld/RiNo7jpm1/EwMAAMjMzQzIMyTDxxG+eQ0pyypRzGE1GXPeTq9Dc3IyMjAzncb1eD/rnXsbGxpCSkoKXXnoJl156qfPw97//fezduxfk6nUv55xzDlasWIHf//73zkOvvvoqrrzyShiNRiQmJobk2rnTwBRgAAxML5faLS0tKC2d/DJV0RU3ZQVYAVaAFZghChB8Kd1xKlBJzGYzKisr0dHR4bVpWloaRkZGXI7ffvvtuOOOO6a0oZ2ySkpKhBv3jDPOcB6/++67xbapR48endJm/vz5uO666/Czn/3MeezTTz8V7mPqr6ho+n5wBKpnLNdnAFQxu+Pj4+JmTk9Pd9lXWN4l/RojSHT/taXitGFrymMPm9TOE7Hm4deczhitukfruKNZczVjn5iYwPDwsAiKiIuLC9nNThBIljtvhcah0+lcDnuzAEoASAC3bt06Z5tf/vKXePrpp3HkyBGPAHj99dfjpz/9qfMYAeRZZ50lgkgKCwtDdu3csXIFGACVaxVUTckcT+5iubk9qM7C3IjHHmbBZbkl+X4Jr/bReq9H67gliCI3KN/r4b3XAz0bu4ADVSx66jMAhniu+AEdYoG9dB+tukfruPkLne/zQBXgez1QxaavPgWBrFq1SkQBS2Xx4sX42te+5jUI5M033xRRwlL59re/LdYMchDI9M2j+5kZAEM8F/yQC7HADIDTI7CHs/K9Hv6pYM3Dr3m0/9gJRjEpDczDDz8s3MCPPvooHnvsMZHjr7y8XLh6W1tb8dRTT4nupTQwlAKGUsEQ9FEUMKeBCUb90LVhAAydtqJni8UifiHRB8RThFWIT6+qex67KvmCasyaByWb6kbRqnu0jpufjapv2bB3QNa/e+65R6zhoxx/v/vd70DRvlQo4KOhoQEffvihc1wUHfyDH/zAmQiaUsNwIuiwT5vPEzIARtZ88GhYAVaAFWAFWAFWgBUIuQIMgCGXmE/ACrACrAArwAqwAqxAZCnAABhZ88GjYQVYAVaAFWAFWAFWIOQKMACGXGI+ASvACrACrAArwAqwApGlAANgZM0Hj4YVYAVYAVaAFWAFWIGQK8AAGHKJPZ+AovcotxJtjr1nzx4sX758mkai7LRf/epXRQ6nrq4uZGdn47zzzsNvfvMbkdE+kgtFpt1111344IMPxNZINN6rr74aP//5z5GUlBTJQxdjo2z7f/nLX4T2NF7aQzQSC0UI3nvvvSJCcMmSJXjggQdw9tlnR+JQXca0fft2Me7du3eLsdN+pbTBfaQXyizw5z//WezCkJycLLboos/jggULIn3oeOihh8Q/+mxSofvlF7/4Bb70pS9F/NjlA6Q5oK3OaE9cut+5sALRpgAD4DTNGD00jh8/jrfffjsqAJBC/in/E+3hSPmefvSjHwnlaHugSC7vvPMOKIfVVVddhblz5+LAgQMiL9WWLVtw3333RfLQxdhof86srCzQvtOPP/54RAKglCOMIJD2+nzkkUewdetWkQS2rKwsojWmzx9tUbVy5UpcfvnlUQOAF154ITZt2oQ1a9bAZrOJHzT79+8Xmqempka05pQgOD4+XnweqdB+sgTh9EOYYDAaSnV1Na688kqxu9OGDRsYAKNh0niMUxRgAJyGm4K+dG699Va88sor4oEXDRZAd5neeOMNYSkhS2ZiYuI0qBj8KenLhiwQdXV1wXcS5pZPPPEE/vVf/zUiAZAs2QRQpKlUFi1aJO4PspJES6G9UaPFAuiuaXd3NwoKCkC516TcbNGiO40zJydHQOANN9wQ8cMeGRkR9zv94PnP//xP4b1hC2DETxsP0IMCDIBhvi06OzvFljqvvfYa8vLyUFlZGXUA2NfXB9rWhyyBO3bsCLOC6k932223gSyDu3btUt9ZmHqIVAAMZp/QMEkW8GmiGQBPnDiBefPmCSsgJemNlmK32/HSSy/h2muvFc9B2l4s0guNlYCVvCLnnnsuA2CkTxiPz6sCDIBhvDkmJiZw0UUXCTcZQQitgYkmAKRM7g8++CCMRiNOP/10vPXWW8jNzQ2jgupPVVtbK36933///bjxxhvVdximHiIVANva2lBSUiLcqLQOTSp33323cO0dPXo0TAqpP020AiA9V2hP1v7+fnz88cfqhQhDDwSqtKTEbDYjLS0Nzz77rHg2Rnp5/vnnhdWPfjwaDAYGwEifMB6fTwUYADW4Qe644w7ceeedPnuiNSO0Xo7WS9HCc1oDM90AqHTcq1evFtfW09MDsv41NjaK683MzBQQSF+c4S6Bjp3GR7Cyfv168Y/WqE1XCWbskQ6AdG/TF7pUKHjl6aefFkEK0VKiFQBvueUWEShE1vjZs2dHhdxkOW5qahJLGmgpDH0eyX0dyRbA5uZm0LPw3XffxbJly4TObAGMituNB+lFAQZADW4NAiP656tUVFSIRdu0AFoOTOQCIRjcvHmzsJiEsygdN/3SdS8UlFBaWiqgVv7FH67xBzp2gj9arE3r1Qim4uLiwjXUKecJdOzUQaQCILuAp+02Eif+7ne/K5aT0I9K8iZEa6GsAlVVVSKAKFIL6XzppZeK57VU6PlNz3N6ntB6aPmxSL0OHhcrICnAABjGe4F+8Q4NDTnPSFBywQUX4OWXXxZgEi2/3ukC6NcwRXhu27ZN/AqO5EJrFQn+aO3lM888E5UP6UgFQJp3undJW1oULxWy5JBbkoNAQvPJILcvwR8FrXz44Ydi/V80l40bN4oflHSfR2oZHh4W3g95uf7667Fw4ULQ8phoWnsZqRrzuMKrAANgePV2Odt0u4CVXvrOnTtB/8466yyRA5CiZylvF+VNO3jwIPR6vdKuwl5PcvsSrD711FMu8FdYWBj28QR6QvrRQG53irqmKElpjRel0KC1U5FQpDQwDz/8sLAGP/roo3jsscfEvVFeXh4JQ/Q6BoropAAKKitWrMBvf/tb8WOBFvlHcgqb73znO2Ld3Ouvv+6S+4+WZVBewEgulDuPcv4R8BFU0bq6X//61yIw6/zzz4/koU8ZG7uAo2q6eLBuCjAATuMtES0ASAu2KW8hJa0eHR0VuQApDxkFslAAQCQXsijQr3RPhawokV6uu+46j0sDIs3ySta/e+65R/woIEsIRUhGQzoSsp4R8LkXivSMZGuUt3W3f/zjH0H3TCQXSvXy/vvvi3uFgHXp0qXCghZt8EcaMwBG8p3GY/OnAAOgP4X4OCvACrACrAArwAqwAjGmAANgjE0oXw4rwAqwAqwAK8AKsAL+FGAA9KcQH2cFWAFWgBVgBVgBViDGFGAAjLEJ5cthBVgBVoAVYAVYAVbAnwIMgP4U4uOsACvACrACrAArwArEmAIMgDE2oXw5rAArwAqwAqwAK8AK+FOAAdCfQnycFWAFWAFWgBVgBViBGFOAATDGJpQvhxVgBVgBVoAVYAVYAX8KMAD6U4iPswKsACvACrACrAArEGMKMADG2ITy5bACrAArwAqwAqwAK+BPAQZAfwrxcVaAFWAFWAFWgBVgBWJMAQbAGJtQvhxWgBVgBVgBVoAVYAX8KcAA6E8hPs4KsAKsACvACrACrECMKcAAGGMTypfDCrACrAArwAqwAqyAPwUYAP0pxMdZAVaAFWAFWAFWgBWIMQUYAGNsQvlyWAFWgBVgBVgBVoAV8KcAA6A/hfg4K8AKsAKsACvACrACMaYAA2CMTShfDivACrACrAArwAqwAv4UYAD0pxAfZwVYAVaAFWAFWAFWIMYUYACMsQnly2EFWAFWgBVgBVgBVsCfAgyA/hTi46wAK8AKsAKsACvACsSYAgyAMTahfDmsACvACrACrAArwAr4U4AB0J9CfJwVYAVYAVaAFWAFWIEYU4ABMMYmlC+HFWAFWAFWgBVgBVgBfwowAPpTiI+zAqwAK8AKsAKsACsQYwowAMbYhPLlsAKsACvACrACrAAr4E8BBkB/CvFxVoAVYAVYAVaAFWAFYkwBBsAYm1C+HFaAFWAFWAFWgBVgBfwpwADoTyE+zgqwAqwAK8AKsAKsQIwpwAAYYxPKl8MKsAKsACvACrACrIA/BRgA/SnEx1kBVoAVYAVYAVaAFYgxBRgAY2xC+XJYAVaAFWAFWAFWgBXwp8D/B6qJ6lgwN8dtAAAAAElFTkSuQmCC\")
"
- ],
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "res = train_and_plot(30,net,lr=0.01)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## എല്ലായ്പ്പോഴും മൾട്ടി-ലെയർ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കേണ്ടതില്ലേ?\n",
- "\n",
- "മൾട്ടി-ലെയർ മോഡൽ ഒറ്റ ലെയർ മോഡലിനേക്കാൾ കൂടുതൽ *ശക്തമായ*ും *പ്രകടനക്ഷമമായ*ും ആണെന്ന് നാം കണ്ടിട്ടുണ്ട്. എന്നാൽ, എല്ലായ്പ്പോഴും മൾട്ടി-ലെയർ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കാത്തതെന്തുകൊണ്ടാണ് എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് സംശയമുണ്ടാകാം. ഇതിന് കാരണം **ഓവർഫിറ്റിംഗ്** ആണ്.\n",
- "\n",
- "നാം ഈ പദം പിന്നീട് കൂടുതൽ വിശദീകരിക്കും, പക്ഷേ ആശയം ഇതാണ്: **മോഡൽ എത്ര ശക്തമാണെങ്കിലും, അത്രമേൽ അത് പരിശീലന ഡാറ്റയെ നന്നായി അനുകരിക്കാനാകും, അതിനാൽ പുതിയ, കാണാത്ത ഡാറ്റയ്ക്ക് ശരിയായി ജനറലൈസ് ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.**\n",
- "\n",
- "**ഒരു ലീനിയർ മോഡൽ:**\n",
- "* മോഡലിന് എല്ലാ ഡാറ്റയും ശരിയായി വേർതിരിക്കാൻ ശക്തി കുറവായതിനാൽ, പരിശീലന നഷ്ടം കൂടുതലായിരിക്കും - ഇതിനെ **അണ്ടർഫിറ്റിംഗ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു.\n",
- "* വാലിഡേഷൻ നഷ്ടവും പരിശീലന നഷ്ടവും ഏകദേശം സമാനമാണ്. മോഡൽ ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയ്ക്ക് നല്ല ജനറലൈസേഷൻ നൽകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.\n",
- "\n",
- "**സങ്കീർണ്ണമായ മൾട്ടി-ലെയർ മോഡൽ:**\n",
- "* പരിശീലന നഷ്ടം കുറവാണ് - മോഡലിന് പരിശീലന ഡാറ്റയെ നന്നായി അനുകരിക്കാൻ മതിയായ പ്രകടനശക്തി ഉണ്ട്.\n",
- "* വാലിഡേഷൻ നഷ്ടം പരിശീലന നഷ്ടത്തേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലായിരിക്കാം, കൂടാതെ പരിശീലനത്തിനിടെ ഇത് വർദ്ധിക്കാനും തുടങ്ങാം - കാരണം മോഡൽ പരിശീലന പോയിന്റുകൾ \"ഓർമ്മിച്ച്\" വെക്കുന്നു, അതിനാൽ \"മൊത്തത്തിലുള്ള ചിത്രം\" നഷ്ടപ്പെടുന്നു.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "> ഈ ചിത്രത്തിൽ, `x` പരിശീലന ഡാറ്റയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, `o` - വാലിഡേഷൻ ഡാറ്റ. ഇടത് ഭാഗം - ലീനിയർ മോഡൽ (ഒറ്റ ലെയർ), ഇത് ഡാറ്റയുടെ സ്വഭാവം നന്നായി അനുകരിക്കുന്നു. വലത് ഭാഗം - ഓവർഫിറ്റഡ് മോഡൽ, മോഡൽ പരിശീലന ഡാറ്റയെ പൂർണ്ണമായും അനുകരിക്കുന്നു, പക്ഷേ മറ്റ് ഡാറ്റയുമായി (വാലിഡേഷൻ പിശക് വളരെ ഉയർന്നതാണ്) യോജിപ്പിക്കാനാകുന്നില്ല.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "slideshow": {
- "slide_type": "slide"
- }
- },
- "source": [
- "## പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ\n",
- "\n",
- "* ലേയറുകൾ കുറവുള്ള, ന്യൂറോണുകൾ കുറവുള്ള, കുറവ് പാരാമീറ്ററുകളുള്ള (\"കുറഞ്ഞ ശേഷിയുള്ള\") ലളിതമായ മോഡലുകൾ ഒവർഫിറ്റിംഗ് കുറവായിരിക്കും\n",
- "* കൂടുതൽ ലേയറുകളും ഓരോ ലേയറിലും കൂടുതൽ ന്യൂറോണുകളും ഉള്ള, ഉയർന്ന ശേഷിയുള്ള സങ്കീർണ്ണ മോഡലുകൾ ഒവർഫിറ്റിംഗ് സാധ്യത കൂടുതലാണ്. കൂടുതൽ പരിശീലനത്തോടെ വാലിഡേഷൻ പിശക് ഉയരുന്നത് തടയാൻ നിരീക്ഷണം ആവശ്യമാണ്\n",
- "* സങ്കീർണ്ണ മോഡലുകൾക്ക് കൂടുതൽ പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്\n",
- "* ഒവർഫിറ്റിംഗ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് സാധിക്കുന്നത്:\n",
- " - മോഡൽ ലളിതമാക്കുക\n",
- " - പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുക\n",
- "* **ബയാസ്-വേറിയൻസ് ട്രേഡ്-ഓഫ്** എന്നത് മോഡലിന്റെ ശേഷിയും ഡാറ്റയുടെ അളവും, ഒവർഫിറ്റിംഗും അണ്ടർഫിറ്റിംഗും തമ്മിലുള്ള സമന്വയം കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ടെന്ന് കാണിക്കുന്ന പദമാണ്\n",
- "* എത്ര ലേയറുകൾ വേണമെന്നതിന് ഏകദേശം ഒരു നിശ്ചിത മാർഗ്ഗരേഖ ഇല്ല - പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തിയാണ് ഏറ്റവും നല്ല മാർഗ്ഗം കണ്ടെത്തുന്നത്\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ക്രെഡിറ്റുകൾ\n",
- "\n",
- "ഈ നോട്ട്ബുക്ക് [AI for Beginners Curricula](http://github.com/microsoft/ai-for-beginners) എന്ന പദ്ധതിയുടെ ഭാഗമാണ്, കൂടാതെ ഇത് [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) തയ്യാറാക്കിയതാണ്. ഇത് Microsoft Research Cambridge-ലെ Neural Network Workshop-ൽ നിന്നുള്ള പ്രചോദനത്തിലാണ്. ചില കോഡ്കളും ദൃശ്യസാമഗ്രികളും [Katja Hoffmann](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/kahofman/), [Matthew Johnson](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/matjoh/) , [Ryoto Tomioka](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/ryoto/) എന്നിവരുടെ പ്രეზന്റേഷനുകളിൽ നിന്നും, കൂടാതെ [NeuroWorkshop](http://github.com/shwars/NeuroWorkshop) റിപോസിറ്ററിയിൽ നിന്നുമാണ് എടുത്തിരിക്കുന്നത്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "celltoolbar": "Slideshow",
- "interpreter": {
- "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3.9.5 64-bit ('base': conda)",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.9.5"
- },
- "livereveal": {
- "start_slideshow_at": "selected"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "6d3fe3f89c3d7b37e5edced9858aa1cb",
- "translation_date": "2025-11-26T00:02:31+00:00",
- "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 1
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോൺസ്\n",
+ "## നമ്മുടെ സ്വന്തം ന്യൂറൽ ഫ്രെയിംവർക്ക് നിർമ്മാണം\n",
+ "\n",
+ "> ഈ നോട്ട്ബുക്ക് [AI for Beginners Curricula](http://github.com/microsoft/ai-for-beginners) എന്ന പദ്ധതിയുടെ ഭാഗമാണ്. പൂർണ്ണ പഠന സാമഗ്രികൾക്കായി റിപോസിറ്ററി സന്ദർശിക്കുക.\n",
+ "\n",
+ "ഈ നോട്ട്ബുക്കിൽ, മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്കുകളും മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോൺസുമായി റെഗ്രഷൻ ടാസ്കുകളും പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്ന നമ്മുടെ സ്വന്തം ന്യൂറൽ ഫ്രെയിംവർക്ക് ക്രമമായി നിർമ്മിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "ആദ്യം, ചില ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഇറക്കുമതി ചെയ്യാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "skip"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "%matplotlib nbagg\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt \n",
+ "from matplotlib import gridspec\n",
+ "from sklearn.datasets import make_classification\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "# pick the seed for reproducibility - change it to explore the effects of random variations\n",
+ "np.random.seed(0)\n",
+ "import random"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## സാമ്പിൾ ഡാറ്റാസെറ്റ്\n",
+ "\n",
+ "മുമ്പത്തെ പോലെ, നാം രണ്ട് പാരാമീറ്ററുകളുള്ള ഒരു ലളിതമായ സാമ്പിൾ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {
+ "scrolled": false,
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "n = 100\n",
+ "X, Y = make_classification(n_samples = n, n_features=2,\n",
+ " n_redundant=0, n_informative=2, flip_y=0.2)\n",
+ "X = X.astype(np.float32)\n",
+ "Y = Y.astype(np.int32)\n",
+ "\n",
+ "# Split into train and test dataset\n",
+ "train_x, test_x = np.split(X, [n*8//10])\n",
+ "train_labels, test_labels = np.split(Y, [n*8//10])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {
+ "scrolled": false,
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "skip"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def plot_dataset(suptitle, features, labels):\n",
+ " # prepare the plot\n",
+ " fig, ax = plt.subplots(1, 1)\n",
+ " #pylab.subplots_adjust(bottom=0.2, wspace=0.4)\n",
+ " fig.suptitle(suptitle, fontsize = 16)\n",
+ " ax.set_xlabel('$x_i[0]$ -- (feature 1)')\n",
+ " ax.set_ylabel('$x_i[1]$ -- (feature 2)')\n",
+ "\n",
+ " colors = ['r' if l else 'b' for l in labels]\n",
+ " ax.scatter(features[:, 0], features[:, 1], marker='o', c=colors, s=100, alpha = 0.5)\n",
+ " fig.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {
+ "scrolled": false,
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ ""
+ ],
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_dataset('Scatterplot of the training data', train_x, train_labels)\n",
+ "plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 18,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "[[ 1.3382818 -0.98613256]\n",
+ " [ 0.5128146 0.43299454]\n",
+ " [-0.4473693 -0.2680512 ]\n",
+ " [-0.9865851 -0.28692 ]\n",
+ " [-1.0693829 0.41718036]]\n",
+ "[1 1 0 0 0]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "print(train_x[:5])\n",
+ "print(train_labels[:5])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്നം\n",
+ "\n",
+ "നമുക്ക് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റ് $\\langle X,Y\\rangle$ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, ഇവിടെ $X$ ഫീച്ചറുകളുടെ ഒരു സെറ്റ് ആണ്, $Y$ അതിനുള്ള അനുയോജ്യമായ ലേബലുകൾ. റിഗ്രഷൻ പ്രശ്നത്തിന്, $y_i\\in\\mathbb{റ}$ ആണ്, ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ അത് ഒരു ക്ലാസ് നമ്പർ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നു, $y_i\\in\\{0,\\dots,n\\}$.\n",
+ "\n",
+ "ഏതെങ്കിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ഫംഗ്ഷൻ $f_\\theta(x)$ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കാം, ഇവിടെ $\\theta$ **പാരാമീറ്ററുകളുടെ** ഒരു സെറ്റ് ആണ്. നമ്മുടെ ലക്ഷ്യം മോഡൽ ഡാറ്റാസെറ്റിനോട് ഏറ്റവും നല്ല രീതിയിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന $\\theta$ എന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ കണ്ടെത്തുകയാണ്. ക്രൈറ്റീരിയ $\\mathcal{L}$ എന്ന **ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ** ആണ് നിർവചിക്കുന്നത്, അതിനാൽ നമുക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ മൂല്യം കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്\n",
+ "\n",
+ "$$\n",
+ "\\theta = \\mathrm{argmin}_\\theta \\mathcal{L}(f_\\theta(X),Y)\n",
+ "$$\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ പരിഹരിക്കേണ്ട പ്രശ്നത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ്.\n",
+ "\n",
+ "### റിഗ്രഷനിനുള്ള ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ\n",
+ "\n",
+ "റിഗ്രഷനിനായി, നാം സാധാരണയായി **അബ്സല്യൂട്ട് എറർ** ഉപയോഗിക്കുന്നു: $\\mathcal{L}_{abs}(\\theta) = \\sum_{i=1}^n |y_i - f_{\\theta}(x_i)|$, അല്ലെങ്കിൽ **മീൻ സ്ക്വയർഡ് എറർ**: $\\mathcal{L}_{sq}(\\theta) = \\sum_{i=1}^n (y_i - f_{\\theta}(x_i))^2$\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 19,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "skip"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# helper function for plotting various loss functions\n",
+ "def plot_loss_functions(suptitle, functions, ylabels, xlabel):\n",
+ " fig, ax = plt.subplots(1,len(functions), figsize=(9, 3))\n",
+ " plt.subplots_adjust(bottom=0.2, wspace=0.4)\n",
+ " fig.suptitle(suptitle)\n",
+ " for i, fun in enumerate(functions):\n",
+ " ax[i].set_xlabel(xlabel)\n",
+ " if len(ylabels) > i:\n",
+ " ax[i].set_ylabel(ylabels[i])\n",
+ " ax[i].plot(x, fun)\n",
+ " plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 20,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ ""
+ ],
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x = np.linspace(-2, 2, 101)\n",
+ "plot_loss_functions(\n",
+ " suptitle = 'Common loss functions for regression',\n",
+ " functions = [np.abs(x), np.power(x, 2)],\n",
+ " ylabels = ['$\\mathcal{L}_{abs}}$ (absolute loss)',\n",
+ " '$\\mathcal{L}_{sq}$ (squared loss)'],\n",
+ " xlabel = '$y - f(x_i)$')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "### വർഗ്ഗീകരണത്തിനുള്ള നഷ്ട ഫംഗ്ഷനുകൾ\n",
+ "\n",
+ "ഒരു നിമിഷം ബൈനറി വർഗ്ഗീകരണം പരിഗണിക്കാം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ ഞങ്ങൾക്ക് രണ്ട് ക്ലാസുകൾ ഉണ്ട്, 0നും 1നും നമ്പർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു. നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് $f_\\theta(x_i)\\in [0,1]$ അടിസ്ഥാനപരമായി ക്ലാസ് 1 തിരഞ്ഞെടുക്കാനുള്ള സാധ്യത നിർവചിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "**0-1 നഷ്ടം**\n",
+ "\n",
+ "0-1 നഷ്ടം മോഡലിന്റെ കൃത്യത കണക്കാക്കുന്നതിന് സമാനമാണ് - ശരിയായ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളുടെ എണ്ണം കണക്കാക്കുന്നു:\n",
+ "\n",
+ "$$\\mathcal{L}_{0-1} = \\sum_{i=1}^n l_i \\quad l_i = \\begin{cases}\n",
+ " 0 & (f(x_i)<0.5 \\land y_i=0) \\lor (f(x_i)<0.5 \\land y_i=1) \\\\\n",
+ " 1 & \\mathrm{ otherwise}\n",
+ " \\end{cases} \\\\\n",
+ "$$\n",
+ "\n",
+ "എങ്കിലും, കൃത്യത തന്നെ ശരിയായ വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ നിന്ന് എത്ര അകലെയാണ് എന്ന് കാണിക്കുന്നില്ല. ശരിയായ ക്ലാസ് ചെറിയൊരു വ്യത്യാസം കൊണ്ട് മാത്രമേ നഷ്ടപ്പെട്ടിട്ടുള്ളൂവെന്നും അത് ഒരു അർത്ഥത്തിൽ \"മികച്ചത്\" ആകാം (ഭാരം കുറച്ച് തിരുത്തേണ്ടതിന്റെ കാര്യത്തിൽ) വലിയ വ്യത്യാസത്തോടെ നഷ്ടപ്പെടുന്നതേക്കാൾ. അതിനാൽ, കൂടുതൽ പ്രയോജനപ്പെടുന്നത് ലൊജിസ്റ്റിക് നഷ്ടമാണ്, ഇത് ഈ കാര്യം പരിഗണിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "**ലൊജിസ്റ്റിക് നഷ്ടം**\n",
+ "\n",
+ "$$\\mathcal{L}_{log} = \\sum_{i=1}^n -y\\log(f_{\\theta}(x_i)) - (1-y)\\log(1-f_\\theta(x_i))$$\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 21,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "x = np.linspace(0,1,100)\n",
+ "def zero_one(d):\n",
+ " if d < 0.5:\n",
+ " return 0\n",
+ " return 1\n",
+ "zero_one_v = np.vectorize(zero_one)\n",
+ "\n",
+ "def logistic_loss(fx):\n",
+ " # assumes y == 1\n",
+ " return -np.log(fx)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 22,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "C:\\Users\\dmitryso\\AppData\\Local\\Temp/ipykernel_55820/331859503.py:10: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log\n",
+ " return -np.log(fx)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ ""
+ ],
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_loss_functions(suptitle = 'Common loss functions for classification (class=1)',\n",
+ " functions = [zero_one_v(x), logistic_loss(x)],\n",
+ " ylabels = ['$\\mathcal{L}_{0-1}}$ (0-1 loss)',\n",
+ " '$\\mathcal{L}_{log}$ (logistic loss)'],\n",
+ " xlabel = '$p$')\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ലോജിസ്റ്റിക് ലോസ് മനസിലാക്കാൻ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ രണ്ട് കേസുകൾ പരിഗണിക്കാം:\n",
+ "* ഔട്ട്പുട്ട് 1 ആകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നുവെങ്കിൽ ($y=1$), ലോസ് $-log f_\\theta(x_i)$ ആണ്. നെറ്റ്വർക്ക് 1 എന്നത് സാധ്യത 1 ആയി പ്രവചിച്ചാൽ ലോസ് 0 ആകും, 1 ആകാനുള്ള സാധ്യത കുറയുമ്പോൾ ലോസ് വലുതാകും.\n",
+ "* ഔട്ട്പുട്ട് 0 ആകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നുവെങ്കിൽ ($y=0$), ലോസ് $-log(1-f_\\theta(x_i))$ ആണ്. ഇവിടെ, $1-f_\\theta(x_i)$ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രവചിക്കുന്ന 0 ആകാനുള്ള സാധ്യതയാണ്, ലോഗ്ലോസിന്റെ അർത്ഥം മുൻകൂട്ടി പറഞ്ഞ കേസിനോട് സമാനമാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ\n",
+ "\n",
+ "ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നത്തിനായി ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ഞങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ട്. എങ്കിലും, തുടക്കത്തിൽ തന്നെ ഇത് മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനായി പരിഗണിക്കാം, അതിനാൽ പിന്നീട് നമുക്ക് എളുപ്പത്തിൽ കോഡ് മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനായി മാറ്റാൻ കഴിയും. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, നമ്മുടെ ഒറ്റ-ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ താഴെ കാണുന്ന ആർക്കിടെക്ചർ ഉണ്ടാകും:\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/NeuroArch.4e17cdba5e445721.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "നെറ്റ്വർക്കിന്റെ രണ്ട് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ രണ്ട് ക്ലാസുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, രണ്ട് ഔട്ട്പുട്ടുകളിൽ ഏറ്റവും ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ക്ലാസ് ശരിയായ പരിഹാരമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "മോഡൽ ഇങ്ങനെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു\n",
+ "$$\n",
+ "f_\\theta(x) = W\\times x + b\n",
+ "$$\n",
+ "ഇവിടെ $$\\theta = \\langle W,b\\rangle$$ എന്നത് പാരാമീറ്ററുകളാണ്.\n",
+ "\n",
+ "ഈ ലീനിയർ ലെയർ ഒരു Python ക്ലാസായി നിർവചിക്കും, അതിൽ `forward` എന്ന ഫംഗ്ഷൻ കണക്കുകൂട്ടൽ നടത്തും. ഇത് ഇൻപുട്ട് മൂല്യം $x$ സ്വീകരിച്ച് ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് ഉത്പാദിപ്പിക്കും. പാരാമീറ്ററുകൾ `W`യും `b`യും ലെയർ ക്ലാസിനുള്ളിൽ സൂക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു, സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ യാദൃച്ഛിക മൂല്യങ്ങളുമായി (random values) `W` ആരംഭിക്കുകയും, `b` പൂജ്യം മൂല്യങ്ങളുമായി (zeroes) ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്യും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 23,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[ 1.77202116, -0.25384488],\n",
+ " [ 0.28370828, -0.39610552],\n",
+ " [-0.30097433, 0.30513182],\n",
+ " [-0.8120485 , 0.56079421],\n",
+ " [-1.23519653, 0.3394973 ]])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 23,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "class Linear:\n",
+ " def __init__(self,nin,nout):\n",
+ " self.W = np.random.normal(0, 1.0/np.sqrt(nin), (nout, nin))\n",
+ " self.b = np.zeros((1,nout))\n",
+ " \n",
+ " def forward(self, x):\n",
+ " return np.dot(x, self.W.T) + self.b\n",
+ " \n",
+ "net = Linear(2,2)\n",
+ "net.forward(train_x[0:5])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "ഏറെയും സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഒരു ഇൻപുട്ട് മൂല്യത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനേക്കാൾ, ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങളുടെ വെക്ടറിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്. നാം Numpy പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു വെക്ടർ ഞങ്ങളുടെ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകാം, അത് ഔട്ട്പുട്ട് മൂല്യങ്ങളുടെ വെക്ടർ നൽകും.\n",
+ "\n",
+ "## സോഫ്റ്റ്മാക്സ്: ഔട്ട്പുട്ടുകളെ പ്രോബബിലിറ്റികളാക്കി മാറ്റൽ\n",
+ "\n",
+ "നിങ്ങൾക്ക് കാണാമല്ലോ, നമ്മുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പ്രോബബിലിറ്റികൾ അല്ല - അവ ഏതെങ്കിലും മൂല്യങ്ങൾ എടുക്കാം. അവ പ്രോബബിലിറ്റികളാക്കി മാറ്റാൻ, എല്ലാ ക്ലാസുകളിലെയും മൂല്യങ്ങൾ സാധാരണവത്കരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് **softmax** ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യുന്നു: $$\\sigma(\\mathbf{z}_c) = \\frac{e^{z_c}}{\\sum_{j} e^{z_j}}, \\quad\\mathrm{for}\\quad c\\in 1 .. |C|$$\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "> നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് $\\sigma(\\mathbf{z})$ ക്ലാസുകളുടെ സെറ്റായ $C$-ൽ പ്രോബബിലിറ്റി വിതരണമായി വ്യാഖ്യാനിക്കാം: $q = \\sigma(\\mathbf{z}_c) = \\hat{p}(c | x)$\n",
+ "\n",
+ "നാം `Softmax` ലെയർ അതേ രീതിയിൽ, `forward` ഫംഗ്ഷൻ ഉള്ള ഒരു ക്ലാസായി നിർവചിക്കും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 24,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[0.88348621, 0.11651379],\n",
+ " [0.66369714, 0.33630286],\n",
+ " [0.35294795, 0.64705205],\n",
+ " [0.20216095, 0.79783905],\n",
+ " [0.17154828, 0.82845172],\n",
+ " [0.24279153, 0.75720847],\n",
+ " [0.18915732, 0.81084268],\n",
+ " [0.17282951, 0.82717049],\n",
+ " [0.13897531, 0.86102469],\n",
+ " [0.72746882, 0.27253118]])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 24,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "class Softmax:\n",
+ " def forward(self,z):\n",
+ " zmax = z.max(axis=1,keepdims=True)\n",
+ " expz = np.exp(z-zmax)\n",
+ " Z = expz.sum(axis=1,keepdims=True)\n",
+ " return expz / Z\n",
+ "\n",
+ "softmax = Softmax()\n",
+ "softmax.forward(net.forward(train_x[0:10]))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "നമുക്ക് ഇപ്പോൾ ഔട്ട്പുട്ടുകളായി സാധ്യതകൾ ലഭിക്കുന്നതായി കാണാം, അതായത് ഓരോ ഔട്ട്പുട്ട് വെക്ടറിന്റെയും മൊത്തം തുല്യമായി 1 ആണ്.\n",
+ "\n",
+ "ക്ലാസുകൾ 2-ലധികമുണ്ടെങ്കിൽ, softmax അവയിൽ എല്ലാം സാധ്യതകൾ സാധാരണവത്കരിക്കും. MNIST അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്ന ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ ചിത്രരൂപം ഇതാ:\n",
+ "\n",
+ "\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്\n",
+ "\n",
+ "ക്ലാസിഫിക്കേഷനിലെ ഒരു ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ സാധാരണയായി ലോജിസ്റ്റിക് ഫംഗ്ഷനാണ്, ഇത് സാധാരണവൽക്കരിക്കാവുന്നത് **ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്** എന്ന രൂപത്തിലാണ്. ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് രണ്ട് യാദൃച്ഛിക പ്രൊബബിലിറ്റി വിതരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സാദൃശ്യത്തെ കണക്കാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷനാണ്. ഇതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിശദമായ ചർച്ച നിങ്ങൾക്ക് [വിക്കിപീഡിയയിൽ](https://en.wikipedia.org/wiki/Cross_entropy) കാണാം.\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ സാഹചര്യത്തിൽ, ആദ്യത്തെ വിതരണമാണ് നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ പ്രൊബബിലിസ്റ്റിക് ഔട്ട്പുട്ട്, രണ്ടാമത്തേതാണ്所谓 **ഒന്ന്-ഹോട്ട്** വിതരണം, ഇത് ഒരു നൽകിയ ക്ലാസ് $c$-ന് അനുയോജ്യമായ പ്രൊബബിലിറ്റി 1 (മറ്റെല്ലാം 0 ആകുന്നു) എന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഇത്തരത്തിൽ ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് കണക്കാക്കുന്നത് $-\\log p_c$ എന്നതാണ്, ഇവിടെ $c$ പ്രതീക്ഷിച്ച ക്ലാസാണ്, $p_c$ ആ ക്ലാസിന് നമ്മുടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ നിന്നുള്ള അനുയോജ്യമായ പ്രൊബബിലിറ്റിയാണ്.\n",
+ "\n",
+ "> നെറ്റ്വർക്ക് പ്രതീക്ഷിച്ച ക്ലാസിന് പ്രൊബബിലിറ്റി 1 നൽകുകയാണെങ്കിൽ, ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് 0 ആകും. യഥാർത്ഥ ക്ലാസിന്റെ പ്രൊബബിലിറ്റി 0-നോട് càng അടുത്ത് ആയാൽ, ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് ഉയരും (ഇത് അനന്തത വരെ പോകാം!).\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "skip"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def plot_cross_ent():\n",
+ " p = np.linspace(0.01, 0.99, 101) # estimated probability p(y|x)\n",
+ " cross_ent_v = np.vectorize(cross_ent)\n",
+ " f3, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(8, 3))\n",
+ " l1, = plt.plot(p, cross_ent_v(p, 1), 'r--')\n",
+ " l2, = plt.plot(p, cross_ent_v(p, 0), 'r-')\n",
+ " plt.legend([l1, l2], ['$y = 1$', '$y = 0$'], loc = 'upper center', ncol = 2)\n",
+ " plt.xlabel('$\\hat{p}(y|x)$', size=18)\n",
+ " plt.ylabel('$\\mathcal{L}_{CE}$', size=18)\n",
+ " plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 26,
+ "metadata": {
+ "scrolled": true,
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ ""
+ ],
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def cross_ent(prediction, ground_truth):\n",
+ " t = 1 if ground_truth > 0.5 else 0\n",
+ " return -t * np.log(prediction) - (1 - t) * np.log(1 - prediction)\n",
+ "plot_cross_ent()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് വേർതിരിച്ചൊരു ലെയറായി വീണ്ടും നിർവചിക്കപ്പെടും, പക്ഷേ `forward` ഫംഗ്ഷനിൽ രണ്ട് ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങൾ ഉണ്ടാകും: നെറ്റ്വർക്കിന്റെ മുൻപത്തെ ലെയറുകളുടെ ഔട്ട്പുട്ട് `p`, കൂടാതെ പ്രതീക്ഷിച്ച ക്ലാസ് `y`:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 27,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "1.429664938969559"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 27,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "class CrossEntropyLoss:\n",
+ " def forward(self,p,y):\n",
+ " self.p = p\n",
+ " self.y = y\n",
+ " p_of_y = p[np.arange(len(y)), y]\n",
+ " log_prob = np.log(p_of_y)\n",
+ " return -log_prob.mean() # average over all input samples\n",
+ "\n",
+ "cross_ent_loss = CrossEntropyLoss()\n",
+ "p = softmax.forward(net.forward(train_x[0:10]))\n",
+ "cross_ent_loss.forward(p,train_labels[0:10])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "> **പ്രധാനപ്പെട്ടത്**: ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്ക് എത്ര നല്ലതോ (അല്ലെങ്കിൽ മോശമോ) പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന ഒരു സംഖ്യ നൽകുന്നു. ഇത് മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിനോ അതിന്റെ ഭാഗമായ മിനിബാച്ചിനോ ഒരു സംഖ്യ നൽകണം. അതിനാൽ, ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിലെ ഓരോ ഘടകത്തിനും ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ് കണക്കാക്കിയ ശേഷം, എല്ലാ ഘടകങ്ങളും ചേർത്ത് ശരാശരി (അല്ലെങ്കിൽ കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ) ചെയ്യണം - ഇത് `.mean()` വിളിക്കലിലൂടെ ചെയ്യപ്പെടുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "## കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫ്\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/ComputeGraph.463c9d8ebdcb2215.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾവരെ, നാം നെറ്റ്വർക്കിലെ വ്യത്യസ്ത ലെയറുകൾക്കായി വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകൾ നിർവചിച്ചിട്ടുണ്ട്. ആ ലെയറുകളുടെ സംയോജനം **കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫ്** ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കാം. ഇപ്പോൾ നാം നൽകിയ ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റിനോ അതിന്റെ ഭാഗത്തിനോ ലോസ് കണക്കാക്കാൻ താഴെ പറയുന്ന രീതിയിൽ കഴിയും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 28,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "1.429664938969559\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "z = net.forward(train_x[0:10])\n",
+ "p = softmax.forward(z)\n",
+ "loss = cross_ent_loss.forward(p,train_labels[0:10])\n",
+ "print(loss)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## നഷ്ടം കുറയ്ക്കൽ പ്രശ്നവും നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനവും\n",
+ "\n",
+ "നാം നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്ക് $f_\\theta$ ആയി നിർവചിച്ചതിനു ശേഷം, നഷ്ടം ഫംഗ്ഷൻ $\\mathcal{L}(Y,f_\\theta(X))$ നൽകിയാൽ, നിശ്ചിത പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ കീഴിൽ $\\theta$ എന്ന വേരിയബിളിന്റെ ഫംഗ്ഷനായി $\\mathcal{L}$ പരിഗണിക്കാം: $\\mathcal{L}(\\theta) = \\mathcal{L}(Y,f_\\theta(X))$\n",
+ "\n",
+ "ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം $\\theta$ എന്ന വേരിയബിളിന്റെ കീഴിൽ $\\mathcal{L}$ എന്ന ഫംഗ്ഷൻ കുറയ്ക്കാനുള്ള പ്രശ്നമായിരിക്കും:\n",
+ "$$\n",
+ "\\theta = \\mathrm{argmin}_{\\theta} \\mathcal{L}(Y,f_\\theta(X))\n",
+ "$$\n",
+ "\n",
+ "ഫംഗ്ഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ പ്രശസ്തമായ ഒരു രീതി **ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** ആണ്. ആശയം ഇതാണ്: നഷ്ടം ഫംഗ്ഷന്റെ പാരാമീറ്ററുകളോടുള്ള ഡെരിവേറ്റീവ് (മൾട്ടി-ഡൈമെൻഷണൽ കേസിൽ **ഗ്രേഡിയന്റ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു) കണക്കാക്കി, പാരാമീറ്ററുകൾ മാറ്റി പിഴവ് കുറയുന്ന വിധത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുക.\n",
+ "\n",
+ "ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഇങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു:\n",
+ " * പാരാമീറ്ററുകൾ ചില യാദൃച്ഛിക മൂല്യങ്ങളാൽ ആരംഭിക്കുക $w^{(0)}$, $b^{(0)}$\n",
+ " * താഴെ പറയുന്ന ഘട്ടം പലതവണ ആവർത്തിക്കുക:\n",
+ "\n",
+ " $$\\begin{align}\n",
+ " W^{(i+1)}&=W^{(i)}-\\eta\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial W}\\\\\n",
+ " b^{(i+1)}&=b^{(i)}-\\eta\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial b}\n",
+ " \\end{align}\n",
+ " $$\n",
+ "\n",
+ "പരിശീലന സമയത്ത്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഘട്ടങ്ങൾ മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിനെ പരിഗണിച്ച് കണക്കാക്കപ്പെടണം (നഷ്ടം എല്ലാ പരിശീലന സാമ്പിളുകളിലൂടെയും കൂട്ടിച്ചേർത്തോ ശരാശരിയോ ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു എന്ന് ഓർക്കുക). എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ, ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങൾ **മിനിബാച്ചുകൾ** എന്നറിയപ്പെടുന്നവ എടുത്ത്, അവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നു. ഓരോ തവണയും ഭാഗം യാദൃച്ഛികമായി എടുത്തതിനാൽ, ഈ രീതി **സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** (SGD) എന്ന് വിളിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## ബാക്ക്വർഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "$$\\def\\L{\\mathcal{L}}\\def\\zz#1#2{\\frac{\\partial#1}{\\partial#2}}\n",
+ "\\begin{align}\n",
+ "\\zz{\\L}{W} =& \\zz{\\L}{p}\\zz{p}{z}\\zz{z}{W}\\cr\n",
+ "\\zz{\\L}{b} =& \\zz{\\L}{p}\\zz{p}{z}\\zz{z}{b}\n",
+ "\\end{align}\n",
+ "$$\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "$\\partial\\mathcal{L}/\\partial W$ കണക്കാക്കാൻ, സംയുക്ത ഫംഗ്ഷന്റെ ഡെരിവേറ്റിവുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള **ചെയിനിംഗ് നിയമം** ഉപയോഗിക്കാം, മുകളിൽ കാണുന്ന ഫോർമുലകളിൽ ഇത് വ്യക്തമാകുന്നു. ഇതിന് താഴെ പറയുന്ന ആശയം അനുയോജ്യമാണ്:\n",
+ "\n",
+ "* നൽകിയ ഇൻപുട്ടിനുള്ളിൽ നഷ്ടം $\\Delta\\mathcal{L}$ ലഭിച്ചുവെന്ന് കരുതുക\n",
+ "* അതിനെ കുറയ്ക്കാൻ, സോഫ്റ്റ്മാക്സ് ഔട്ട്പുട്ട് $p$-യെ $\\Delta p = (\\partial\\mathcal{L}/\\partial p)\\Delta\\mathcal{L}$ എന്ന മൂല്യത്തോടെ ക്രമീകരിക്കണം \n",
+ "* ഇത് നോഡ് $z$-യിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു: $\\Delta z = (\\partial\\mathcal{p}/\\partial z)\\Delta p$\n",
+ "* ഈ പിശക് കുറയ്ക്കാൻ, പാരാമീറ്ററുകൾ അനുസരിച്ച് ക്രമീകരിക്കണം: $\\Delta W = (\\partial\\mathcal{z}/\\partial W)\\Delta z$ (അതുപോലെ $b$-ക്കും)\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/ComputeGraphGrad.4626252c0de03507.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "ഈ പ്രക്രിയ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്നുള്ള നഷ്ട പിശക് പാരാമീറ്ററുകളിലേക്ക് തിരിച്ച് വിതരണം ചെയ്യുന്നതായി ആരംഭിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടുതന്നെ ഈ പ്രക്രിയയെ **ബാക്ക് പ്രൊപ്പഗേഷൻ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഒരു ട്രെയിനിംഗ് പാസ് രണ്ട് ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കാം:\n",
+ "* **ഫോർവേഡ് പാസ്**, ഒരു നൽകിയ ഇൻപുട്ട് മിനിബാച്ചിനുള്ള നഷ്ട ഫംഗ്ഷന്റെ മൂല്യം കണക്കാക്കുമ്പോൾ\n",
+ "* **ബാക്ക്വേഡ് പാസ്**, ഈ പിശക് കുറയ്ക്കാൻ കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫിലൂടെ മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളിലേക്ക് തിരിച്ച് വിതരണം ചെയ്യുമ്പോൾ.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### ബാക്ക് പ്രൊപ്പഗേഷൻ നടപ്പാക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "* ഓരോ നോഡിനും `backward` ഫംഗ്ഷൻ ചേർക്കാം, ഇത് ഡെരിവേറ്റീവ് കണക്കാക്കി ബാക്ക്വേഡ് പാസ്സിൽ പിശക് പ്രചരിപ്പിക്കും.\n",
+ "* മുകളിൽ വിവരിച്ച പ്രക്രിയ അനുസരിച്ച് പാരാമീറ്റർ അപ്ഡേറ്റുകളും നടപ്പിലാക്കേണ്ടതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "ഓരോ ലെയറിനും ഡെരിവേറ്റീവ് കൈയManual ആയി കണക്കാക്കണം, ഉദാഹരണത്തിന് ലിനിയർ ലെയർ $z = x\\times W+b$:\n",
+ "$$\\begin{align}\n",
+ "\\frac{\\partial z}{\\partial W} &= x \\\\\n",
+ "\\frac{\\partial z}{\\partial b} &= 1 \\\\\n",
+ "\\end{align}$$\n",
+ "\n",
+ "ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ പിശക് $\\Delta z$ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ, വെയ്റ്റുകൾ അനുസരിച്ച് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യണം:\n",
+ "$$\\begin{align}\n",
+ "\\Delta x &= \\Delta z \\times W \\\\\n",
+ "\\Delta W &= \\frac{\\partial z}{\\partial W} \\Delta z = \\Delta z \\times x \\\\\n",
+ "\\Delta b &= \\frac{\\partial z}{\\partial b} \\Delta z = \\Delta z \\\\\n",
+ "\\end{align}$$\n",
+ "\n",
+ "**IMPORTANT:** കണക്കുകൾ ഓരോ ട്രെയിനിംഗ് സാമ്പിളിനും സ്വതന്ത്രമായി അല്ല, മറിച്ച് ഒരു മുഴുവൻ **മിനിബാച്ച്**-ക്കായി ആണ് ചെയ്യുന്നത്. ആവശ്യമായ പാരാമീറ്റർ അപ്ഡേറ്റുകൾ $\\Delta W$യും $\\Delta b$യും മുഴുവൻ മിനിബാച്ച് മുഴുവൻ കണക്കാക്കി, അനുയോജ്യമായ വെക്ടറുകളുടെ ഡൈമെൻഷനുകൾ: $x\\in\\mathbb{റ}^{\\mathrm{minibatch}\\, \\times\\, \\mathrm{nclass}}$\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 29,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Linear:\n",
+ " def __init__(self,nin,nout):\n",
+ " self.W = np.random.normal(0, 1.0/np.sqrt(nin), (nout, nin))\n",
+ " self.b = np.zeros((1,nout))\n",
+ " self.dW = np.zeros_like(self.W)\n",
+ " self.db = np.zeros_like(self.b)\n",
+ " \n",
+ " def forward(self, x):\n",
+ " self.x=x\n",
+ " return np.dot(x, self.W.T) + self.b\n",
+ " \n",
+ " def backward(self, dz):\n",
+ " dx = np.dot(dz, self.W)\n",
+ " dW = np.dot(dz.T, self.x)\n",
+ " db = dz.sum(axis=0)\n",
+ " self.dW = dW\n",
+ " self.db = db\n",
+ " return dx\n",
+ " \n",
+ " def update(self,lr):\n",
+ " self.W -= lr*self.dW\n",
+ " self.b -= lr*self.db"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "അങ്ങനെ തന്നെ നാം നമ്മുടെ ബാക്കി ലെയറുകൾക്കായി `backward` ഫംഗ്ഷൻ നിർവചിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 30,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Softmax:\n",
+ " def forward(self,z):\n",
+ " self.z = z\n",
+ " zmax = z.max(axis=1,keepdims=True)\n",
+ " expz = np.exp(z-zmax)\n",
+ " Z = expz.sum(axis=1,keepdims=True)\n",
+ " return expz / Z\n",
+ " def backward(self,dp):\n",
+ " p = self.forward(self.z)\n",
+ " pdp = p * dp\n",
+ " return pdp - p * pdp.sum(axis=1, keepdims=True)\n",
+ " \n",
+ "class CrossEntropyLoss:\n",
+ " def forward(self,p,y):\n",
+ " self.p = p\n",
+ " self.y = y\n",
+ " p_of_y = p[np.arange(len(y)), y]\n",
+ " log_prob = np.log(p_of_y)\n",
+ " return -log_prob.mean()\n",
+ " def backward(self,loss):\n",
+ " dlog_softmax = np.zeros_like(self.p)\n",
+ " dlog_softmax[np.arange(len(self.y)), self.y] -= 1.0/len(self.y)\n",
+ " return dlog_softmax / self.p"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## മോഡൽ പരിശീലനം\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ നാം **പരിശീലന ലൂപ്പ്** എഴുതാൻ തയ്യാറാണ്, ഇത് നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വഴി കടന്നുപോകുകയും, മിനിബാച്ച് തവണ തവണ ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടത്തുകയും ചെയ്യും. ഡാറ്റാസെറ്റിലൂടെ ഒരു പൂർണ്ണമായ ഒരു തവണ കടന്നുപോകുന്നത് സാധാരണയായി **ഒരു എപ്പോക്ക്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 31,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Initial accuracy: 0.725\n",
+ "Final accuracy: 0.825\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "lin = Linear(2,2)\n",
+ "softmax = Softmax()\n",
+ "cross_ent_loss = CrossEntropyLoss()\n",
+ "\n",
+ "learning_rate = 0.1\n",
+ "\n",
+ "pred = np.argmax(lin.forward(train_x),axis=1)\n",
+ "acc = (pred==train_labels).mean()\n",
+ "print(\"Initial accuracy: \",acc)\n",
+ "\n",
+ "batch_size=4\n",
+ "for i in range(0,len(train_x),batch_size):\n",
+ " xb = train_x[i:i+batch_size]\n",
+ " yb = train_labels[i:i+batch_size]\n",
+ " \n",
+ " # forward pass\n",
+ " z = lin.forward(xb)\n",
+ " p = softmax.forward(z)\n",
+ " loss = cross_ent_loss.forward(p,yb)\n",
+ " \n",
+ " # backward pass\n",
+ " dp = cross_ent_loss.backward(loss)\n",
+ " dz = softmax.backward(dp)\n",
+ " dx = lin.backward(dz)\n",
+ " lin.update(learning_rate)\n",
+ " \n",
+ "pred = np.argmax(lin.forward(train_x),axis=1)\n",
+ "acc = (pred==train_labels).mean()\n",
+ "print(\"Final accuracy: \",acc)\n",
+ " "
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഒരു എപ്പോക്കിൽ ഏകദേശം 50% മുതൽ 80% വരെ മോഡലിന്റെ കൃത്യത എങ്ങനെ വർദ്ധിപ്പിക്കാമെന്ന് കാണുന്നത് സന്തോഷകരമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "## നെറ്റ്വർക്ക് ക്ലാസ്\n",
+ "\n",
+ "പല സാഹചര്യങ്ങളിലും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറുകളുടെ സംയോജനം മാത്രമാണെന്ന് കണക്കിലെടുത്ത്, ലെയറുകൾ ഒന്നിച്ച് ചേർത്ത് അവയിൽ ഫോർവേഡ്, ബാക്ക്വേഡ് പാസുകൾ നിർവഹിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ക്ലാസ് നിർമ്മിക്കാം, അതിനായി ആ ലജിക് വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യേണ്ടതില്ല. ലെയറുകളുടെ പട്ടിക `Net` ക്ലാസിനുള്ളിൽ സൂക്ഷിക്കും, പുതിയ ലെയറുകൾ ചേർക്കാൻ `add()` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 32,
+ "metadata": {
+ "scrolled": true,
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "skip"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Net:\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " self.layers = []\n",
+ " \n",
+ " def add(self,l):\n",
+ " self.layers.append(l)\n",
+ " \n",
+ " def forward(self,x):\n",
+ " for l in self.layers:\n",
+ " x = l.forward(x)\n",
+ " return x\n",
+ " \n",
+ " def backward(self,z):\n",
+ " for l in self.layers[::-1]:\n",
+ " z = l.backward(z)\n",
+ " return z\n",
+ " \n",
+ " def update(self,lr):\n",
+ " for l in self.layers:\n",
+ " if 'update' in l.__dir__():\n",
+ " l.update(lr)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഈ `Net` ക്ലാസ്സിനൊപ്പം നമ്മുടെ മോഡൽ നിർവചനവും പരിശീലനവും കൂടുതൽ ക്രമബദ്ധമാകും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 33,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Initial loss=0.6212072429381601, accuracy=0.6875: \n",
+ "Final loss=0.44369925927417986, accuracy=0.8: \n",
+ "Test loss=0.4767711377257787, accuracy=0.85: \n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "net = Net()\n",
+ "net.add(Linear(2,2))\n",
+ "net.add(Softmax())\n",
+ "loss = CrossEntropyLoss()\n",
+ "\n",
+ "def get_loss_acc(x,y,loss=CrossEntropyLoss()):\n",
+ " p = net.forward(x)\n",
+ " l = loss.forward(p,y)\n",
+ " pred = np.argmax(p,axis=1)\n",
+ " acc = (pred==y).mean()\n",
+ " return l,acc\n",
+ "\n",
+ "print(\"Initial loss={}, accuracy={}: \".format(*get_loss_acc(train_x,train_labels)))\n",
+ "\n",
+ "def train_epoch(net, train_x, train_labels, loss=CrossEntropyLoss(), batch_size=4, lr=0.1):\n",
+ " for i in range(0,len(train_x),batch_size):\n",
+ " xb = train_x[i:i+batch_size]\n",
+ " yb = train_labels[i:i+batch_size]\n",
+ "\n",
+ " p = net.forward(xb)\n",
+ " l = loss.forward(p,yb)\n",
+ " dp = loss.backward(l)\n",
+ " dx = net.backward(dp)\n",
+ " net.update(lr)\n",
+ " \n",
+ "train_epoch(net,train_x,train_labels)\n",
+ " \n",
+ "print(\"Final loss={}, accuracy={}: \".format(*get_loss_acc(train_x,train_labels)))\n",
+ "print(\"Test loss={}, accuracy={}: \".format(*get_loss_acc(test_x,test_labels)))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## പരിശീലന പ്രക്രിയയുടെ ഗ്രാഫ് വരയ്ക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "നെറ്റ്വർക്ക് എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ദൃശ്യമായി കാണുന്നത് നല്ലതായിരിക്കും! അതിനായി നാം `train_and_plot` എന്ന ഫംഗ്ഷൻ നിർവചിക്കും. നെറ്റ്വർക്ക് നില ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ നാം ലെവൽ മാപ്പ് ഉപയോഗിക്കും, അതായത് നെറ്റ്വർക്ക് ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത നിറങ്ങളാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "> താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഗ്രാഫ് വരയ്ക്കൽ കോഡ് നിങ്ങൾക്ക് മുഴുവൻ മനസ്സിലാകാതെ പോയാലും വിഷമിക്കേണ്ട, അടിസ്ഥാന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആശയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് കൂടുതൽ പ്രധാനമാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 34,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "skip"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train_and_plot(n_epoch, net, loss=CrossEntropyLoss(), batch_size=4, lr=0.1):\n",
+ " fig, ax = plt.subplots(2, 1)\n",
+ " ax[0].set_xlim(0, n_epoch + 1)\n",
+ " ax[0].set_ylim(0,1)\n",
+ "\n",
+ " train_acc = np.empty((n_epoch, 3))\n",
+ " train_acc[:] = np.NAN\n",
+ " valid_acc = np.empty((n_epoch, 3))\n",
+ " valid_acc[:] = np.NAN\n",
+ "\n",
+ " for epoch in range(1, n_epoch + 1):\n",
+ "\n",
+ " train_epoch(net,train_x,train_labels,loss,batch_size,lr)\n",
+ " tloss, taccuracy = get_loss_acc(train_x,train_labels,loss)\n",
+ " train_acc[epoch-1, :] = [epoch, tloss, taccuracy]\n",
+ " vloss, vaccuracy = get_loss_acc(test_x,test_labels,loss)\n",
+ " valid_acc[epoch-1, :] = [epoch, vloss, vaccuracy]\n",
+ " \n",
+ " ax[0].set_ylim(0, max(max(train_acc[:, 2]), max(valid_acc[:, 2])) * 1.1)\n",
+ "\n",
+ " plot_training_progress(train_acc[:, 0], (train_acc[:, 2],\n",
+ " valid_acc[:, 2]), fig, ax[0])\n",
+ " plot_decision_boundary(net, fig, ax[1])\n",
+ " fig.canvas.draw()\n",
+ " fig.canvas.flush_events()\n",
+ "\n",
+ " return train_acc, valid_acc"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 35,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "skip"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import matplotlib.cm as cm\n",
+ "\n",
+ "def plot_decision_boundary(net, fig, ax):\n",
+ " draw_colorbar = True\n",
+ " # remove previous plot\n",
+ " while ax.collections:\n",
+ " ax.collections.pop()\n",
+ " draw_colorbar = False\n",
+ "\n",
+ " # generate countour grid\n",
+ " x_min, x_max = train_x[:, 0].min() - 1, train_x[:, 0].max() + 1\n",
+ " y_min, y_max = train_x[:, 1].min() - 1, train_x[:, 1].max() + 1\n",
+ " xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1),\n",
+ " np.arange(y_min, y_max, 0.1))\n",
+ " grid_points = np.c_[xx.ravel().astype('float32'), yy.ravel().astype('float32')]\n",
+ " n_classes = max(train_labels)+1\n",
+ " while train_x.shape[1] > grid_points.shape[1]:\n",
+ " # pad dimensions (plot only the first two)\n",
+ " grid_points = np.c_[grid_points,\n",
+ " np.empty(len(xx.ravel())).astype('float32')]\n",
+ " grid_points[:, -1].fill(train_x[:, grid_points.shape[1]-1].mean())\n",
+ "\n",
+ " # evaluate predictions\n",
+ " prediction = np.array(net.forward(grid_points))\n",
+ " # for two classes: prediction difference\n",
+ " if (n_classes == 2):\n",
+ " Z = np.array([0.5+(p[0]-p[1])/2.0 for p in prediction]).reshape(xx.shape)\n",
+ " else:\n",
+ " Z = np.array([p.argsort()[-1]/float(n_classes-1) for p in prediction]).reshape(xx.shape)\n",
+ " \n",
+ " # draw contour\n",
+ " levels = np.linspace(0, 1, 40)\n",
+ " cs = ax.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4, levels = levels)\n",
+ " if draw_colorbar:\n",
+ " fig.colorbar(cs, ax=ax, ticks = [0, 0.5, 1])\n",
+ " c_map = [cm.jet(x) for x in np.linspace(0.0, 1.0, n_classes) ]\n",
+ " colors = [c_map[l] for l in train_labels]\n",
+ " ax.scatter(train_x[:, 0], train_x[:, 1], marker='o', c=colors, s=60, alpha = 0.5)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 36,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "skip"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def plot_training_progress(x, y_data, fig, ax):\n",
+ " styles = ['k--', 'g-']\n",
+ " # remove previous plot\n",
+ " while ax.lines:\n",
+ " ax.lines.pop()\n",
+ " # draw updated lines\n",
+ " for i in range(len(y_data)):\n",
+ " ax.plot(x, y_data[i], styles[i])\n",
+ " ax.legend(ax.lines, ['training accuracy', 'validation accuracy'],\n",
+ " loc='upper center', ncol = 2)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 37,
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ ""
+ ],
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "%matplotlib nbagg \n",
+ "net = Net()\n",
+ "net.add(Linear(2,2))\n",
+ "net.add(Softmax())\n",
+ "\n",
+ "res = train_and_plot(30,net,lr=0.005)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "മുകളിൽ നൽകിയ സെൽ പ്രവർത്തിപ്പിച്ചതിന് ശേഷം, പരിശീലനത്തിനിടെ ക്ലാസുകൾ തമ്മിലുള്ള അതിരുകൾ എങ്ങനെ മാറുന്നുവെന്ന് ഇന്ററാക്ടീവ് ആയി കാണാൻ കഴിയും. പ്രക്രിയ എങ്ങനെ നടക്കുന്നു എന്ന് കാണാൻ വളരെ ചെറിയ ലേണിംഗ് റേറ്റ് ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കിയിട്ടുണ്ട് എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.\n",
+ "\n",
+ "## മൾട്ടി-ലെയർ മോഡലുകൾ\n",
+ "\n",
+ "മുകളിൽ നൽകിയ നെറ്റ്വർക്ക് പല ലെയറുകളിൽ നിന്നാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ചെയ്യുന്ന ഒരു `Linear` ലെയർ മാത്രമേ ഉണ്ടായിരുന്നുള്ളൂ. ഇത്തരത്തിലുള്ള പല ലെയറുകളും ചേർക്കാൻ തീരുമാനിച്ചാൽ എന്താകും സംഭവിക്കുക?\n",
+ "\n",
+ "ആശ്ചര്യകരമായി, നമ്മുടെ കോഡ് പ്രവർത്തിക്കും! എന്നാൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യം, ലീനിയർ ലെയറുകൾക്കിടയിൽ `tanh` പോലുള്ള ഒരു നോൺ-ലീനിയർ **ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ** ഉണ്ടായിരിക്കണം. അത്തരമൊരു നോൺ-ലീനിയറിറ്റി ഇല്ലാതെ, പല ലീനിയർ ലെയറുകൾക്കും ഒരു ലെയറിനുള്ള സമാനമായ പ്രകടന ശേഷി മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ - കാരണം ലീനിയർ ഫംഗ്ഷനുകളുടെ സംയോജനം പോലും ലീനിയറാണ്!\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 38,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Tanh:\n",
+ " def forward(self,x):\n",
+ " y = np.tanh(x)\n",
+ " self.y = y\n",
+ " return y\n",
+ " def backward(self,dy):\n",
+ " return (1.0-self.y**2)*dy"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഏകപാളി നെറ്റ്വർക്കിനേക്കാൾ വ്യത്യസ്തമായി, പല പാളികളുള്ള മോഡൽ ലൈനിയർ ആയി വേർതിരിക്കാനാകാത്ത സെറ്റുകളെ കൃത്യമായി വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ കഴിയും എന്നതിനാൽ പല പാളികൾ ചേർക്കുന്നത് യുക്തിയുള്ളതാണ്. അഥവാ, പല പാളികളുള്ള മോഡൽ **കൂടുതൽ സമൃദ്ധമായ**തായിരിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "> മതിയായ സംഖ്യയിലുള്ള ന്യൂറോണുകൾ ഉള്ള രണ്ട് പാളി മോഡൽ ഏതൊരു കൺവെക്സ് ഡാറ്റാ പോയിന്റ് സെറ്റും വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ കഴിവുള്ളതാണെന്ന് കാണിക്കാം, കൂടാതെ മൂന്ന് പാളി നെറ്റ്വർക്ക് പ്രായോഗികമായി ഏതൊരു സെറ്റും വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ കഴിയും.\n",
+ "\n",
+ "ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി, മൾട്ടി-ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഫംഗ്ഷൻ $f_\\theta$ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടും, അത് പല ഘട്ടങ്ങളിലായി കണക്കാക്കാം:\n",
+ "* $z_1 = W_1\\times x+b_1$\n",
+ "* $z_2 = W_2\\times\\alpha(z_1)+b_2$\n",
+ "* $f = \\sigma(z_2)$\n",
+ "\n",
+ "ഇവിടെ, $\\alpha$ ഒരു **അരേഖീയമല്ലാത്ത ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ** ആണ്, $\\sigma$ ഒരു സോഫ്റ്റ്മാക്സ് ഫംഗ്ഷൻ ആണ്, കൂടാതെ $\\theta=\\langle W_1,b_1,W_2,b_2\\rangle$ പാരാമീറ്ററുകളാണ്.\n",
+ "\n",
+ "ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ആൽഗോരിതം അതേപോലെ തുടരും, പക്ഷേ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാകും. ചൈനിന്റെ വ്യുത്പന്ന നിയമം അനുസരിച്ച്, ഡെരിവേറ്റിവുകൾ ഇങ്ങനെ കണക്കാക്കാം:\n",
+ "\n",
+ "$$\\begin{align}\n",
+ "\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial W_2} &= \\color{red}{\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial\\sigma}\\frac{\\partial\\sigma}{\\partial z_2}}\\color{black}{\\frac{\\partial z_2}{\\partial W_2}} \\\\\n",
+ "\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial W_1} &= \\color{red}{\\frac{\\partial\\mathcal{L}}{\\partial\\sigma}\\frac{\\partial\\sigma}{\\partial z_2}}\\color{black}{\\frac{\\partial z_2}{\\partial\\alpha}\\frac{\\partial\\alpha}{\\partial z_1}\\frac{\\partial z_1}{\\partial W_1}}\n",
+ "\\end{align}\n",
+ "$$\n",
+ "\n",
+ "ഈ എല്ലാ വ്യവഹാരങ്ങളുടെ തുടക്കം ഇപ്പോഴും ഒരുപോലെയാണ്, അതിനാൽ ഒരു ലീനിയർ പാളിക്ക് മുകളിൽ കൂടി ബാക്ക് പ്രൊപ്പഗേഷൻ തുടരുകയും കണക്കുകൂട്ടൽ ഗ്രാഫിലെ ഉയർന്ന വെയ്റ്റുകൾ ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും.\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ രണ്ട് പാളികളുള്ള നെറ്റ്വർക്കുമായി പരീക്ഷണം നടത്താം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 39,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "net = Net()\n",
+ "net.add(Linear(2,10))\n",
+ "net.add(Tanh())\n",
+ "net.add(Linear(10,2))\n",
+ "net.add(Softmax())\n",
+ "loss = CrossEntropyLoss()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 40,
+ "metadata": {
+ "scrolled": false,
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "application/javascript": "/* Put everything inside the global mpl namespace */\n/* global mpl */\nwindow.mpl = {};\n\nmpl.get_websocket_type = function () {\n if (typeof WebSocket !== 'undefined') {\n return WebSocket;\n } else if (typeof MozWebSocket !== 'undefined') {\n return MozWebSocket;\n } else {\n alert(\n 'Your browser does not have WebSocket support. ' +\n 'Please try Chrome, Safari or Firefox ≥ 6. ' +\n 'Firefox 4 and 5 are also supported but you ' +\n 'have to enable WebSockets in about:config.'\n );\n }\n};\n\nmpl.figure = function (figure_id, websocket, ondownload, parent_element) {\n this.id = figure_id;\n\n this.ws = websocket;\n\n this.supports_binary = this.ws.binaryType !== undefined;\n\n if (!this.supports_binary) {\n var warnings = document.getElementById('mpl-warnings');\n if (warnings) {\n warnings.style.display = 'block';\n warnings.textContent =\n 'This browser does not support binary websocket messages. ' +\n 'Performance may be slow.';\n }\n }\n\n this.imageObj = new Image();\n\n this.context = undefined;\n this.message = undefined;\n this.canvas = undefined;\n this.rubberband_canvas = undefined;\n this.rubberband_context = undefined;\n this.format_dropdown = undefined;\n\n this.image_mode = 'full';\n\n this.root = document.createElement('div');\n this.root.setAttribute('style', 'display: inline-block');\n this._root_extra_style(this.root);\n\n parent_element.appendChild(this.root);\n\n this._init_header(this);\n this._init_canvas(this);\n this._init_toolbar(this);\n\n var fig = this;\n\n this.waiting = false;\n\n this.ws.onopen = function () {\n fig.send_message('supports_binary', { value: fig.supports_binary });\n fig.send_message('send_image_mode', {});\n if (fig.ratio !== 1) {\n fig.send_message('set_dpi_ratio', { dpi_ratio: fig.ratio });\n }\n fig.send_message('refresh', {});\n };\n\n this.imageObj.onload = function () {\n if (fig.image_mode === 'full') {\n // Full images could contain transparency (where diff images\n // almost always do), so we need to clear the canvas so that\n // there is no ghosting.\n fig.context.clearRect(0, 0, fig.canvas.width, fig.canvas.height);\n }\n fig.context.drawImage(fig.imageObj, 0, 0);\n };\n\n this.imageObj.onunload = function () {\n fig.ws.close();\n };\n\n this.ws.onmessage = this._make_on_message_function(this);\n\n this.ondownload = ondownload;\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_header = function () {\n var titlebar = document.createElement('div');\n titlebar.classList =\n 'ui-dialog-titlebar ui-widget-header ui-corner-all ui-helper-clearfix';\n var titletext = document.createElement('div');\n titletext.classList = 'ui-dialog-title';\n titletext.setAttribute(\n 'style',\n 'width: 100%; text-align: center; padding: 3px;'\n );\n titlebar.appendChild(titletext);\n this.root.appendChild(titlebar);\n this.header = titletext;\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (_canvas_div) {};\n\nmpl.figure.prototype._init_canvas = function () {\n var fig = this;\n\n var canvas_div = (this.canvas_div = document.createElement('div'));\n canvas_div.setAttribute(\n 'style',\n 'border: 1px solid #ddd;' +\n 'box-sizing: content-box;' +\n 'clear: both;' +\n 'min-height: 1px;' +\n 'min-width: 1px;' +\n 'outline: 0;' +\n 'overflow: hidden;' +\n 'position: relative;' +\n 'resize: both;'\n );\n\n function on_keyboard_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.key_event(event, name);\n };\n }\n\n canvas_div.addEventListener(\n 'keydown',\n on_keyboard_event_closure('key_press')\n );\n canvas_div.addEventListener(\n 'keyup',\n on_keyboard_event_closure('key_release')\n );\n\n this._canvas_extra_style(canvas_div);\n this.root.appendChild(canvas_div);\n\n var canvas = (this.canvas = document.createElement('canvas'));\n canvas.classList.add('mpl-canvas');\n canvas.setAttribute('style', 'box-sizing: content-box;');\n\n this.context = canvas.getContext('2d');\n\n var backingStore =\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n this.context.webkitBackingStorePixelRatio ||\n this.context.mozBackingStorePixelRatio ||\n this.context.msBackingStorePixelRatio ||\n this.context.oBackingStorePixelRatio ||\n this.context.backingStorePixelRatio ||\n 1;\n\n this.ratio = (window.devicePixelRatio || 1) / backingStore;\n\n var rubberband_canvas = (this.rubberband_canvas = document.createElement(\n 'canvas'\n ));\n rubberband_canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'box-sizing: content-box; position: absolute; left: 0; top: 0; z-index: 1;'\n );\n\n // Apply a ponyfill if ResizeObserver is not implemented by browser.\n if (this.ResizeObserver === undefined) {\n if (window.ResizeObserver !== undefined) {\n this.ResizeObserver = window.ResizeObserver;\n } else {\n var obs = _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER({});\n this.ResizeObserver = obs.ResizeObserver;\n }\n }\n\n this.resizeObserverInstance = new this.ResizeObserver(function (entries) {\n var nentries = entries.length;\n for (var i = 0; i < nentries; i++) {\n var entry = entries[i];\n var width, height;\n if (entry.contentBoxSize) {\n if (entry.contentBoxSize instanceof Array) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n width = entry.contentBoxSize[0].inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize[0].blockSize;\n } else {\n // Firefox implements old version of spec.\n width = entry.contentBoxSize.inlineSize;\n height = entry.contentBoxSize.blockSize;\n }\n } else {\n // Chrome <84 implements even older version of spec.\n width = entry.contentRect.width;\n height = entry.contentRect.height;\n }\n\n // Keep the size of the canvas and rubber band canvas in sync with\n // the canvas container.\n if (entry.devicePixelContentBoxSize) {\n // Chrome 84 implements new version of spec.\n canvas.setAttribute(\n 'width',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].inlineSize\n );\n canvas.setAttribute(\n 'height',\n entry.devicePixelContentBoxSize[0].blockSize\n );\n } else {\n canvas.setAttribute('width', width * fig.ratio);\n canvas.setAttribute('height', height * fig.ratio);\n }\n canvas.setAttribute(\n 'style',\n 'width: ' + width + 'px; height: ' + height + 'px;'\n );\n\n rubberband_canvas.setAttribute('width', width);\n rubberband_canvas.setAttribute('height', height);\n\n // And update the size in Python. We ignore the initial 0/0 size\n // that occurs as the element is placed into the DOM, which should\n // otherwise not happen due to the minimum size styling.\n if (fig.ws.readyState == 1 && width != 0 && height != 0) {\n fig.request_resize(width, height);\n }\n }\n });\n this.resizeObserverInstance.observe(canvas_div);\n\n function on_mouse_event_closure(name) {\n return function (event) {\n return fig.mouse_event(event, name);\n };\n }\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousedown',\n on_mouse_event_closure('button_press')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseup',\n on_mouse_event_closure('button_release')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'dblclick',\n on_mouse_event_closure('dblclick')\n );\n // Throttle sequential mouse events to 1 every 20ms.\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mousemove',\n on_mouse_event_closure('motion_notify')\n );\n\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseenter',\n on_mouse_event_closure('figure_enter')\n );\n rubberband_canvas.addEventListener(\n 'mouseleave',\n on_mouse_event_closure('figure_leave')\n );\n\n canvas_div.addEventListener('wheel', function (event) {\n if (event.deltaY < 0) {\n event.step = 1;\n } else {\n event.step = -1;\n }\n on_mouse_event_closure('scroll')(event);\n });\n\n canvas_div.appendChild(canvas);\n canvas_div.appendChild(rubberband_canvas);\n\n this.rubberband_context = rubberband_canvas.getContext('2d');\n this.rubberband_context.strokeStyle = '#000000';\n\n this._resize_canvas = function (width, height, forward) {\n if (forward) {\n canvas_div.style.width = width + 'px';\n canvas_div.style.height = height + 'px';\n }\n };\n\n // Disable right mouse context menu.\n this.rubberband_canvas.addEventListener('contextmenu', function (_e) {\n event.preventDefault();\n return false;\n });\n\n function set_focus() {\n canvas.focus();\n canvas_div.focus();\n }\n\n window.setTimeout(set_focus, 100);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'mpl-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'mpl-button-group';\n continue;\n }\n\n var button = (fig.buttons[name] = document.createElement('button'));\n button.classList = 'mpl-widget';\n button.setAttribute('role', 'button');\n button.setAttribute('aria-disabled', 'false');\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n\n var icon_img = document.createElement('img');\n icon_img.src = '_images/' + image + '.png';\n icon_img.srcset = '_images/' + image + '_large.png 2x';\n icon_img.alt = tooltip;\n button.appendChild(icon_img);\n\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n var fmt_picker = document.createElement('select');\n fmt_picker.classList = 'mpl-widget';\n toolbar.appendChild(fmt_picker);\n this.format_dropdown = fmt_picker;\n\n for (var ind in mpl.extensions) {\n var fmt = mpl.extensions[ind];\n var option = document.createElement('option');\n option.selected = fmt === mpl.default_extension;\n option.innerHTML = fmt;\n fmt_picker.appendChild(option);\n }\n\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n};\n\nmpl.figure.prototype.request_resize = function (x_pixels, y_pixels) {\n // Request matplotlib to resize the figure. Matplotlib will then trigger a resize in the client,\n // which will in turn request a refresh of the image.\n this.send_message('resize', { width: x_pixels, height: y_pixels });\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_message = function (type, properties) {\n properties['type'] = type;\n properties['figure_id'] = this.id;\n this.ws.send(JSON.stringify(properties));\n};\n\nmpl.figure.prototype.send_draw_message = function () {\n if (!this.waiting) {\n this.waiting = true;\n this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'draw', figure_id: this.id }));\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n var format_dropdown = fig.format_dropdown;\n var format = format_dropdown.options[format_dropdown.selectedIndex].value;\n fig.ondownload(fig, format);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_resize = function (fig, msg) {\n var size = msg['size'];\n if (size[0] !== fig.canvas.width || size[1] !== fig.canvas.height) {\n fig._resize_canvas(size[0], size[1], msg['forward']);\n fig.send_message('refresh', {});\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_rubberband = function (fig, msg) {\n var x0 = msg['x0'] / fig.ratio;\n var y0 = (fig.canvas.height - msg['y0']) / fig.ratio;\n var x1 = msg['x1'] / fig.ratio;\n var y1 = (fig.canvas.height - msg['y1']) / fig.ratio;\n x0 = Math.floor(x0) + 0.5;\n y0 = Math.floor(y0) + 0.5;\n x1 = Math.floor(x1) + 0.5;\n y1 = Math.floor(y1) + 0.5;\n var min_x = Math.min(x0, x1);\n var min_y = Math.min(y0, y1);\n var width = Math.abs(x1 - x0);\n var height = Math.abs(y1 - y0);\n\n fig.rubberband_context.clearRect(\n 0,\n 0,\n fig.canvas.width / fig.ratio,\n fig.canvas.height / fig.ratio\n );\n\n fig.rubberband_context.strokeRect(min_x, min_y, width, height);\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_figure_label = function (fig, msg) {\n // Updates the figure title.\n fig.header.textContent = msg['label'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_cursor = function (fig, msg) {\n var cursor = msg['cursor'];\n switch (cursor) {\n case 0:\n cursor = 'pointer';\n break;\n case 1:\n cursor = 'default';\n break;\n case 2:\n cursor = 'crosshair';\n break;\n case 3:\n cursor = 'move';\n break;\n }\n fig.rubberband_canvas.style.cursor = cursor;\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_message = function (fig, msg) {\n fig.message.textContent = msg['message'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_draw = function (fig, _msg) {\n // Request the server to send over a new figure.\n fig.send_draw_message();\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_image_mode = function (fig, msg) {\n fig.image_mode = msg['mode'];\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_history_buttons = function (fig, msg) {\n for (var key in msg) {\n if (!(key in fig.buttons)) {\n continue;\n }\n fig.buttons[key].disabled = !msg[key];\n fig.buttons[key].setAttribute('aria-disabled', !msg[key]);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_navigate_mode = function (fig, msg) {\n if (msg['mode'] === 'PAN') {\n fig.buttons['Pan'].classList.add('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n } else if (msg['mode'] === 'ZOOM') {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.add('active');\n } else {\n fig.buttons['Pan'].classList.remove('active');\n fig.buttons['Zoom'].classList.remove('active');\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Called whenever the canvas gets updated.\n this.send_message('ack', {});\n};\n\n// A function to construct a web socket function for onmessage handling.\n// Called in the figure constructor.\nmpl.figure.prototype._make_on_message_function = function (fig) {\n return function socket_on_message(evt) {\n if (evt.data instanceof Blob) {\n var img = evt.data;\n if (img.type !== 'image/png') {\n /* FIXME: We get \"Resource interpreted as Image but\n * transferred with MIME type text/plain:\" errors on\n * Chrome. But how to set the MIME type? It doesn't seem\n * to be part of the websocket stream */\n img.type = 'image/png';\n }\n\n /* Free the memory for the previous frames */\n if (fig.imageObj.src) {\n (window.URL || window.webkitURL).revokeObjectURL(\n fig.imageObj.src\n );\n }\n\n fig.imageObj.src = (window.URL || window.webkitURL).createObjectURL(\n img\n );\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n } else if (\n typeof evt.data === 'string' &&\n evt.data.slice(0, 21) === 'data:image/png;base64'\n ) {\n fig.imageObj.src = evt.data;\n fig.updated_canvas_event();\n fig.waiting = false;\n return;\n }\n\n var msg = JSON.parse(evt.data);\n var msg_type = msg['type'];\n\n // Call the \"handle_{type}\" callback, which takes\n // the figure and JSON message as its only arguments.\n try {\n var callback = fig['handle_' + msg_type];\n } catch (e) {\n console.log(\n \"No handler for the '\" + msg_type + \"' message type: \",\n msg\n );\n return;\n }\n\n if (callback) {\n try {\n // console.log(\"Handling '\" + msg_type + \"' message: \", msg);\n callback(fig, msg);\n } catch (e) {\n console.log(\n \"Exception inside the 'handler_\" + msg_type + \"' callback:\",\n e,\n e.stack,\n msg\n );\n }\n }\n };\n};\n\n// from http://stackoverflow.com/questions/1114465/getting-mouse-location-in-canvas\nmpl.findpos = function (e) {\n //this section is from http://www.quirksmode.org/js/events_properties.html\n var targ;\n if (!e) {\n e = window.event;\n }\n if (e.target) {\n targ = e.target;\n } else if (e.srcElement) {\n targ = e.srcElement;\n }\n if (targ.nodeType === 3) {\n // defeat Safari bug\n targ = targ.parentNode;\n }\n\n // pageX,Y are the mouse positions relative to the document\n var boundingRect = targ.getBoundingClientRect();\n var x = e.pageX - (boundingRect.left + document.body.scrollLeft);\n var y = e.pageY - (boundingRect.top + document.body.scrollTop);\n\n return { x: x, y: y };\n};\n\n/*\n * return a copy of an object with only non-object keys\n * we need this to avoid circular references\n * http://stackoverflow.com/a/24161582/3208463\n */\nfunction simpleKeys(original) {\n return Object.keys(original).reduce(function (obj, key) {\n if (typeof original[key] !== 'object') {\n obj[key] = original[key];\n }\n return obj;\n }, {});\n}\n\nmpl.figure.prototype.mouse_event = function (event, name) {\n var canvas_pos = mpl.findpos(event);\n\n if (name === 'button_press') {\n this.canvas.focus();\n this.canvas_div.focus();\n }\n\n var x = canvas_pos.x * this.ratio;\n var y = canvas_pos.y * this.ratio;\n\n this.send_message(name, {\n x: x,\n y: y,\n button: event.button,\n step: event.step,\n guiEvent: simpleKeys(event),\n });\n\n /* This prevents the web browser from automatically changing to\n * the text insertion cursor when the button is pressed. We want\n * to control all of the cursor setting manually through the\n * 'cursor' event from matplotlib */\n event.preventDefault();\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (_event, _name) {\n // Handle any extra behaviour associated with a key event\n};\n\nmpl.figure.prototype.key_event = function (event, name) {\n // Prevent repeat events\n if (name === 'key_press') {\n if (event.key === this._key) {\n return;\n } else {\n this._key = event.key;\n }\n }\n if (name === 'key_release') {\n this._key = null;\n }\n\n var value = '';\n if (event.ctrlKey && event.key !== 'Control') {\n value += 'ctrl+';\n }\n else if (event.altKey && event.key !== 'Alt') {\n value += 'alt+';\n }\n else if (event.shiftKey && event.key !== 'Shift') {\n value += 'shift+';\n }\n\n value += 'k' + event.key;\n\n this._key_event_extra(event, name);\n\n this.send_message(name, { key: value, guiEvent: simpleKeys(event) });\n return false;\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onclick = function (name) {\n if (name === 'download') {\n this.handle_save(this, null);\n } else {\n this.send_message('toolbar_button', { name: name });\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.toolbar_button_onmouseover = function (tooltip) {\n this.message.textContent = tooltip;\n};\n\n///////////////// REMAINING CONTENT GENERATED BY embed_js.py /////////////////\n// prettier-ignore\nvar _JSXTOOLS_RESIZE_OBSERVER=function(A){var t,i=new WeakMap,n=new WeakMap,a=new WeakMap,r=new WeakMap,o=new Set;function s(e){if(!(this instanceof s))throw new TypeError(\"Constructor requires 'new' operator\");i.set(this,e)}function h(){throw new TypeError(\"Function is not a constructor\")}function c(e,t,i,n){e=0 in arguments?Number(arguments[0]):0,t=1 in arguments?Number(arguments[1]):0,i=2 in arguments?Number(arguments[2]):0,n=3 in arguments?Number(arguments[3]):0,this.right=(this.x=this.left=e)+(this.width=i),this.bottom=(this.y=this.top=t)+(this.height=n),Object.freeze(this)}function d(){t=requestAnimationFrame(d);var s=new WeakMap,p=new Set;o.forEach((function(t){r.get(t).forEach((function(i){var r=t instanceof window.SVGElement,o=a.get(t),d=r?0:parseFloat(o.paddingTop),f=r?0:parseFloat(o.paddingRight),l=r?0:parseFloat(o.paddingBottom),u=r?0:parseFloat(o.paddingLeft),g=r?0:parseFloat(o.borderTopWidth),m=r?0:parseFloat(o.borderRightWidth),w=r?0:parseFloat(o.borderBottomWidth),b=u+f,F=d+l,v=(r?0:parseFloat(o.borderLeftWidth))+m,W=g+w,y=r?0:t.offsetHeight-W-t.clientHeight,E=r?0:t.offsetWidth-v-t.clientWidth,R=b+v,z=F+W,M=r?t.width:parseFloat(o.width)-R-E,O=r?t.height:parseFloat(o.height)-z-y;if(n.has(t)){var k=n.get(t);if(k[0]===M&&k[1]===O)return}n.set(t,[M,O]);var S=Object.create(h.prototype);S.target=t,S.contentRect=new c(u,d,M,O),s.has(i)||(s.set(i,[]),p.add(i)),s.get(i).push(S)}))})),p.forEach((function(e){i.get(e).call(e,s.get(e),e)}))}return s.prototype.observe=function(i){if(i instanceof window.Element){r.has(i)||(r.set(i,new Set),o.add(i),a.set(i,window.getComputedStyle(i)));var n=r.get(i);n.has(this)||n.add(this),cancelAnimationFrame(t),t=requestAnimationFrame(d)}},s.prototype.unobserve=function(i){if(i instanceof window.Element&&r.has(i)){var n=r.get(i);n.has(this)&&(n.delete(this),n.size||(r.delete(i),o.delete(i))),n.size||r.delete(i),o.size||cancelAnimationFrame(t)}},A.DOMRectReadOnly=c,A.ResizeObserver=s,A.ResizeObserverEntry=h,A}; // eslint-disable-line\nmpl.toolbar_items = [[\"Home\", \"Reset original view\", \"fa fa-home icon-home\", \"home\"], [\"Back\", \"Back to previous view\", \"fa fa-arrow-left icon-arrow-left\", \"back\"], [\"Forward\", \"Forward to next view\", \"fa fa-arrow-right icon-arrow-right\", \"forward\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Pan\", \"Left button pans, Right button zooms\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-arrows icon-move\", \"pan\"], [\"Zoom\", \"Zoom to rectangle\\nx/y fixes axis, CTRL fixes aspect\", \"fa fa-square-o icon-check-empty\", \"zoom\"], [\"\", \"\", \"\", \"\"], [\"Download\", \"Download plot\", \"fa fa-floppy-o icon-save\", \"download\"]];\n\nmpl.extensions = [\"eps\", \"jpeg\", \"pgf\", \"pdf\", \"png\", \"ps\", \"raw\", \"svg\", \"tif\"];\n\nmpl.default_extension = \"png\";/* global mpl */\n\nvar comm_websocket_adapter = function (comm) {\n // Create a \"websocket\"-like object which calls the given IPython comm\n // object with the appropriate methods. Currently this is a non binary\n // socket, so there is still some room for performance tuning.\n var ws = {};\n\n ws.binaryType = comm.kernel.ws.binaryType;\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n function updateReadyState(_event) {\n if (comm.kernel.ws) {\n ws.readyState = comm.kernel.ws.readyState;\n } else {\n ws.readyState = 3; // Closed state.\n }\n }\n comm.kernel.ws.addEventListener('open', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('close', updateReadyState);\n comm.kernel.ws.addEventListener('error', updateReadyState);\n\n ws.close = function () {\n comm.close();\n };\n ws.send = function (m) {\n //console.log('sending', m);\n comm.send(m);\n };\n // Register the callback with on_msg.\n comm.on_msg(function (msg) {\n //console.log('receiving', msg['content']['data'], msg);\n var data = msg['content']['data'];\n if (data['blob'] !== undefined) {\n data = {\n data: new Blob(msg['buffers'], { type: data['blob'] }),\n };\n }\n // Pass the mpl event to the overridden (by mpl) onmessage function.\n ws.onmessage(data);\n });\n return ws;\n};\n\nmpl.mpl_figure_comm = function (comm, msg) {\n // This is the function which gets called when the mpl process\n // starts-up an IPython Comm through the \"matplotlib\" channel.\n\n var id = msg.content.data.id;\n // Get hold of the div created by the display call when the Comm\n // socket was opened in Python.\n var element = document.getElementById(id);\n var ws_proxy = comm_websocket_adapter(comm);\n\n function ondownload(figure, _format) {\n window.open(figure.canvas.toDataURL());\n }\n\n var fig = new mpl.figure(id, ws_proxy, ondownload, element);\n\n // Call onopen now - mpl needs it, as it is assuming we've passed it a real\n // web socket which is closed, not our websocket->open comm proxy.\n ws_proxy.onopen();\n\n fig.parent_element = element;\n fig.cell_info = mpl.find_output_cell(\"\");\n if (!fig.cell_info) {\n console.error('Failed to find cell for figure', id, fig);\n return;\n }\n fig.cell_info[0].output_area.element.on(\n 'cleared',\n { fig: fig },\n fig._remove_fig_handler\n );\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_close = function (fig, msg) {\n var width = fig.canvas.width / fig.ratio;\n fig.cell_info[0].output_area.element.off(\n 'cleared',\n fig._remove_fig_handler\n );\n fig.resizeObserverInstance.unobserve(fig.canvas_div);\n\n // Update the output cell to use the data from the current canvas.\n fig.push_to_output();\n var dataURL = fig.canvas.toDataURL();\n // Re-enable the keyboard manager in IPython - without this line, in FF,\n // the notebook keyboard shortcuts fail.\n IPython.keyboard_manager.enable();\n fig.parent_element.innerHTML =\n '';\n fig.close_ws(fig, msg);\n};\n\nmpl.figure.prototype.close_ws = function (fig, msg) {\n fig.send_message('closing', msg);\n // fig.ws.close()\n};\n\nmpl.figure.prototype.push_to_output = function (_remove_interactive) {\n // Turn the data on the canvas into data in the output cell.\n var width = this.canvas.width / this.ratio;\n var dataURL = this.canvas.toDataURL();\n this.cell_info[1]['text/html'] =\n '';\n};\n\nmpl.figure.prototype.updated_canvas_event = function () {\n // Tell IPython that the notebook contents must change.\n IPython.notebook.set_dirty(true);\n this.send_message('ack', {});\n var fig = this;\n // Wait a second, then push the new image to the DOM so\n // that it is saved nicely (might be nice to debounce this).\n setTimeout(function () {\n fig.push_to_output();\n }, 1000);\n};\n\nmpl.figure.prototype._init_toolbar = function () {\n var fig = this;\n\n var toolbar = document.createElement('div');\n toolbar.classList = 'btn-toolbar';\n this.root.appendChild(toolbar);\n\n function on_click_closure(name) {\n return function (_event) {\n return fig.toolbar_button_onclick(name);\n };\n }\n\n function on_mouseover_closure(tooltip) {\n return function (event) {\n if (!event.currentTarget.disabled) {\n return fig.toolbar_button_onmouseover(tooltip);\n }\n };\n }\n\n fig.buttons = {};\n var buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n var button;\n for (var toolbar_ind in mpl.toolbar_items) {\n var name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][0];\n var tooltip = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][1];\n var image = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][2];\n var method_name = mpl.toolbar_items[toolbar_ind][3];\n\n if (!name) {\n /* Instead of a spacer, we start a new button group. */\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n buttonGroup = document.createElement('div');\n buttonGroup.classList = 'btn-group';\n continue;\n }\n\n button = fig.buttons[name] = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-default';\n button.href = '#';\n button.title = name;\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', on_click_closure(method_name));\n button.addEventListener('mouseover', on_mouseover_closure(tooltip));\n buttonGroup.appendChild(button);\n }\n\n if (buttonGroup.hasChildNodes()) {\n toolbar.appendChild(buttonGroup);\n }\n\n // Add the status bar.\n var status_bar = document.createElement('span');\n status_bar.classList = 'mpl-message pull-right';\n toolbar.appendChild(status_bar);\n this.message = status_bar;\n\n // Add the close button to the window.\n var buttongrp = document.createElement('div');\n buttongrp.classList = 'btn-group inline pull-right';\n button = document.createElement('button');\n button.classList = 'btn btn-mini btn-primary';\n button.href = '#';\n button.title = 'Stop Interaction';\n button.innerHTML = '';\n button.addEventListener('click', function (_evt) {\n fig.handle_close(fig, {});\n });\n button.addEventListener(\n 'mouseover',\n on_mouseover_closure('Stop Interaction')\n );\n buttongrp.appendChild(button);\n var titlebar = this.root.querySelector('.ui-dialog-titlebar');\n titlebar.insertBefore(buttongrp, titlebar.firstChild);\n};\n\nmpl.figure.prototype._remove_fig_handler = function (event) {\n var fig = event.data.fig;\n if (event.target !== this) {\n // Ignore bubbled events from children.\n return;\n }\n fig.close_ws(fig, {});\n};\n\nmpl.figure.prototype._root_extra_style = function (el) {\n el.style.boxSizing = 'content-box'; // override notebook setting of border-box.\n};\n\nmpl.figure.prototype._canvas_extra_style = function (el) {\n // this is important to make the div 'focusable\n el.setAttribute('tabindex', 0);\n // reach out to IPython and tell the keyboard manager to turn it's self\n // off when our div gets focus\n\n // location in version 3\n if (IPython.notebook.keyboard_manager) {\n IPython.notebook.keyboard_manager.register_events(el);\n } else {\n // location in version 2\n IPython.keyboard_manager.register_events(el);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype._key_event_extra = function (event, _name) {\n var manager = IPython.notebook.keyboard_manager;\n if (!manager) {\n manager = IPython.keyboard_manager;\n }\n\n // Check for shift+enter\n if (event.shiftKey && event.which === 13) {\n this.canvas_div.blur();\n // select the cell after this one\n var index = IPython.notebook.find_cell_index(this.cell_info[0]);\n IPython.notebook.select(index + 1);\n }\n};\n\nmpl.figure.prototype.handle_save = function (fig, _msg) {\n fig.ondownload(fig, null);\n};\n\nmpl.find_output_cell = function (html_output) {\n // Return the cell and output element which can be found *uniquely* in the notebook.\n // Note - this is a bit hacky, but it is done because the \"notebook_saving.Notebook\"\n // IPython event is triggered only after the cells have been serialised, which for\n // our purposes (turning an active figure into a static one), is too late.\n var cells = IPython.notebook.get_cells();\n var ncells = cells.length;\n for (var i = 0; i < ncells; i++) {\n var cell = cells[i];\n if (cell.cell_type === 'code') {\n for (var j = 0; j < cell.output_area.outputs.length; j++) {\n var data = cell.output_area.outputs[j];\n if (data.data) {\n // IPython >= 3 moved mimebundle to data attribute of output\n data = data.data;\n }\n if (data['text/html'] === html_output) {\n return [cell, data, j];\n }\n }\n }\n }\n};\n\n// Register the function which deals with the matplotlib target/channel.\n// The kernel may be null if the page has been refreshed.\nif (IPython.notebook.kernel !== null) {\n IPython.notebook.kernel.comm_manager.register_target(\n 'matplotlib',\n mpl.mpl_figure_comm\n );\n}\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ ""
+ ],
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "res = train_and_plot(30,net,lr=0.01)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## എല്ലായ്പ്പോഴും മൾട്ടി-ലെയർ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കേണ്ടതില്ലേ?\n",
+ "\n",
+ "മൾട്ടി-ലെയർ മോഡൽ ഒറ്റ ലെയർ മോഡലിനേക്കാൾ കൂടുതൽ *ശക്തമായ*ും *പ്രകടനക്ഷമമായ*ും ആണെന്ന് നാം കണ്ടിട്ടുണ്ട്. എന്നാൽ, എല്ലായ്പ്പോഴും മൾട്ടി-ലെയർ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കാത്തതെന്തുകൊണ്ടാണ് എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് സംശയമുണ്ടാകാം. ഇതിന് കാരണം **ഓവർഫിറ്റിംഗ്** ആണ്.\n",
+ "\n",
+ "നാം ഈ പദം പിന്നീട് കൂടുതൽ വിശദീകരിക്കും, പക്ഷേ ആശയം ഇതാണ്: **മോഡൽ എത്ര ശക്തമാണെങ്കിലും, അത്രമേൽ അത് പരിശീലന ഡാറ്റയെ നന്നായി അനുകരിക്കാനാകും, അതിനാൽ പുതിയ, കാണാത്ത ഡാറ്റയ്ക്ക് ശരിയായി ജനറലൈസ് ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.**\n",
+ "\n",
+ "**ഒരു ലീനിയർ മോഡൽ:**\n",
+ "* മോഡലിന് എല്ലാ ഡാറ്റയും ശരിയായി വേർതിരിക്കാൻ ശക്തി കുറവായതിനാൽ, പരിശീലന നഷ്ടം കൂടുതലായിരിക്കും - ഇതിനെ **അണ്ടർഫിറ്റിംഗ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു.\n",
+ "* വാലിഡേഷൻ നഷ്ടവും പരിശീലന നഷ്ടവും ഏകദേശം സമാനമാണ്. മോഡൽ ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയ്ക്ക് നല്ല ജനറലൈസേഷൻ നൽകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.\n",
+ "\n",
+ "**സങ്കീർണ്ണമായ മൾട്ടി-ലെയർ മോഡൽ:**\n",
+ "* പരിശീലന നഷ്ടം കുറവാണ് - മോഡലിന് പരിശീലന ഡാറ്റയെ നന്നായി അനുകരിക്കാൻ മതിയായ പ്രകടനശക്തി ഉണ്ട്.\n",
+ "* വാലിഡേഷൻ നഷ്ടം പരിശീലന നഷ്ടത്തേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലായിരിക്കാം, കൂടാതെ പരിശീലനത്തിനിടെ ഇത് വർദ്ധിക്കാനും തുടങ്ങാം - കാരണം മോഡൽ പരിശീലന പോയിന്റുകൾ \"ഓർമ്മിച്ച്\" വെക്കുന്നു, അതിനാൽ \"മൊത്തത്തിലുള്ള ചിത്രം\" നഷ്ടപ്പെടുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "> ഈ ചിത്രത്തിൽ, `x` പരിശീലന ഡാറ്റയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, `o` - വാലിഡേഷൻ ഡാറ്റ. ഇടത് ഭാഗം - ലീനിയർ മോഡൽ (ഒറ്റ ലെയർ), ഇത് ഡാറ്റയുടെ സ്വഭാവം നന്നായി അനുകരിക്കുന്നു. വലത് ഭാഗം - ഓവർഫിറ്റഡ് മോഡൽ, മോഡൽ പരിശീലന ഡാറ്റയെ പൂർണ്ണമായും അനുകരിക്കുന്നു, പക്ഷേ മറ്റ് ഡാറ്റയുമായി (വാലിഡേഷൻ പിശക് വളരെ ഉയർന്നതാണ്) യോജിപ്പിക്കാനാകുന്നില്ല.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "slideshow": {
+ "slide_type": "slide"
+ }
+ },
+ "source": [
+ "## പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ\n",
+ "\n",
+ "* ലേയറുകൾ കുറവുള്ള, ന്യൂറോണുകൾ കുറവുള്ള, കുറവ് പാരാമീറ്ററുകളുള്ള (\"കുറഞ്ഞ ശേഷിയുള്ള\") ലളിതമായ മോഡലുകൾ ഒവർഫിറ്റിംഗ് കുറവായിരിക്കും\n",
+ "* കൂടുതൽ ലേയറുകളും ഓരോ ലേയറിലും കൂടുതൽ ന്യൂറോണുകളും ഉള്ള, ഉയർന്ന ശേഷിയുള്ള സങ്കീർണ്ണ മോഡലുകൾ ഒവർഫിറ്റിംഗ് സാധ്യത കൂടുതലാണ്. കൂടുതൽ പരിശീലനത്തോടെ വാലിഡേഷൻ പിശക് ഉയരുന്നത് തടയാൻ നിരീക്ഷണം ആവശ്യമാണ്\n",
+ "* സങ്കീർണ്ണ മോഡലുകൾക്ക് കൂടുതൽ പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്\n",
+ "* ഒവർഫിറ്റിംഗ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് സാധിക്കുന്നത്:\n",
+ " - മോഡൽ ലളിതമാക്കുക\n",
+ " - പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുക\n",
+ "* **ബയാസ്-വേറിയൻസ് ട്രേഡ്-ഓഫ്** എന്നത് മോഡലിന്റെ ശേഷിയും ഡാറ്റയുടെ അളവും, ഒവർഫിറ്റിംഗും അണ്ടർഫിറ്റിംഗും തമ്മിലുള്ള സമന്വയം കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ടെന്ന് കാണിക്കുന്ന പദമാണ്\n",
+ "* എത്ര ലേയറുകൾ വേണമെന്നതിന് ഏകദേശം ഒരു നിശ്ചിത മാർഗ്ഗരേഖ ഇല്ല - പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തിയാണ് ഏറ്റവും നല്ല മാർഗ്ഗം കണ്ടെത്തുന്നത്\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ക്രെഡിറ്റുകൾ\n",
+ "\n",
+ "ഈ നോട്ട്ബുക്ക് [AI for Beginners Curricula](http://github.com/microsoft/ai-for-beginners) എന്ന പദ്ധതിയുടെ ഭാഗമാണ്, കൂടാതെ ഇത് [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) തയ്യാറാക്കിയതാണ്. ഇത് Microsoft Research Cambridge-ലെ Neural Network Workshop-ൽ നിന്നുള്ള പ്രചോദനത്തിലാണ്. ചില കോഡ്കളും ദൃശ്യസാമഗ്രികളും [Katja Hoffmann](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/kahofman/), [Matthew Johnson](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/matjoh/) , [Ryoto Tomioka](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/ryoto/) എന്നിവരുടെ പ്രეზന്റേഷനുകളിൽ നിന്നും, കൂടാതെ [NeuroWorkshop](http://github.com/shwars/NeuroWorkshop) റിപോസിറ്ററിയിൽ നിന്നുമാണ് എടുത്തിരിക്കുന്നത്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "celltoolbar": "Slideshow",
+ "interpreter": {
+ "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3.9.5 64-bit ('base': conda)",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.9.5"
+ },
+ "livereveal": {
+ "start_slideshow_at": "selected"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "6d3fe3f89c3d7b37e5edced9858aa1cb",
+ "translation_date": "2025-11-26T00:02:31+00:00",
+ "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md
index b2f11448..a615c8ae 100644
--- a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md
@@ -1,102 +1,102 @@
-
-# ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് പരിചയം. മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോൺ
-
-മുൻവകുപ്പിൽ, നിങ്ങൾ ഏറ്റവും ലളിതമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡൽ - ഒറ്റ ലെയർ പേഴ്സെപ്ട്രോൺ, ഒരു ലീനിയർ രണ്ട്-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ - പഠിച്ചു.
-
-ഈ വകുപ്പിൽ, നാം ഈ മോഡൽ കൂടുതൽ ഫ്ലെക്സിബിൾ ഫ്രെയിംവർക്കിലേക്ക് വികസിപ്പിക്കും, ഇത് നമുക്ക് അനുവദിക്കും:
-
-* രണ്ട്-ക്ലാസ് കൂടാതെ **മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** നടത്താൻ
-* ക്ലാസിഫിക്കേഷനോടൊപ്പം **റെഗ്രഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ** പരിഹരിക്കാൻ
-* ലീനിയർ ആയി വേർതിരിക്കാൻ കഴിയാത്ത ക്ലാസുകൾ വേർതിരിക്കാൻ
-
-നാം പൈത്തണിൽ നമ്മുടെ സ്വന്തം മോഡുലാർ ഫ്രെയിംവർക്ക് വികസിപ്പിക്കുകയും വ്യത്യസ്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ സാധിക്കുമെന്നു കാണിക്കും.
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/7)
-
-## മെഷീൻ ലേണിങ്ങിന്റെ ഫോർമലൈസേഷൻ
-
-മെഷീൻ ലേണിങ്ങ് പ്രശ്നം ഫോർമലൈസ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് തുടങ്ങാം. പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് **X** ലേബലുകളോടുകൂടി **Y** ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, ഏറ്റവും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ഒരു മോഡൽ *f* നിർമ്മിക്കണം. പ്രവചനങ്ങളുടെ ഗുണമേന്മ **ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ** ℒ ഉപയോഗിച്ച് അളക്കുന്നു. താഴെ പറയുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ സാധാരണ ഉപയോഗിക്കുന്നു:
-
-* റെഗ്രഷൻ പ്രശ്നത്തിന്, ഒരു സംഖ്യ പ്രവചിക്കേണ്ടപ്പോൾ, **അബ്സല്യൂട്ട് എറർ** ∑i|f(x(i))-y(i)| അല്ലെങ്കിൽ **സ്ക്വയർഡ് എറർ** ∑i(f(x(i))-y(i))2 ഉപയോഗിക്കാം
-* ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ, **0-1 ലോസ്** (മൂല്യത്തിൽ മോഡലിന്റെ **അക്കുറസി** പോലെയാണ്), അല്ലെങ്കിൽ **ലോജിസ്റ്റിക് ലോസ്** ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-
-ഒറ്റ ലെയർ പേഴ്സെപ്ട്രോണിൽ, *f* ഫംഗ്ഷൻ ഒരു ലീനിയർ ഫംഗ്ഷനായി നിർവചിച്ചിരുന്നു: *f(x)=wx+b* (ഇവിടെ *w* ഭാര മാട്രിക്സ്, *x* ഇൻപുട്ട് ഫീച്ചറുകളുടെ വെക്ടർ, *b* ബയാസ് വെക്ടർ). വ്യത്യസ്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്കായി ഈ ഫംഗ്ഷൻ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ രൂപം സ്വീകരിക്കാം.
-
-> ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ, നെറ്റ്വർക്ക് ഔട്ട്പുട്ടായി അനുയോജ്യമായ ക്ലാസുകളുടെ പ്രൊബബിലിറ്റികൾ ലഭിക്കുന്നത് ആഗ്രഹകരമാണ്. ഏതെങ്കിലും സംഖ്യകളെ പ്രൊബബിലിറ്റികളായി മാറ്റാൻ (ഉദാ: ഔട്ട്പുട്ട് നോർമലൈസ് ചെയ്യാൻ), സാധാരണ **softmax** ഫംഗ്ഷൻ σ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ *f* ഫംഗ്ഷൻ *f(x)=σ(wx+b)* ആകുന്നു.
-
-മുകളിൽ *f* നിർവചിക്കുമ്പോൾ, *w*യും *b*യും ചേർന്ന് **പാരാമീറ്ററുകൾ** θ=⟨*w,b*⟩ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റ് ⟨**X**,**Y**⟩ നൽകിയാൽ, പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഫംഗ്ഷനായി മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ മൊത്തം പിശക് കണക്കാക്കാം.
-
-> ✅ **ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം പാരാമീറ്ററുകൾ θ മാറ്റി പിശക് കുറയ്ക്കുകയാണ്**
-
-## ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
-
-ഫംഗ്ഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ പ്രശസ്തമായ ഒരു രീതി **ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** ആണ്. ആശയം: പാരാമീറ്ററുകളെ സംബന്ധിച്ചുള്ള ലോസ് ഫംഗ്ഷന്റെ ഡെരിവേറ്റീവ് (മൾട്ടി-ഡൈമെൻഷണൽ കേസിൽ **ഗ്രേഡിയന്റ്**) കണക്കാക്കി, പിശക് കുറയുന്ന വിധത്തിൽ പാരാമീറ്ററുകൾ മാറ്റുക. ഇത് ഫോർമലൈസ് ചെയ്യാം:
-
-* പാരാമീറ്ററുകൾ യാദൃച്ഛിക മൂല്യങ്ങളാൽ ആരംഭിക്കുക w(0), b(0)
-* താഴെ പറയുന്ന ഘട്ടം പലതവണ ആവർത്തിക്കുക:
- - w(i+1) = w(i)-η∂ℒ/∂w
- - b(i+1) = b(i)-η∂ℒ/∂b
-
-പരിശീലന സമയത്ത്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഘട്ടങ്ങൾ മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിനെ പരിഗണിച്ച് കണക്കാക്കണം (ലോസ് എല്ലാ പരിശീലന സാമ്പിളുകളുടെയും സംഖ്യയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു). എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ, ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങൾ **മിനിബാച്ചുകൾ** എടുത്ത്, അവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നു. ഓരോ തവണയും ഭാഗം യാദൃച്ഛികമായി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, ഈ രീതി **സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** (SGD) എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
-
-## മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോണുകളും ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ
-
-ഒറ്റ ലെയർ നെറ്റ്വർക്ക്, മുകളിൽ കാണിച്ചതുപോലെ, ലീനിയർ ആയി വേർതിരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ക്ലാസുകൾ ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യാൻ കഴിയും. കൂടുതൽ സമൃദ്ധമായ മോഡൽ നിർമ്മിക്കാൻ, നാം നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറുകൾ ചേർക്കാം. ഗണിതപരമായി, ഫംഗ്ഷൻ *f* കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ രൂപം സ്വീകരിക്കുകയും പല ഘട്ടങ്ങളായി കണക്കാക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യും:
-* z1=w1x+b1
-* z2=w2α(z1)+b2
-* f = σ(z2)
-
-ഇവിടെ, α ഒരു **നോൺ-ലീനിയർ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ**, σ softmax ഫംഗ്ഷൻ, പാരാമീറ്ററുകൾ θ=<*w1,b1,w2,b2*>.
-
-ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ആൽഗോരിതം അതേപോലെ തുടരും, പക്ഷേ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണ്. ചെയിൻ ഡിഫറൻഷ്യേഷൻ നിയമം ഉപയോഗിച്ച് ഡെരിവേറ്റീവുകൾ കണക്കാക്കാം:
-
-* ∂ℒ/∂w2 = (∂ℒ/∂σ)(∂σ/∂z2)(∂z2/∂w2)
-* ∂ℒ/∂w1 = (∂ℒ/∂σ)(∂σ/∂z2)(∂z2/∂α)(∂α/∂z1)(∂z1/∂w1)
-
-> ✅ പാരാമീറ്ററുകളെ സംബന്ധിച്ചുള്ള ലോസ് ഫംഗ്ഷന്റെ ഡെരിവേറ്റീവുകൾ കണക്കാക്കാൻ ചെയിൻ ഡിഫറൻഷ്യേഷൻ നിയമം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-
-ഈ എല്ലാ വ്യഞ്ജനങ്ങളുടെയും ഇടത്തരം ഭാഗം ഒരുപോലെയാണ്, അതിനാൽ ലോസ് ഫംഗ്ഷനിൽ നിന്ന് "പിന്നിലേക്ക്" കണക്കുകൂട്ടി ഡെരിവേറ്റീവുകൾ എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താം. അതുകൊണ്ട് മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോൺ പരിശീലന രീതി **ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ** അല്ലെങ്കിൽ 'ബാക്ക്പ്രോപ്പ്' എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
-
-
-
-> TODO: ചിത്രം സൈറ്റേഷൻ
-
-> ✅ ബാക്ക്പ്രോപ്പ് നമുക്ക് നോട്ട്ബുക്കിൽ കൂടുതൽ വിശദമായി പഠിക്കാം.
-
-## സമാപനം
-
-ഈ പാഠത്തിൽ, നാം നമ്മുടെ സ്വന്തം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ലൈബ്രറി നിർമ്മിച്ചു, അത് ഉപയോഗിച്ച് ലളിതമായ രണ്ട്-ഡൈമെൻഷണൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക് ചെയ്തു.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-സഹായക നോട്ട്ബുക്കിൽ, നിങ്ങൾ മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോണുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യാനുള്ള നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഫ്രെയിംവർക്ക് നടപ്പിലാക്കും. ആധുനിക ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് വിശദമായി കാണാൻ കഴിയും.
-
-[OwnFramework](OwnFramework.ipynb) നോട്ട്ബുക്ക് തുറന്ന് അതിലൂടെ പ്രവർത്തിക്കുക.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/8)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ AI, ML-ൽ സാധാരണ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആൽഗോരിതമാണ്, [കൂടുതൽ വിശദമായി](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation) പഠിക്കാൻ ഉചിതമാണ്.
-
-## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
-
-ഈ ലാബിൽ, നിങ്ങൾ ഈ പാഠത്തിൽ നിർമ്മിച്ച ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് MNIST ഹാൻഡ്റിറ്റൻ ഡിജിറ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പരിഹരിക്കണം.
-
-* [നിർദ്ദേശങ്ങൾ](lab/README.md)
-* [നോട്ട്ബുക്ക്](lab/MyFW_MNIST.ipynb)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് പരിചയം. മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോൺ
+
+മുൻവകുപ്പിൽ, നിങ്ങൾ ഏറ്റവും ലളിതമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡൽ - ഒറ്റ ലെയർ പേഴ്സെപ്ട്രോൺ, ഒരു ലീനിയർ രണ്ട്-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ - പഠിച്ചു.
+
+ഈ വകുപ്പിൽ, നാം ഈ മോഡൽ കൂടുതൽ ഫ്ലെക്സിബിൾ ഫ്രെയിംവർക്കിലേക്ക് വികസിപ്പിക്കും, ഇത് നമുക്ക് അനുവദിക്കും:
+
+* രണ്ട്-ക്ലാസ് കൂടാതെ **മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** നടത്താൻ
+* ക്ലാസിഫിക്കേഷനോടൊപ്പം **റെഗ്രഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ** പരിഹരിക്കാൻ
+* ലീനിയർ ആയി വേർതിരിക്കാൻ കഴിയാത്ത ക്ലാസുകൾ വേർതിരിക്കാൻ
+
+നാം പൈത്തണിൽ നമ്മുടെ സ്വന്തം മോഡുലാർ ഫ്രെയിംവർക്ക് വികസിപ്പിക്കുകയും വ്യത്യസ്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ സാധിക്കുമെന്നു കാണിക്കും.
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/7)
+
+## മെഷീൻ ലേണിങ്ങിന്റെ ഫോർമലൈസേഷൻ
+
+മെഷീൻ ലേണിങ്ങ് പ്രശ്നം ഫോർമലൈസ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് തുടങ്ങാം. പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് **X** ലേബലുകളോടുകൂടി **Y** ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, ഏറ്റവും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ഒരു മോഡൽ *f* നിർമ്മിക്കണം. പ്രവചനങ്ങളുടെ ഗുണമേന്മ **ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ** ℒ ഉപയോഗിച്ച് അളക്കുന്നു. താഴെ പറയുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ സാധാരണ ഉപയോഗിക്കുന്നു:
+
+* റെഗ്രഷൻ പ്രശ്നത്തിന്, ഒരു സംഖ്യ പ്രവചിക്കേണ്ടപ്പോൾ, **അബ്സല്യൂട്ട് എറർ** ∑i|f(x(i))-y(i)| അല്ലെങ്കിൽ **സ്ക്വയർഡ് എറർ** ∑i(f(x(i))-y(i))2 ഉപയോഗിക്കാം
+* ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ, **0-1 ലോസ്** (മൂല്യത്തിൽ മോഡലിന്റെ **അക്കുറസി** പോലെയാണ്), അല്ലെങ്കിൽ **ലോജിസ്റ്റിക് ലോസ്** ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+
+ഒറ്റ ലെയർ പേഴ്സെപ്ട്രോണിൽ, *f* ഫംഗ്ഷൻ ഒരു ലീനിയർ ഫംഗ്ഷനായി നിർവചിച്ചിരുന്നു: *f(x)=wx+b* (ഇവിടെ *w* ഭാര മാട്രിക്സ്, *x* ഇൻപുട്ട് ഫീച്ചറുകളുടെ വെക്ടർ, *b* ബയാസ് വെക്ടർ). വ്യത്യസ്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്കായി ഈ ഫംഗ്ഷൻ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ രൂപം സ്വീകരിക്കാം.
+
+> ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ, നെറ്റ്വർക്ക് ഔട്ട്പുട്ടായി അനുയോജ്യമായ ക്ലാസുകളുടെ പ്രൊബബിലിറ്റികൾ ലഭിക്കുന്നത് ആഗ്രഹകരമാണ്. ഏതെങ്കിലും സംഖ്യകളെ പ്രൊബബിലിറ്റികളായി മാറ്റാൻ (ഉദാ: ഔട്ട്പുട്ട് നോർമലൈസ് ചെയ്യാൻ), സാധാരണ **softmax** ഫംഗ്ഷൻ σ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ *f* ഫംഗ്ഷൻ *f(x)=σ(wx+b)* ആകുന്നു.
+
+മുകളിൽ *f* നിർവചിക്കുമ്പോൾ, *w*യും *b*യും ചേർന്ന് **പാരാമീറ്ററുകൾ** θ=⟨*w,b*⟩ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റ് ⟨**X**,**Y**⟩ നൽകിയാൽ, പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഫംഗ്ഷനായി മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ മൊത്തം പിശക് കണക്കാക്കാം.
+
+> ✅ **ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം പാരാമീറ്ററുകൾ θ മാറ്റി പിശക് കുറയ്ക്കുകയാണ്**
+
+## ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
+
+ഫംഗ്ഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ പ്രശസ്തമായ ഒരു രീതി **ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** ആണ്. ആശയം: പാരാമീറ്ററുകളെ സംബന്ധിച്ചുള്ള ലോസ് ഫംഗ്ഷന്റെ ഡെരിവേറ്റീവ് (മൾട്ടി-ഡൈമെൻഷണൽ കേസിൽ **ഗ്രേഡിയന്റ്**) കണക്കാക്കി, പിശക് കുറയുന്ന വിധത്തിൽ പാരാമീറ്ററുകൾ മാറ്റുക. ഇത് ഫോർമലൈസ് ചെയ്യാം:
+
+* പാരാമീറ്ററുകൾ യാദൃച്ഛിക മൂല്യങ്ങളാൽ ആരംഭിക്കുക w(0), b(0)
+* താഴെ പറയുന്ന ഘട്ടം പലതവണ ആവർത്തിക്കുക:
+ - w(i+1) = w(i)-η∂ℒ/∂w
+ - b(i+1) = b(i)-η∂ℒ/∂b
+
+പരിശീലന സമയത്ത്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഘട്ടങ്ങൾ മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിനെ പരിഗണിച്ച് കണക്കാക്കണം (ലോസ് എല്ലാ പരിശീലന സാമ്പിളുകളുടെയും സംഖ്യയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു). എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ, ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങൾ **മിനിബാച്ചുകൾ** എടുത്ത്, അവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നു. ഓരോ തവണയും ഭാഗം യാദൃച്ഛികമായി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, ഈ രീതി **സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്** (SGD) എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
+
+## മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോണുകളും ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ
+
+ഒറ്റ ലെയർ നെറ്റ്വർക്ക്, മുകളിൽ കാണിച്ചതുപോലെ, ലീനിയർ ആയി വേർതിരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ക്ലാസുകൾ ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യാൻ കഴിയും. കൂടുതൽ സമൃദ്ധമായ മോഡൽ നിർമ്മിക്കാൻ, നാം നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറുകൾ ചേർക്കാം. ഗണിതപരമായി, ഫംഗ്ഷൻ *f* കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ രൂപം സ്വീകരിക്കുകയും പല ഘട്ടങ്ങളായി കണക്കാക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യും:
+* z1=w1x+b1
+* z2=w2α(z1)+b2
+* f = σ(z2)
+
+ഇവിടെ, α ഒരു **നോൺ-ലീനിയർ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ**, σ softmax ഫംഗ്ഷൻ, പാരാമീറ്ററുകൾ θ=<*w1,b1,w2,b2*>.
+
+ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ആൽഗോരിതം അതേപോലെ തുടരും, പക്ഷേ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണ്. ചെയിൻ ഡിഫറൻഷ്യേഷൻ നിയമം ഉപയോഗിച്ച് ഡെരിവേറ്റീവുകൾ കണക്കാക്കാം:
+
+* ∂ℒ/∂w2 = (∂ℒ/∂σ)(∂σ/∂z2)(∂z2/∂w2)
+* ∂ℒ/∂w1 = (∂ℒ/∂σ)(∂σ/∂z2)(∂z2/∂α)(∂α/∂z1)(∂z1/∂w1)
+
+> ✅ പാരാമീറ്ററുകളെ സംബന്ധിച്ചുള്ള ലോസ് ഫംഗ്ഷന്റെ ഡെരിവേറ്റീവുകൾ കണക്കാക്കാൻ ചെയിൻ ഡിഫറൻഷ്യേഷൻ നിയമം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+
+ഈ എല്ലാ വ്യഞ്ജനങ്ങളുടെയും ഇടത്തരം ഭാഗം ഒരുപോലെയാണ്, അതിനാൽ ലോസ് ഫംഗ്ഷനിൽ നിന്ന് "പിന്നിലേക്ക്" കണക്കുകൂട്ടി ഡെരിവേറ്റീവുകൾ എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താം. അതുകൊണ്ട് മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോൺ പരിശീലന രീതി **ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ** അല്ലെങ്കിൽ 'ബാക്ക്പ്രോപ്പ്' എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
+
+
+
+> TODO: ചിത്രം സൈറ്റേഷൻ
+
+> ✅ ബാക്ക്പ്രോപ്പ് നമുക്ക് നോട്ട്ബുക്കിൽ കൂടുതൽ വിശദമായി പഠിക്കാം.
+
+## സമാപനം
+
+ഈ പാഠത്തിൽ, നാം നമ്മുടെ സ്വന്തം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ലൈബ്രറി നിർമ്മിച്ചു, അത് ഉപയോഗിച്ച് ലളിതമായ രണ്ട്-ഡൈമെൻഷണൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക് ചെയ്തു.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+സഹായക നോട്ട്ബുക്കിൽ, നിങ്ങൾ മൾട്ടി-ലെയർഡ് പേഴ്സെപ്ട്രോണുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യാനുള്ള നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഫ്രെയിംവർക്ക് നടപ്പിലാക്കും. ആധുനിക ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് വിശദമായി കാണാൻ കഴിയും.
+
+[OwnFramework](OwnFramework.ipynb) നോട്ട്ബുക്ക് തുറന്ന് അതിലൂടെ പ്രവർത്തിക്കുക.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/8)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ AI, ML-ൽ സാധാരണ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആൽഗോരിതമാണ്, [കൂടുതൽ വിശദമായി](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation) പഠിക്കാൻ ഉചിതമാണ്.
+
+## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
+
+ഈ ലാബിൽ, നിങ്ങൾ ഈ പാഠത്തിൽ നിർമ്മിച്ച ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് MNIST ഹാൻഡ്റിറ്റൻ ഡിജിറ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പരിഹരിക്കണം.
+
+* [നിർദ്ദേശങ്ങൾ](lab/README.md)
+* [നോട്ട്ബുക്ക്](lab/MyFW_MNIST.ipynb)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md
index 025da9d8..a2c61fcc 100644
--- a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md
@@ -1,136 +1,136 @@
-
-# ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ
-
-നാം ഇതിനകം പഠിച്ചതുപോലെ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഫലപ്രദമായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്:
-
-* ടെൻസറുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുക, ഉദാ: ഗുണനം, കൂട്ടൽ, സിഗ്മോയിഡ് അല്ലെങ്കിൽ സോഫ്റ്റ്മാക്സ് പോലുള്ള ചില ഫംഗ്ഷനുകൾ കണക്കാക്കുക
-* ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുക, ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടത്താൻ
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/9)
-
-`numpy` ലൈബ്രറി ആദ്യ ഭാഗം ചെയ്യാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കാൻ ഒരു സംവിധാനം വേണം. [നമ്മുടെ ഫ്രെയിംവർക്കിൽ](../04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) മുമ്പത്തെ സെക്ഷനിൽ വികസിപ്പിച്ചപ്പോൾ, `backward` മെത്തഡിനുള്ളിൽ എല്ലാ ഡെറിവേറ്റീവ് ഫംഗ്ഷനുകളും കൈയോടെ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യേണ്ടി വന്നു, അത് ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ ചെയ്യുന്നു.理想മായി, ഒരു ഫ്രെയിംവർക്ക് നമുക്ക് നിർവചിക്കാവുന്ന *ഏതെങ്കിലും പ്രകടനത്തിന്റെ* ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കാനുള്ള അവസരം നൽകണം.
-
-മറ്റൊരു പ്രധാന കാര്യം GPU പോലുള്ള പ്രത്യേക കംപ്യൂട്ട് യൂണിറ്റുകളിൽ കണക്കുകൾ നടത്താൻ കഴിയണം, ഉദാ: [TPU](https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit). ഡീപ്പ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം *വളരെ* കണക്കുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ GPU-കളിൽ കണക്കുകൾ പാരലലൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
-
-> ✅ 'പാരലലൈസ്' എന്ന പദം കണക്കുകൾ പല ഉപകരണങ്ങളിലായി വിതരണം ചെയ്യുക എന്നർത്ഥം.
-
-ഇപ്പോൾ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ രണ്ട് ന്യൂറൽ ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ: [TensorFlow](http://TensorFlow.org)യും [PyTorch](https://pytorch.org/)ഉം. ഇരുവരും CPU-യിലും GPU-യിലും ടെൻസറുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ലോ-ലെവൽ API നൽകുന്നു. ലോ-ലെവൽ API-യുടെ മുകളിൽ, ഉയർന്ന-ലെവൽ API-കളും ഉണ്ട്, അവയാണ് [Keras](https://keras.io/)യും [PyTorch Lightning](https://pytorchlightning.ai/)യും.
-
-ലോ-ലെവൽ API | [TensorFlow](http://TensorFlow.org) | [PyTorch](https://pytorch.org/)
---------------|-------------------------------------|--------------------------------
-ഉയർന്ന-ലെവൽ API| [Keras](https://keras.io/) | [PyTorch Lightning](https://pytorchlightning.ai/)
-
-**ലോ-ലെവൽ APIകൾ** ഇരുവിധ ഫ്രെയിംവർക്കുകളിലും **കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫുകൾ** നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ഗ്രാഫ് നൽകിയ ഇൻപുട്ട് പാരാമീറ്ററുകളുമായി ഔട്ട്പുട്ട് (സാധാരണ ലോസ്സ് ഫംഗ്ഷൻ) എങ്ങനെ കണക്കാക്കാമെന്ന് നിർവചിക്കുന്നു, GPU ലഭ്യമെങ്കിൽ അവിടെ കണക്കാക്കാൻ പുഷ് ചെയ്യാം. ഈ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫ് വ്യത്യാസപ്പെടുത്താനും ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കാനും ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്, അവ മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ ഓപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാം.
-
-**ഉയർന്ന-ലെവൽ APIകൾ** ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്കളെ **ലെയറുകളുടെ ശ്രേണി** ആയി പരിഗണിച്ച്, പല ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർമ്മാണം വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു. മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സാധാരണയായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കി `fit` ഫംഗ്ഷൻ വിളിക്കണം.
-
-ഉയർന്ന-ലെവൽ API സാധാരണ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്കൾ വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, പല വിശദാംശങ്ങൾക്കായി ആശങ്കപ്പെടേണ്ടതില്ല. അതേസമയം, ലോ-ലെവൽ API പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം നൽകുന്നു, അതുകൊണ്ട് ഗവേഷണത്തിൽ പുതിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-
-രണ്ടു APIകളും ചേർന്ന് ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്, ഉദാ: ലോ-ലെവൽ API ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ലെയർ ആർക്കിടെക്ചർ വികസിപ്പിച്ച്, അത് ഉയർന്ന-ലെവൽ API ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച വലിയ നെറ്റ്വർക്കിൽ ഉൾപ്പെടുത്താം. അല്ലെങ്കിൽ, ഉയർന്ന-ലെവൽ API ഉപയോഗിച്ച് ലെയറുകളുടെ ശ്രേണി നിർവചിച്ച്, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ലോ-ലെവൽ ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടത്താം. ഇരുവരും അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ പങ്കുവെക്കുന്നു, കൂടെ നല്ല രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
-
-## പഠനം
-
-ഈ കോഴ്സിൽ, PyTorchക്കും TensorFlowക്കും വേണ്ടിയുള്ള ഉള്ളടക്കം കൂടുതലായി നൽകുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടമുള്ള ഫ്രെയിംവർക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാം, അതിന്റെ നോട്ട്ബുക്കുകൾ മാത്രം പഠിക്കാം. ഏത് ഫ്രെയിംവർക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കണമെന്ന് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, ഇന്റർനെറ്റിൽ **PyTorch vs. TensorFlow** സംബന്ധിച്ച ചർച്ചകൾ വായിക്കുക. രണ്ടും നോക്കി മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും.
-
-സാധ്യമായിടത്ത്, എളുപ്പത്തിനായി ഉയർന്ന-ലെവൽ APIകൾ ഉപയോഗിക്കും. എന്നാൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനത്തിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രധാനമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു, അതിനാൽ തുടക്കത്തിൽ ലോ-ലെവൽ APIയും ടെൻസറുകളും ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുന്നു. എന്നാൽ വേഗത്തിൽ തുടങ്ങാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ വിശദാംശങ്ങൾ ഒഴിവാക്കി ഉയർന്ന-ലെവൽ API നോട്ട്ബുക്കുകളിലേക്ക് നേരിട്ട് പോകാം.
-
-## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ
-
-താഴെ കൊടുത്ത നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ പഠനം തുടരുക:
-
-ലോ-ലെവൽ API | [TensorFlow+Keras നോട്ട്ബുക്ക്](IntroKerasTF.ipynb) | [PyTorch](IntroPyTorch.ipynb)
---------------|-------------------------------------|--------------------------------
-ഉയർന്ന-ലെവൽ API| [Keras](IntroKeras.ipynb) | *PyTorch Lightning*
-
-ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ നന്നായി പഠിച്ച ശേഷം, ഓവർഫിറ്റിങ്ങിന്റെ ആശയം വീണ്ടും പരിശോധിക്കാം.
-
-# ഓവർഫിറ്റിംഗ്
-
-ഓവർഫിറ്റിംഗ് മെഷീൻ ലേണിങ്ങിൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ആശയമാണ്, ശരിയായി മനസ്സിലാക്കുന്നത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്!
-
-5 പോയിന്റുകൾ (ഗ്രാഫുകളിൽ `x` ആയി പ്രതിനിധീകരിച്ചിരിക്കുന്നു) ഏകീകരിക്കുന്ന പ്രശ്നം പരിഗണിക്കൂ:
-
- | 
--------------------------|--------------------------
-**രേഖീയ മോഡൽ, 2 പാരാമീറ്ററുകൾ** | **അരേഖീയ മോഡൽ, 7 പാരാമീറ്ററുകൾ**
-പരിശീലന പിശക് = 5.3 | പരിശീലന പിശക് = 0
-വാലിഡേഷൻ പിശക് = 5.1 | വാലിഡേഷൻ പിശക് = 20
-
-* ഇടത്തരം, നല്ല നേരിയ രേഖ ഏകീകരണം കാണാം. പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം യോജിച്ചതിനാൽ, മോഡൽ പോയിന്റുകളുടെ വിതരണത്തിന്റെ ആശയം ശരിയായി പിടിച്ചെടുത്തു.
-* വലത്തരം, മോഡൽ വളരെ ശക്തമാണ്. 5 പോയിന്റുകൾ മാത്രമുള്ളപ്പോൾ 7 പാരാമീറ്ററുള്ള മോഡൽ എല്ലാ പോയിന്റുകളും കടക്കാൻ ക്രമീകരിക്കാം, അതിനാൽ പരിശീലന പിശക് 0 ആകുന്നു. എന്നാൽ ഇത് ഡാറ്റയുടെ ശരിയായ പാറ്റേൺ മനസ്സിലാക്കാൻ തടസ്സമാകുന്നു, അതുകൊണ്ട് വാലിഡേഷൻ പിശക് വളരെ ഉയർന്നതാണ്.
-
-മോഡലിന്റെ സമൃദ്ധിയും (പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം) പരിശീലന സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണവും ശരിയായ ബാലൻസ് കണ്ടെത്തുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
-
-## ഓവർഫിറ്റിംഗ് സംഭവിക്കുന്ന കാരണങ്ങൾ
-
- * പരിശീലന ഡാറ്റ കുറവായിരിക്കുക
- * മോഡൽ വളരെ ശക്തമായിരിക്കുക
- * ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ ശബ്ദം (നോയിസ്) കൂടുതലായിരിക്കുക
-
-## ഓവർഫിറ്റിംഗ് കണ്ടെത്താനുള്ള മാർഗങ്ങൾ
-
-മുകളിൽ കാണിച്ച ഗ്രാഫിൽ നിന്ന്, ഓവർഫിറ്റിംഗ് വളരെ കുറഞ്ഞ പരിശീലന പിശക്, കൂടിയ വാലിഡേഷൻ പിശക് എന്നിവയാൽ കണ്ടെത്താം. സാധാരണയായി പരിശീലന സമയത്ത് പരിശീലനവും വാലിഡേഷനും പിശകുകൾ കുറയാൻ തുടങ്ങും, പിന്നീട് വാലിഡേഷൻ പിശക് കുറയുന്നത് നിർത്തി ഉയരാൻ തുടങ്ങും. ഇത് ഓവർഫിറ്റിംഗിന്റെ സൂചനയാണ്, ഈ ഘട്ടത്തിൽ പരിശീലനം നിർത്തേണ്ടതായിരിക്കും (അല്ലെങ്കിൽ മോഡലിന്റെ സ്നാപ്ഷോട്ട് എടുക്കാം).
-
-
-
-## ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയാനുള്ള മാർഗങ്ങൾ
-
-ഓവർഫിറ്റിംഗ് സംഭവിക്കുന്നതായി കാണുമ്പോൾ, താഴെ പറയുന്നവയിൽ ഒന്നോ അതിലധികമോ ചെയ്യാം:
-
- * പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുക
- * മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുക
- * [റഗുലറൈസേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ](../../4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md)കൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഉദാ: [ഡ്രോപ്പൗട്ട്](../../4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md#Dropout), പിന്നീട് പരിഗണിക്കും.
-
-## ഓവർഫിറ്റിംഗ്, ബയാസ്-വേറിയൻസ് ട്രേഡ്-ഓഫ്
-
-ഓവർഫിറ്റിംഗ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിലെ ഒരു പൊതുവായ പ്രശ്നമായ [ബയാസ്-വേറിയൻസ് ട്രേഡ്-ഓഫ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Bias%E2%80%93variance_tradeoff)യുടെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. മോഡലിലെ പിശകുകളുടെ സ്രോതസ്സുകൾ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ, രണ്ട് തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ കാണാം:
-
-* **ബയാസ് പിശകുകൾ**: പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ബന്ധം മോഡൽ ശരിയായി പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ ഉണ്ടാകുന്നു. ഇത് മോഡൽ ശക്തിയില്ലാത്തതിനാലാകാം (**അണ്ടർഫിറ്റിംഗ്**).
-* **വേറിയൻസ് പിശകുകൾ**: മോഡൽ ഇൻപുട്ടിലെ ശബ്ദം പകരം അർത്ഥമുള്ള ബന്ധം പകരാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനാൽ ഉണ്ടാകുന്നു (**ഓവർഫിറ്റിംഗ്**).
-
-പരിശീലന സമയത്ത്, ബയാസ് പിശക് കുറയുകയും (മോഡൽ ഡാറ്റ ഏകീകരിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു), വേറിയൻസ് പിശക് ഉയരുകയും ചെയ്യും. ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയാൻ പരിശീലനം നിർത്തുന്നത് (മാനുവലായി അല്ലെങ്കിൽ റഗുലറൈസേഷൻ കൊണ്ടു) പ്രധാനമാണ്.
-
-## സംക്ഷേപം
-
-ഈ പാഠത്തിൽ, TensorFlow, PyTorch എന്നീ രണ്ട് ജനപ്രിയ AI ഫ്രെയിംവർക്കുകളുടെ വിവിധ APIകളുടെ വ്യത്യാസങ്ങൾ പഠിച്ചു. കൂടാതെ, വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു വിഷയം, ഓവർഫിറ്റിംഗ്, മനസ്സിലാക്കി.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-സഹായക നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ താഴെ 'ടാസ്കുകൾ' കാണാം; നോട്ട്ബുക്കുകൾ വഴി പഠനം തുടരുകയും ടാസ്കുകൾ പൂർത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുക.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/10)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-താഴെ പറയുന്ന വിഷയങ്ങളിൽ കുറച്ച് റിസർച്ച് ചെയ്യുക:
-
-- TensorFlow
-- PyTorch
-- ഓവർഫിറ്റിംഗ്
-
-താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ സ്വയം ചോദിക്കുക:
-
-- TensorFlow-നും PyTorch-നും ഇടയിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
-- ഓവർഫിറ്റിംഗും അണ്ടർഫിറ്റിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
-
-## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
-
-ഈ ലാബിൽ, PyTorch അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow ഉപയോഗിച്ച് സിംഗിൾ-ലെയർ, മൾട്ടി-ലെയർ ഫുൾ-കണക്ടഡ് നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് രണ്ട് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
-
-* [നിർദ്ദേശങ്ങൾ](lab/README.md)
-* [നോട്ട്ബുക്ക്](lab/LabFrameworks.ipynb)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ
+
+നാം ഇതിനകം പഠിച്ചതുപോലെ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഫലപ്രദമായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്:
+
+* ടെൻസറുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുക, ഉദാ: ഗുണനം, കൂട്ടൽ, സിഗ്മോയിഡ് അല്ലെങ്കിൽ സോഫ്റ്റ്മാക്സ് പോലുള്ള ചില ഫംഗ്ഷനുകൾ കണക്കാക്കുക
+* ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കുക, ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടത്താൻ
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/9)
+
+`numpy` ലൈബ്രറി ആദ്യ ഭാഗം ചെയ്യാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കാൻ ഒരു സംവിധാനം വേണം. [നമ്മുടെ ഫ്രെയിംവർക്കിൽ](../04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) മുമ്പത്തെ സെക്ഷനിൽ വികസിപ്പിച്ചപ്പോൾ, `backward` മെത്തഡിനുള്ളിൽ എല്ലാ ഡെറിവേറ്റീവ് ഫംഗ്ഷനുകളും കൈയോടെ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യേണ്ടി വന്നു, അത് ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ ചെയ്യുന്നു.理想മായി, ഒരു ഫ്രെയിംവർക്ക് നമുക്ക് നിർവചിക്കാവുന്ന *ഏതെങ്കിലും പ്രകടനത്തിന്റെ* ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കാനുള്ള അവസരം നൽകണം.
+
+മറ്റൊരു പ്രധാന കാര്യം GPU പോലുള്ള പ്രത്യേക കംപ്യൂട്ട് യൂണിറ്റുകളിൽ കണക്കുകൾ നടത്താൻ കഴിയണം, ഉദാ: [TPU](https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit). ഡീപ്പ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം *വളരെ* കണക്കുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ GPU-കളിൽ കണക്കുകൾ പാരലലൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
+
+> ✅ 'പാരലലൈസ്' എന്ന പദം കണക്കുകൾ പല ഉപകരണങ്ങളിലായി വിതരണം ചെയ്യുക എന്നർത്ഥം.
+
+ഇപ്പോൾ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ രണ്ട് ന്യൂറൽ ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ: [TensorFlow](http://TensorFlow.org)യും [PyTorch](https://pytorch.org/)ഉം. ഇരുവരും CPU-യിലും GPU-യിലും ടെൻസറുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ലോ-ലെവൽ API നൽകുന്നു. ലോ-ലെവൽ API-യുടെ മുകളിൽ, ഉയർന്ന-ലെവൽ API-കളും ഉണ്ട്, അവയാണ് [Keras](https://keras.io/)യും [PyTorch Lightning](https://pytorchlightning.ai/)യും.
+
+ലോ-ലെവൽ API | [TensorFlow](http://TensorFlow.org) | [PyTorch](https://pytorch.org/)
+--------------|-------------------------------------|--------------------------------
+ഉയർന്ന-ലെവൽ API| [Keras](https://keras.io/) | [PyTorch Lightning](https://pytorchlightning.ai/)
+
+**ലോ-ലെവൽ APIകൾ** ഇരുവിധ ഫ്രെയിംവർക്കുകളിലും **കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫുകൾ** നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ഗ്രാഫ് നൽകിയ ഇൻപുട്ട് പാരാമീറ്ററുകളുമായി ഔട്ട്പുട്ട് (സാധാരണ ലോസ്സ് ഫംഗ്ഷൻ) എങ്ങനെ കണക്കാക്കാമെന്ന് നിർവചിക്കുന്നു, GPU ലഭ്യമെങ്കിൽ അവിടെ കണക്കാക്കാൻ പുഷ് ചെയ്യാം. ഈ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫ് വ്യത്യാസപ്പെടുത്താനും ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കാക്കാനും ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്, അവ മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ ഓപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാം.
+
+**ഉയർന്ന-ലെവൽ APIകൾ** ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്കളെ **ലെയറുകളുടെ ശ്രേണി** ആയി പരിഗണിച്ച്, പല ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർമ്മാണം വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു. മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സാധാരണയായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കി `fit` ഫംഗ്ഷൻ വിളിക്കണം.
+
+ഉയർന്ന-ലെവൽ API സാധാരണ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്കൾ വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, പല വിശദാംശങ്ങൾക്കായി ആശങ്കപ്പെടേണ്ടതില്ല. അതേസമയം, ലോ-ലെവൽ API പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം നൽകുന്നു, അതുകൊണ്ട് ഗവേഷണത്തിൽ പുതിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+
+രണ്ടു APIകളും ചേർന്ന് ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്, ഉദാ: ലോ-ലെവൽ API ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ലെയർ ആർക്കിടെക്ചർ വികസിപ്പിച്ച്, അത് ഉയർന്ന-ലെവൽ API ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച വലിയ നെറ്റ്വർക്കിൽ ഉൾപ്പെടുത്താം. അല്ലെങ്കിൽ, ഉയർന്ന-ലെവൽ API ഉപയോഗിച്ച് ലെയറുകളുടെ ശ്രേണി നിർവചിച്ച്, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ലോ-ലെവൽ ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടത്താം. ഇരുവരും അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ പങ്കുവെക്കുന്നു, കൂടെ നല്ല രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
+
+## പഠനം
+
+ഈ കോഴ്സിൽ, PyTorchക്കും TensorFlowക്കും വേണ്ടിയുള്ള ഉള്ളടക്കം കൂടുതലായി നൽകുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടമുള്ള ഫ്രെയിംവർക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാം, അതിന്റെ നോട്ട്ബുക്കുകൾ മാത്രം പഠിക്കാം. ഏത് ഫ്രെയിംവർക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കണമെന്ന് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, ഇന്റർനെറ്റിൽ **PyTorch vs. TensorFlow** സംബന്ധിച്ച ചർച്ചകൾ വായിക്കുക. രണ്ടും നോക്കി മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും.
+
+സാധ്യമായിടത്ത്, എളുപ്പത്തിനായി ഉയർന്ന-ലെവൽ APIകൾ ഉപയോഗിക്കും. എന്നാൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനത്തിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രധാനമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു, അതിനാൽ തുടക്കത്തിൽ ലോ-ലെവൽ APIയും ടെൻസറുകളും ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുന്നു. എന്നാൽ വേഗത്തിൽ തുടങ്ങാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ വിശദാംശങ്ങൾ ഒഴിവാക്കി ഉയർന്ന-ലെവൽ API നോട്ട്ബുക്കുകളിലേക്ക് നേരിട്ട് പോകാം.
+
+## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ
+
+താഴെ കൊടുത്ത നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ പഠനം തുടരുക:
+
+ലോ-ലെവൽ API | [TensorFlow+Keras നോട്ട്ബുക്ക്](IntroKerasTF.ipynb) | [PyTorch](IntroPyTorch.ipynb)
+--------------|-------------------------------------|--------------------------------
+ഉയർന്ന-ലെവൽ API| [Keras](IntroKeras.ipynb) | *PyTorch Lightning*
+
+ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ നന്നായി പഠിച്ച ശേഷം, ഓവർഫിറ്റിങ്ങിന്റെ ആശയം വീണ്ടും പരിശോധിക്കാം.
+
+# ഓവർഫിറ്റിംഗ്
+
+ഓവർഫിറ്റിംഗ് മെഷീൻ ലേണിങ്ങിൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ആശയമാണ്, ശരിയായി മനസ്സിലാക്കുന്നത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്!
+
+5 പോയിന്റുകൾ (ഗ്രാഫുകളിൽ `x` ആയി പ്രതിനിധീകരിച്ചിരിക്കുന്നു) ഏകീകരിക്കുന്ന പ്രശ്നം പരിഗണിക്കൂ:
+
+ | 
+-------------------------|--------------------------
+**രേഖീയ മോഡൽ, 2 പാരാമീറ്ററുകൾ** | **അരേഖീയ മോഡൽ, 7 പാരാമീറ്ററുകൾ**
+പരിശീലന പിശക് = 5.3 | പരിശീലന പിശക് = 0
+വാലിഡേഷൻ പിശക് = 5.1 | വാലിഡേഷൻ പിശക് = 20
+
+* ഇടത്തരം, നല്ല നേരിയ രേഖ ഏകീകരണം കാണാം. പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം യോജിച്ചതിനാൽ, മോഡൽ പോയിന്റുകളുടെ വിതരണത്തിന്റെ ആശയം ശരിയായി പിടിച്ചെടുത്തു.
+* വലത്തരം, മോഡൽ വളരെ ശക്തമാണ്. 5 പോയിന്റുകൾ മാത്രമുള്ളപ്പോൾ 7 പാരാമീറ്ററുള്ള മോഡൽ എല്ലാ പോയിന്റുകളും കടക്കാൻ ക്രമീകരിക്കാം, അതിനാൽ പരിശീലന പിശക് 0 ആകുന്നു. എന്നാൽ ഇത് ഡാറ്റയുടെ ശരിയായ പാറ്റേൺ മനസ്സിലാക്കാൻ തടസ്സമാകുന്നു, അതുകൊണ്ട് വാലിഡേഷൻ പിശക് വളരെ ഉയർന്നതാണ്.
+
+മോഡലിന്റെ സമൃദ്ധിയും (പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം) പരിശീലന സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണവും ശരിയായ ബാലൻസ് കണ്ടെത്തുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
+
+## ഓവർഫിറ്റിംഗ് സംഭവിക്കുന്ന കാരണങ്ങൾ
+
+ * പരിശീലന ഡാറ്റ കുറവായിരിക്കുക
+ * മോഡൽ വളരെ ശക്തമായിരിക്കുക
+ * ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ ശബ്ദം (നോയിസ്) കൂടുതലായിരിക്കുക
+
+## ഓവർഫിറ്റിംഗ് കണ്ടെത്താനുള്ള മാർഗങ്ങൾ
+
+മുകളിൽ കാണിച്ച ഗ്രാഫിൽ നിന്ന്, ഓവർഫിറ്റിംഗ് വളരെ കുറഞ്ഞ പരിശീലന പിശക്, കൂടിയ വാലിഡേഷൻ പിശക് എന്നിവയാൽ കണ്ടെത്താം. സാധാരണയായി പരിശീലന സമയത്ത് പരിശീലനവും വാലിഡേഷനും പിശകുകൾ കുറയാൻ തുടങ്ങും, പിന്നീട് വാലിഡേഷൻ പിശക് കുറയുന്നത് നിർത്തി ഉയരാൻ തുടങ്ങും. ഇത് ഓവർഫിറ്റിംഗിന്റെ സൂചനയാണ്, ഈ ഘട്ടത്തിൽ പരിശീലനം നിർത്തേണ്ടതായിരിക്കും (അല്ലെങ്കിൽ മോഡലിന്റെ സ്നാപ്ഷോട്ട് എടുക്കാം).
+
+
+
+## ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയാനുള്ള മാർഗങ്ങൾ
+
+ഓവർഫിറ്റിംഗ് സംഭവിക്കുന്നതായി കാണുമ്പോൾ, താഴെ പറയുന്നവയിൽ ഒന്നോ അതിലധികമോ ചെയ്യാം:
+
+ * പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുക
+ * മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുക
+ * [റഗുലറൈസേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ](../../4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md)കൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഉദാ: [ഡ്രോപ്പൗട്ട്](../../4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md#Dropout), പിന്നീട് പരിഗണിക്കും.
+
+## ഓവർഫിറ്റിംഗ്, ബയാസ്-വേറിയൻസ് ട്രേഡ്-ഓഫ്
+
+ഓവർഫിറ്റിംഗ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിലെ ഒരു പൊതുവായ പ്രശ്നമായ [ബയാസ്-വേറിയൻസ് ട്രേഡ്-ഓഫ്](https://en.wikipedia.org/wiki/Bias%E2%80%93variance_tradeoff)യുടെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. മോഡലിലെ പിശകുകളുടെ സ്രോതസ്സുകൾ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ, രണ്ട് തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ കാണാം:
+
+* **ബയാസ് പിശകുകൾ**: പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ബന്ധം മോഡൽ ശരിയായി പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ ഉണ്ടാകുന്നു. ഇത് മോഡൽ ശക്തിയില്ലാത്തതിനാലാകാം (**അണ്ടർഫിറ്റിംഗ്**).
+* **വേറിയൻസ് പിശകുകൾ**: മോഡൽ ഇൻപുട്ടിലെ ശബ്ദം പകരം അർത്ഥമുള്ള ബന്ധം പകരാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനാൽ ഉണ്ടാകുന്നു (**ഓവർഫിറ്റിംഗ്**).
+
+പരിശീലന സമയത്ത്, ബയാസ് പിശക് കുറയുകയും (മോഡൽ ഡാറ്റ ഏകീകരിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു), വേറിയൻസ് പിശക് ഉയരുകയും ചെയ്യും. ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയാൻ പരിശീലനം നിർത്തുന്നത് (മാനുവലായി അല്ലെങ്കിൽ റഗുലറൈസേഷൻ കൊണ്ടു) പ്രധാനമാണ്.
+
+## സംക്ഷേപം
+
+ഈ പാഠത്തിൽ, TensorFlow, PyTorch എന്നീ രണ്ട് ജനപ്രിയ AI ഫ്രെയിംവർക്കുകളുടെ വിവിധ APIകളുടെ വ്യത്യാസങ്ങൾ പഠിച്ചു. കൂടാതെ, വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു വിഷയം, ഓവർഫിറ്റിംഗ്, മനസ്സിലാക്കി.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+സഹായക നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ താഴെ 'ടാസ്കുകൾ' കാണാം; നോട്ട്ബുക്കുകൾ വഴി പഠനം തുടരുകയും ടാസ്കുകൾ പൂർത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുക.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/10)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+താഴെ പറയുന്ന വിഷയങ്ങളിൽ കുറച്ച് റിസർച്ച് ചെയ്യുക:
+
+- TensorFlow
+- PyTorch
+- ഓവർഫിറ്റിംഗ്
+
+താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ സ്വയം ചോദിക്കുക:
+
+- TensorFlow-നും PyTorch-നും ഇടയിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
+- ഓവർഫിറ്റിംഗും അണ്ടർഫിറ്റിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
+
+## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
+
+ഈ ലാബിൽ, PyTorch അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow ഉപയോഗിച്ച് സിംഗിൾ-ലെയർ, മൾട്ടി-ലെയർ ഫുൾ-കണക്ടഡ് നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് രണ്ട് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
+
+* [നിർദ്ദേശങ്ങൾ](lab/README.md)
+* [നോട്ട്ബുക്ക്](lab/LabFrameworks.ipynb)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/README.md b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/README.md
index c5c8803d..c7086a8e 100644
--- a/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/3-NeuralNetworks/README.md
@@ -1,64 +1,64 @@
-
-# ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് പരിചയം
-
-
-
-പരിചയത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്തതുപോലെ, ബുദ്ധിമുട്ട് നേടാനുള്ള ഒരു മാർഗം **കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ** അല്ലെങ്കിൽ **കൃത്രിമ മസ്തിഷ്കം** പരിശീലിപ്പിക്കുകയാണ്. 20-ആം നൂറ്റാണ്ടിന്റെ മധ്യത്തിൽ നിന്ന് ഗവേഷകർ വിവിധ ഗണിത മോഡലുകൾ പരീക്ഷിച്ചു, അടുത്തിടെ ഈ ദിശ വളരെ വിജയകരമായി തെളിഞ്ഞു. മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഇത്തരം ഗണിത മോഡലുകൾ **ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
-
-> ചിലപ്പോൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ *കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ* (Artificial Neural Networks, ANNs) എന്ന് വിളിക്കുന്നത്, നാം യഥാർത്ഥ ന്യൂറോണുകളുടെ നെറ്റ്വർക്കുകൾ അല്ല, മോഡലുകൾ മാത്രമാണ് പറയുന്നത് എന്ന് സൂചിപ്പിക്കാൻ.
-
-## മെഷീൻ ലേണിംഗ്
-
-ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ **മെഷീൻ ലേണിംഗ്** എന്ന വലിയ ശാസ്ത്രശാഖയുടെ ഭാഗമാണ്, ഇതിന്റെ ലക്ഷ്യം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുകയാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ വലിയൊരു ഭാഗമാണ്, എന്നാൽ ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല.
-
-> ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടുതൽ പഠിക്കാൻ, ഞങ്ങളുടെ പ്രത്യേക **[Machine Learning for Beginners](http://github.com/microsoft/ml-for-beginners)** പാഠ്യപദ്ധതി സന്ദർശിക്കുക.
-
-മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, നമുക്ക് ചില ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് **X** ഉണ്ട്, അതിനോടനുബന്ധിച്ച ഔട്ട്പുട്ട് മൂല്യങ്ങൾ **Y** ഉണ്ട് എന്ന് فرضിക്കുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങൾ സാധാരണയായി N-ഡൈമെൻഷണൽ വെക്ടറുകളാണ്, അവ **ഫീച്ചറുകൾ** അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ **ലേബലുകൾ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
-
-നാം രണ്ട് സാധാരണ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഗണിക്കും:
-
-* **ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ**, ഇവിടെ ഒരു ഇൻപുട്ട് വസ്തുവിനെ രണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ അതിലധികം ക്ലാസുകളിലേക്കു വേർതിരിക്കണം.
-* **റെഗ്രഷൻ**, ഇവിടെ ഓരോ ഇൻപുട്ട് സാമ്പിളിനും ഒരു സംഖ്യാനുപാതം പ്രവചിക്കണം.
-
-> ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കുമ്പോൾ, ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റ് M×N വലുപ്പമുള്ള ഒരു മാട്രിക്സാണ്, ഇവിടെ M സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണം, N ഫീച്ചറുകളുടെ എണ്ണം. ഔട്ട്പുട്ട് ലേബലുകൾ Y M വലുപ്പമുള്ള വെക്ടറാണ്.
-
-ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ, നാം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ മാത്രമേ പരിഗണിക്കൂ.
-
-## ഒരു ന്യൂറോണിന്റെ മോഡൽ
-
-ജീവശാസ്ത്രത്തിൽനിന്ന്, നമ്മുടെ മസ്തിഷ്കം ന്യൂറൽ സെല്ലുകൾ (ന്യൂറോണുകൾ) കൊണ്ട് നിർമ്മിതമാണ്, ഓരോന്നിനും നിരവധി "ഇൻപുട്ടുകൾ" (ഡെൻഡ്രൈറ്റുകൾ) ഉണ്ട്, ഒറ്റ "ഔട്ട്പുട്ട്" (ആക്സൺ) ഉണ്ട്. ഡെൻഡ്രൈറ്റുകളും ആക്സണുകളും വൈദ്യുത സിഗ്നലുകൾ കൈമാറാൻ കഴിയും, അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ — സിനാപ്സുകൾ എന്ന് അറിയപ്പെടുന്നു — വൈദ്യുത ചാലകതയുടെ വ്യത്യസ്ത നിലകൾ കാണിക്കുന്നു, ഇത് ന്യൂറോട്രാൻസ്മിറ്ററുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
-
- | 
-----|----
-യഥാർത്ഥ ന്യൂറോൺ *([ചിത്രം](https://en.wikipedia.org/wiki/Synapse#/media/File:SynapseSchematic_lines.svg) വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്നുള്ളത്)* | കൃത്രിമ ന്യൂറോൺ *(ചിത്രം രചയിതാവ്)*
-
-അതിനാൽ, ഒരു ന്യൂറോണിന്റെ ഏറ്റവും ലളിതമായ ഗണിത മോഡൽ X1, ..., XN എന്ന നിരവധി ഇൻപുട്ടുകളും Y എന്ന ഔട്ട്പുട്ടും, W1, ..., WN എന്ന ഭാരങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് കണക്കാക്കുന്നത്:
-
-
-
-ഇവിടെ f ഒരു നോൺ-ലിനിയർ **ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ** ആണ്.
-
-> ന്യൂറോണിന്റെ പ്രാരംഭ മോഡലുകൾ 1943-ൽ വാറൻ മക്കുലോക്ക്, വാൾട്ടർ പിറ്റ്സ് എഴുതിയ ക്ലാസിക്കൽ പേപ്പർ [A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity](https://www.cs.cmu.edu/~./epxing/Class/10715/reading/McCulloch.and.Pitts.pdf) ൽ വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഡൊണാൾഡ് ഹെബ് തന്റെ പുസ്തകം "[The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory](https://books.google.com/books?id=VNetYrB8EBoC)" ൽ ആ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാമെന്ന് നിർദ്ദേശിച്ചു.
-
-## ഈ വിഭാഗത്തിൽ
-
-ഈ വിഭാഗത്തിൽ നാം പഠിക്കാനിരിക്കുന്നവ:
-* [പേഴ്സെപ്ട്രോൺ](03-Perceptron/README.md), രണ്ട് ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനുള്ള ആദ്യകാല ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകളിൽ ഒന്ന്
-* [മൾട്ടി-ലെയർഡ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ](04-OwnFramework/README.md) കൂടാതെ [സ്വന്തം ഫ്രെയിംവർക്ക് നിർമ്മിക്കുന്ന വിധം](04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) എന്ന നോട്ട്ബുക്ക്
-* [ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഫ്രെയിംവർക്ക്ಗಳು](05-Frameworks/README.md), ഇതിൽ നോട്ട്ബുക്കുകൾ: [PyTorch](05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) & [Keras/Tensorflow](05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb)
-* [ഓവർഫിറ്റിംഗ്](../../../../lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് പരിചയം
+
+
+
+പരിചയത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്തതുപോലെ, ബുദ്ധിമുട്ട് നേടാനുള്ള ഒരു മാർഗം **കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ** അല്ലെങ്കിൽ **കൃത്രിമ മസ്തിഷ്കം** പരിശീലിപ്പിക്കുകയാണ്. 20-ആം നൂറ്റാണ്ടിന്റെ മധ്യത്തിൽ നിന്ന് ഗവേഷകർ വിവിധ ഗണിത മോഡലുകൾ പരീക്ഷിച്ചു, അടുത്തിടെ ഈ ദിശ വളരെ വിജയകരമായി തെളിഞ്ഞു. മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഇത്തരം ഗണിത മോഡലുകൾ **ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
+
+> ചിലപ്പോൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ *കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ* (Artificial Neural Networks, ANNs) എന്ന് വിളിക്കുന്നത്, നാം യഥാർത്ഥ ന്യൂറോണുകളുടെ നെറ്റ്വർക്കുകൾ അല്ല, മോഡലുകൾ മാത്രമാണ് പറയുന്നത് എന്ന് സൂചിപ്പിക്കാൻ.
+
+## മെഷീൻ ലേണിംഗ്
+
+ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ **മെഷീൻ ലേണിംഗ്** എന്ന വലിയ ശാസ്ത്രശാഖയുടെ ഭാഗമാണ്, ഇതിന്റെ ലക്ഷ്യം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുകയാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ വലിയൊരു ഭാഗമാണ്, എന്നാൽ ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല.
+
+> ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടുതൽ പഠിക്കാൻ, ഞങ്ങളുടെ പ്രത്യേക **[Machine Learning for Beginners](http://github.com/microsoft/ml-for-beginners)** പാഠ്യപദ്ധതി സന്ദർശിക്കുക.
+
+മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, നമുക്ക് ചില ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് **X** ഉണ്ട്, അതിനോടനുബന്ധിച്ച ഔട്ട്പുട്ട് മൂല്യങ്ങൾ **Y** ഉണ്ട് എന്ന് فرضിക്കുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങൾ സാധാരണയായി N-ഡൈമെൻഷണൽ വെക്ടറുകളാണ്, അവ **ഫീച്ചറുകൾ** അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ **ലേബലുകൾ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
+
+നാം രണ്ട് സാധാരണ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഗണിക്കും:
+
+* **ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ**, ഇവിടെ ഒരു ഇൻപുട്ട് വസ്തുവിനെ രണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ അതിലധികം ക്ലാസുകളിലേക്കു വേർതിരിക്കണം.
+* **റെഗ്രഷൻ**, ഇവിടെ ഓരോ ഇൻപുട്ട് സാമ്പിളിനും ഒരു സംഖ്യാനുപാതം പ്രവചിക്കണം.
+
+> ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കുമ്പോൾ, ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റ് M×N വലുപ്പമുള്ള ഒരു മാട്രിക്സാണ്, ഇവിടെ M സാമ്പിളുകളുടെ എണ്ണം, N ഫീച്ചറുകളുടെ എണ്ണം. ഔട്ട്പുട്ട് ലേബലുകൾ Y M വലുപ്പമുള്ള വെക്ടറാണ്.
+
+ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ, നാം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ മാത്രമേ പരിഗണിക്കൂ.
+
+## ഒരു ന്യൂറോണിന്റെ മോഡൽ
+
+ജീവശാസ്ത്രത്തിൽനിന്ന്, നമ്മുടെ മസ്തിഷ്കം ന്യൂറൽ സെല്ലുകൾ (ന്യൂറോണുകൾ) കൊണ്ട് നിർമ്മിതമാണ്, ഓരോന്നിനും നിരവധി "ഇൻപുട്ടുകൾ" (ഡെൻഡ്രൈറ്റുകൾ) ഉണ്ട്, ഒറ്റ "ഔട്ട്പുട്ട്" (ആക്സൺ) ഉണ്ട്. ഡെൻഡ്രൈറ്റുകളും ആക്സണുകളും വൈദ്യുത സിഗ്നലുകൾ കൈമാറാൻ കഴിയും, അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ — സിനാപ്സുകൾ എന്ന് അറിയപ്പെടുന്നു — വൈദ്യുത ചാലകതയുടെ വ്യത്യസ്ത നിലകൾ കാണിക്കുന്നു, ഇത് ന്യൂറോട്രാൻസ്മിറ്ററുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
+
+ | 
+----|----
+യഥാർത്ഥ ന്യൂറോൺ *([ചിത്രം](https://en.wikipedia.org/wiki/Synapse#/media/File:SynapseSchematic_lines.svg) വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്നുള്ളത്)* | കൃത്രിമ ന്യൂറോൺ *(ചിത്രം രചയിതാവ്)*
+
+അതിനാൽ, ഒരു ന്യൂറോണിന്റെ ഏറ്റവും ലളിതമായ ഗണിത മോഡൽ X1, ..., XN എന്ന നിരവധി ഇൻപുട്ടുകളും Y എന്ന ഔട്ട്പുട്ടും, W1, ..., WN എന്ന ഭാരങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് കണക്കാക്കുന്നത്:
+
+
+
+ഇവിടെ f ഒരു നോൺ-ലിനിയർ **ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ** ആണ്.
+
+> ന്യൂറോണിന്റെ പ്രാരംഭ മോഡലുകൾ 1943-ൽ വാറൻ മക്കുലോക്ക്, വാൾട്ടർ പിറ്റ്സ് എഴുതിയ ക്ലാസിക്കൽ പേപ്പർ [A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity](https://www.cs.cmu.edu/~./epxing/Class/10715/reading/McCulloch.and.Pitts.pdf) ൽ വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഡൊണാൾഡ് ഹെബ് തന്റെ പുസ്തകം "[The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory](https://books.google.com/books?id=VNetYrB8EBoC)" ൽ ആ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാമെന്ന് നിർദ്ദേശിച്ചു.
+
+## ഈ വിഭാഗത്തിൽ
+
+ഈ വിഭാഗത്തിൽ നാം പഠിക്കാനിരിക്കുന്നവ:
+* [പേഴ്സെപ്ട്രോൺ](03-Perceptron/README.md), രണ്ട് ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനുള്ള ആദ്യകാല ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകളിൽ ഒന്ന്
+* [മൾട്ടി-ലെയർഡ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ](04-OwnFramework/README.md) കൂടാതെ [സ്വന്തം ഫ്രെയിംവർക്ക് നിർമ്മിക്കുന്ന വിധം](04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) എന്ന നോട്ട്ബുക്ക്
+* [ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഫ്രെയിംവർക്ക്ಗಳು](05-Frameworks/README.md), ഇതിൽ നോട്ട്ബുക്കുകൾ: [PyTorch](05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) & [Keras/Tensorflow](05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb)
+* [ഓവർഫിറ്റിംഗ്](../../../../lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md
index 0111fc08..3faafc6d 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md
@@ -1,127 +1,127 @@
-
-# കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ പരിചയം
-
-[കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ](https://wikipedia.org/wiki/Computer_vision) എന്നത് ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ബോധം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് നൽകാനുള്ള ശാസ്ത്രശാഖയാണ്. ഇത് വളരെ വ്യാപകമായ ഒരു നിർവചനമാണ്, കാരണം *ബോധം* എന്നത് പലവിധം അർത്ഥമാക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു ചിത്രത്തിൽ ഒരു വസ്തു കണ്ടെത്തൽ (**object detection**), സംഭവങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കൽ (**event detection**), ചിത്രത്തെ വാചകത്തിൽ വിവരണം ചെയ്യൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ദൃശ്യത്തെ 3D ആയി പുനർനിർമ്മാണം ചെയ്യൽ. മനുഷ്യ ചിത്രങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രത്യേക ജോലികളും ഉണ്ട്: പ്രായവും വികാരവും കണക്കാക്കൽ, മുഖം കണ്ടെത്തൽ, തിരിച്ചറിയൽ, 3D പൊസ് എസ്റ്റിമേഷൻ എന്നിവ.
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/11)
-
-കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനിലെ ഏറ്റവും ലളിതമായ ജോലികളിൽ ഒന്നാണ് **ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം**.
-
-കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സാധാരണയായി AI-യുടെ ഒരു ശാഖയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഇന്നത്തെ കാലത്ത്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികളുടെ ഭൂരിഭാഗവും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കുന്നു. ഈ വിഭാഗത്തിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രത്യേക തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ആയ [കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](../07-ConvNets/README.md) കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കും.
-
-എങ്കിലും, ഒരു ചിത്രം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ്, പലപ്പോഴും ചിത്രത്തെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ചില ആൽഗോരിതമിക് സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉചിതമാണ്.
-
-ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗിനായി പല Python ലൈബ്രറികളും ലഭ്യമാണ്:
-
-* **[imageio](https://imageio.readthedocs.io/en/stable/)** വിവിധ ചിത്ര ഫോർമാറ്റുകൾ വായിക്കാനും എഴുതാനും ഉപയോഗിക്കാം. വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ ചിത്രങ്ങളായി മാറ്റാൻ സഹായിക്കുന്ന ffmpeg-ഉം ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
-* **[Pillow](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/index.html)** (PIL എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) കൂടുതൽ ശക്തമായ ഒരു ലൈബ്രറിയാണ്, ചിത്ര മോർഫിംഗ്, പാൽറ്റ് ക്രമീകരണങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ചില ചിത്ര മാനിപ്പുലേഷൻ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
-* **[OpenCV](https://opencv.org/)** C++-ൽ എഴുതിയ ശക്തമായ ഒരു ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗ് ലൈബ്രറിയാണ്, ഇത് ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള *de facto* സ്റ്റാൻഡേർഡായി മാറിയിട്ടുണ്ട്. Python ഇന്റർഫേസ് സൗകര്യപ്രദമാണ്.
-* **[dlib](http://dlib.net/)** C++ ലൈബ്രറിയാണ്, ഇത് പല മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിൽ ചിലത് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങളുമാണ്. Python ഇന്റർഫേസ് ഉണ്ട്, മുഖം കണ്ടെത്തൽ, മുഖഭാഗങ്ങളുടെ ലാൻഡ്മാർക്ക് കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണ ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം.
-
-## OpenCV
-
-[OpenCV](https://opencv.org/) ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള *de facto* സ്റ്റാൻഡേർഡായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഇത് C++-ൽ നടപ്പിലാക്കിയ നിരവധി ഉപകാരപ്രദമായ ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. Python-ൽ നിന്നും OpenCV വിളിക്കാം.
-
-OpenCV പഠിക്കാൻ നല്ല ഒരു സ്ഥലം [ഈ Learn OpenCV കോഴ്സ്](https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/) ആണ്. നമ്മുടെ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ, OpenCV പഠിക്കുകയാണ് ലക്ഷ്യം അല്ല, എങ്കിലും ഇത് എപ്പോൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുകയാണ്.
-
-### ചിത്രങ്ങൾ ലോഡ് ചെയ്യൽ
-
-Python-ൽ ചിത്രങ്ങൾ NumPy അറേകൾ ആയി സുഖപ്രദമായി പ്രതിനിധീകരിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, 320x200 പിക്സൽ വലുപ്പമുള്ള ഗ്രേസ്കെയിൽ ചിത്രങ്ങൾ 200x320 അറേയിൽ സൂക്ഷിക്കും, അതേ വലുപ്പമുള്ള നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങൾക്ക് 200x320x3 (3 നിറ ചാനലുകൾക്കായി) ആകൃതി ഉണ്ടാകും. ഒരു ചിത്രം ലോഡ് ചെയ്യാൻ താഴെ കൊടുത്ത കോഡ് ഉപയോഗിക്കാം:
-
-```python
-import cv2
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-im = cv2.imread('image.jpeg')
-plt.imshow(im)
-```
-
-
-പരമ്പരാഗതമായി, OpenCV നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങൾക്ക് BGR (ബ്ലൂ-ഗ്രീൻ-റെഡ്) എൻകോഡിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, Python-ലെ മറ്റു ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് RGB (റെഡ്-ഗ്രീൻ-ബ്ലൂ) ആണ്. ചിത്രത്തിന് ശരിയായ രൂപം ലഭിക്കാൻ, NumPy അറേയിൽ ഡൈമെൻഷനുകൾ മാറ്റി അല്ലെങ്കിൽ OpenCV ഫംഗ്ഷൻ വിളിച്ച് RGB കളർ സ്പേസിലേക്ക് മാറ്റണം:
-
-```python
-im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB)
-```
-
-
-`cvtColor` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തെ ഗ്രേസ്കെയിലിലേക്ക് അല്ലെങ്കിൽ HSV (ഹ്യൂ-സാച്ചുറേഷൻ-വാല്യൂ) കളർ സ്പേസിലേക്ക് മാറ്റാനും കഴിയും.
-
-OpenCV ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ ഫ്രെയിം-ബൈ-ഫ്രെയിം ലോഡ് ചെയ്യാനും കഴിയും - ഉദാഹരണം [OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) ല് കാണാം.
-
-### ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗ്
-
-ചിത്രം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ്, ചില പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാം. OpenCV പല കാര്യങ്ങളും ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന്:
-
-* `im = cv2.resize(im, (320,200),interpolation=cv2.INTER_LANCZOS)` ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം മാറ്റൽ
-* `im = cv2.medianBlur(im,3)` അല്ലെങ്കിൽ `im = cv2.GaussianBlur(im, (3,3), 0)` ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തെ ബ്ലർ ചെയ്യൽ
-* ചിത്രത്തിന്റെ **പ്രകാശവും കോൺട്രാസ്റ്റും** മാറ്റാൻ NumPy അറേ മാനിപ്പുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാം, [ഈ Stackoverflow കുറിപ്പിൽ](https://stackoverflow.com/questions/39308030/how-do-i-increase-the-contrast-of-an-image-in-python-opencv) വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
-* `cv2.threshold`/`cv2.adaptiveThreshold` ഫംഗ്ഷനുകൾ വിളിച്ച് [thresholding](https://docs.opencv.org/4.x/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html) പ്രയോഗിക്കാം, ഇത് പ്രകാശം അല്ലെങ്കിൽ കോൺട്രാസ്റ്റ് ക്രമീകരിക്കുന്നതിനേക്കാൾ നല്ലതായിരിക്കും.
-* ചിത്രത്തിൽ വിവിധ [പരിവർത്തനങ്ങൾ](https://docs.opencv.org/4.5.5/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html) പ്രയോഗിക്കുക:
- - **[Affine transformations](https://docs.opencv.org/4.5.5/d4/d61/tutorial_warp_affine.html)** ചിത്രത്തിൽ റൊട്ടേഷൻ, വലുപ്പം മാറ്റൽ, സ്ക്യൂ ചെയ്യൽ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ, ചിത്രത്തിലെ മൂന്ന് പോയിന്റുകളുടെ ഉറവിടവും ലക്ഷ്യസ്ഥലവും അറിയാമെങ്കിൽ ഉപകാരപ്രദമാണ്. Affine പരിവർത്തനങ്ങൾ സമാന്തരരേഖകൾ സമാന്തരമായി നിലനിർത്തും.
- - **[Perspective transformations](https://medium.com/analytics-vidhya/opencv-perspective-transformation-9edffefb2143)** ചിത്രത്തിലെ നാല് പോയിന്റുകളുടെ ഉറവിടവും ലക്ഷ്യസ്ഥലവും അറിയാമെങ്കിൽ ഉപകാരപ്രദമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്മാർട്ട്ഫോൺ ക്യാമറ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കോണിൽ നിന്ന് ഒരു ചതുരശ്ര രേഖാമൂലം പടം എടുക്കുമ്പോൾ, രേഖാമൂലം തന്നെ ചതുരശ്ര രൂപത്തിൽ മാറ്റാൻ.
-* **[optical flow](https://docs.opencv.org/4.5.5/d4/dee/tutorial_optical_flow.html)** ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ ചലനം മനസ്സിലാക്കൽ.
-
-## കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ
-
-നമ്മുടെ [OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) ല്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ പ്രത്യേക ജോലികൾ ചെയ്യാൻ എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ കൊടുക്കുന്നു:
-
-* **ബ്രെയിൽ പുസ്തകത്തിന്റെ ഫോട്ടോ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്**. thresholding, ഫീച്ചർ കണ്ടെത്തൽ, perspective transformation, NumPy മാനിപ്പുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തിഗത ബ്രെയിൽ ചിഹ്നങ്ങൾ വേർതിരിച്ച് പിന്നീട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ തയ്യാറാക്കൽ.
-
- |  | 
-----|-----|-----
-
-> ചിത്രം [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) നിന്നാണ്
-
-* **ഫ്രെയിം വ്യത്യാസം ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോയിൽ ചലനം കണ്ടെത്തൽ**. ക്യാമറ സ്ഥിരമാണെങ്കിൽ, ക്യാമറ ഫീഡിലെ ഫ്രെയിമുകൾ തമ്മിൽ വളരെ സമാനമായിരിക്കും. ഫ്രെയിമുകൾ അറേകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, രണ്ട് തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിമുകളുടെ അറേകൾ തമ്മിൽ വ്യത്യാസം എടുത്താൽ പിക്സൽ വ്യത്യാസം കിട്ടും, ഇത് സ്ഥിരമായ ഫ്രെയിമുകൾക്കായി കുറവായിരിക്കും, ചിത്രത്തിൽ വലിയ ചലനം ഉണ്ടാകുമ്പോൾ ഉയരും.
-
-
-
-> ചിത്രം [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) നിന്നാണ്
-
-* **Optical Flow ഉപയോഗിച്ച് ചലനം കണ്ടെത്തൽ**. [Optical flow](https://docs.opencv.org/3.4/d4/dee/tutorial_optical_flow.html) വീഡിയോ ഫ്രെയിമിലെ ഓരോ പിക്സലും എങ്ങനെ ചലിക്കുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. Optical flow-ന് രണ്ട് തരം ഉണ്ട്:
-
- - **Dense Optical Flow** ഓരോ പിക്സലും എവിടെ പോകുന്നു എന്ന് കാണിക്കുന്ന വെക്ടർ ഫീൽഡ് കണക്കാക്കുന്നു
- - **Sparse Optical Flow** ചിത്രത്തിലെ ചില വ്യത്യസ്തമായ ഫീച്ചറുകൾ (ഉദാ: അരികുകൾ) എടുത്ത്, അവയുടെ ട്രാജക്ടറി ഫ്രെയിമിൽ നിന്ന് ഫ്രെയിമിലേക്ക് നിർമ്മിക്കുന്നു.
-
-
-
-> ചിത്രം [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) നിന്നാണ്
-
-## ✍️ ഉദാഹരണ നോട്ട്ബുക്കുകൾ: OpenCV [OpenCV in Action പരീക്ഷിക്കുക](OpenCV.ipynb)
-
-[OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) പരിശോധിച്ച് OpenCV-യുമായി ചില പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്താം.
-
-## സമാപനം
-
-ചലനം കണ്ടെത്തൽ, വിരൽടിപ്പിന്റെ സ്ഥാനം കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള ചില സങ്കീർണ്ണ ജോലികൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാനാകും. അതിനാൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷന്റെ അടിസ്ഥാന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ അറിയുകയും OpenCV പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ എന്തെല്ലാം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് വളരെ സഹായകരമാണ്.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-AI ഷോയിൽ നിന്നുള്ള [ഈ വീഡിയോ](https://docs.microsoft.com/shows/ai-show/ai-show--2021-opencv-ai-competition--grand-prize-winners--cortic-tigers--episode-32?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) കാണുക, Cortic Tigers പ്രോജക്ട് എങ്ങനെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾ റോബോട്ടിലൂടെ ജനങ്ങളിലേക്ക് എത്തിക്കാൻ ബ്ലോക്ക് അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള പരിഹാരം നിർമ്മിച്ചുവെന്ന് പഠിക്കുക. ഈ മേഖലയിലേക്ക് പുതിയ പഠിതാക്കളെ കൊണ്ടുവരാൻ സഹായിക്കുന്ന മറ്റ് പ്രോജക്ടുകൾക്കുറിച്ച് ഗവേഷണം നടത്തുക.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/12)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-[ഈ മികച്ച ട്യൂട്ടോറിയലിൽ](https://learnopencv.com/optical-flow-in-opencv/) optical flow-യെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ വായിക്കുക.
-
-## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
-
-ഈ ലാബിൽ, ലളിതമായ ജെസ്റ്ററുകളുള്ള ഒരു വീഡിയോ എടുത്ത്, optical flow ഉപയോഗിച്ച് മുകളിൽ/താഴെ/ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക് ചലനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക.
-
-
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ പരിചയം
+
+[കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ](https://wikipedia.org/wiki/Computer_vision) എന്നത് ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ബോധം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് നൽകാനുള്ള ശാസ്ത്രശാഖയാണ്. ഇത് വളരെ വ്യാപകമായ ഒരു നിർവചനമാണ്, കാരണം *ബോധം* എന്നത് പലവിധം അർത്ഥമാക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു ചിത്രത്തിൽ ഒരു വസ്തു കണ്ടെത്തൽ (**object detection**), സംഭവങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കൽ (**event detection**), ചിത്രത്തെ വാചകത്തിൽ വിവരണം ചെയ്യൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ദൃശ്യത്തെ 3D ആയി പുനർനിർമ്മാണം ചെയ്യൽ. മനുഷ്യ ചിത്രങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രത്യേക ജോലികളും ഉണ്ട്: പ്രായവും വികാരവും കണക്കാക്കൽ, മുഖം കണ്ടെത്തൽ, തിരിച്ചറിയൽ, 3D പൊസ് എസ്റ്റിമേഷൻ എന്നിവ.
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/11)
+
+കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനിലെ ഏറ്റവും ലളിതമായ ജോലികളിൽ ഒന്നാണ് **ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം**.
+
+കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സാധാരണയായി AI-യുടെ ഒരു ശാഖയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഇന്നത്തെ കാലത്ത്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികളുടെ ഭൂരിഭാഗവും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കുന്നു. ഈ വിഭാഗത്തിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രത്യേക തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ആയ [കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](../07-ConvNets/README.md) കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കും.
+
+എങ്കിലും, ഒരു ചിത്രം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ്, പലപ്പോഴും ചിത്രത്തെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ചില ആൽഗോരിതമിക് സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉചിതമാണ്.
+
+ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗിനായി പല Python ലൈബ്രറികളും ലഭ്യമാണ്:
+
+* **[imageio](https://imageio.readthedocs.io/en/stable/)** വിവിധ ചിത്ര ഫോർമാറ്റുകൾ വായിക്കാനും എഴുതാനും ഉപയോഗിക്കാം. വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ ചിത്രങ്ങളായി മാറ്റാൻ സഹായിക്കുന്ന ffmpeg-ഉം ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
+* **[Pillow](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/index.html)** (PIL എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) കൂടുതൽ ശക്തമായ ഒരു ലൈബ്രറിയാണ്, ചിത്ര മോർഫിംഗ്, പാൽറ്റ് ക്രമീകരണങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ചില ചിത്ര മാനിപ്പുലേഷൻ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
+* **[OpenCV](https://opencv.org/)** C++-ൽ എഴുതിയ ശക്തമായ ഒരു ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗ് ലൈബ്രറിയാണ്, ഇത് ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള *de facto* സ്റ്റാൻഡേർഡായി മാറിയിട്ടുണ്ട്. Python ഇന്റർഫേസ് സൗകര്യപ്രദമാണ്.
+* **[dlib](http://dlib.net/)** C++ ലൈബ്രറിയാണ്, ഇത് പല മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിൽ ചിലത് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങളുമാണ്. Python ഇന്റർഫേസ് ഉണ്ട്, മുഖം കണ്ടെത്തൽ, മുഖഭാഗങ്ങളുടെ ലാൻഡ്മാർക്ക് കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണ ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം.
+
+## OpenCV
+
+[OpenCV](https://opencv.org/) ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള *de facto* സ്റ്റാൻഡേർഡായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഇത് C++-ൽ നടപ്പിലാക്കിയ നിരവധി ഉപകാരപ്രദമായ ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. Python-ൽ നിന്നും OpenCV വിളിക്കാം.
+
+OpenCV പഠിക്കാൻ നല്ല ഒരു സ്ഥലം [ഈ Learn OpenCV കോഴ്സ്](https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/) ആണ്. നമ്മുടെ പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ, OpenCV പഠിക്കുകയാണ് ലക്ഷ്യം അല്ല, എങ്കിലും ഇത് എപ്പോൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുകയാണ്.
+
+### ചിത്രങ്ങൾ ലോഡ് ചെയ്യൽ
+
+Python-ൽ ചിത്രങ്ങൾ NumPy അറേകൾ ആയി സുഖപ്രദമായി പ്രതിനിധീകരിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, 320x200 പിക്സൽ വലുപ്പമുള്ള ഗ്രേസ്കെയിൽ ചിത്രങ്ങൾ 200x320 അറേയിൽ സൂക്ഷിക്കും, അതേ വലുപ്പമുള്ള നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങൾക്ക് 200x320x3 (3 നിറ ചാനലുകൾക്കായി) ആകൃതി ഉണ്ടാകും. ഒരു ചിത്രം ലോഡ് ചെയ്യാൻ താഴെ കൊടുത്ത കോഡ് ഉപയോഗിക്കാം:
+
+```python
+import cv2
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+im = cv2.imread('image.jpeg')
+plt.imshow(im)
+```
+
+
+പരമ്പരാഗതമായി, OpenCV നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങൾക്ക് BGR (ബ്ലൂ-ഗ്രീൻ-റെഡ്) എൻകോഡിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, Python-ലെ മറ്റു ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് RGB (റെഡ്-ഗ്രീൻ-ബ്ലൂ) ആണ്. ചിത്രത്തിന് ശരിയായ രൂപം ലഭിക്കാൻ, NumPy അറേയിൽ ഡൈമെൻഷനുകൾ മാറ്റി അല്ലെങ്കിൽ OpenCV ഫംഗ്ഷൻ വിളിച്ച് RGB കളർ സ്പേസിലേക്ക് മാറ്റണം:
+
+```python
+im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB)
+```
+
+
+`cvtColor` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തെ ഗ്രേസ്കെയിലിലേക്ക് അല്ലെങ്കിൽ HSV (ഹ്യൂ-സാച്ചുറേഷൻ-വാല്യൂ) കളർ സ്പേസിലേക്ക് മാറ്റാനും കഴിയും.
+
+OpenCV ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ ഫ്രെയിം-ബൈ-ഫ്രെയിം ലോഡ് ചെയ്യാനും കഴിയും - ഉദാഹരണം [OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) ല് കാണാം.
+
+### ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗ്
+
+ചിത്രം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ്, ചില പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാം. OpenCV പല കാര്യങ്ങളും ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന്:
+
+* `im = cv2.resize(im, (320,200),interpolation=cv2.INTER_LANCZOS)` ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം മാറ്റൽ
+* `im = cv2.medianBlur(im,3)` അല്ലെങ്കിൽ `im = cv2.GaussianBlur(im, (3,3), 0)` ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തെ ബ്ലർ ചെയ്യൽ
+* ചിത്രത്തിന്റെ **പ്രകാശവും കോൺട്രാസ്റ്റും** മാറ്റാൻ NumPy അറേ മാനിപ്പുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാം, [ഈ Stackoverflow കുറിപ്പിൽ](https://stackoverflow.com/questions/39308030/how-do-i-increase-the-contrast-of-an-image-in-python-opencv) വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
+* `cv2.threshold`/`cv2.adaptiveThreshold` ഫംഗ്ഷനുകൾ വിളിച്ച് [thresholding](https://docs.opencv.org/4.x/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html) പ്രയോഗിക്കാം, ഇത് പ്രകാശം അല്ലെങ്കിൽ കോൺട്രാസ്റ്റ് ക്രമീകരിക്കുന്നതിനേക്കാൾ നല്ലതായിരിക്കും.
+* ചിത്രത്തിൽ വിവിധ [പരിവർത്തനങ്ങൾ](https://docs.opencv.org/4.5.5/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html) പ്രയോഗിക്കുക:
+ - **[Affine transformations](https://docs.opencv.org/4.5.5/d4/d61/tutorial_warp_affine.html)** ചിത്രത്തിൽ റൊട്ടേഷൻ, വലുപ്പം മാറ്റൽ, സ്ക്യൂ ചെയ്യൽ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ, ചിത്രത്തിലെ മൂന്ന് പോയിന്റുകളുടെ ഉറവിടവും ലക്ഷ്യസ്ഥലവും അറിയാമെങ്കിൽ ഉപകാരപ്രദമാണ്. Affine പരിവർത്തനങ്ങൾ സമാന്തരരേഖകൾ സമാന്തരമായി നിലനിർത്തും.
+ - **[Perspective transformations](https://medium.com/analytics-vidhya/opencv-perspective-transformation-9edffefb2143)** ചിത്രത്തിലെ നാല് പോയിന്റുകളുടെ ഉറവിടവും ലക്ഷ്യസ്ഥലവും അറിയാമെങ്കിൽ ഉപകാരപ്രദമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്മാർട്ട്ഫോൺ ക്യാമറ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കോണിൽ നിന്ന് ഒരു ചതുരശ്ര രേഖാമൂലം പടം എടുക്കുമ്പോൾ, രേഖാമൂലം തന്നെ ചതുരശ്ര രൂപത്തിൽ മാറ്റാൻ.
+* **[optical flow](https://docs.opencv.org/4.5.5/d4/dee/tutorial_optical_flow.html)** ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ ചലനം മനസ്സിലാക്കൽ.
+
+## കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ
+
+നമ്മുടെ [OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) ല്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ പ്രത്യേക ജോലികൾ ചെയ്യാൻ എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ കൊടുക്കുന്നു:
+
+* **ബ്രെയിൽ പുസ്തകത്തിന്റെ ഫോട്ടോ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്**. thresholding, ഫീച്ചർ കണ്ടെത്തൽ, perspective transformation, NumPy മാനിപ്പുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തിഗത ബ്രെയിൽ ചിഹ്നങ്ങൾ വേർതിരിച്ച് പിന്നീട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ തയ്യാറാക്കൽ.
+
+ |  | 
+----|-----|-----
+
+> ചിത്രം [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) നിന്നാണ്
+
+* **ഫ്രെയിം വ്യത്യാസം ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോയിൽ ചലനം കണ്ടെത്തൽ**. ക്യാമറ സ്ഥിരമാണെങ്കിൽ, ക്യാമറ ഫീഡിലെ ഫ്രെയിമുകൾ തമ്മിൽ വളരെ സമാനമായിരിക്കും. ഫ്രെയിമുകൾ അറേകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, രണ്ട് തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിമുകളുടെ അറേകൾ തമ്മിൽ വ്യത്യാസം എടുത്താൽ പിക്സൽ വ്യത്യാസം കിട്ടും, ഇത് സ്ഥിരമായ ഫ്രെയിമുകൾക്കായി കുറവായിരിക്കും, ചിത്രത്തിൽ വലിയ ചലനം ഉണ്ടാകുമ്പോൾ ഉയരും.
+
+
+
+> ചിത്രം [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) നിന്നാണ്
+
+* **Optical Flow ഉപയോഗിച്ച് ചലനം കണ്ടെത്തൽ**. [Optical flow](https://docs.opencv.org/3.4/d4/dee/tutorial_optical_flow.html) വീഡിയോ ഫ്രെയിമിലെ ഓരോ പിക്സലും എങ്ങനെ ചലിക്കുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. Optical flow-ന് രണ്ട് തരം ഉണ്ട്:
+
+ - **Dense Optical Flow** ഓരോ പിക്സലും എവിടെ പോകുന്നു എന്ന് കാണിക്കുന്ന വെക്ടർ ഫീൽഡ് കണക്കാക്കുന്നു
+ - **Sparse Optical Flow** ചിത്രത്തിലെ ചില വ്യത്യസ്തമായ ഫീച്ചറുകൾ (ഉദാ: അരികുകൾ) എടുത്ത്, അവയുടെ ട്രാജക്ടറി ഫ്രെയിമിൽ നിന്ന് ഫ്രെയിമിലേക്ക് നിർമ്മിക്കുന്നു.
+
+
+
+> ചിത്രം [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) നിന്നാണ്
+
+## ✍️ ഉദാഹരണ നോട്ട്ബുക്കുകൾ: OpenCV [OpenCV in Action പരീക്ഷിക്കുക](OpenCV.ipynb)
+
+[OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) പരിശോധിച്ച് OpenCV-യുമായി ചില പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്താം.
+
+## സമാപനം
+
+ചലനം കണ്ടെത്തൽ, വിരൽടിപ്പിന്റെ സ്ഥാനം കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള ചില സങ്കീർണ്ണ ജോലികൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാനാകും. അതിനാൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷന്റെ അടിസ്ഥാന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ അറിയുകയും OpenCV പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ എന്തെല്ലാം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് വളരെ സഹായകരമാണ്.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+AI ഷോയിൽ നിന്നുള്ള [ഈ വീഡിയോ](https://docs.microsoft.com/shows/ai-show/ai-show--2021-opencv-ai-competition--grand-prize-winners--cortic-tigers--episode-32?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) കാണുക, Cortic Tigers പ്രോജക്ട് എങ്ങനെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾ റോബോട്ടിലൂടെ ജനങ്ങളിലേക്ക് എത്തിക്കാൻ ബ്ലോക്ക് അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള പരിഹാരം നിർമ്മിച്ചുവെന്ന് പഠിക്കുക. ഈ മേഖലയിലേക്ക് പുതിയ പഠിതാക്കളെ കൊണ്ടുവരാൻ സഹായിക്കുന്ന മറ്റ് പ്രോജക്ടുകൾക്കുറിച്ച് ഗവേഷണം നടത്തുക.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/12)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+[ഈ മികച്ച ട്യൂട്ടോറിയലിൽ](https://learnopencv.com/optical-flow-in-opencv/) optical flow-യെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ വായിക്കുക.
+
+## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
+
+ഈ ലാബിൽ, ലളിതമായ ജെസ്റ്ററുകളുള്ള ഒരു വീഡിയോ എടുത്ത്, optical flow ഉപയോഗിച്ച് മുകളിൽ/താഴെ/ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക് ചലനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക.
+
+
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/MovementDetection.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/MovementDetection.ipynb
index be1ad509..92c777b1 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/MovementDetection.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/MovementDetection.ipynb
@@ -1,110 +1,110 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് കൈവിരൽ ചലനം കണ്ടെത്തൽ\n",
- "\n",
- "ഈ ലാബ് [AI for Beginners Curriculum](http://aka.ms/ai-beginners) എന്ന കോഴ്സിന്റെ ഭാഗമാണ്.\n",
- "\n",
- "ഒരു വ്യക്തിയുടെ കൈവിരൽ സ്ഥിരമായ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക്/മുകളിലേക്ക്/താഴേക്ക് ചലിക്കുന്ന [ഈ വീഡിയോ](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/palm-movement.mp4) പരിഗണിക്കുക.\n",
- "\n",
- "![\"Palm](\"../../../../../../translated_images/palm-movement.341495f0e9c47da39cc1f99626822a1d20203aa33ff89a86a068f14bea133e84.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "**നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം** ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോയിലെ ഏത് ഭാഗങ്ങളിൽ മുകളിലേക്ക്/താഴേക്ക്/ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക് ചലനങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്.\n",
- "\n",
- "ലക്ചറിൽ വിവരിച്ച പോലെ വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ എടുക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "# Code here"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ, ലക്ചറിൽ വിവരിച്ച പ്രകാരം ഡെൻസ് ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഫ്രെയിമുകൾ കണക്കാക്കുക, പിന്നീട് ഡെൻസ് ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ പോളാർ കോർഡിനേറ്റുകളിലേക്ക് മാറ്റുക:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "# Code here"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഫ്രെയിമിലെ ഓരോ ദിശയ്ക്കും ഹിസ്റ്റോഗ്രാം നിർമ്മിക്കുക. ഒരു ഹിസ്റ്റോഗ്രാം ഒരു ബിനിൽ എത്ര വെക്ടറുകൾപ്പെടുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫ്രെയിമിലെ വ്യത്യസ്ത ചലന ദിശകൾ വേർതിരിക്കണം.\n",
- "\n",
- "> ചില വെക്ടറുകളുടെ മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ് ഒരു നിശ്ചിത പരിധിക്കു താഴെയാണെങ്കിൽ അവയെ സീറോ ആക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കാം. ഇത് കണ്ണുകളും തലയും പോലുള്ള ചെറിയ അധിക ചലനങ്ങൾ വീഡിയോയിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കും.\n",
- "\n",
- "ചില ഫ്രെയിമുകളുടെ ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "# Code here"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ നോക്കുമ്പോൾ, ചലനത്തിന്റെ ദിശ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് വളരെ സുലഭമാണ്. ഉയരുന്ന/താഴെ പോകുന്ന/ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക് ദിശകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ബിൻസുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കണം, കൂടാതെ അവ ഒരു നിശ്ചിത പരിധി മുകളിൽ ഉണ്ടായിരിക്കണം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "# Code here"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "അഭിനന്ദനങ്ങൾ! മുകളിൽ നൽകിയ എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും നിങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കിയെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ലാബ് പൂർത്തിയാക്കിയിട്ടുണ്ട്!\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "language_info": {
- "name": "python"
- },
- "orig_nbformat": 4,
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "153d9e417e079bf62f8f693002d0deaf",
- "translation_date": "2025-11-26T01:26:12+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/MovementDetection.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 2
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് കൈവിരൽ ചലനം കണ്ടെത്തൽ\n",
+ "\n",
+ "ഈ ലാബ് [AI for Beginners Curriculum](http://aka.ms/ai-beginners) എന്ന കോഴ്സിന്റെ ഭാഗമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "ഒരു വ്യക്തിയുടെ കൈവിരൽ സ്ഥിരമായ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക്/മുകളിലേക്ക്/താഴേക്ക് ചലിക്കുന്ന [ഈ വീഡിയോ](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/palm-movement.mp4) പരിഗണിക്കുക.\n",
+ "\n",
+ "![\"Palm](\"../../../../../../translated_images/palm-movement.341495f0e9c47da3.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "**നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം** ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോയിലെ ഏത് ഭാഗങ്ങളിൽ മുകളിലേക്ക്/താഴേക്ക്/ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക് ചലനങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "ലക്ചറിൽ വിവരിച്ച പോലെ വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ എടുക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Code here"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ, ലക്ചറിൽ വിവരിച്ച പ്രകാരം ഡെൻസ് ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഫ്രെയിമുകൾ കണക്കാക്കുക, പിന്നീട് ഡെൻസ് ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ പോളാർ കോർഡിനേറ്റുകളിലേക്ക് മാറ്റുക:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Code here"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഫ്രെയിമിലെ ഓരോ ദിശയ്ക്കും ഹിസ്റ്റോഗ്രാം നിർമ്മിക്കുക. ഒരു ഹിസ്റ്റോഗ്രാം ഒരു ബിനിൽ എത്ര വെക്ടറുകൾപ്പെടുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫ്രെയിമിലെ വ്യത്യസ്ത ചലന ദിശകൾ വേർതിരിക്കണം.\n",
+ "\n",
+ "> ചില വെക്ടറുകളുടെ മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ് ഒരു നിശ്ചിത പരിധിക്കു താഴെയാണെങ്കിൽ അവയെ സീറോ ആക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കാം. ഇത് കണ്ണുകളും തലയും പോലുള്ള ചെറിയ അധിക ചലനങ്ങൾ വീഡിയോയിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "ചില ഫ്രെയിമുകളുടെ ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Code here"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ നോക്കുമ്പോൾ, ചലനത്തിന്റെ ദിശ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് വളരെ സുലഭമാണ്. ഉയരുന്ന/താഴെ പോകുന്ന/ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക് ദിശകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ബിൻസുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കണം, കൂടാതെ അവ ഒരു നിശ്ചിത പരിധി മുകളിൽ ഉണ്ടായിരിക്കണം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Code here"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "അഭിനന്ദനങ്ങൾ! മുകളിൽ നൽകിയ എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും നിങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കിയെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ലാബ് പൂർത്തിയാക്കിയിട്ടുണ്ട്!\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "language_info": {
+ "name": "python"
+ },
+ "orig_nbformat": 4,
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "153d9e417e079bf62f8f693002d0deaf",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:26:12+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/MovementDetection.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md
index 6adcfd78..257ff502 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md
@@ -1,37 +1,37 @@
-
-# ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് ചലനങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ
-
-[AI for Beginners Curriculum](https://aka.ms/ai-beginners) ലാബ് അസൈൻമെന്റ്.
-
-## ടാസ്ക്
-
-ഒരു വ്യക്തിയുടെ കൈവിരൽ സ്ഥിരമായ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക്/മുകളിലേക്ക്/താഴേക്ക് ചലിക്കുന്ന [ഈ വീഡിയോ](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/palm-movement.mp4) പരിഗണിക്കുക.
-
-
-
-**നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം** ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോയിലെ ഏത് ഭാഗങ്ങളിൽ മുകളിലേക്ക്/താഴേക്ക്/ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക് ചലനങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുക എന്നതാണ്.
-
-**വിപുലീകരണ ലക്ഷ്യം** ചർമ്മത്തിന്റെ നിറം ഉപയോഗിച്ച് കൈവിരൽ/വിരൽ ചലനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റിൽ](https://dev.to/amarlearning/finger-detection-and-tracking-using-opencv-and-python-586m) അല്ലെങ്കിൽ [ഇവിടെ](http://www.benmeline.com/finger-tracking-with-opencv-and-python/) വിവരിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ.
-
-## ആരംഭിക്കുന്ന നോട്ട്ബുക്ക്
-
-[MovementDetection.ipynb](MovementDetection.ipynb) തുറന്ന് ലാബ് ആരംഭിക്കുക
-
-## പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ
-
-ചലന കണ്ടെത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ വിരൽച punta കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള ചില സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്കുകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാനാകും. അതിനാൽ OpenCV പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ എന്തെല്ലാം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് അറിയുന്നത് വളരെ ഉപകാരപ്രദമാണ്.
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് ചലനങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ
+
+[AI for Beginners Curriculum](https://aka.ms/ai-beginners) ലാബ് അസൈൻമെന്റ്.
+
+## ടാസ്ക്
+
+ഒരു വ്യക്തിയുടെ കൈവിരൽ സ്ഥിരമായ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക്/മുകളിലേക്ക്/താഴേക്ക് ചലിക്കുന്ന [ഈ വീഡിയോ](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/palm-movement.mp4) പരിഗണിക്കുക.
+
+
+
+**നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം** ഓപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോയിലെ ഏത് ഭാഗങ്ങളിൽ മുകളിലേക്ക്/താഴേക്ക്/ഇടത്തേക്ക്/വലത്തേക്ക് ചലനങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുക എന്നതാണ്.
+
+**വിപുലീകരണ ലക്ഷ്യം** ചർമ്മത്തിന്റെ നിറം ഉപയോഗിച്ച് കൈവിരൽ/വിരൽ ചലനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റിൽ](https://dev.to/amarlearning/finger-detection-and-tracking-using-opencv-and-python-586m) അല്ലെങ്കിൽ [ഇവിടെ](http://www.benmeline.com/finger-tracking-with-opencv-and-python/) വിവരിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ.
+
+## ആരംഭിക്കുന്ന നോട്ട്ബുക്ക്
+
+[MovementDetection.ipynb](MovementDetection.ipynb) തുറന്ന് ലാബ് ആരംഭിക്കുക
+
+## പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ
+
+ചലന കണ്ടെത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ വിരൽച punta കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള ചില സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്കുകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാനാകും. അതിനാൽ OpenCV പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ എന്തെല്ലാം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് അറിയുന്നത് വളരെ ഉപകാരപ്രദമാണ്.
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md
index 0be95224..fcdd5619 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md
@@ -1,77 +1,77 @@
-
-# പ്രശസ്തമായ CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾ
-
-### VGG-16
-
-VGG-16 2014-ൽ ImageNet ടോപ്പ്-5 ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ 92.7% കൃത്യത നേടിയ ഒരു നെറ്റ്വർക്കാണ്. ഇതിന് താഴെ പറയുന്ന ലെയർ ഘടനയുണ്ട്:
-
-
-
-നിങ്ങൾക്ക് കാണാമല്ലോ, VGG പരമ്പരാഗത പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ പിന്തുടരുന്നു, convolution-pooling ലെയറുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാണ് ഇത്.
-
-
-
-> ചിത്രം [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) നിന്നാണ്
-
-### ResNet
-
-ResNet മൈക്രോസോഫ്റ്റ് റിസർച്ച് 2015-ൽ നിർദ്ദേശിച്ച മോഡലുകളുടെ ഒരു കുടുംബമാണ്. ResNet-ന്റെ പ്രധാന ആശയം **residual blocks** ഉപയോഗിക്കുകയാണ്:
-
-
-
-> ചിത്രം [ഈ പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf) നിന്നാണ്
-
-ഐഡന്റിറ്റി പാസ്-ത്രൂ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ കാരണം, ഒരു ലെയർ മുൻ ലെയറിന്റെ ഫലവും residual block-ന്റെ ഔട്ട്പുട്ടും തമ്മിലുള്ള **വ്യത്യാസം** പ്രവചിക്കാനാണ് - അതുകൊണ്ടാണ് *residual* എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്നത്. ആ ബ്ലോക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വളരെ എളുപ്പമാണ്, കൂടാതെ നൂറുകണക്കിന് ബ്ലോക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നെറ്റ്വർക്ക് നിർമ്മിക്കാം (സാധാരണ വേർഷനുകൾ ResNet-52, ResNet-101, ResNet-152 എന്നിവയാണ്).
-
-ഈ നെറ്റ്വർക്ക് dataset-നുസരിച്ച് അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണത ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും എന്നും നിങ്ങൾ കരുതാം. തുടക്കത്തിൽ, നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം ആരംഭിക്കുമ്പോൾ, വെയ്റ്റുകൾ ചെറുതായിരിക്കും, സിഗ്നലിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും ഐഡന്റിറ്റി പാസ്-ത്രൂ ലെയറുകൾ വഴി പോകും. പരിശീലനം പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ വെയ്റ്റുകൾ വലുതാകുകയും, നെറ്റ്വർക്ക് പാരാമീറ്ററുകളുടെ പ്രാധാന്യം വർദ്ധിക്കുകയും, ആവശ്യമായ പ്രകടന ശേഷി ലഭിക്കാൻ നെറ്റ്വർക്ക് ക്രമീകരിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യും.
-
-### Google Inception
-
-Google Inception ആർക്കിടെക്ചർ ഈ ആശയം ഒരു പടി മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു, ഓരോ നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറും പല വ്യത്യസ്ത പാതകളുടെ സംയോജനം ആയി നിർമ്മിക്കുന്നു:
-
-
-
-> ചിത്രം [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Inception-module-with-dimension-reductions-left-and-schema-for-Inception-ResNet-v1_fig2_355547454) നിന്നാണ്
-
-ഇവിടെ, 1x1 convolution-ന്റെ പങ്ക് പ്രത്യേകിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കണം, കാരണം ആദ്യം അത് അർത്ഥമാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാകും. 1x1 ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് ഇമേജിലൂടെ പോകേണ്ടതെന്തിന്? എന്നാൽ convolution ഫിൽട്ടറുകൾ പല ഡെപ്ത് ചാനലുകളുമായി (ആദ്യത്തേത് RGB നിറങ്ങൾ, പിന്നീട് വിവിധ ഫിൽട്ടറുകൾക്കുള്ള ചാനലുകൾ) പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഓർക്കണം, 1x1 convolution ആ ഇൻപുട്ട് ചാനലുകൾ വ്യത്യസ്ത ട്രെയിനബിൾ വെയ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മിശ്രിതമാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ചാനൽ ഡൈമെൻഷനിൽ ഡൗൺസാമ്പ്ലിംഗ് (pooling) ആയി കാണാം.
-
-ഈ വിഷയത്തിൽ [ഒരു നല്ല ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://medium.com/analytics-vidhya/talented-mr-1x1-comprehensive-look-at-1x1-convolution-in-deep-learning-f6b355825578) ഉണ്ട്, കൂടാതെ [അസൽ പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1312.4400.pdf) വായിക്കാം.
-
-### MobileNet
-
-MobileNet മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ, വലുപ്പം കുറച്ച മോഡലുകളുടെ ഒരു കുടുംബമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് റിസോഴ്സുകൾ കുറവാണെങ്കിൽ, കുറച്ച് കൃത്യത ത്യജിക്കാമെങ്കിൽ ഇവ ഉപയോഗിക്കാം. ഇവയുടെ പ്രധാന ആശയം **depthwise separable convolution** ആണ്, spatial convolution-കളും 1x1 convolution-ഉം ഡെപ്ത് ചാനലുകളിൽ ചേർത്ത് convolution ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഇതു പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം വളരെ കുറയ്ക്കുന്നു, നെറ്റ്വർക്ക് വലുപ്പം ചെറുതാക്കുകയും കുറവ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ എളുപ്പമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
-
-MobileNet-നെക്കുറിച്ച് [ഒരു നല്ല ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://medium.com/analytics-vidhya/image-classification-with-mobilenet-cc6fbb2cd470) ഇവിടെ കാണാം.
-
-## നിഗമനം
-
-ഈ യൂണിറ്റിൽ, നിങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രധാന ആശയം - convolutional networks - പഠിച്ചു. ചിത്ര ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, ചിത്ര സൃഷ്ടി നെറ്റ്വർക്കുകൾ എല്ലാം CNN-കളിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളവയാണ്, കൂടുതൽ ലെയറുകളും ചില അധിക പരിശീലന തന്ത്രങ്ങളും ചേർത്ത്.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-സഹായക നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ, കൂടുതൽ കൃത്യത നേടാനുള്ള കുറിപ്പുകൾ അടിക്കുറിപ്പായി നൽകിയിട്ടുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുക.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/14)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-CNN-കൾ സാധാരണയായി കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ടാസ്കുകൾക്കാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, എന്നാൽ അവ സ്ഥിരമായ വലിപ്പത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ പൊതുവെ നല്ലതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ശബ്ദവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട്, ഓഡിയോ സിഗ്നലിൽ ചില പ്രത്യേക പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ CNN-കൾ ഉപയോഗിക്കാം - അപ്പോൾ ഫിൽട്ടറുകൾ 1-ഡൈമെൻഷണൽ ആയിരിക്കും (ഇത്തരം CNN-നെ 1D-CNN എന്ന് വിളിക്കും). കൂടാതെ, ചിലപ്പോൾ 3D-CNN ഉപയോഗിച്ച് മൾട്ടി-ഡൈമെൻഷണൽ സ്പേസിൽ ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് വീഡിയോയിൽ സംഭവിക്കുന്ന ചില സംഭവങ്ങൾ - CNN സമയം അനുസരിച്ച് ഫീച്ചറുകളുടെ മാറ്റം പാറ്റേണുകൾ പിടികൂടാൻ കഴിയും. CNN-കൾ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യാവുന്ന മറ്റ് ടാസ്കുകൾക്കായി അവലോകനം ചെയ്ത് സ്വയം പഠനം നടത്തുക.
-
-## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
-
-ഈ ലാബിൽ, നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത പൂച്ചയും നായയും ഇനങ്ങൾ ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യേണ്ടതാണ്. ഈ ചിത്രങ്ങൾ MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിനേക്കാൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും ഉയർന്ന ഡൈമെൻഷനുകളുള്ളതും ആണ്, കൂടാതെ 10-ലധികം ക്ലാസുകൾ ഉണ്ട്.
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# പ്രശസ്തമായ CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾ
+
+### VGG-16
+
+VGG-16 2014-ൽ ImageNet ടോപ്പ്-5 ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ 92.7% കൃത്യത നേടിയ ഒരു നെറ്റ്വർക്കാണ്. ഇതിന് താഴെ പറയുന്ന ലെയർ ഘടനയുണ്ട്:
+
+
+
+നിങ്ങൾക്ക് കാണാമല്ലോ, VGG പരമ്പരാഗത പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ പിന്തുടരുന്നു, convolution-pooling ലെയറുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാണ് ഇത്.
+
+
+
+> ചിത്രം [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) നിന്നാണ്
+
+### ResNet
+
+ResNet മൈക്രോസോഫ്റ്റ് റിസർച്ച് 2015-ൽ നിർദ്ദേശിച്ച മോഡലുകളുടെ ഒരു കുടുംബമാണ്. ResNet-ന്റെ പ്രധാന ആശയം **residual blocks** ഉപയോഗിക്കുകയാണ്:
+
+
+
+> ചിത്രം [ഈ പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf) നിന്നാണ്
+
+ഐഡന്റിറ്റി പാസ്-ത്രൂ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ കാരണം, ഒരു ലെയർ മുൻ ലെയറിന്റെ ഫലവും residual block-ന്റെ ഔട്ട്പുട്ടും തമ്മിലുള്ള **വ്യത്യാസം** പ്രവചിക്കാനാണ് - അതുകൊണ്ടാണ് *residual* എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്നത്. ആ ബ്ലോക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വളരെ എളുപ്പമാണ്, കൂടാതെ നൂറുകണക്കിന് ബ്ലോക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നെറ്റ്വർക്ക് നിർമ്മിക്കാം (സാധാരണ വേർഷനുകൾ ResNet-52, ResNet-101, ResNet-152 എന്നിവയാണ്).
+
+ഈ നെറ്റ്വർക്ക് dataset-നുസരിച്ച് അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണത ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും എന്നും നിങ്ങൾ കരുതാം. തുടക്കത്തിൽ, നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം ആരംഭിക്കുമ്പോൾ, വെയ്റ്റുകൾ ചെറുതായിരിക്കും, സിഗ്നലിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും ഐഡന്റിറ്റി പാസ്-ത്രൂ ലെയറുകൾ വഴി പോകും. പരിശീലനം പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ വെയ്റ്റുകൾ വലുതാകുകയും, നെറ്റ്വർക്ക് പാരാമീറ്ററുകളുടെ പ്രാധാന്യം വർദ്ധിക്കുകയും, ആവശ്യമായ പ്രകടന ശേഷി ലഭിക്കാൻ നെറ്റ്വർക്ക് ക്രമീകരിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യും.
+
+### Google Inception
+
+Google Inception ആർക്കിടെക്ചർ ഈ ആശയം ഒരു പടി മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു, ഓരോ നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറും പല വ്യത്യസ്ത പാതകളുടെ സംയോജനം ആയി നിർമ്മിക്കുന്നു:
+
+
+
+> ചിത്രം [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Inception-module-with-dimension-reductions-left-and-schema-for-Inception-ResNet-v1_fig2_355547454) നിന്നാണ്
+
+ഇവിടെ, 1x1 convolution-ന്റെ പങ്ക് പ്രത്യേകിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കണം, കാരണം ആദ്യം അത് അർത്ഥമാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാകും. 1x1 ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് ഇമേജിലൂടെ പോകേണ്ടതെന്തിന്? എന്നാൽ convolution ഫിൽട്ടറുകൾ പല ഡെപ്ത് ചാനലുകളുമായി (ആദ്യത്തേത് RGB നിറങ്ങൾ, പിന്നീട് വിവിധ ഫിൽട്ടറുകൾക്കുള്ള ചാനലുകൾ) പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഓർക്കണം, 1x1 convolution ആ ഇൻപുട്ട് ചാനലുകൾ വ്യത്യസ്ത ട്രെയിനബിൾ വെയ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മിശ്രിതമാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ചാനൽ ഡൈമെൻഷനിൽ ഡൗൺസാമ്പ്ലിംഗ് (pooling) ആയി കാണാം.
+
+ഈ വിഷയത്തിൽ [ഒരു നല്ല ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://medium.com/analytics-vidhya/talented-mr-1x1-comprehensive-look-at-1x1-convolution-in-deep-learning-f6b355825578) ഉണ്ട്, കൂടാതെ [അസൽ പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1312.4400.pdf) വായിക്കാം.
+
+### MobileNet
+
+MobileNet മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ, വലുപ്പം കുറച്ച മോഡലുകളുടെ ഒരു കുടുംബമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് റിസോഴ്സുകൾ കുറവാണെങ്കിൽ, കുറച്ച് കൃത്യത ത്യജിക്കാമെങ്കിൽ ഇവ ഉപയോഗിക്കാം. ഇവയുടെ പ്രധാന ആശയം **depthwise separable convolution** ആണ്, spatial convolution-കളും 1x1 convolution-ഉം ഡെപ്ത് ചാനലുകളിൽ ചേർത്ത് convolution ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഇതു പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം വളരെ കുറയ്ക്കുന്നു, നെറ്റ്വർക്ക് വലുപ്പം ചെറുതാക്കുകയും കുറവ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ എളുപ്പമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
+
+MobileNet-നെക്കുറിച്ച് [ഒരു നല്ല ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://medium.com/analytics-vidhya/image-classification-with-mobilenet-cc6fbb2cd470) ഇവിടെ കാണാം.
+
+## നിഗമനം
+
+ഈ യൂണിറ്റിൽ, നിങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രധാന ആശയം - convolutional networks - പഠിച്ചു. ചിത്ര ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, ചിത്ര സൃഷ്ടി നെറ്റ്വർക്കുകൾ എല്ലാം CNN-കളിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളവയാണ്, കൂടുതൽ ലെയറുകളും ചില അധിക പരിശീലന തന്ത്രങ്ങളും ചേർത്ത്.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+സഹായക നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ, കൂടുതൽ കൃത്യത നേടാനുള്ള കുറിപ്പുകൾ അടിക്കുറിപ്പായി നൽകിയിട്ടുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുക.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/14)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+CNN-കൾ സാധാരണയായി കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ടാസ്കുകൾക്കാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, എന്നാൽ അവ സ്ഥിരമായ വലിപ്പത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ പൊതുവെ നല്ലതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ശബ്ദവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട്, ഓഡിയോ സിഗ്നലിൽ ചില പ്രത്യേക പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ CNN-കൾ ഉപയോഗിക്കാം - അപ്പോൾ ഫിൽട്ടറുകൾ 1-ഡൈമെൻഷണൽ ആയിരിക്കും (ഇത്തരം CNN-നെ 1D-CNN എന്ന് വിളിക്കും). കൂടാതെ, ചിലപ്പോൾ 3D-CNN ഉപയോഗിച്ച് മൾട്ടി-ഡൈമെൻഷണൽ സ്പേസിൽ ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് വീഡിയോയിൽ സംഭവിക്കുന്ന ചില സംഭവങ്ങൾ - CNN സമയം അനുസരിച്ച് ഫീച്ചറുകളുടെ മാറ്റം പാറ്റേണുകൾ പിടികൂടാൻ കഴിയും. CNN-കൾ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യാവുന്ന മറ്റ് ടാസ്കുകൾക്കായി അവലോകനം ചെയ്ത് സ്വയം പഠനം നടത്തുക.
+
+## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
+
+ഈ ലാബിൽ, നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത പൂച്ചയും നായയും ഇനങ്ങൾ ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യേണ്ടതാണ്. ഈ ചിത്രങ്ങൾ MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിനേക്കാൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും ഉയർന്ന ഡൈമെൻഷനുകളുള്ളതും ആണ്, കൂടാതെ 10-ലധികം ക്ലാസുകൾ ഉണ്ട്.
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb
index 0f150457..ac459443 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb
@@ -1,579 +1,579 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "# കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ\n",
- "\n",
- "മുൻ യൂണിറ്റിൽ നാം ക്ലാസ് നിർവചനത്തിലൂടെ മൾട്ടി-ലെയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എങ്ങനെ നിർവചിക്കാമെന്ന് പഠിച്ചു, എന്നാൽ ആ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പൊതുവായവ ആയിരുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടർ വിചൻ ടാസ്കുകൾക്കായി പ്രത്യേകിച്ചുള്ളവയല്ല. ഈ യൂണിറ്റിൽ നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (CNNs)** എന്നതിനെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാം, ഇവ പ്രത്യേകിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടർ വിചനിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ്.\n",
- "\n",
- "കമ്പ്യൂട്ടർ വിചൻ സാധാരണ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം നാം ഒരു ചിത്രത്തിൽ ഒരു പ്രത്യേക വസ്തു കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, നാം ചിത്രത്തെ സ്കാൻ ചെയ്ത് ചില പ്രത്യേക **പാറ്റേണുകൾ** അവയുടെ സംയോജനങ്ങളുമായി അന്വേഷിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂച്ചയെ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, ആദ്യം നാം ഹോരിസോണ്ടൽ ലൈനുകൾ നോക്കാം, അവ വിസ്കറുകൾ ആകാം, പിന്നീട് വിസ്കറുകളുടെ ചില സംയോജനങ്ങൾ നമ്മെ അറിയിക്കും അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു പൂച്ചയുടെ ചിത്രം ആണെന്ന്. പാറ്റേണുകളുടെ സാന്നിധ്യവും അവയുടെ സാപേക്ഷ സ്ഥിതിയും പ്രധാനമാണ്, ചിത്രത്തിലെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം അല്ല.\n",
- "\n",
- "പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ, നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ** എന്ന ആശയം ഉപയോഗിക്കും. എന്നാൽ ആദ്യം, നാം മുൻ യൂണിറ്റുകളിൽ നിർവചിച്ച എല്ലാ ഡിപ്പെൻഡൻസികളും ഫംഗ്ഷനുകളും ലോഡ് ചെയ്യാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "import torch\n",
- "import torch.nn as nn\n",
- "import torchvision\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "from torchinfo import summary\n",
- "import numpy as np\n",
- "\n",
- "from pytorchcv import load_mnist, train, plot_results, plot_convolution, display_dataset\n",
- "load_mnist(batch_size=128)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ\n",
- "\n",
- "കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ എന്നത് ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും മുകളിലൂടെ സഞ്ചരിച്ച് സമീപമുള്ള പിക്സലുകളുടെ ഭാരിത ശരാശരി കണക്കാക്കുന്ന ചെറിയ വിൻഡോകളാണ്.\n",
- "\n",
- "അവ ഭാര കോഫിഷ്യന്റുകളുള്ള മാട്രിസുകൾ കൊണ്ട് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. നമ്മുടെ MNIST കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങളിൽ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcwAAADHCAYAAACUa2PxAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9d5gk13XY+7uVO/f09ExP3NnZHAAsFiAiCQikAkGQFEWKFkVFipbpJ/E5SZZlSbalZ1mWqafkZ1mSLckilUVJDCJBggEgASJHbsAGbJycezqnqrr3/VG9u4PBApgFdnfC1u/7+pvpqlt1b92uqnPPueecK5RShISEhISEhLw22mo3ICQkJCQkZD0QCsyQkJCQkJAVEArMkJCQkJCQFRAKzJCQkJCQkBUQCsyQkJCQkJAVEArMkJCQkJCQFRAKzJAVI4T4iBBCCSG2XWSf0d73K5e5zrNCiE9eznNeYv1pIcSvCCFuehPnuOLXIIT4pBDi7JWs41XqjQkh/lwIMdv+/X9XCHFP+/97lpT7phDim0u+39ju18zVbnNIyBvFWO0GhIS8Du8HSqtYfxr4ZWAceH4V27FW+TjwYeCjwEvAFLAI3AEceY3jbiTo178A8le4jSEhl4VQYIasSYQQtlKqqZR6YbXbEvKa7AYmlVJ/tmz7k1e7IUIIE/BUmI0l5AoRmmRDrihCiFuFEF8XQlSEEFUhxINCiFuXlfmkEGJcCHGHEOJxIUQd+I32vvPmTCHE5rap72Kfby45X1II8XtCiEkhRFMIcVwI8W+EEGJJmXNmw+9tl50XQswJIf5CCJE+Vx9wpn3IHy2p6yPt/d8jhPiSEGJKCFETQhwWQvysEEJ/g32VFUL8gRBiot3uY0KIj12k3HcKIZ4XQjSEEKeEEP/8Vc63pd2+Wttk+ltCiI+1r2HzsrL/TAhxoH3OeSHEn7yeuVQIoYCPAINL+uaei5lklx33EeBP219PLDl2c3u/IYT4hfb1N9u/428JIZwl5zh3L/y0EOI3hBCTQJPAIhASckUINcyQN4IuhFh+77xCSAghbgAeJjDNfQRQwL8HHhZC3K6UOrCkeAr4G+A3gV8E6hepd4rA1LeUvcD/Bo6269SA+4GbgP8EHALeDfw20NU+91L+O/BF4IeAnQSC2gd+vF3fB4DPAL8O/GP7mFPtv1uAB4H/ATSAtwC/0q7n31+k/a+KECIJPAZE2uc4A7wT+IO2tv0/2uV2A18CngV+ELDb5ePtdp87nwV8DXCAnwZmgZ8EPniRuv8b8LPA/wf8HNAP/BfgOiHEnUopf/kxbe5o172PwHQOwW/9evO997fP/x+Af0Jg7oagvyEw074X+ATwOIEW+6vAZuD7l53rl4BngI8R3ION16k7JOSNo5QKP+FnRR8uCL3X+vzKkvJ/DxSA9JJtSYI5q88s2fbJ9rHvu0idZ4FPvkp7uoDTBC9Vp73tPe1zfWRZ2T8m0ECy7e/3tMt9alm53yN46Yr2983tcj/5On0jCAagv0Qwh6et5BqWlPmP7Xq3L9v+R8A8YLS//2X7e2xJmUGgBZxdsu1j7XbfuqyNB9rbNy+5Ph/4T8vqfWu73Pe9Trv/Ymm9y/r2niXbvgl88yL30rZlx97V3v5jy7b/cHv7jct+l+fP/VbhJ/xc6U9okg15I7wfuGXZ5/aLlLsb+KJSqnBug1KqRKCpfceysh6Bprci2hrUZ9tf36eUOqdZ3A1I4K+XHfIXgMUrNdT7l30/RKC15VbQhl4hxP8SQowQCCyXQHNKA90rvJRz3As8BZxpmySNthb/FaAT2NMudwfwJaVU9dyBSqkxAu10KbcDo0qpp5eUU8A/LCv33QRTM3+5rN6nCJyt7r7E63iz3EvQl/+wrD1fbe9f3p7Pta8rJOSKE5pkQ94Ih5VSJ5duuIiJFiDDBTPbUqaBjmXbZtWrm/4uxh8B1wF3KqXmltWZV0o1L1Lnuf1LWe6hee44h9egbfr9R6CPwCx5jMCM/H0EWuZrHn8RuoFtBEL3YnS2//YCMxfZPwMML/neS2CGvVi55fUCnFxecFm9V4tugoFN5VX2L2/Pxe6vkJArQigwQ64keaDnItt7eKWgWrGWIIT4RYI5x/uUUstDF/JARghhKaVay+oEWFhpPa/DVoI5yx9VSv3Fkra99w2eb4FAwP2rV9l/vP13iotrv8u3TXFBK32tcuf643sITMkXa9fVZIHANH3Xq+yfXPY91C5DrhqhwAy5kjwMvFsIkVBKlQGEEAkCh45vvpETCiE+QGD2/Cml1Ndepc6fI3Am+csl23+YwNR3qeEO5zTOyLLt0fbf8xqhCMIafvgSz3+OB4B/QWBGvZhmeI4ngPuEELFzZlkhxCDBnONSYfIk8BNCiFvPmWXbXsLLnWa+RmDC3vQq/XmleLV+fQD4eSCllHrwKrYnJOR1CQVmyJXkVwmccB4UQnyCQBv4eQJh858v9WRCiC3AnxPMZx0QQiydNy21tc0vA48CfyiE6AJeBO4j8BD9daXU/CVWO0Og9fygEOIgUCXwYD0KjAC/JoTwCQTnv7nUa1rC7wAfAr4lhPgdAo0yBuwC7lJKva9d7r8QDAa+KoT4fwnMl/8PrzS1fpKgrz8jhPglYI6gD86ZwiWAUupU+7f5PSHEToIBR4PAkei7gT9WSn3jTVzXq3HOMvBxIcSnCPrvoFLqm0KIvwb+Xgjx28DT7bZuJvgdf14p9dIVaE9IyOsSOv2EXDGUUgcJPCZLwKcIhF0F+A718pCSlbKJQNi+k0DTWvr5/XadkiCM5FMEAuP+9vefIZhbvNRrkFwQNF8nCGF4b9vc+30Ec6N/BvxP4BHgv72B60IpVQTuJAgZ+XkCZ5//A7wP+MaSckcJBEcU+Nt2fb9LEN6y9HwtAjPrQeAPCfpjrN1OgOKSsr9I4FV7N/Bp4PPtNiwCJ97I9bwe7d//VwisDY8S9Gtfe/ePtPd9sN2Wvwf+73ZbLjZ/GxJyVTjnOh8SEnINIIT4IrBbKbV1tdsSErLeCE2yISEbFCHEzxBo9CeABIEp993AT61mu0JC1iuhwAwJ2bg0CeZVNxFkwTlOkIDhT1a1VSEh65TQJBsSEhISErICQqefkJCQkJCQFRAKzJCQkJCQkBUQCsyQkJCQkJAVEArMkJCQkJCQFRAKzJCQkJCQkBUQCsyQkJCQkJAVEArMkJCQkJCQFRAKzJCQkJCQkBUQCsyQkJCQkJAVEArMkJCQkJCQFRAKzJCQkJCQkBXwmsnXv1v7J9d0otmvyb8Tl3pM2GeX1mdhf4X32KUS3mOXRniPXTqv1mehhhkSEhISErICQoEZEhISEhKyAkKBGRISEhISsgJCgRkSEhISErICQoEZEhISEhKyAkKBGRISEhISsgJCgRkSEhISErICXjMOM2T9Igwj+Dg2IhIBw0BF7GBfvQmeh6rXkfUG+D7K81a5xSEhISFrm1BgbkQ0HX2wHz8TZ3FXgsXdglbWZ+eOCQCOH+/HWtDJHFGkjpbRF8t4oxMg/VVueEhISMjaZX0JTCFAaAhtWRIGoaF8P3jhC4HQdRAaLC8nFSiJkmpDCweh68hUjGY2QnmThr6rxM25aX576HMA/Gvj/RybzVEuJ4nMR7B9H6EJlFzlhq8nzt2Lug6aQLnehr6nLhlNBzjfP0tRrgdKgrqmk8mErEPWlsAUAmGYgRlRvDIzkdw6SHl7AqWBNEDqAjchkAZkDzaxD57F39bP7P4YbkJQ3eSjbAkSUILImEHqtCQ642I9eRRZq139a7yCCNtG7+5CdsQ5+71p/D0VtuUmeXvXcYaseRIimLL+wZ6nGclk+XrHbs7c2InzbIb+U3Zoll0hemcGNZCjmYsxdaeFF1H0P+IROziFKpfxC8XVbuKqosVitG7bRb3LpLBDoz7oggCEwlgwGXzQxZkow+Qs/uLiajc3JGTFrB2B2dYMhWWixaLBCH4Zla1xZm4RKEMhbQmGIp0rE7VcFvwcfaNJCttj1N9RYXv3HJ8Y+gy7rSgV2aChfH5u4l4eeXIviVM2fQcc2GgC07Lwc2kauQiZO6f537v+kozmk9HtdgkTgPfF5iE2z4eTB8hvNfiA/CmEY0O1unqNX0eIZILKcILCVoP3v+9R9kYn+K/FD+FMp9ABrnGBKSIOC3ttysOSd971PP+97zE0BLrQ+LNSlt+c+QEyZpJYpQahwAxZR1wVgalFowjDCEwzQkM4NqojibIM3A4H39KQpoYyoJnUqeUESn/leWqDPrkts5iaxDY8dCHJ2DUMzefRbV1Yb+thcRfcMTDCrtgMlpAUZZ0zrsasn+alQhf2nIZdUOBvHPOZFo2ipZL4PZ1M3ZWkllO8KztGSvNx2lqlrxRNFWiQLhdMYWnNIxproHq7MUwTf7GwtsyLmo7e1RncM6YBuo4oVfCmZ1bNpKciNvWMjhuD8UY6aKbLRQd51xJaIoEY6KHVk6C00yc7nOeG2BgAEsXLHmlFMEUSErKOuPICUwi0VBKViIGhozQNtzPC4nYHNy4ob/Eh6WHYTSzb44bcJP+u7wGi2ivNg45QOO2XkgY0lOK4m2LOSyJv0Tg01Ms9vaP8cu9XiAmNqoIZX/JYfQfHaz1Mns3Se1ISnWmhWu4Vv/SrhZZK0trRy+I2h90fPMZ9nQe5PTJCTo8AIJG4+BSkxEVQkwY+gpzeIqfb9CVLVHYMEEnaGC95yHIF1Vobc0yaZeJt6aWVsXCjGp6jkRhLYsznUW5rVdrkJx0qA4JWRnKi0MVZrRMjVM7Rshlmb89S7Re8/44n+WjnY2Q0H0lg4XAVSDTE6t9WISFviCsnMIVAi0QQtk1rRy+1nI3UQRqCVkJQHVR4UUmkv0JHrE7cahI3m+xPjbLNVNjCef06ZINjzT5O1HOMV9LUGyajlQ6+XtuChmTGS1HxHZ5a2MxsJY49q+MsuhjlZuAktF5pO5xojo2wTPy+Tha3OVQ2CXbHp9lhzZBeEmGroeEqSV5aFGSEQ41Bil6U70ocpkv3GYrneWzHEI10lM5WL1qhipqZR5bLq3eN59B13KRJI63jxgVeVOAUDIzlDl1XEaVr+BGFdCS27qNrMpiju8ZRho4XE3gxRadZpUuX2ELHVwr9GtG+hW2j2TZEHEjEwDSQjgVG24qmX3gw9YaHPl8C1wvCvJQKLCmWiWi0UOUyyvUCX4s1MHgNuYICU4tEYMsmWl1RTv2Y4IP7niJl1OkwqjjCpdOoYAqPTq2KIzw0oTCRJDSJLSKve36JZNwz+J1vfyf66QhGTeA0YcKM8wlnE8IDqwSaq7BKimhD0TVWQT8xjmq1kK3V0U4uB5ptg2kiBntpdceZudVh53tfYldihg+mnqNPV0Q162XHFKXiyfpWjlb7uP/ZfdhzOse/M8efbv4qP5v7Onf/xEs8VtrO1x7aT3QqSd83HDhwdJWu8ALCsSkNmVQGwe2QkHRBOUQNA9VsrkKDBF7MwM14OJkGO9MzADxhD1z9tqw1LJNmGtwOn5xZJCp0tGspN4oQ6P29uL1pykMO+b0CNyFJbCrREa2yp2OaAfvCnO2DszsZe3AAqwRWWaG5ikq/RqNLEZ0UdB1oYBYaaCdGkKF/wZrgimqYytbxojo9PXl+NPMEXZpHVr+YMLx4M1zlI5H47Tk3Ex1TBDMhvlJUlYmadYiNg95SLLXiaq7CLvjoTYlRc9EaHtpcAW+9OxloOiIeQzgOra4Y1V6LWo/kXdnDbLen6dMVcc1+xWE+gqY0KXk21oJOdAqmaklq0qVP1/mB+Cw9RoEHevfQ8Gz8qLU2lCZNx00I3A4fkWoRSzTwIg5oq/AibjumSVOgxz3ikSYR3cWT7dk5X12bmkDbu11GTLy4QkQ9YloTDe3881uRkoKEkWYWzQWxwfpKmBZC1/AzcWo9NtVeDW+oTjpZ497Bo2yyF7gzeoot7VedhkbWLPPrm3pwCzpuUaC5gtqARO+pUVMxGhMmCLDMteObea1zxX4J5XnoC2VsXWO6HGXMS2MaebIXcea5GEXZ4NFGjgUvTtGPUpMWb4me4Q6ngFSKhpKcdXtJHRP0fCsPUoK/JJBQKUSjBVIG85XSD7LarHP0VJK5791BZVDg7qxxw8Ap7k1NcGfkNGlNYgvrosd1aYLvih8hY1R4LL4H39KYLiT50+J17HEmuNspk9AadGdLzLTSeDGj7VO7uoioQ3mHyy17TzNdTVKor8BUf4XQEwlELEpxs8lHr3+EqN7k0fw2RksdxCcl2ujUhrjHLhWjvw93MMvCDVG23TbCTR1jXG9PAjqnPTjrdvLHk3dz/JFhInOC3NNljPkyslha7aZfFjTHQd64g0anzeRdBpkb5tiVXOSujpNkjArbrWkc4XOk2ctD1RRpvUZGrxDTmnzkzkdpSoOSF8FVGoPOIr1mgfv7rufbiS1Exh02n05e857Xa4UrN3TxfVSlih6xcZtxFrw4PfrKH5CaUhyp9zPZTDPbjFPzLKJai5vsPL5SNBTkvTjxKR//xeNX7DLWGiIaobAD4rvz/PS2J/hY+mR7zwXxJpGvMIVFNZOdGjTUBNKWKEOjWTN5tjiEJiRvc4o4ArpjFQrJCNJaPcH0MnSdRK7Ce7IHeEBcT6Hes3ptsW1UPEozAx9OPUdZGdw/fT35YozBgo+/kF+9tq0iKhmj1u9Q7Ycf6H2WW5wR+vRAe5zzY5xs9nD4TD/bv1BBz1dgoYBsNpGNVTCpXwGEZVHri1Dp00ldN89v7fo0XXqdAd1EFwINjZry+Hqlg2eLQ2TtCv12gSFrnn+ZeZaoFjy7S5/ZtF5jtpZgQsuiomvkWQy5ghqm76PqDbRCGedIF79m3cdw1wJ3Z09S8W3O1jqJGS0+3v0Qe60LzViUDU67Dg9X9/PH37oHe05HawZu+7+f28wf9N9NMlHjtp5RTpS6MCvr2HnnEtAcBy3biTuYRW2q8x0DJ9lpT77sIavIJs+3Eiz4cZ6rDjNRT/M9mcN8KDGFq3zy0uOs24+V14nOSNxTDk80tpHfHuXHk0fQ14YR9mUoTSAAfbVdKzWdxv4h5q+38PZWiGmCOU9nvhLDL1rozWss6YMQGLluVCLG/K2dzN3h0TWQZ7s1TUrz0YSOi88XCvv5yundOCdsjLl5VLmCqtdRvmRdp5YSIgjn6urE604xdYeGvaXIuweO0qPXKEiLr7fSjLS6+NzUPuYqMaqnUzhzGtIG31Z4fU1GbvoWO50p3mJPn/dqB5j2UkzNp7DyOqK5cTz61ztXTsNUClmtojyP3HMtSnMxzgzHOLs9Q7NqYY1beDHFLe86w15r7Pxhk57Bw9VdfHZsH1s/3cJ8cRRVq6NaLfSBPloDGUrDnXz57Uloaews1dk4MyGvjohFcTdlKQ9FeMvQS3y081F6dB+4MPosSMmDpb2crHbxzPFhrGmTudvjfHDnZ2gonzEvyslGD86cIDHWwKhbNMcNjpu9uNsVGqCh1lw4oSYUOqv7chW6ztw+i/53jfC27CmiQqcmbUqlCOaijrYaDkiriNB1/P4sjZ4oc7f6fOLtn6bfWGSP2Tg/LdBUHg+Pb8N6PEHqtIecmkE2NoDJuj2XrSUTNIezlAdt7rrrML/Q+wBpDVKazVjD5v7FfTw/O4j35SypKZ+BF+dR41MIywLDoHr7MH+TvpkbcxMM5h4kt2S6aqqVRkzbOHMCViEE7uTv3H7V61wPXPnZZN/HWqgTNwRKM6ioOJG6IDqjcBMaD+V3sclcYKe5wIARYdTr4KHZncxMpUmX6qhaPTDdyMDEay7YxByd2Es2wgOtVGcj65jCttGiUdRgD7M3x6j1Ku6NT5MQHmZbu1yUDcY8k+caO/jsyX00Fh2sOQOjIjg7n+HPeoeZcVM8MreN8YU0nVMSo9AgIsGoGeRLBi2lcIRia3yOqmdR7ugn2plB1RurkkJQGAZaPIZMRInZddJ6DVtfXS1OGpC0GsT1BhoaDWWiihb2okCre9fEwO08uh7kKh4wMDtq9BuLdOl1TKEjkYx5kjkZpTAXp29C4sw1N0zqRT3TAZ0dNPtTzNziUO+W7IlPkhCKBV/jrAf3F/fxtWO70WYteid9IjMNRKWGbDbREnFktoN6p85gusDW6BxR4SERNJRHU0nO1jqJTGtEZyXKDTXMtcIVF5jK8xCHTxI5ZhBLJlDJOML1UKUydGV4tn8HJ3Zm+ejWJ/hY6iwPlfYw+sgmOicU+uwkXr1+3pvOzxcQxTL2qMmmA1FQEllcA7GCVxA924k3mGX25jj3fORp7kyc4BZ7gpxunY9tO9RK8qnZt/LM+BC5TzpExspUh5M0OnSqxPmN+fdgz+r0PtZkuNBEGzmFLJUwdB1DCGK791FTgj5d56Odj3EskeM/bPsRkjsHMacKyDMjV/26tXgMtbmf6uY4W1JjbDcXSJn1q96OpSgDsnaVtB4MIGa9BPHTOpnjLnq+xMYQBytDGAb5XRalG5u8Y/gU11lNTExMoVOUDb5cuZ5DlX5SBy1SDxwOQrk2iMCUw33M709Q2Kn4t/d9nhudUbaYDaLC4Cu1TTy0uItHn9/N9j+vo+eLMDuPajTx2s6Hfn+WhX1J8tcp/nP/N7jJzhNte/9PeopJP8mz44MMPVrBmC1d87mJ1xJXxV9ZNZvBx/PQGk2k5yGrNQzTxKh2Ua46FL3okgPaf+WybDPSR0k/yPCy0eOSNB2h66hkjEbWodEJt8dPcbM9QVoL3PVdpXCVZMLNcaqYpbEQwZmuIibnsJMO0rDxLQ2ETmRW4YwWoFhGFooot3W+m/UW+EpgCp0uvUXZWKSVkjS6bfRKJEiUcLVDAAwDL2XTSmgkjSZRweqZZTUdYRpIAxJGA0e46ELgKgO9AUbVXxWz2aohBMKycJOQyZbZFMnjCON8GElZKo7Xchxb7MYuKPzSxvCG1ZNJsG2qPVGq/QL66twZPcU2Q2NeKuZ8xbPlYb49048zrWOML6BKZfxK9WWpJv24FaT/zLTo0Uuk2jHTvlKMeSmerW2hWXDQFxdR5eqGSuO53rmqAT6q1UL6/oXltZRCb0KrYVKTwU1ze/wUj982zPzZDN2PJWAVc4auGkJg5LpQiRgLt2SZu1WS3rTAHnuKjKaRl5KGEkx4Seb8JH81eRvzz+RITwn02SJ+sYx5dBTrjEPKMlERG1FvImfnUS0X5V385a6hERcmfUadweumGXG66Xk0TfKwBuoqP7QdKeavi1AdUOyMTpPQDOyLpEu84mg6eiqJiMdodfjcHDvDZnM+8HyUNnZJYs7XUBvE4/N1afcHXRnc3TV+d/dnGTSKgElNtZj3fb7d7OOrz15P8iWD3ImNMbDVHIfKO3ZR2GpQ3V/n/7rxQbZYcwzqknnp8atT7+Rwvofi4zm6n3NxZorI+QVkW6tcyuIOh8HvHmFfxwQ53YVzqQPx+cTZdzH+VD/dx4CZOWS1vmFM2RuBqxsRq9TLfnylgmQDqqlR900kkh6jyP6ucb5ZiSAdK9CyfP/aEppCQ8Wj+OkotW5BarDInuwMGc3DFAZlqbMgo5xudTPeyjC2mCY6JYjN+oEHott6wyEOptCJCsGejmmK/Q6Njgyp1Vgr0zJpdgRZYzJG5XzCCqXEVc1FKjSBiEZQiSjKkfQbi6S1FhILV+noTYVotq4ZLUCYBiIWxU845DIl3h5pADYSSVNJCtJi0u0gMmmQOuthLFTWv4+BpiMcm3KfQXmrxx3DZ/l4+iim0HGVwaTvczjfw/RYht4TkuhTp1CN5isdnNopLZspwb25F9luTxNtrxvqKp+mkozNddBxHBJjzUBYrlK+5JCLs6opJFSlSu6ZBolRi8/H93F9bBxHuLy74wBVz+bU7l2k2Ik+OnXNxLgJw0CLRlm4PUdhJxi7i/z4tifpMxeRwBFX518e/TAzk2mMeRO7IHDyiuRIC7Pkoppv/gHTEfTZBXqTJcYimTd/UW8A6Ri0OiRmukFCC+YuR+sZKrMx0iWumoDS4jEW7tlEeZPGzm0jDBk1akpwoAVHq72YNRlo7xtcC9AcB5FKIvu6OHtvinqvz0/2PfuyMsfcGL85di8nZrvoPOYTP7IAC+s7s5bemaF261Zq3QbVu6p8YMch7kycxMVnxPV4uLad58qbKX0rR98Jn+TxAqpae5liIAwj+AwN4HXGqA1I9tgT9BslTHTyfpPfXXgbBxb7sV+IkTmwiFao4L2KJShk9VhVgSlrNcynj5OORlncsZ2vD+/httQZfiJ1nELmML8xuAejESdZSMC1IDCFCJavikZY3A1Dt43z7p5DfCz1Ei4+eR9Ot7pZfK6L3sOKxEgVY2w+WAXGMhEtF/8y5MjVhCBrlBmMLTJibX7z1/UGkJaBn/LIJmsktQa+Usw3YpiLBlZFBfPbVwERi7FwvSC+O897ew7Sq0c569U41uxltNKBXpeoZmt9J/NfAcKxIZOiujlO5z1T3Nt7hPckD7A0YcbpVjeHjg/iTJgkjy7gv3Rq9Rp8mRCJOPP7TGqDPv/8usf5mcyxtjYYzDc+MHcdx2a66X+qifX0S6hG8+VaoRCBsIxEaAymqPRb6Lka281F0pqGKXQKUuP+M3tpnEkwcMhFHji6ykFUIa/G6iYpbJtoRbNJ8qzi8Rd2MrEjxfsSL9JpVKjtbdDM2DTSfcR2dWPUfYxKC61UR54Z23DmCmGY6F1ZZDaF2+1yZ/Y0u+wpdCF4oWnzW+Pv5KX5blKnID5WR1+ooGp10DVE0whGtRv4xZ2vR7HzAqvsoy6ziV4YwVqbWjoFmRQy7lDPRahndaztJW7tHWG7NQ3AoVYPfzr2Vs6e7WZnsYZqNDZ0vwOIeJz6YIpKr85NqTn2RCZICA8wGfXqnHI7+OrCXuInTaJTClFZ54uzn3P0SsWoDnnkhvIM27MAjHgeh1q9fDl/A4ef3kJkVmDN5FGtCwMnYVpo8RiiI0Vxf45mSqO4Hdysx1uHRohpgryUPN6M8UJtL80TSdInwZmtXVvhSeuMVc/qq5pN/FaL7LcmSZ1IM3JfH2e3xhk0CvzX2z7LnJfk7268ifH5NGrOJjLtEB+Lk5nL4y9uLIGpRRzcTVlqvYAKheIAACAASURBVA47t4zzrzPPYAoN0PlyaR+n/247HRM+yWfG8Kem8aV6ZbaUDTrXK5HkizG6RySRmcsvoIRtIxwbb2svizuj1HoE6uYSvekSvzj0EG+xp0lrBmDxUHE3M9/sJzup0CcX8NbCMmhXGJlNsbDborJZ8s7MId4emcMRgbPKoVYPn569hSeObWXnQyX0iXn8/Po2xQrTQEvEaeRi3HHDCT6Se5Rd1iISm2cam/j09C0ceXETu/5oFjUxHeQQXuLco8Vj0NdNeXuK4o+Uub1vhHdnDnCTPU1UCBKaxTHX5A/G385L0130P+wRe34UWSqHAnMNs+oCEwg0zUoNY8HAmY/xhcJ+NjvzDJoLDFlz7O6YxjY8xq00VTuCEgYdm3ow4rEgRKLRXt9SrvNRvm1T7Xeo9OnsjhWIazZF2WDG94JA5nlJZKaJqtUuu+ecLhQaArkeHtfXSEUkTAthtc2EmoYQAhGLgmEEpmtDv3AOQ8dPOkhDw3V0pKlR6TeoDApaHT65WJ0Ou0ZCq+O0c4IClD0Huwh2aeMHlWuxGCIapd4To9avELkG3Xr5/NxbQ8ETlZt5bnwQa8pEK+ZR1dq617hFe3pEGoKMVaPHKBNt33enmjmOTfRgz+iIWgPl+xjdWbAtVNRBOhattE21x6IyoLG7a4YbE6NsN+fI6RdWEir4UUYLady8g1lqtRdu31hKwEZjbQhMQC4uIsplck/H+VL0Dur9Pv/uHV/kruhJPt79DeiG2rBJSTr87fxtPG7fgDPbQe6ZMvpUHlksrY0Fj98M3Rkm3+mzbXiS92ZeAOBwK8GXSzfwxOlhdh5cRI1O4lcvr7lLCdBR6EIDJdERaKudu/UiWJZHKy7wHR1NXHx5L72zA78/2/ZIFHi2TmFHhFZK4MbAiyrQQGngJX327znDptgipvCDj+ZjC48FN8bxcg5NKBrKpKYUOh6m0Jmspkie9YjM1FEbeXUSIWD7EOUtCWZu1fiJex9ipzPFTrOEi87D9UEO1wf4u8dvY/PnfayFEmpy5hXa1rpE0xCGgbQCB7ghQ2G252s/e+YG+v/axF6sBdMhg33M35Gj1i2obvaJ9ZfpTsxzd+covVaBd8SO0aV5JLSXv26PNvpxX+igc1xhTRbwwoWi1zxrRmAqz0N5HsZ8mdSZCKBzqtHNLnuKIaNERtcx8TFFg+n0MR7q3400DBpZh2gtHrj2Vyrtk62zm669nqAfs+joLnNb51n6jQKgM+snOFPtRJZMRLGCf5UGBa7Sg3UeV6krhVKBJG+joeFYLm5C0EoZOJ0dr/QI1gSyu4NGTxQlBAjwIhrVPkErLfETPlrMa8tSRVeqyg/knmW7NYPfTjxf8KMUZBRJL6WmQ90zqUobV4EvVBA+4RuYFQ+t0ti4zj7te7KViVDp1XFzTd4RP0KfUSehGbhKMu2lGK13YM3rRE7OoMpV/I0gLM8hBEoITM3DRD+fWavVMrDKLsL18TNJ/LhFpV/QyEk6Ny9yT98Jtjqz3BU9SULzyWgGprigWfoquI/yXgw7D9EFH+qN9ffeugZZMwLzPDPzpJ9VxEeTfKV1B5/P3k7/Wya5r/cwt0TO8FbH5a2Rs/yrO7/G0WovX0vdQGSyk65vJ4m9oKEajXWXSsrIddPa1svirghv63uW70keok9vBfMllS08c2yY2IhxWUJGLoZQwQLTvpJIFA3l82K1n2enB7FWqyulAk/QdA1aKnhZfWzbozyQuo7RYprx7xniYq6EVmeD4a5JDE2iCYUhfG6OFkgaDXQhMYXPbCvB2WonntT4k/G34fo6U4tJWlULfcEkMicwahCdlVQ7BF/+iRvY1TNDVHn4SlGsO/ROFGCuHZi+0dB09M4MIh7lzDss3vZdB7kxMXY+/VsQfygZa2Q4UejCLoDKL24MzfIcUoLnobckE80Oxn2XLk0Q1Ux+7vqv8Vf/8Vaavo6vBJZe4e3paXrsItvsGTab8wAUpE1ZKvLCQxM+fbpPQrOoKJcFX3Co0Ef2cAP7zDxysbDKFxyyEtacwPRLJSiV0Kdi9NU30+p0OJPO8ZRTJaXXucMZYZMR4ePpU4zGD3NydxdnUlkqszbRk7FATxCldTVaU4kYlUGHWo/gutgEe8wqjgh+mrF6B/akSWROwRWM9fPVhflLCUzWUpSLETrrKsjMdJURCoQv8KSGi46Gxnvix7kzeooxL83h4UFc9crVyG+NnuI7IjU0NLS21thUHhJJQXrUlOBYq4uHxS7G6h08PzqIXzaJjJuk85AY94gfyyNqDeRCntTwIKc+kKWR03EJztPydFgsrruB2UoRmkDEo/jpOGpblT8cfLi95+XrMubdGIVKlGhNISvVDZWRRimF8iXCh7LrMOdHSIgaUeDHkhP8WPKz58vKi4zcJr0mx91OfAQ6ClN4ZLQiCaChFHkZYb4Wo2skj3d29OpdWMibYs0JzHOolos+V8CpReh6qosjEzt4bmiYf9gyxXXpSf5t1yMkNMF7ew9yNNnLV929NDM9pE/6xL5UQK2n5ZY0DaUHyb0d0cIUGmXp0VAex+e7Sb+kiE25l++a2nlqxZ6t1DYlKO7wiWmSimzyTDPFidZmDh7aTMdBjfSJ+qqsW6jPFsg9FqPWneYXxPv5+55xuu0yWbNM0Ysy00xe9DhX6Ux6c8y4KZ4rbqLUcpirxmi6JtVCBFE20BsCsyLQWpBeCNIzRvIuRtXHnK9BvgjxKP7+HZQ3OexJHaZHb9JQgtMeNBvWuhqQXSpaNErpxh4qfTrDXaMXXZC8rCSPjwxjfDtOcsRdlUHVFcX3UbUazlSFhx+9jkcHt/BT1z3ChxKHiWo6UWFRUy3GvUCTfLy2nYlmBwfy/UzmU7hNA1UxEHGP+3a/yO7YJD16hS4dnm/28PmF/cyNp+lqTa72lYZcAmtXYLotvPEJ0HSyswt0RSPU9/YxvWcTL+3q44fe+STXWYKfSp/ATR3jU/FxvrZtD0cf3cLWB238dSUwBb4pkIbC0dzAA1EGq9UXppLsfm4BUariXaZ8pcI0EJZF/oY0c7dKhnYFru55KflScR+HFvvoflKQeeClYHmvVRAO3sgYybFJOro6mfK38eimNAzU2ZxbeM3jzlYyPMkwo/kOxMEEZgVik5JE2WfTqUXk6fZofskg4PzLXrV1BaXQ01uY2xelOqC4KTlCrx7hxZbHsVYPfs0ITMYbFBGNMH+9jruzzvdlT+MrBeLlg6ay1BHHYww8WMaYKeBtFFNsm3M+FfrIJMNfcKjlonwmvZ97dhwni0tUh7L0ebHVz5lmN3/20q3U5mJ0HNDZdKiO3mihlUvUtnXwrX+2BfrhRmcE8Hm6soWHj28nOmJesWmWkCvDmhWY55F+oFkpiTVXJzGu0+jSaSgD8NHQMAVstua4LjXJgcwQ5LLolhmEnKwzM5HeNov6CFpKR7gicF2/HAvvCoFm24jhQbx0lNKwID1UYEdqlqJUnPVSPDU7xMxMmsGCRNUbqNWco5OBM0R8wkf4GvVKlNOzzusfB5glQWJUYdYkkTkXo+oiSpWVJ7tYksv23HJep9wuHi9vQy/pq6J1X2nOrUGqMilaGUlPZ5GcGZid/fagqaZcTnsWR5pDmCWBXqihahvXU1i1XIyFOlHgzOEcH1cfJmq6JMwGZddhqpik0TDRT0eIFwTxSQ9zoRpYjWwDL6LRnaiwLTpDWmsCBhXfRtUM9CYb8j7ayKx9gQnIeh3qdcSRkyRP2Xj2Hqa9NK41iy2C2arb7AWut+Z5bNsWSvt6iEwnMQ+663ZpoYbSKcsIel1Dzi2cX0T7DdNekknrzDB1T5bKEFx35wl+bdPnaSqds16KB4o3UHw8R3ZUETs1j78G3Nz9cpn414+QsExo5+Rc2YF+MMiQ7YT/UgbrEa4QL+lQ39qivy9Pv7GIRPLA4vU8eHQXyREN5a6vgdhK0OIx5NYBaoMxOrcv8KObnuKWyJmXlZnxNf7XzNt5Md9D6owfZNzaqJ7CBO8ecfw0hmmw86UkRByUZtAQCUylGPIrgYNQsxVopc0WstFE7++hvrObSp/Oj/Q+z4eTJ88vgTbfjGPN61gFBX4oMNcTa1dgtt3aha4FeSxNC2HowTqJEYEpXv7CMoWGqfw1GT94qUgkBT/BtJdCaxG8nN+osGyn+NIiDiKdws8mqfWC19dkOLZATJOMtDp4sLSHJ2aHceYU0XkPUamvurAEQKnVia/VBLrtEzNb5++1uUYcsWhiVtTa6JvLjIhEqA3EqPTqbE4UGLQWSGguYOLiU5M+E14HL+Z7mJlOM1z0Nlx6ylegVLB2rNtC1i4h/lkplCHwLUjrNVJa5LwXesWzMSsCsybXfYKHa401KzA120Zs6kcmHBZ3Jah3azQ7FM2sT2ZwgV3WHLa4YJ477hocaQ5xZryLXYeCVRIu6QZfQzSUz+cWb+aJyc1Ep8SbMtvoXZ2onk5qA3GmbzNoZn3edcsLvDV5gpONHL869U6+fmQX/V80cPIuqZEpqNWRG9QD9I3iKp+j0zk6vy1IjjQ3pIbZ3NVH5Z8W2d89wQ91PcFOs0isnSBixBM8XN3Ll2f34v99F1vPNLGPTbLxeuEyoWn4toZqv2HPCUuJ5KWZLgafrGPO14JQnJB1w9oTmEIEHpyRCH4mRitlUd6kUe/3sbpr7MvNsic5RXqJ055EkvfjjLcyUDFgPh/kslynWsC5sI7iYozO2hsM62ivvSdiUZqdUSq9BnJHlS3ZAt+feYabrDK/2+jhwHwfkVM2ia8eQpbL4QvwNWjVTKKzHmahgdqAc0+tlMGHhp/nXYlD9Ok+UWGd31eQDsdrPYzkO+g/VsM4cha/Wl/F1q5x2kkOzuXeWJpyslWzsMYWUOXqhjZnb0TWjMDUOzoQ8RjuQCeLO6M0U4LSLg896bKj7yw7krP0WkWG7Vl6jCLR9oLCEomrfGa9BGdqWbS6Fpg51puwFO0PYAuNe7LHiRotDh7bjbjEBZyFYaBu2k29L8LCboPm9TWy6Tk+MnCIhN7gkcouvuBF+McnbqbraY2+0QbqMnnghqxfpC7ImUV6dB9HvDzG9anaVu4/eD3OmIUxH6S/U+F6ja+Kyi+SeNHAc7Is+HFgfrWbdEmc+tAfrnYTVpmfvejWNSMwRTyGn0tT2BFl7m0uiWyVn9/xCHucCbYbFbJ6ZNkRQV5HXyl8FEU/xkwjEXierTeX/yXJxHUhcYTBXdGX2GLN8kzHLniVvKmvejrLorA9RmGnoOOWGf5g11+R0lz6DJsZv8nPjHwfR2Z6yD0mSP71E8CqZcALWUMoDbqMEh2ag0Se94wFOFbpJXHEIjYpYbG0vuKcVwG/UIRCkXh3gqIXXe3mhFwmVkdgajqaYyNsG/q68RM289tjVAYE9QGfvdsm2BRbZLs9TZdWw1kmMCqyyZivMefH+FJhH2P1Dp49PYQ5atNxVK3rjP++Cq41rbXwjSJqoEHzO/dhFluY4wvBtbVc8H1EKomKR/BTEeo5B2kKWjEN34H8Pp9kX5n92QmqyqTgRTjQinK62c0LZwfRJhycfKghrAQdhYaGbvu0kiZWyeLShjBrG33bMPVtWfK7dTq1ajtDkvay2Mui6+DMK5y8d0UzTm0UtEQCLZuh0GOR0MN5yo3CqghMzTLRMh2oVJyZt2ao9Qicm/P8061Ps8We5U5nBhOBLQx0Yb4iy8icVHylspdD5X6e/MZeEiOw7VAN4/CLqFYLeTliFq8mSgUq3hI1L6cbZDSX+3Ye5gsfuBF7Kkbv4yZmycUoNcD1qG3JUOk1qAwJzBsX6YpX+c6uU/SaBW6KnGWz0WLSMxj1Ojje7OWrM3uYWEyRfDJCcsQjcjpPOIOyMnQhSMQa1LqjWGUTR9c3jOAo7u9m6j0u2wemGDDq6CLedjS78NzN1hKkTtUxZ0qoejh3+Xpo2QzlfTmKW3QyRmW1mxNymbg6AvNcKjbLRFgWoiNFfVuWZtqgPAxuV4v92Rn2OBP0GUVSmvUyIVmUDWpKMelFGPUyHK338+WJPcwX4iTGBbFpD2O+sm5jLi/GuYQMWyJzZPuKzOtJCtstjKqJVXHQfCgP6NS7Fa2+Fvu6ZuhxSuyPjpDRK8SER0MpJvwUB+ubOFjq5+TZHPqiQcecxM43EfXQrHYpCKGQOijt1dfjXE8I20ZYFs2URjZbZnNiAas9PXDOo3PcazLtR5krxRmqu4hGCxnGDr4uyjRwoxq+zStC4ELWL1deYAqBnkoiohFkNkWjK0phuwXvyrM5nefHu15kqzVDn16mRw/iKZcKS1f5PNrIcaTez9+evonmgQ4ic9D1Qo2OcgMtP4eq14NFazcQuhDo6HwwcZg7955gcmcHj+3fTslzWGjGaEmDd6THuCEyRlqv0qNXcIRPQhP4SvFwfZDjjV4en9/CiYluzBGbHfdX0RfyUCgHq7qEjj4r5vx83hLnrHWNpqP39+J3Jihtg3+x+Wm22DNEhY6rfJrKpaZ8fn/+bh44uxvx7QT6zAiyWAo9O1eAitrUujRaGUlMC5+zjcKVEZjtkAYt4iAsCzrTyJhDMxej2mNS7YPvHXiJG2OjfEdkhJweAYL14iSSpnLxUZSlT1lqHKht4lCpj9JUgq7TitiMh3HoNH65vCp5Ti87UqH5weocVWnRUBfW3+vSbbp02GLM0KMXqSqLOS9JQ5nc5Iyy0wy8GX2lIxE0lE9VwfFGLy8UBjk7n0GftolOCfQT4/gL+VW+2PXHubUydU3hGnCRRVLWHUITqIiNFzPxopIt9gz9evH8YNVVkoZSHC/nqE/GSS+oIHOS64bp3FaAEqK9ULlqz4FfWA2IDZBc5VrlsgtMYVposQj0djP53V00sopmt4+ecOlIlRhOL3BPbIHvTz9Dp9YkvWwV8hGvxeP1YV6s9fP54zfgFmwSJw2iM5LhaRdnLI+o1tdE2rbLhSiWSZ2KI/UIX1q4AV0obnFGGTIuxME5QmeL2aCl6mw2ivgIMhqATk265KXkrJfir+bu4FQpy+wjfXQc9+mtSsxSHaPQQJbCuZQ3ii4Ew+kFnh3qwCrqxHR93XsWS8fAi+momM92c4G0BrqwcJXPiKcz4Wc4+u0htnyuhTVXRZYrQcKGDfLcXUn0QoXU6RjSNCj4UXTRvJDcP2TdcgUEpoFwHFrZOMUbWwz2L/C27lPsjU6wy5riBuvc8FwDloeKwJwf4fnKEM/PD2I/HyMzJen4dh7OjKFaLv4GTMWlanWMmSLRDotTi1kORgfZas4yZFx4vGxhYgvz/Pelj15DSRakzalWjicnhqjNxtj6WAP9G88vKR/yZulxSuiZJm4i+rJQoPWK0jV8S0OzW+cXR9bQcHFZkDHGWp3ExjT0bz4fOoddIqpWJzLToNYdo6EuPLfLHRhD1hdvTmBqOkauCxWLUN/aSbXHxE0IGp3Q7PS5Z88R9sQn2eNM0KOX6NJbLBeSTeXiKslXav08WdnKtya3UDnQib0oyB5uYS020RYK+C13w86dyGYTrVAiOmqTfyTLP3R18o0923lL9xj3pI7ynugcy/1MfKX4aj3DE5VtHCr0cWy0B4omqeM6iYLEGi+EL7nLxLmwkpCQlaIqVYzpApHeCIeqAxx1ztKjQ1QzMSwfL5tA1zVEoYjaYEujbWTelMDULBN/oItmp8PE3QbpffPsTC9wX+dBeowiN9kFElpgVtTQWS4sJZKG8ilLxd9M38qBI0Okjhhs+9woqlJFlsso38fb4CYg1WziN5uIcoVNpRoyGWXyHV08sCXD7P449w1/EXj5xJlE8vmF/XzzxZ1ET1lsfaSGUSjCyASyWsMP55kuOxshsX/I1UFWq8hqlWh3iheLvRyI92M5Y0Q1sB2XZlcMR4HQNVQYDr1ueHMapmnSyDrUcgZut8u+7CTDkXk2W/OktQaO0NHQWJQNqlIx4wdhIbIdnF+SEZ4qbmGqnuTo0QESJw0SE8FK56peDzTKDS4sX4bvo6p1NCAxngKl85yxhR/0348hJFo7kFwqDU9pvHh8gNgZk/i4xMzXgrndN7sMWAgAWstHLkaZjCYpSQdYZ7G9K0BruJhlD1kxOeI69Og1Bgx7tZu1odAaLiemu/hH+0a6ekoMGA36kiWmt6eJxXU6pjoRpTJ+pRo+t+uANyUwhW2xuMOkvEVyz3XH+eXer+AIcV5Qmm0X9SOtBKda3dw/dz0HRgZQUgRZiSsGvQ9D4myN3YtzUCihmi38SuXaEpRtlOfhL+QRi4JkvkDSMhlwHGQkwsVmbvfUJ4MV290WsloHJdfdgtn/P3tv0mRJlt33/e7k0xsiMiLHGruqu3owqAGCRoIGCfoAMJm2MqM22ksLyaTPQRlpXGmhnfQNtMJCJAGCMhJNgA0QQKOru4auyjHGN/twBy2u+4sXURGZkVURmZEJ/5ulZYS/eD5cv/ee6X/OuamQkyXjvxuxWGzxxY/v4PMv8eHNj1t2CM6h9o7JKkvxm7v83wf/Jb81eMh/P/o7zEuWYuxxMeThjNGf7vCzL37M9/7wgD/I/iP/3Ts/4//6bxRf/Poe+f59kqcj5JcPX08bux4vhe9M+pENqFLw9WKbf1++gxKnXYGlN/zZ/CO+Wt3irx8/QD3MwEdmtZ4LRl/MkJ89JCyWb16FnuuAdwTPW1WE4U2EqGqyI4/LJf/v4Y/ZVgv+8vBd7HHy1vTDDHWNWJYkx/BnTz/gyXjEQFYY4fjL5fs8XG3HZ+3xrRGahvzA4xPJF8td9lzFtlry01uPeHp7xPLuEOELkqcZ/D01FN4kfCeB6SczHvzRY8Iwp/6ju/zzrX967t+p0iNc4MO5Rc2P15NCNA4eP8MvVn3ngx43Cv7pHrt/AjtZytOff8y/HHxCcmz50XSJOpxj3/SiDyHgp3PEYsmDPzLUf3OL42TM/zn4GABVe4QN3P/0cd/y7TsgTKZs/8U+w6+G/H8//T7/svgDfpI/4n/Y/VPeTY/5P/7wv0Y9Tvl4cR+5WBDquvcS3WB8J4EZmhr3q8/XJ7rMyXoqSo83Ab4s8V9+BUDyd9BlxAZ4awRIaOpIOPnV56hffY6i6wF0grflWV8XfN2gnu5h6ga99w4/P3qXB8kxPzCO4+Iz/s37n/CpvkszTsgSE3kbvcC8sbgx7b169OjR461D8PhVieSYd/7kHk9/8yH/4qfv8vN/8D47ZsEf3v1r3i0m/OU7v012Zxe5f4TrW6fdWPQCs0ePHj2uCyGs08aKf/O3DNKEdPIJ/zr9Id97b5//8Yd/zI/SR/yH3d/B3Rqg529XTey3Db3A7NGjR49XgK5P7+irivLPc558+S5/uP8/0ZSaD35lUYfzvnXaDUcvMHv06NHjFSBUFaGqUP/ur3nwMwNSIhIDPuCXS1xj+8L2Nxy9wOzRo0ePV4hItnr7amL/fYAIfd5Pjx49evTo8UL0JT169OjRo0ePS6AXmD169OjRo8cl0AvMHj169OjR4xLoBWaPHj169OhxCfQCs0ePHj169LgEeoHZo0ePHj16XAK9wOzRo0ePHj0ugV5g9ujRo0ePHpdALzB79OjRo0ePS6AXmD169OjRo8cl0AvMHj169OjR4xLoBWaPHj169OhxCfQCs0ePHj169LgEeoHZo0ePHj16XAK9wOzRo0ePHj0ugV5g9ujRo0ePHpdALzB79OjRo0ePS6AXmD169OjRo8cl0AvMHj169OjR4xLoBWaPHj169OhxCfQCs0ePHj169LgEeoHZo0ePHj16XAK9wOzRo0ePHj0ugV5g9ujRo0ePHpeAft6HH/2LfxZe1Y3cRHz+P/9v4mW/04/Zy43ZR//8nwU2v9GN3tlj4szP5x3jgu8877yXPXZN1//8f3n5Ofbx//73e4599r/2c+xlrv9t5liP89FbmD1eLzY3hO73s8cui/P+/nnnveyx67x+j+vH637Hr/v6Pa4MvcDs8fqxqVFvHoPnbxCXPfai877u6/e4frzud/y6r9/jStALzB6vH2fdT2z8fJ6G/LLHXnTe1339HteP1/2OX/f1e1wJnhvD7PEGQkAQgAoEFUAGSDxCBoQKCBkIXhC8AC8ItQQnEF6AFYjAq9VMu03kvFjNZTeIs5+dd+xlXGSv+vo9rhf9HOtxRegF5tsEAUFHQSkKS5o3FFnND3f3GOmKnWTBjl4wcxl79ZCVM3x6fIejWUFTa/zcgGsFp399z3ChJg6nXVvPI0FcdrO5adfvcf143e/4dV+/x7fGmyMw24kQ1pNlQ3XqDooz6tSmprWJThiE12BRXSOCYG1VKuMpspqtvOTD4pAdveCemXBHT5m5nK/0DnOXsV8OKWtDCIJa6rgeHbyylfc8rft5G8eLcPa7L9pcLnv97n+5MRfPO/VZhePvy+YmNtfoxu/d2mw/XK+7cGbZXsdafNPm2HVdv8d3xs0RmOKMMNyYWEEHMB6hAipxSOXJ0oY8aWicpLaaEARCBIQIaOlJtENLz/3BlC1T0gSJ9YraKx7Ot1hWCatVQjNPokuykq/PqvqOCBKQgWACZqvCJJZ3tqd8PNrnfjrl9we/YkfNGYmGTHgaI/g4ecbSp0gCn6Z3eboa8bXcpmkUbpIg3CtcaZskhYs2ksuQKjb/F1x8Xjb+5mWu381FCSF1mGGNlGH9zzmJsxLvJW5mEHWc1Kfm1XnXf1sgwKchjlHqKMYliXbcG83YSZfYIKmdpnSaZ/MhyzKhLg1hZsCB6EIC14E3ZY5d1/V7XAluhsDc1EIFrfYe1lqTyBw6tZjEMi5KMm15dzDhQTZh4VKelUOsVyTKooVnoGu2zZKhqvj9wad8zxxTBkUZFIduyL+a/YSHq20+n+7w1G/haglWgH9DZ5do45WJZ2u0YpyV/GTrCf9w+CX39YR/lB6yJTMkGUpEnlcTHFVYsgifUaiKz80dlo1hVqbMFuYVIhOLuQAAIABJREFU3z/nu6jO076/y7HLXOsF1w8qgAqownL/1oxUW9J23pVOs2wSVo1hvx6B0+DOnPjbWhNvAEKrUIjckg8rfnTnGbvpkv9q61N+mn7NIiQcu4KZz/njyQ/5cr7Do+mY2UqBENerpL1Bc+xart/jSnB9ArPbYDpBKCHIVgh2ZBQJQkdCijEOpTxKebT0SOkxyqOkpzANA12T6YadZEkiLXfNjNtmxtxljHSJ9RItPQpPoWq21IpCVgxkhSLgg+DYFUx9xsKmLK2hthrvWkH5BrplgyQKyyRuUjq1bOcrbqVRWXBBcuwK/rzyJMJRB0WDQhEwwtKEgs+qexw1A+Y2AUCJ+G6CCt+0jq7lIc78LE6eaz1nWojQvifPyb1dVku/6LPz7uW88wUip7xV6KQI8R/t/8ITgsAFgfOb7pLnPOtbgiAhKEAGROZIi4ZxUXI/n3EnmXFfT9iWNcoHZiJbf0+K8Gr29PPG/aJ3fNFnr2qOXff1e3wnXI/AFK0mTuvCEoDxyDQKxTyvyZOGUVqxmy0YqJqPin221IodPeeOmpLJhl25IhMOCah2ZZ21fWZBsOdy3EaGTILDCIciMJINRsAiGL5qdtm3Ix6txjxbjliUCaFSkejyplmXAtCBIANqXLOztWCUVvxk6wm3zJIttcIh+ay6y/8z/x3mTcphWTCvElJj2UrL6LqWFi09S5vEUyqPMJ6QyBjLbK5ZmTgz7EFCMD4Kp8QjjTv5LAhC03oDnEDU7Tu/SNN+wbVeeF/nnVcFRBsWOAsbJGWjqa0+f8zesCl2aUgIqQftGW0veWc85d1iwu+NPuOOnvIjc8B7OuexW/HEBVwQ+CDxQbyaPf2icf+uFt7LXOsmXr/HS+NaBGboLBQJaB9dWIkny2uU9OwMluS6YSdd8iCbMFQVP0ifsq2W7Kg5d2RFJmBHpaQixwWPb5eWbxk7M19ThpPl5oPEIXBBUmJQrWl00O5rXzW7/GL1gOOmYH81ZFam1LWOG6+7xtjJNWGT4GOMY5RWjEzFUFUUsgZg6RMmLufpasSsSpkscupSo7RnmSdo5RilNYWpca2F7pRDaY/VnoAEx6uxNDfRxmSF8kgV49IQBabzghA434LbxGU3mMvggu9bLxFCgQUrJY1TNE7hnHzzFLDvgCCIHiPV8geUQ0uHbNdqGSQTX3LsNc/siEM3ZGETKqfjWAURvQdvGs5xhZ7iYXT6XOclEWe+y4bXZOPYaStRrE/3jetd5RzvcSlcqcDshGTIHOm4IkksD0YzdrMFd7MZn+RPGciKkSzJZE0mGgaixggXLUECRkAiBBIog6UMlpl3zLxkGTQHbsAypPzF8kM+X+5SOsOkyqm94niZs6oMzipcrQhOIKcaVQpkLVBlnHheAQK0AWniPXsdolvpJkO0yogOoAPJVkWaNjwYzfj+eJ9EWgBmLuNpNWavHLK/GvDo2TahVKiZwiwEQcFSFQQdOLrdkA0rBlnNg9EUSSDTltJqpsuM5XEeLbpKXk+M6ayiIgNoj9CBtGgosurkT4NgsUqxjcKXEERL1HqeC4sLjp33+3nHzm5GXhCcpF4ZntpxFOYiIATYWuFXGrxAdFbw81xmb9MmJ2OOr/WSaZVRO8Ws+SlaOqxX2CCZVDlPZiOsk1RlErkDtYyEu04gXAcu+45f1iXahZ0kJ3nPmUNqT1bUa77FvWLGQNUMdFRom6CY2ozaaw6qAbM6pXaKVW1wXsZ/TuKcwNm4j/mVjnPKE9fhi9y5nL7HHleDq7UwZRSaMnXsjheMkop/svsF30+f8v3kGb+bWIxQGLEpmVR00aDweJrgcAR8CDQh2pOHXvPEjpj5nC/r20xczr/d+z5f7W/jncJVCqxAH2rMQqBrMAuQdWD00JIcNwjnEY0jGMXqXobNJdWWoNwReANhcOJGvpFYuwRp3YKe8aBkO1/x3uCYD7MDIArLymser8Y8nGyxWKaIwwRdCsxEkMziaYIErwVLDKsAUgaGuiJXDbfSJS4IfqN2+Lrb2JrW2ryu5+o2gDbGLbQnSxrGZwSm9ZIQIGh58v2XcWGdPXb27y86tgkPwSlsuTGPQxSSqoxmRlDhm9c97/pvA1prSrRM4WVjWDaGw1VBCILJPMNWmlAq5EKtvRWvTD+9zDv+Ni7R7ufOo6YDSdGQJJZ3xlO+P95nxyz4R4PP2VFz7qsFd6RgETxPXcIiJPyieoffVLvMXcqzckTtFfMmpfGK0mpmZYq1ipUXBFSriHHxvOeCYz2uBFcrMAOItopMbTWl9ExszqEeMnYlj90TJNAQyRFVUCyCoQmaAzekDIaZy5j5jMobJjanCYpZkzGzKbXTzJqUxike7m0TjhJkLUhWAmkF6QEk04BqAqoKqDqQHNaoWQVaErQkSEFQAmcEXkdrK7QW542FAJ/EuJ7ILVnRkCUNH20fcDtdMNIlEF2wT6sxC5twsCpYLFNspeP6aYkZvgsCt5uWcAJqSV0r5jbFI9ZEFiCm6shwfeNzDklBtNaKD4LGqfW9uCCwVq21btF950Wa9vPIF2ePXWR9tNY9MsQYr9+Ie7uTHUqsCWSCjvV9rrfxButml4JoLSsReQrSuNZ9Ds4LvJdYL7FW0RxnqLlE1gK9FKfG1JuASzjJa72O2MjzrMnzjl3GY9E+dxe/VYVFG8v97RnjtOTj4T4/zh8zUiV31JSBaFAEyhBoAigCCY77+phM1JQh4YM0owmKic2Zu5TDesBjPWbZGJpaY70gINeW5rea4z2+E65WYHoBIRAayao2+ADPyhFGOJoNf+czO2bpE57VY55WY2Y25dF8i1WjmS8z6kUCtUTNFNISBXFo43YyzpNsIjALUGUgnQRU7SkeLlFHC4Tz4Bz4AE1DsBYxHmFvjwhG4hKBS8Gl4JOA15xiY940BBkQhUMljt3tOT/Y3mcnWfAPh19yR0/Zs2OeNlvMbcpns12mZcbRZICbmKjAdBtTGgWk8CAbQMT/5UphU8NxmVMbRaFrEhXNSaVdjB2KgLgOqXn2lAKEigLbB0HtTuaN84K61vhKQdO68V7WwnyZe/qGsASMRydxTEIQBA++iR6OqDC23wuAEGt33Y1WyL4lgoq5v92YaO0QIsRYbqOpy/iu8oeabC8gLag6QKBdc9CMBOVuGw7RFygX3xXnnfO7WpgCQhJABdKtkge3pmwlJb936wveSw74fvKMT8wKgDoEPNAEOPYyKqUiUIiG31LPSEW0trM25WvPB2be8OvmDv9u9gmHdUFtFTOR06wMlPL5FmaPa8OVCswYhxAEK6lKg3OSx8txjC82BXMXKeVHTUHlNUd1wUE5oLKao0VOU2uaeYKcqWg5TgSyiZuQ8KctJL0AXQZUFRehqnx0uzoPIYAQ7QZnEFoT8hSfa2ymcEnrhtUnWvKNhgChPEo7Mm3ZNivGuiQTDQZHHTQTm3PcFByvMpZlilspZLVRWz8QtWENWNbPLJxA1mArybxKaLyMrs9gqZzC+ygUXila3cV7gXUnz+C8jJZdF8N5VbcjABWFptQeqTzeC/ASpDgRkL6NMYX272+uDvbt0cXt2jFBR4vbGIdRJz77BvBWgpXIGvQKpAuoyEfDeQhKYF30SiHDzTaIzrhyQ0tyEsaTJJZRUjFOVoxUyUDWOCQzHyiDYs8NWISEmcuZ+hyATNQoEbivj9mVS1LhuHNOSMi3jOIeNwNXJzADiHbyq1Ih9nN8gEdiyKPucy8IMuCT6M5Yu3Q2XDHJRJIeCfQqUDxz6JVHLx160eATRTMyBAUuldGlKsDmApsrbDFEvj8gdJo9nUAU2EzQDGLczg6i4HVJey8ycBPn5JpMoANZ3jDMK7bTFWO9wgjHo+YWT+wWfzV7j787vsvxMmf51Qi9EqSVQFVtrDKJzxck2EFAVieKSLTSBXppmCxuEUzgydCiU4ezMhZn99eYVH52j2gttuAFzkmq6iSRKHiBX+iYTuI3BNW3ccm+zP3pAMMGpQNZXlOkNY1VVI3GWolrDLKUyEqgKgEC3AZL8jvfww1CV5wACWJcMxyVZMZydzAnkZbaaxqneDIbUS0L1EKSTALZxCGbgKw8SEE9Uicej3DNysWLzv0il+zG1A+SmM6lPdl2SZFVPBjN+GT4jFw1NEHxqLnFv5r8hF/NbnOwHLD/1XYchyNJMo17TzOO+0/zoObW7pzdwZJ/vPMlhaopvaEJisflmM8mt1k1msmswJUazkuluswz9rgSXK2F2br71EqQTIkumFXUKlUdMEtHUFBuK2wmcKnAZdFytHkgaEimgvQoYJaB4nGJWtTIwxn+eILOMvTOFiHVNDsFzVDjUkGdS7yCphDr2IrX8WevTyxTl7afmbCO6X2DnHGT0FXwUQGjHYVpKHRNKi1KeCYup/GKh8st9iZD6nlCdiAxi9Y12FrlzsdYrS0C3oSYXyniRiUqUB58BbKSBA11LbBF6woNROr7daVJnHdaF2M14SzJKICwbQxnwzX20i7ZlzwWZMAkDm0cRVpTmIZSREaobwW3rAXS0tbhBWHO7GHim+d9I9FZ2yqQpJadYkVhah7kU1JpmdqU0hn2lwWiFsgKdAl66ZGNR1aOIAUyl3gjEGFjMK5r0z87JzbxsnNng+BTZBW3iyX3shn30wmKQBMUpTf87eQen311B3ls2P1rQXbsKR4uMF8fEIqM6t0tbKE4+mHK9F3D0fYIHwRbySrmqCI4LnMOZgOclWth+Q2G7MvM8R7fGVebViI59RKFC5hVQJcBvXAkk5ogBLJKcJmkGQjqUSTfCBetQr0E1QSkDScLSCtEmiCUhLoB71Flgk9aIo/ohK7ApyexTmBN6IlCM6z/lusiGFwB1hV8Uo8cWJR2jLKKwtR4BHv1iMprHi63WDYJX+/dgscp6VKQPwvR/WUD0sVzuUTgFbhWSVEVmHlA+DaOqyFIsb6210SrqrsfHyIVqHOfXcewrT0NtO7NzQER6+o+p4+f+fl5JI3zjokzn19ECOl+DIKqiXWLK6ti2MFKZCURG8Kys+bpKhadd+43dUMTELQHHdZuWC09VZs6sl8OmVYZ01mBmUr0EoQPuFTiEonIFUEJyluKpmi9PV1K13WOx4ve8WUJPpnDDGqSxPFgNONONidXDUfNgKnN+bvpXSZlxt5Xtyi+1CQzGD5qMNMGtazBaEJmcJnEZVFplbXALxRfH2zzRI9i5yAvIzt9pWLYpGm9PDKcLm5/2Tne40pwtaQfEQgqWnbSRQvTLDzJxGKOVoiHz+JFt8eQJtR3BqzuJngdaJbRCtIla4araP00wWhEnke/zaqMTO40QWmJ16a1JAX1FjTjCwJum26Vmz6JVKzgIweWu7tTUuXYyRYUusEGyaPVmKOq4MtHuzA3ZE8UxaOonOT7FlU5RO2RTdzBgxQgBS7TuFQibUCVUdNf3UuoRnJDiYBgPCLdMO98W5FFiHWR7KvGOr90LTA3rtHlNQZOu4ZflrgB528gZ4+dY5FEkg9UtaZudCxSv9RgJaZsXbHd38tO8QjfPOdNn3svQJABkXpk4siThlw3aOEoncEHwdP5kMmswB+kDPZBr6Li2wyiF8gbgdewuiOwRRSUoSP7XKcC+6J3/CKCT0tuysYVH+4eMk5Kfjh8xm0z41k95nG1xdeLbX79N++QHCpufxG49cslsmxQ+1OoaijylkthaAYSm0nwoJcC2UhsXeAAM5eYilO5qZ0B4PIYVjlrnLxwjve4ElyxwAQIBBEtGqEgqDZ9wyhkmoL3BCkJ4uStri0LEYsKuFSAEDRDgzIKmWpkniCsjxYm4AuDTxU+OUkNCaqzzq70qV4pQpvLigwo5cm64t7SI4XHOs2iSVk1hrDSqKVElS0Bqg7IxiNsQDYO0QpMASAEQbQusA2dorO4O6vIt8UnpD75o+AFoROS16VtdBYZnI79ASd02JfAVQioTSUrCPwGAakjtKwp/t3GtnndN3gefgObzyUDUsb54YPAovBOxtKAtcGtNKqMillbS6Od15Fs50y7Zlu39Y1VYLtUl7YJu0wceVqzky4Z6BolfFuEIOfxcsz+fICZSpIJJIuArGxcg0pBluLHBXYrpRloqnG0MG0BLo0CULZKoawiSWoNEUNKUUhumJBviRL2JuFqXbKd0EsDzUjgcoEIEj1IqLc1yU6GcK1LQQrqsaIaR43T5eIk3qhaV4VNwbOODckmkMxjDM4b0WqsYIuW9XqTCw+8CKITlCCKWEh9a1hyr5ih20xv6xVHVcHefMBymZLsq5OY7yog69YiF0RrsBWOwkXBKYUgBIU3inrL4BNBtS2pxwKbgR0GXBKQw4ZBcVIwwAdBpSLr2S81olFX55btXF5ttxXRlsTbhG8UwYVvWpfPI2lc9NllsLERBRHd0K5UuM2CG7VELiXSijYmvPFIF1kqb/D0XCu1EpSOrFjrJAerAgDrFNZJVk+GZE8VehVTvjo3tVcxlavaaoVmFmLFLbj+0Mh5p7/ovWwcCyYQMocwnp2dOTtFLBLyO6Ov8EHysNrmUbnNf3z6HsdfbGOmklu/CGSHFr1yBC1xWUbz/giXSmbvKlb3YnqX27YI45HGI5WjWSSYZyYS8FZgFhshEQn1SLSs/nD6Xp/3LD2uHFcnMDc3DNlqTUpgi5YZayKrVfgY2xSeSPxJ4kRwSRSWLguRCLS5NzrWvn47FQi7ca3WpeM76/INRehceSqgjSdNLYOkZqQrpPCsnMEGTWU15SrBLTXpQqzTa2QdEK7TPE8GT4QQOfy0gtMKMCrGlFLRkq/AJ22M18TYVGriIEsR1qW6EAGvrrg+y4ZwEtrHQgnqdBeL4Nu6tusDZ77/PNfU5rFzXK2nznnm2Nq6gDhum3PSxnKLbWW8i5/tste/ydhUIGRAtl2FNmO6jVNYK1HzyARVVYyhCx9iSEDE2HicZ3HNvjIOwUXjfpGC1f4fZKyopY1bC8sP8kPeMUeU3vDZ6g4HVcFkWpA9VSQzKJ41JIflukiKyxSrHY0tYPlOwL1XohPHznC1znUGeMYQgkHYNje6PrlNr+NQnbu/vS1z7A3BtRVf9yaWB2uGcVOWNmpJwscNXtg2p3Id74kuGpuDG3USEhABUSlEHd04TRBrrRU2BI18A2rBPg/6RJsdDVds5SWjpIrWnTd8NrnNrEyZ7g9IHxmKlWD4dSBZeIRvLUstqLZjTFc4g7QZHfkKwCexaIPNBNWWjPT2YVRSgjlRUpxVlM3J1AhBrItkXysCBMS6iknwrDuUCCvWLGy8iPHyLo7Dmf87a+ii+BSXOAaExEPbOUUad2J5tPHMoGJHl24OIsLJfHyZ699UiA2vUeYhc6jEM8gr8qTBt/NhWSUsZymhUuRzgVlEy1K4gAixLWjQMdTiUmJK2at+9he9980/NWHd13Nra0mWNDwoJjxIJ7gg+dvVuxzZgj999BGTSYH+OmXwOMR4rQ/4VNMMNc1QYXPB8n7MBrBjR5JatI7KRlc/tq41zXHG8Chal3oZq5V51XnOokHh0tPr9KXmeI8rwTUJTGIVDGIOoNggcAgHZhaT5aWLv8dcwejKdUOH2aqQKiYEC2CxyHDz2LvSG3lh54y12+hNg4Cg/Zp9d380414+W388b1KeHGzhjxMGXylu/dKhSk+6XyIrix1n1FsGl5wIwhiTjDEREdq4chLH2Znofu3ipeFM7NA3knKVnLrF0LViuk6joJUyoSUZBStjkYLOmtssWCDFSX/VqyD9nPd3iccUDVJFF6QQoS2KLal9VAhDEAgJhHASRwfWzdDfdEJGq4yKwjLaWpEay61sRaottVM0XrGoEpgYzKKN38023IkiCkubRaHhsvB6Qicv8kBsWJgh8YjMMRiVfH9nn5Gp+H6xx10z5TfVLn89e8CTxZjZr7Yp9iTF48DWF2XMITYSmyvKHc3qtsQWsLrv8blHj2sGeQx1+ADeKRazjDDXJIeKfC8KXeGjB44kMtu9btdueo5L9m2YY28Qrq0fJrB+kbEZcXdMnFDuHdEFEToXRGRD+hC7lWTGYpTDeUkpAr6ReKljXK6tqvLKW09dNTotXoJSAaPcujFx5TVLaziqCtxco2cSMwe9cOvKRoSwruCzJlVsEKGAeAERLXqvTwgE6xzUU/5PCK61KDl9HLj6fMyNxR58vM8u/IoTseNHZ11usgZftOee56La/P0sNggeXSxZ5Za8bUmXaIcPgqVPYvUjJ1Bt/DL+EwQRYvWbzTF93vVveLwptG5JFEgdSNv1qFrCjwuydcUq1EqiViKGBvyG8iracMnrrKq16XXofodz31OsYBQrOmnZNrMnUHoTW+VVY76abXM0KzAziZmBriJXAAkuk/hE0AwFzajNfR5bVG4piopRWmO9ZNXo2A+0UqiFimPXeOQ6rBLX73q9tsz5cwXjGzzH3jRcj8DcQDjnpXaMTFlDOvUEEV0RXgMoqtTAEO4PZ9xJ57AdvzppMj4/3qFqDKtlgi9VZCqW8o2dGKFtCyQSR5FVZMYiRWDlDE9XI55MRqwWKcUXhuwgMHxsyb+eRYvGKIJR2EzRFBKbCeotgUvaGrlnum1vbmJBneMWC60iUip8c35AeF004IohrFjHKddGZBkLdtPWvhUbSpc3AXG29ujZjeIym3OrsAQTcwtF4ilGJYl2vL99zAfFEU2Q1F6zcoa/2buHLTPEUmFmMZ4uXbyeSwWNCa9HKFwHBOt6qUnacCtbIUTseQkwrxOmy4zVUc7omcDMQuuOjQqHbxscuFzQDE/yoG8ELvI0yIDKLaNBySCNgcTKa34xu4f1il88vYv/9RAzE4x+48mOHHhweeQFLO4rmoFgdT9gH5SkRcPv3nvCbroklZZUNuzVQ35xeI+yluhDzeDrWNnMrOLYRYVXYHNBtR05HrEi2Zn77V2urxzXKzAvepmdVRVoa0u2WqmKPSuxUYMvdM1OsmCoKkaq5GkzZt6kzOo0lk1zbQFs8er4A1eO1toWKmCUx3R0fQTLxrBapIS5xswhnQTMzCKWJQhBSAqCkgTddl8x0d3qk7AWmi+9oALR8r9oZ7vqEnnd6bo+fxv3IWz7z4M8Uz/21Pu+aPM7+/uZY+vcv9aqEIlHJY5xUVKYhveKYz7M96m84agpmMs0fq+RyCaWF+xKDBL4hoLSPcd5Vvx593NjsKnktv1JtXak2iIJeKIXqLaKujKISqKXsTqXasejU4o7foI3oVWIX+PzPO9dcKJQSukxOhZl8EFQB8Wkzlk1hmqaMtqLcdr02GPmFmckPm0V1lEsxtBsOba3l2wXKz4Z7XHPTHHthbpGFN5LVBVd2Kol7cX+rm0GwJokdVJG9LmEtTdpjr2hePVTWEZadVBgraCqIiFINZHpaRaC5FDRWMFXs218EPz2+CE/SJ9wW08pZM3UZnya3+XJfMSySljInGAFopEnTXvfBAHaWjYic5jEIsRJA95ZnXJwPEQ9SdFLgV7G2IYtFOLdWwQjKXdi3LIeRReQNzEO7DXfzGV8GQQRgyznCM3rUkyEF5wqvx1arap1lXoRTr3TTYJXVxmpi7chAe2jEGzda1IEtHFIGUi0JTUWJQIDE12u46Rky6wwwrNtlhjhMC27bOkSHpdbHNc5i1mGnCn0qiWfnR0PsTFs543VRXGnG4QgicQcE9DDBpPYtbVVe8W8bXh8uDdGPzPkU0Ey9ZjVyTsKStAMBN60LOyOrPK6NNvnEWHOHHNWsawSGht7UjovOZoMsKXG7JnYQrAGW0h8krC6JSlvC+wgUH+vZDAq+cn2MT/dfsRIlXyU7jGQFQ+bWzxrxhzWA45nOc08Ia9i/CFmFsRFW7dESTs4ydEMMlw8n847dsPn2JuKVy4wg2g39YS2U4aI3UaO23qzs0hDl1axPxkigH8w/pofJ3s0QfLD5CmLkPCz5GN+md7j8WrMrxuFbVQszB1iR4s3weIMAkTqyIoao9uqPMC0TLFe0hyljB8L1Cpq79LFRVqPMlwiWN2JRAqfxELOkQoPHSX+2y6WGBN+xSstfNPChBPh8w0G9CZpt4vvtO23hAokRY0xsRrNVlZipON2W8bsfjrlgTmmkBXvmiMy0bAjS3ZVoA6BiVeUQfHr5g5f17ssfcLj5ZhpmRKmCelERuvScq7AXLNlxQWf3/CNbN22K3WMhivGWUWqYpqR85LJKqOqNeaZYfR5rOaTHTuEbdPH2mo+zTCGB1weaxi/Vjxv3Nehipao2MRuSxWG+SLDOwF7KelckB4K0mnkDjRFfNbFe4Lq4ygo/9sP/5Yf54/5XrLH+3oKxD6uDZJjVzC3Kcd1TjNNUTOFaiv6BCmwba3rehQLGvj0pHHCqWc477ku+6w9vhNel5MkkgF0wKdxtgYVE5mli7RqrwXzg4zHteJnxQfcMxMy2TCSsQSGEY5ts2TlDIO8otKalY2tqYQDmuuJtV0Vuk4kQsWKPkr6dQ/I2E9QnYoXei1wnjWppysm75O2FmfnsuksnO+yWMLFhsCVM5Gf846CjjZnaDu20PWWbBs5S+1BgNbRclQqknO08mznK3Idi9WPdEUqLdtmSSYbttSKQlYkwlG2DcwXPuWR8yx8ypf1HZY+4bPVbfbKIUdVwdPJiLrWiGrjnaiTcVpXTDo7Ps8jmtyk+bnhlgw6IDKHTBxF0lCYGi09ibRUaKyLjaFVVz83xPkpA/ikjVuebaH3OnEZ0k+gffgAVuI22KjBSSTRRdoMYHk31q9uRnENVg8a3rl7zG6+5IP0kDt6iiL2tGyC4sAPWPiUX67u8/lil2eLIaKNz4vQcje6eSRbcp5pSyueVbyeF3646XPsLcBrEZidZeATqLfCui2SkQJdBrJDj98T5HsKnyj+80c/4D+99z7D8Yo/ePdz7iVTRqrkk/wpu2ZBrhoWLuGX5g7TeY6rFCw22LQ3bNIEFSKZQoZYoCDcu21+AAAgAElEQVStEe3O67xktUxxS41eyahYGEE9ipuzywRNETcil7fVUro4HOd6UV/y5toSXRcxj6+xw8umkA4CfOEQuSPJGu5uzcl1w/dGB7yTTjDCkckGIxyFrMhkQyYaBrLCCMu2jO5VRVjH3ZogqZEsfcqxL1j4lP+8ep+Zy/jV4g6P5lscLXPmT4bIMrI+1YaANBv3GItsdDce/3NpOF0c+w1DJ/BF4djemVMkDR+MjthOVrggsF5ROkNVJriZIVmJ2CRBQFPEht6xGEmsvtUMQsveft1PdjmIrsD/SsYmzd1xASENNJmnue8Jo4osafit3T3uZ1N+VDzhH+efkeBJhUOJwGfNDr9YPWDfjvhPk/eY1DkPj7ZYTSJhLHumUHVUOGwu1t6h2IIvsmvDK0h97vFyePUCc0PzCSpuZPhA0AKvY5xOrxyhBFVFl4fNNQuVMqsUj25tAWBSx46eM1Il99IpU5vzKN2irA2VF3gZLiau3ASIyD6U0q9p+kCsWWoFNBvpMiIKSC9iCTuXh5Zyfk3FGp5jYXJBKOVbQ2xcb4MFK1oXq9IxH/d2PmcrKfnJ4DGfpE8wRIGZ4Chkg8GTCc9AtilJQmGEwoVAg6MJnol3lEExI2PhU45dwcNqm+Mm54vJDvtHI9zMkH+tUW1bKnk2gTzlpFj4mTSJc11nbxAho0urEdpTJA0DUzPQNbms10QViC5L0ZxO5/I6PkxMsBdtz9sNq/t14jKkn433Jc6EdIIEn0YWdTqs+Oj2AdvJit/f/owPkz2+Zw75uN1J95ynDNH9+ptql6fVmN9Mb7EoE1aTDDnVqFKg6jaVrrMwO4HZrWt9wSrrST+vFa/PJQus0xtaC8qlcRcSTqPq2DhazALbNjB4EktM/dXsI34+dOw8mPCjnT1GpuTD7JChqpiOU3LdcLgqOAwDfKNie5z6hs2ajYnc1JqJyGPlmCCwVsLUYObRwoGNuKRgnZt1drN+GQQdYhWbze93TaKtQE8Fernx9xvuRpdfD9tRNiI2trZxIxFB0MwlLtPMxgm/AsZZxUDV0boUDdtqiRIe2spPpTcsfEoZDA+rW8xdypNyzJPFmNJqJvM8xrrnBrWIm76Zx2uaKezOAtIFVO0gRM3fJW1px/SkdvEpJUWEjbjxGeFwHtHkeeST14ggIaQedCzLmGqLkp6ZTam8YlrnTOqMg0WBODLohYgx9WxD2RG0lb2IFWm68bgJhILziDDh9P8iAD6muMlarBW5oKDeAp/HQhWFrslVw6EdAPAfFt/naTXmqM75xd69mPK20Kh5rGIhbBTASZuvKy3ralbr21Mn5UHD2XSpzWe46NgbMMfeBrxWgbkuu6UDdgjOxiT12LVekh5UyHmNeVIj6obRzphkNqIea45WO/yV1bwznvKTwWO21ZIqaMa64mu9TdloqkrT1BniBs8a2yi8l1Fg+lgGzswlZnrawvRdX09NLN31bbXHVkkRuUNuVFzxNiZRixC7nyTH4eTvRVRmQtt9RuRX73aUlcAsorA0s0hwMnmM19ZLzSwdUBaGr/NtxnrFUFU4JArPzGc0QbHfjHi42mbaZPx6f5dymcBBSvZUomrY2o+9WdNjS3q4QjQOMV8hGktYloTlElEUcHsbnyWU7xSsdnW0mkwUAl03lzho3XhuWJxnxvq51WVuEgSQeFRmSYzFyFhAY2kTliTsLQcczwuqRSQ96WV0J0Ylt4WMMT5bhPU8uzF4wbvoSi4KF9ttmTmttRn5FC5ti58HYhN3ZZnajLlL+bP9D/nyN7eRU83WLwXjo5gmokoXGxxsKZyJDSZs68bfXNvQKsJpnF8Xeo02LeFLPlePq8VrJf1s/hwnSYgxumFM3NVbCVpL9LzdiVRk1OpVtAwWk5xn0vO43qbShtIbPAIpfMyhMoKmLf12o1JNWk02ujcl3sdycHhiIYbN9lsbZeu6TAvgWy2GNXEm8WRFvS6gHQLUlcFWnUYc8ws7YSnkRpbJVS/Cs+8kcJJm1AAitHHEBJcZfj77gF9s3UVrT57EVm+1VTgvqStNszLQCMyRJlkJkimkh7E2ZzpxyMqjV23rM+9jQ1+lIDHI0QA/zKjuD3GpZHlHxUIQaesG35xHnfUBp8lWZ3HTCRmd56J1xSoVyWeNV7gg8SHmXM7LlGqREJYqlrVsaDkCnLauN//dFJxH+nneOgq0XZICqgJEDO+4VFAtBvzJ4oexUYAKCAH+IKF4HDu0FHsOM29dHm0ThK5aT9eNqZs3m6/fqxNh+dw1/ibOsbcIr9cl2yKImJyLhrAdCQOqApsbVGXI9xOyfY3XkmTq0KtAU2jKOmUy1/z58H12s0j+0SKWsxpnFUvlWaUpoXU1iuZmrGLhBbSlAGnaYyG6a8RGg+aOMdf9HDoX9rcRlpJ1jcx8UPPx7QMy1WC9ik2pp2OO5gbhBLoEswxrEoLXglC0C/66GI8i1rsVHswqoFee9KBCH7eNAdt+nrEPqm77rEZ1XTUeXEBajyyX4D1iVSMaGzu12La9TddpJTGE1MQqSTsDfCJjseyBpB4KFu8KXB6wA0/IXVRuXHRZq7lEVW2My8c90bbFui+sOvS8Y68ZmzmXJrFkaYMQgWkZx7ay0QOyOCgw+zH+ZmYxBSyeoHUnpuKkWMFNsizPwzkWWBBE4p1oO9D4WLWo2LOolcMcLhGLFUErMHotDBEC6gmibk5+FwJ7Z0x5N8elMqbXZK3g1N1a55QwW9eK3Vzfz4tXcs5nFx3rcWW4EQJzrZ23AfDQxoW6ZHxdSlRp2oLbAkSn/cW416xKUcJjjSRTltrFx5IiIEQ4sQJuClpiAbCuiRrbnrWEgzMNnoFTaSMvhW5sZQAT0Els3TU25ZpdXDsVNwsXlQphA9LG9mxtY5C1FbHOMbwqtO89iI1nDFEFl7VDLFZgHaEsET6gEoOWMgo/3QrAqib4KBhD3YD3eGvBxea9Qqm4EeYZQusoMI0iJBqbK3wqqUdRWDYjQb0Vi2WL3KETF4v+r/SJAt9W9ukq2gAnnVPObnbPI1/chDnZuU5lQKmAbltO+RAr0VircE4iqpY1XMe1d6pj0ObcvAnxyrN4nmX5HNdlbCnoYyPowwnu8AicI3QK2FpoSoQUCK0RoxEiTUAKfCKiK7Zz6Suip2jDS9GhK05wah69aCjflDn2FuFmCMwOotN2o7ZlB7E90Px9gXDJKXJBdG94fBrYOxhxoIYI6ZEy4L3AO4V3grDU0bK86qLh3xWbRANB2yD7RFiesuREm8DcEX4uc3pJTHHQbbzSeG5tLbg3nLUlB5d4BL84vsv+ZEiznzP6tUKvAvlhtPCagaQpYkuwZnB9hB+IGraVkS1NUKgq4LIByXaKqjx6skLYmDAefAApTjasNIm7kJIIKQlKQKJjP8LCYAcKrwU2ky25om0zJU8so65Po0vblB8BwQpsUFBL1DzmxepSnOpVKDru1BkCyblM2c3P4UZsZj71qHGD0o6twYrcNOvPSquZzXNcqTBTSXYYWcN6RWwEryIRCh3JP90Y3khc9C423lNccyFWKFKCoAWqNuiVQtY7qMTEWPcsdhISWQpaI4YD/LggpIbV3YymkJQ7knInsoWbYVyHshJtKcXTLQovvM/N/8879obMsbcJN0tgwkmSugrIgUVqR5pa8qTB+ZjU731sP+VKFRv7TpKuR/I3IG9gHuY30FqcsW5qe7+b/ZLlCTvzVHuf56EVliSebBjzxj7aPuAnoye4VhpPbcbRvKDZy8meKMa/ceiVRzYBYQPNQOLaBtOuCDHP8JoWoDfhJM4jBNIKvIlF5fXKkxkZuzlUNnZpOe8cicZnCm8kzVCtywZW27HyTCfwg2Kj8szp8YwsxTZA2XVLqSRqGe9J1m2Fn42/v5CB+SYQMnSgGJSk2rGVlqT65OFCELhargvNJ5PIIo4Vjrri/gJHVHBj0/jX9BwvwovexYbQdNnJs6mVRKcCvcgwgFQKqtiiSwyHkBjc7ojyTkYzkMzfUdgi5pfb7bYVUzufwtS0nqXo+j13Xzp7T8+bT2/KHHuL8PoFZks4WBNSUodOHdo4dkcLctOwlazYMiUrZzisCiqn2RcDVqSxSEHZxv66xONvXCOcuCZv6CTq+gbiw8km3KEjVbyo3N3avQYhc8jUkWYN796aMNA1d9M5qbAc2AFfLnc4qgpWewX5U0V6BHrpkbXHGwlGrBv+uq5TwnWM4ZlNI1p70YK0A2LJsFziEhNTTlxyoXYeyRXRYrR5FJI2F+vaxV0M9nlxWBEAJ079zWY/166Y+MmHnLvxnnq25332uhFawegFldMxL7rFsjFQxdZd0TJqi4O3cYQg22L/RkTCyg1dW+eO+0XvrP2s8zo0I4HLBMInmC2NKgvM/S0QApeqSCwcKuqRjK7XLK5jAdGzJQTBhTaM1Hok2hCEOOVFOokJn3tvb/Ice4vwetNK2lJnQQfksEEbx+2tOR+OjthJlvzu8Et29Zz7asIdtWLP5fzZ6mP27ZCfJ+/xld5iOisIBybGVppopQHrzd2b6DoKilgf84YiqIDbKLX2jc9fRCihVTwyjzCe8faSB+Mpd/MZ/2Trc7bVkoVPaYLi0+Vd/uLL9/FTw/bfaEZfWfTKkxxVBCVY3cuoh5JqLGkG3Rier4t8Z5w5Z1AhNhomYAsRiTUQKf9dMPqi1yg27rHr+LbOkzxRNp7LQgxxo9tMRYobX+v9kGeT2l/QSeI5z3ojEIgxShGYVQly4x7nqxR9rEimsTuHamCzEalLBHYQCS3BcHGy/evGReN+njUXYpqbCNDodg4GWLwrED42mRW+ba7exfM7JSxEpQJiiEXP5alrC8tJveQzHQlPxYFfxpq87LP2uBK8HoHZvdTO/ao9SWrJkthz70E2YdcseNccsaPm7MqKLSkoQ40Rdt1FwnuJ9wLVxERjWXNCc29DXEGJ6J68oWt5jXaxeMFpqXkqTnFmNXR/1y1aFZC5RWnHKKu4nS24k8zZVXNGasXCp0xswVFV4OcGPVXoZUAvXCT5iGjRxRhfV61lQ1i+isUoWLv11hb1t3FNXXaDOQ8XuMq6JPxTH19Uvuy7XP+6salYiGhhei+xgJIx1cgHgW0UsmuQ3TaF7hSJzSIaXr1Fxkz7zjoBuGb8nnqf51uDwkelvSsr+Y3G9mcUrVMffRv2+U2eY28pXqnAXBNRkth6SReW8WjJIGn4ZGuP2+mc95IjPkz2UMIj8Ry7gi+a2xy7AY/rbf794feYVBmPn24jDhKSqWTwMLYG6+DSmJriDdg8xiMuHft7TdisLxuFnke0BcVDEDgro4LgYq9QIQM6tWjtGeYVt7IVA1PxweCILb3ill6wo+Y0QfPEbvFZdZc/3v8BXx7sUB7kDH+lMYvYBcVliiYR2HcSnBGxVVERLcuOHMN1jd857rBvuJVe5Jp63jEuOHbe72fP1X1dBWz+Auv/217/NSDW6fVgPDJxhADeC0KQWCdjTm6poZJkVQx3uERQbZ0+T70VG0OHzWIONxGvaI4F0RZMb7WRc+fLBZr7Oo/1ZVyyN3iOva14dQKzs5zaxHmVeMajJR9tH7KbLvi90edri/KOrCiD5JEbsfApn1d3+Wx1m6erMZ/v71KXGvUkJTsQmGlg8Nghmxh7CzoWgvZanFhtN9VVtAkFJD7W8RxWDNLYISLVFh8Eizr252ucoq4VWntuDZcUpuGDwRE/HDzlll7w2+lXbMlqHYt64ob82/mP2KtHfL63i/uqID+SDB95dBnHxSeCeiApd6NVWW0HXP6KxuysRXjesau0MM8ee971O3S5ihdZkk6sU01e+vqvAwJIPDqLPVijhdl9ALZSiLlCVnLdIDtosEqcOofN24IOZ70iNw2vao51lmkrsb7ViLyMS/Ymz7G3FNcnMNuX1fUpXLcMMlFQFknDe6NjfjR8ylCVDGSFQ/DI3uKrIJn5jL9dvcPMZnw6vcPjyZjVMkE+yjAl5E8F2aHHLD3pYYXwgWZocJmKm9ebUum/W1UeaASBtkVZ29x4N1sgRcCMohu6cpraK7T03E1n5KpZW+VJ66qeBcMje4uHzS0+W93hjx//gNkyxX85YPA4NqNWdYAQu0t4Ezug2Lxl475Ka+F5mv55x76Npn2upn/Bse/qxv0u179uCNaFBWTiSNKmzbNvFScvCLFbN6o8EZZr12I7Ll0t4xtRWP0yeFVzrCvacN762VSszt7T5rleZGE+7/rnXbPHleJ6BKZgHX8KJoAKmGHNnVszhqbmt2895EEy4b3kgB+aZzgEe25EGQx/s3qXT5d32SuH/OrZbeqVQT5LSQ8F4xkMHzr00pE+W6EOpzHDumliIvu7uwSVIrxcx1hurJZ1ZjILJ6CRhNZlY6TnVrbkvxg9Yksv+a30IXfUAtc+kCKQCYcRUAhBIQzz0PBpk3PgRvzr6Y/52d4HPD0ck/xVQT6BwVNH/qwmaIHNFEELmkLG8m9ZpMIHFV6twDzv/Vynhflt7+ky37mq618TNqv6ZFnDuCiRnbAMgqrRWC9jAf55zBnsWlCtz6G7Hqxtas5Ntiw7vKI5FgRtAftzxiQAVSwAcV3X73H9uFKBuWYjtgsTcWJVDoqK3XzJ2JTcNnNu6yljGRds3bbDOXYFj6ptfjO/xfEqozrKkCtFeiTIDmOpqvS4Qa0sclFC1WaQt1VfglH4RMaqGl1roe/Q1ePa0K6n9V4T2jlvoxvZWknjZdy8AIUnEw0jGXeuTXmmgCYEJqHm0Cs+re+zZ0f8YnKPp4dj3GFKehRIJwEzd8jK4oOCPCbzr5vVmqgd39g8uleNjT3vuXPops2tF+HM/frWRIypJTFOjo/CUlpaZufJ90LorNRvnqsHJ1biZdGP4RuFqxGYrUUZipj7l2R2nUP5yXiPe8mUHb3gHXOEEh4jLIrAgRvyN+W7HNoBf370PkdlzrP9MeJpil4Kbj0Cs4D8oCHdL5G1Q06XsTxVYgi3xvgiobqd45O2WPY4Wktd89rrqkzzXSBCKxwDSMdJqx8BQQkqnfGs0pS1IZGO7WSFEY5jf0QmGgpZUQbDE7vFzOX8srzPr+e3ebYc8dUXt5ELRfFEsvMkYJb+/2/v3J7b2JE7/DUwd14kS7J9jp2kNpVK5SEvqcpb/uP8M1t1amtra2s3u8m5+lha3XidGQyQB8yQFE3JoizRohbfgyXPkARnhEGjG43+Ufwy84Yy0dg88nV4jzQm9aXgmrzzFr7Czfjc4PJUIdltv6bccn8cCPLk7T8KXeQHqKqIK/LFKWuFuoywtSa+1KSXvkDBYg2zEzd2svRUn3Oizyo76mNigfnKjHPN+5a7qo09gz4e+DyPYk66vUgqbUjzmlf9Kf92+JHDeMp/Df7Mv8SnFMowEEcDnDUxExfzfX3MX2av+Vj2+evZMeUkQX9IKD74fV/9Hw3xqCb+2wTOLsE2uKaND50cYYsEM0yZvY4wmTA/FkyvrRiTPOMH2i3XhlR9s0yW09BMtU/0iSyn8z6V1fySHqLFUqiSQ6eZOp8MdW56/Pb8H/nfX48x1wnDP0SkV47eh5rs59FCwgqANwfUeYZNhbpYLUzwFdXdNyVksHbsscNV9zm2aY3pVi/Tsajc8tD2d4ytFTXL+rjO+nq5GCGa+nVuZdyinzoNVgsq8te6Vx7mrvqY89vblnay9d6716vPjElP3ccDX8zWBnOxNSR2EPlN8kleE0WWbw+ueZ2NOUnH/Gv+kYGe8Tq6JhbLyMb8bDPmLuZP5Tecmx5/GH/DH8/eMJklND8XJGMhOxV6H7wiSXY2R2Y1NBbpF7hI44oUFymq45xqqKnzZc3GZiVp5VknI7h2cLWg56BLWpUSQEDPFU2qqKaKv9oT4sRwVeW8Sr2qs3XC1CT8eHXAfJZgTjPyD5piCsMfGqJJQ3xd+3qfsca+OcBpRfk6ozzQ1LlQHciydmoXuv5q92Pl5+qsedOx22bVD5mRy9r5Te1vcw0PbX9XOBalF12lMasejxWv6GOkLQ8HdiX7twvDNpksFDWe9TO2zg76mKxEjDbJCdpY/NYxPn3eVmXjnqSPBx6FrQymU+BiCwr0sKIoSg7z+cKb/I/e9/wmPqUnNUfaF3GuHTQIP5kh383/ibN6wHcX7zmfFZydDYh+SdFTYfiTIxk7io8lyYcRUta4iQ+/ynCAPehh+gnTd5n3Jl8J9aAtmJ25pSHfgw7Syfso44Vqk2uftZqMvKtZFwobC/NDxWyU0ySOPx/mkFioFGqm0JWQfRQGE0fx0dL74RqpjA9Zm2YpYVVkTN/nmNRPLKrhSkFo7RbJCv6Lfa0bcsv/n8LD3HSNt7W/DV/S/q5wLKoWYRWolVHb+mWCbr2yq3DTGYJuUrVY7+7yFfaFXfQxC1IvRRRulHAUFtEvun3NK9/JWXzi33o49rH6eOBR2D4k2/6xtbZksaGflLxORryKJwzUjKytTTeyus1+7TGyOX8p3/C70Xsuq4IfLg6ZTVLkPCG5FKIppNeWeGzRM+MHfEASX4LKDnLMIKXuR1RtKa4mb72jiPtpET4jbgjttogFMb4kVzyxOCVtfVmvFqKqCJt0kmbeK83PWt3Iixo1KRf3Da1wWeJD1v2YulCYzNfE9AOee/kJPg+dBLhb7EA7mH2ylunY7Gp97UnIBhaC1w7EySfX0cnL+ZKSLD0eWJR/s/sUin1qbvsbt0bsRqWfFc/PP9dr/aitg91VKvui9gNPxnYGUzlILCpuOOjP+IfBJe/ya/69+ImBmqHFctoM+GAO+P30PZd1wXdn77i8LqjHCdF55Af6j0IxcaQjv4dSl40XCq5qn+2aJ9g0pjxKsYli/qpN5knwlUUi59UtInh0fcZdIM6LMitHkwom8xmJyjhU2ZBezlHTOT2tvOajUl6/UQvSODAWcQ7Kaqnc4RwuTajfH9GkmvIoYn7g1UbKQxZl7mynyfdc1nc3Gaf1Wfbqazed2zQrv+3cZxDrPf/117rSG5iuru76ex6r/SfFCqr9rotks1XapQwbO6q1qj6rNXq90fzaF7MFO+xjLgKrHNq0Ul4rRtJ7kA4XW9TAS6p1mCrCjaOFUPlT9vHAw9nOYAqItoh2FHHNQTLnMJ5yrMcUqmRkM65txs/VK/44esv5rOD0x0Pi84hiJKQXDj2H3q818cigxxX6auKzXqdzsA1y4DNfmyxifhRhci/PVA99xZ4m5Wbodd+MJfjv3Bosr8Lujaef5TvU1Rh7eYWrKlwrJdRx43lQXhxZ9XtIvwdKqAcxplDMjhTlkfcoq6F7/oWxN4WV7jNocMux9dff1daNz2jDkmvGRFb+sZtGpS9tfwdI6/WIbZNT1kKGviCBj9o0MftlFO9iV33M3ZyISrNyC2XldwVxYkiSpZTaHKhV5D/D3nzfvdu/61oDj8J2BrMR3CSiUfB/sxO+j48Q5fhv9Z8AmGnkxXYnmuTSq7OfnDmSsS/DFo8NUluiyznSeUfW+n2Ur1/5ZJ6jgvlxTJMKsxPl68J24VdhPz3KNXxWse/RTU6bpq/AxUTziIJjon6Oms5xF1c4Y7Dz0k8ooghJEiSJkcEAl8bYwx7VYUqTayZvNE3q13dNzmI/7LPGrfyUDcc2ve6uc124+7aB7462xLXGxEA086FvZdxCNNoUPrTdJGAKB6qVP1sv0r1N+7uiM5gNRNMu4czvbxYLuvY/q56iGngB5brnvaYma/VQ95Ud9LFut8DqhHgR6gavpVoJLhHiuKFIaiJliZTlWlmuao2tNTLTUMnmdu9o/1n0sRfOVgZTGZCZLz0XjyKiKcRTR35m0XNLdjpDXU2RqsaNW8+xqv1WENsNKHaxNKL6PT/oJzHlNwNMoZmdaGYn3jOqhyth1+cSQnwMhIW+Zd0Dyds12UyhKrBxTnKYkF6URICUFa5pcGWDJAlqOIAspX73ClNEzF7HzF57Pb566JZyXM9Zo3CVe8zcNx67a/Z914z8rvatH9h0BfmpIz836JklvpgjzlEd5dQDTTnUTN/6fuqGjib6gvZ3iQMxQnLtSK4d2UVD9uMIKSs4u8BOpwy/fUv9/gjTixi/i6kLoTr0k4RnP/m6jV30Mdc+c4BrddLE+YkIzicDqQqaBpLIMEhLBvGcIqo5i3pUJqKqNLVJkVrf2saz72MvmO08zHaGqowfUKKZn50mV8ZX37mcwNUYV1fY2XxpJAGUIFqDiE/m0Qrp97DDApvFVAc+/FoXPotzkYm37+HX21h0dK+xaKPWUxGoegJokBTsoS/Y0C985nCeYosUm0WUR6m/Z33xdWDbQg0+o3FPJhmrs+Xu/6wde8jffVOIav2zNrXVnVp5nziHWAvOIdbvT1SN84kzj9H+rhEWiWdO/PXhHM4YXFVBbfz+XaNbweM9d1V21cfWzjmNFyfpxs0KoplgY8V0ni60R1VbAF8pi9aKevF32bL959THXihbGUyx4rM0a4hHjuzSkVw3pL+OkVmJu7jCjifeOIpArJFeD0kTXJb4PZRJRHmU0aSKuqeoep1ChiwKDiyLO++Jh/RQpFvzcFiBuhWQrvugjEIahTKxTyqxh4uKK4uMxaj9Gft9sb5+rlsOiPvK+nfftEbzufc9dIxXPkEKaWXicj/rUEWCNNbrqz5l+0+J+PCqxdFkQt2ArhRmmKGnCilyVNNAHHFDSfol8sR9rEkckvtlqXgEunLklcOd+61dY+nzt6Lg8rjg+HCMdUIaNWhxlLF3KBZbTR7QfuBpeJCHufQyLaqyvqZrVfsZatMgaEgiRGukyHCpN5Zm0Ga9HkXUhbTekR/4zcB5Ga6V2e/fBe11diFUAFL4u5karoeXPjcg3DVI3PX6TZ+74Vg36XBWWm/dq7m4SIESnBacyN2i0Q9pfwcsniu1jEY0seAShW0ioiSBNPUFQkRezjO46z7m8JPaGFyb+JJjg7kAAAIYSURBVKMavxYujT+ZXAnGKKosZpylKGVJo8Yrx3Rbl/awj710titc0Arpqhhmb4RqEKFLTfLtW1TjZ1GqbsusqbZiSCKtMru0yRFLcWcbtSXsVoqk77VnFHgYdyUpbJo3fOmxTWtBi3MOmwg2cpRHgikEZRT6rUZca2B06332wXb7Wb+k/V3RlvBzqv3uiZ+0VoMMZSD+5x66dphMqPM2j2CwFGLf2/VL2G0fg3bs85lAdeHveTKGaNqQGYeuFDaC2ceY6uCAKnOMBxannfcqrXx6u/ehj71wtq7002S+HqzpdUk8ay9YZ1WS45NjwUAGuPvh7s499rH1JInOw+wGOsCuZoW6lV+6qMCmz3hI+zuk06et+25xATdqn64VNHDdyX02lrDbPgY3ZPJMz0cm4qlDlxZVNvT+ZwqNxZz0qYYx9UAz/lZjU78NrBNwvxFt25M+9pLZeh9mx2ZDt+cPVWD33CchY5X7ri+tH9v0uXe1tRrtaENsG7/3+uc8pP2vhawMyi+ZXfexTedW3icOaLfUSWN9Apl1ba7CLZ+zTfvPqY+9MKQTLA4EAoFAIHA7+7DxIBAIBAKBr04wmIFAIBAI3INgMAOBQCAQuAfBYAYCgUAgcA+CwQwEAoFA4B4EgxkIBAKBwD0IBjMQCAQCgXsQDGYgEAgEAvcgGMxAIBAIBO5BMJiBQCAQCNyDYDADgUAgELgH/w803LHqZvODLwAAAABJRU5ErkJggg==\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_convolution(torch.tensor([[-1.,0.,1.],[-1.,0.,1.],[-1.,0.,1.]]),'Vertical edge filter')\n",
- "plot_convolution(torch.tensor([[-1.,-1.,-1.],[0.,0.,0.],[1.,1.,1.]]),'Horizontal edge filter')\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ആദ്യ ഫിൽട്ടർ **നിലവാരമുള്ള അരികു ഫിൽട്ടർ** എന്നാണ് വിളിക്കുന്നത്, ഇത് താഴെ കാണുന്ന മാട്രിക്സിലൂടെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു:\n",
- "$$\n",
- "\\left(\n",
- " \\begin{matrix}\n",
- " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
- " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
- " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
- " \\end{matrix}\n",
- "\\right)\n",
- "$$\n",
- "ഈ ഫിൽട്ടർ സാദാരണമായ പിക്സൽ ഫീൽഡിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും ചേർന്നാൽ 0 ആകും. എന്നാൽ ചിത്രംയിൽ ഒരു നിലനിൽക്കുന്ന അരികു കണ്ടപ്പോൾ, ഉയർന്ന മൂല്യത്തിന്റെ സ്പൈക്ക് ഉണ്ടാകും. അതുകൊണ്ടാണ് മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രങ്ങളിൽ നിലനിൽക്കുന്ന അരികുകൾ ഉയർന്നതും താഴ്ന്നതുമായ മൂല്യങ്ങളാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നത്, എന്നാൽ കിടക്കുള്ള അരികുകൾ ശരാശരി ചെയ്യപ്പെടുന്നത്.\n",
- "\n",
- "ഇതിന്റെ വിപരീതം സംഭവിക്കുന്നത് കിടക്കുള്ള അരികു ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ആണ് - കിടക്കുള്ള വരികൾ ശക്തിപ്പെടുത്തപ്പെടുകയും, നിലനിൽക്കുന്ന വരികൾ ശരാശരി ചെയ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.\n",
- "\n",
- "പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യശാസ്ത്രത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പല ഫിൽട്ടറുകളും ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു, പിന്നീട് അവ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു. എന്നാൽ, ഡീപ്പ് ലേണിങ്ങിൽ, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഏറ്റവും മികച്ച കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ **കൽപ്പിക്കാൻ** കഴിയുന്ന നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "അത് ചെയ്യാൻ, നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ** പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ\n",
- "\n",
- "കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ `nn.Conv2d` ഉപയോഗിച്ച് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. താഴെ പറയുന്നവ നിർദ്ദേശിക്കേണ്ടതാണ്:\n",
- "* `in_channels` - ഇൻപുട്ട് ചാനലുകളുടെ എണ്ണം. നമ്മുടെ കേസിൽ ഗ്രേസ്കെയിൽ ചിത്രം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനാൽ ഇൻപുട്ട് ചാനലുകളുടെ എണ്ണം 1 ആണ്.\n",
- "* `out_channels` - ഉപയോഗിക്കേണ്ട ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം. നാം 9 വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കും, ഇത് നെറ്റ്വർക്കിന് ഏത് ഫിൽട്ടറുകൾ നമ്മുടെ സാഹചര്യത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്താൻ ധാരാളം അവസരങ്ങൾ നൽകും.\n",
- "* `kernel_size` സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയുടെ വലുപ്പമാണ്. സാധാരണയായി 3x3 അല്ലെങ്കിൽ 5x5 ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "ഏറ്റവും ലളിതമായ CNN ഒരു കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയർ മാത്രമേ ഉൾക്കൊള്ളൂ. 28x28 ഇൻപുട്ട് വലുപ്പം നൽകിയാൽ, ഒമ്പത് 5x5 ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷം 9x24x24 എന്ന ടെൻസർ ലഭിക്കും (സ്പേഷ്യൽ വലുപ്പം ചെറുതാണ്, കാരണം 28 പിക്സലുകളിൽ 5 നീളമുള്ള സ്ലൈഡിംഗ് ഇടവേളയ്ക്ക് 24 സ്ഥാനങ്ങൾ മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ).\n",
- "\n",
- "കോൺവല്യൂഷൻ കഴിഞ്ഞ്, 9x24x24 ടെൻസർ ഒരു വക്ടർ ആയി 5184 വലുപ്പത്തിൽ ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്യുകയും, പിന്നീട് 10 ക്ലാസുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കാൻ ലീനിയർ ലെയർ ചേർക്കുകയും ചെയ്യും. ലെയറുകൾക്കിടയിൽ `relu` ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 6,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "==========================================================================================\n",
- "Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #\n",
- "==========================================================================================\n",
- "├─Conv2d: 1-1 [1, 9, 24, 24] 234\n",
- "├─Flatten: 1-2 [1, 5184] --\n",
- "├─Linear: 1-3 [1, 10] 51,850\n",
- "==========================================================================================\n",
- "Total params: 52,084\n",
- "Trainable params: 52,084\n",
- "Non-trainable params: 0\n",
- "Total mult-adds (M): 0.18\n",
- "==========================================================================================\n",
- "Input size (MB): 0.00\n",
- "Forward/backward pass size (MB): 0.04\n",
- "Params size (MB): 0.21\n",
- "Estimated Total Size (MB): 0.25\n",
- "=========================================================================================="
- ]
- },
- "execution_count": 6,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "class OneConv(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super(OneConv, self).__init__()\n",
- " self.conv = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=9,kernel_size=(5,5))\n",
- " self.flatten = nn.Flatten()\n",
- " self.fc = nn.Linear(5184,10)\n",
- "\n",
- " def forward(self, x):\n",
- " x = nn.functional.relu(self.conv(x))\n",
- " x = self.flatten(x)\n",
- " x = nn.functional.log_softmax(self.fc(x),dim=1)\n",
- " return x\n",
- "\n",
- "net = OneConv()\n",
- "\n",
- "summary(net,input_size=(1,1,28,28))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ഏകദേശം 50,000 ട്രെയിനബിൾ പാരാമീറ്ററുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാം, പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച മൾട്ടി-ലെയർ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ ഏകദേശം 80,000 പാരാമീറ്ററുകളുള്ളതിനെ അപേക്ഷിച്ച്. ഇത് convolutional നെറ്റ്വർക്കുകൾ വളരെ നല്ല രീതിയിൽ ജനറലൈസ് ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും നാം നല്ല ഫലങ്ങൾ നേടാൻ സാധിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 7,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 0, Train acc=0.947, Val acc=0.969, Train loss=0.001, Val loss=0.001\n",
- "Epoch 1, Train acc=0.979, Val acc=0.975, Train loss=0.001, Val loss=0.001\n",
- "Epoch 2, Train acc=0.985, Val acc=0.977, Train loss=0.000, Val loss=0.001\n",
- "Epoch 3, Train acc=0.988, Val acc=0.975, Train loss=0.000, Val loss=0.001\n",
- "Epoch 4, Train acc=0.988, Val acc=0.976, Train loss=0.000, Val loss=0.001\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "hist = train(net,train_loader,test_loader,epochs=5)\n",
- "plot_results(hist)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നിങ്ങൾക്ക് കാണാമെന്നപോലെ, മുൻ യൂണിറ്റിലെ പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച നെറ്റ്വർക്കുകളെ അപേക്ഷിച്ച് നാം ഉയർന്ന കൃത്യതയും വളരെ വേഗത്തിലും നേടാൻ കഴിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്.\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ പരിശീലിപ്പിച്ച കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകളുടെ ഭാരങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരിച്ച്, സംഭവിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 9,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "fig,ax = plt.subplots(1,9)\n",
- "with torch.no_grad():\n",
- " p = next(net.conv.parameters())\n",
- " for i,x in enumerate(p):\n",
- " ax[i].imshow(x.detach().cpu()[0,...])\n",
- " ax[i].axis('off')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നിങ്ങൾക്ക് കാണാം ചില ഫിൽട്ടറുകൾ ചില ഒബ്ലിക്ക് സ്ട്രോകുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെന്ന് തോന്നുന്നു, മറ്റുള്ളവ ചിലപ്പോൾ പൂർണ്ണമായും യാദൃച്ഛികമാണ്.\n",
- "\n",
- "## മൾട്ടി-ലെയർഡ് CNNകൾക്കും പൂലിംഗ് ലെയറുകൾക്കും\n",
- "\n",
- "ആദ്യ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ പ്രാഥമിക പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഹോരിസോണ്ടൽ അല്ലെങ്കിൽ വെർട്ടിക്കൽ ലൈനുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, എന്നാൽ അവയുടെ മുകളിൽ കൂടുതൽ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ പ്രയോഗിച്ച് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രാഥമിക ആകൃതികൾ അന്വേഷിക്കാം. പിന്നീട് കൂടുതൽ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ആ ആകൃതികൾ ചിത്രത്തിന്റെ ചില ഭാഗങ്ങളായി സംയോജിപ്പിച്ച്, നാം ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്ന അന്തിമ വസ്തുവിലേക്ക് എത്തും.\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ, ഇതു ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു ട്രിക്ക് പ്രയോഗിക്കാം: ചിത്രത്തിന്റെ സ്ഥലം വലുപ്പം കുറയ്ക്കുക. 3x3 സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിൽ ഒരു ഹോരിസോണ്ടൽ സ്ട്രോക്ക് കണ്ടെത്തിയാൽ, അത് ഏത് പിക്സലിൽ സംഭവിച്ചതാണെന്ന് അത്ര പ്രധാനമല്ല. അതിനാൽ, ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം \"സ്കെയിൽ ഡൗൺ\" ചെയ്യാം, ഇത് **പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ** ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യപ്പെടുന്നു:\n",
- "\n",
- "* **ഔസത പൂലിംഗ്** ഒരു സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോ (ഉദാഹരണത്തിന്, 2x2 പിക്സലുകൾ) എടുത്ത് വിൻഡോയിലെ മൂല്യങ്ങളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്നു\n",
- "* **മാക്സ് പൂലിംഗ്** വിൻഡോയെ ഏറ്റവും വലിയ മൂല്യത്തോടെ മാറ്റുന്നു. മാക്സ് പൂലിംഗിന്റെ പിന്നിലെ ആശയം സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിൽ ഒരു പ്രത്യേക പാറ്റേൺ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തുകയാണ്.\n",
- "\n",
- "അതിനാൽ, സാധാരണ CNN-ൽ നിരവധി കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉണ്ടാകും, അവയുടെ ഇടയിൽ ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ പൂലിംഗ് ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കും. പാറ്റേണുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകുമ്പോൾ, കൂടുതൽ ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കും, കാരണം അന്വേഷിക്കേണ്ട രസകരമായ സംയോജനങ്ങൾ കൂടുതലാകും.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "സ്ഥലം വലുപ്പം കുറയുകയും ഫീച്ചർ/ഫിൽട്ടർ വലുപ്പം വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഈ ആർക്കിടെക്ചർ **പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ** എന്നും വിളിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 13,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "==========================================================================================\n",
- "Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #\n",
- "==========================================================================================\n",
- "├─Conv2d: 1-1 [1, 10, 24, 24] 260\n",
- "├─MaxPool2d: 1-2 [1, 10, 12, 12] --\n",
- "├─Conv2d: 1-3 [1, 20, 8, 8] 5,020\n",
- "├─MaxPool2d: 1-4 [1, 20, 4, 4] --\n",
- "├─Linear: 1-5 [1, 10] 3,210\n",
- "==========================================================================================\n",
- "Total params: 8,490\n",
- "Trainable params: 8,490\n",
- "Non-trainable params: 0\n",
- "Total mult-adds (M): 0.47\n",
- "==========================================================================================\n",
- "Input size (MB): 0.00\n",
- "Forward/backward pass size (MB): 0.06\n",
- "Params size (MB): 0.03\n",
- "Estimated Total Size (MB): 0.09\n",
- "=========================================================================================="
- ]
- },
- "execution_count": 13,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "class MultiLayerCNN(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super(MultiLayerCNN, self).__init__()\n",
- " self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, 5)\n",
- " self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)\n",
- " self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, 5)\n",
- " self.fc = nn.Linear(320,10)\n",
- "\n",
- " def forward(self, x):\n",
- " x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))\n",
- " x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))\n",
- " x = x.view(-1, 320)\n",
- " x = nn.functional.log_softmax(self.fc(x),dim=1)\n",
- " return x\n",
- "\n",
- "net = MultiLayerCNN()\n",
- "summary(net,input_size=(1,1,28,28))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഈ നിർവചനത്തെ കുറിച്ച് ചില കാര്യങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുക:\n",
- "* `Flatten` ലെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം, `forward` ഫംഗ്ഷനിൽ `view` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ടെൻസർ ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്യുന്നു. ഫ്ലാറ്റൻ ലെയറിന് ട്രെയിനബിൾ വെയ്റ്റുകൾ ഇല്ലാത്തതിനാൽ, ക്ലാസിനുള്ളിൽ വേർതിരിച്ച ലെയർ ഇൻസ്റ്റൻസ് സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതില്ല.\n",
- "* ഞങ്ങൾ മോഡലിൽ ഒരു മാത്രമായ പൂളിംഗ് ലെയർ ഇൻസ്റ്റൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം അതിലും ട്രെയിനബിൾ പാരാമീറ്ററുകൾ ഇല്ല, ഈ ഒരു ഇൻസ്റ്റൻസ് ഫലപ്രദമായി പുനരുപയോഗിക്കാം.\n",
- "* ട്രെയിനബിൾ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം (~8.5K) മുൻപുള്ള കേസുകളേക്കാൾ വളരെ കുറവാണ്. convolutional ലെയറുകൾ സാധാരണയായി കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂ, കൂടാതെ ഫൈനൽ ഡെൻസ് ലെയർ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചിത്രത്തിന്റെ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി വളരെ കുറയുന്നു. കുറവ് പാരാമീറ്ററുകൾ നമ്മുടെ മോഡലുകൾക്ക് നല്ല ഫലമാണ്, കാരണം ഇത് ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് വലുപ്പങ്ങളിലും ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 14,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 0, Train acc=0.952, Val acc=0.977, Train loss=0.001, Val loss=0.001\n",
- "Epoch 1, Train acc=0.982, Val acc=0.983, Train loss=0.000, Val loss=0.000\n",
- "Epoch 2, Train acc=0.986, Val acc=0.983, Train loss=0.000, Val loss=0.000\n",
- "Epoch 3, Train acc=0.986, Val acc=0.978, Train loss=0.000, Val loss=0.001\n",
- "Epoch 4, Train acc=0.987, Val acc=0.981, Train loss=0.000, Val loss=0.000\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "hist = train(net,train_loader,test_loader,epochs=5)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത് എന്തെന്നാൽ, ഒരു ലെയർ മാത്രം ഉപയോഗിച്ചപ്പോൾക്കാൾ ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുന്നുവെന്നും, അതും വളരെ വേഗത്തിൽ - വെറും 1 അല്ലെങ്കിൽ 2 എപ്പോക്കുകൾ കൊണ്ട്. അതിന്റെ അർത്ഥം, സങ്കീർണ്ണമായ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ കുറച്ച് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ടേ സംഭവിക്കുന്നത് മനസ്സിലാക്കാനും നമ്മുടെ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പൊതുവായ മാതൃകകൾ കണ്ടെത്താനും കഴിവുള്ളതാണ്.\n",
- "\n",
- "## CIFAR-10 ഡാറ്റാസെറ്റിലെ യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളുമായി കളിക്കുക\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ കൈയൊപ്പിട്ട അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം ഒരു കളിപ്പാട്ട പ്രശ്നം പോലെ തോന്നിയേക്കാം, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ നാം കൂടുതൽ ഗൗരവമുള്ള ഒന്നിനെ നേരിടാൻ തയ്യാറാണ്. വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളുടെ ചിത്രങ്ങളുടെ കൂടുതൽ പുരോഗമിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റ് ആയ [CIFAR-10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) പരിശോധിക്കാം. ഇതിൽ 60,000 32x32 ചിത്രങ്ങൾ ഉണ്ട്, 10 ക്ലാസുകളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 22,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
- "model_id": "77b339f50a6b48e98e5db22e0ddd7eb6",
- "version_major": 2,
- "version_minor": 0
- },
- "text/plain": [
- "HBox(children=(FloatProgress(value=1.0, bar_style='info', max=1.0), HTML(value='')))"
- ]
- },
- "metadata": {},
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Extracting ./data/cifar-10-python.tar.gz to ./data\n",
- "Files already downloaded and verified\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "transform = torchvision.transforms.Compose(\n",
- " [torchvision.transforms.ToTensor(),\n",
- " torchvision.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])\n",
- "\n",
- "trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)\n",
- "trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=14, shuffle=True)\n",
- "testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)\n",
- "testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=14, shuffle=False)\n",
- "classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',\n",
- " 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 23,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "display_dataset(trainset,classes=classes)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "CIFAR-10-ന് വേണ്ടി പ്രശസ്തമായ ഒരു ആർക്കിടെക്ചർ [LeNet](https://en.wikipedia.org/wiki/LeNet) എന്ന പേരിലാണ് അറിയപ്പെടുന്നത്, ഇത് *Yann LeCun* നിർദ്ദേശിച്ചവയാണ്. മുകളിൽ വിശദീകരിച്ചിട്ടുള്ളതുപോലെ തന്നെ ഇതും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രധാന വ്യത്യാസം 1-ന്റെ പകരം 3 ഇൻപുട്ട് കളർ ചാനലുകൾ ഉള്ളതാണെന്ന് മാത്രം.\n",
- "\n",
- "ഈ മോഡലിൽ നാം ഒരു സിംപ്ലിഫിക്കേഷൻ കൂടി ചെയ്യുന്നു - ഔട്ട്പുട്ട് ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനായി `log_softmax` ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, അവസാനത്തെ ഫുൾലി-കണക്ടഡ് ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് നേരിട്ട് തിരികെ നൽകുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ മോഡൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ നാം `CrossEntropyLoss` ലോസ്സ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 25,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "==========================================================================================\n",
- "Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #\n",
- "==========================================================================================\n",
- "├─Conv2d: 1-1 [1, 6, 28, 28] 456\n",
- "├─MaxPool2d: 1-2 [1, 6, 14, 14] --\n",
- "├─Conv2d: 1-3 [1, 16, 10, 10] 2,416\n",
- "├─MaxPool2d: 1-4 [1, 16, 5, 5] --\n",
- "├─Conv2d: 1-5 [1, 120, 1, 1] 48,120\n",
- "├─Flatten: 1-6 [1, 120] --\n",
- "├─Linear: 1-7 [1, 64] 7,744\n",
- "├─Linear: 1-8 [1, 10] 650\n",
- "==========================================================================================\n",
- "Total params: 59,386\n",
- "Trainable params: 59,386\n",
- "Non-trainable params: 0\n",
- "Total mult-adds (M): 0.65\n",
- "==========================================================================================\n",
- "Input size (MB): 0.01\n",
- "Forward/backward pass size (MB): 0.05\n",
- "Params size (MB): 0.24\n",
- "Estimated Total Size (MB): 0.30\n",
- "=========================================================================================="
- ]
- },
- "execution_count": 25,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "class LeNet(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super(LeNet, self).__init__()\n",
- " self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)\n",
- " self.pool = nn.MaxPool2d(2)\n",
- " self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)\n",
- " self.conv3 = nn.Conv2d(16,120,5)\n",
- " self.flat = nn.Flatten()\n",
- " self.fc1 = nn.Linear(120,64)\n",
- " self.fc2 = nn.Linear(64,10)\n",
- "\n",
- " def forward(self, x):\n",
- " x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))\n",
- " x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))\n",
- " x = nn.functional.relu(self.conv3(x))\n",
- " x = self.flat(x)\n",
- " x = nn.functional.relu(self.fc1(x))\n",
- " x = self.fc2(x)\n",
- " return x\n",
- "\n",
- "net = LeNet()\n",
- "\n",
- "summary(net,input_size=(1,3,32,32))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വലിയ സമയം ആവശ്യമായിരിക്കും, കൂടാതെ ഇത് മുൻഗണനയായി GPU-സജ്ജമായ കംപ്യൂട്ടറിൽ ചെയ്യേണ്ടതാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 26,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 0, Train acc=0.261, Val acc=0.388, Train loss=0.143, Val loss=0.121\n",
- "Epoch 1, Train acc=0.437, Val acc=0.491, Train loss=0.110, Val loss=0.101\n",
- "Epoch 2, Train acc=0.508, Val acc=0.522, Train loss=0.097, Val loss=0.094\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "opt = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)\n",
- "hist = train(net, trainloader, testloader, epochs=3, optimizer=opt, loss_fn=nn.CrossEntropyLoss())"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നാം 3 എപ്പോക്കുകൾ പരിശീലനം നടത്തി നേടിയ കൃത്യത വലിയതല്ലെന്ന് തോന്നുന്നു. എങ്കിലും, അന്ധമായ കണക്കുകൂട്ടൽ 10% കൃത്യത മാത്രമേ നൽകൂ എന്നത് ഓർക്കുക, കൂടാതെ നമ്മുടെ പ്രശ്നം MNIST അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതേക്കാൾ വളരെ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണ്. ഇത്തരമൊരു ചെറിയ പരിശീലന സമയത്ത് 50% കൃത്യത കടന്നുപോകുന്നത് നല്ല നേട്ടമായി കാണാം.\n",
- "\n",
- "## പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ\n",
- "\n",
- "ഈ യൂണിറ്റിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യ ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രധാന ആശയം - കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ - നാം പഠിച്ചു. ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം, വസ്തു കണ്ടെത്തൽ, hatta ചിത്ര സൃഷ്ടി നെറ്റ്വർക്കുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന യാഥാർത്ഥ്യ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ എല്ലാം CNN-കളിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ്, എന്നാൽ കൂടുതൽ ലെയറുകളും ചില അധിക പരിശീലന തന്ത്രങ്ങളും ഉപയോഗിച്ചാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "kernelspec": {
- "display_name": "py37_pytorch",
- "language": "python",
- "name": "conda-env-py37_pytorch-py"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.7.7"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "28ab2e2e61409b818d9189e56987b49e",
- "translation_date": "2025-11-26T00:37:24+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 2
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "# കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ\n",
+ "\n",
+ "മുൻ യൂണിറ്റിൽ നാം ക്ലാസ് നിർവചനത്തിലൂടെ മൾട്ടി-ലെയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എങ്ങനെ നിർവചിക്കാമെന്ന് പഠിച്ചു, എന്നാൽ ആ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പൊതുവായവ ആയിരുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടർ വിചൻ ടാസ്കുകൾക്കായി പ്രത്യേകിച്ചുള്ളവയല്ല. ഈ യൂണിറ്റിൽ നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (CNNs)** എന്നതിനെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാം, ഇവ പ്രത്യേകിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടർ വിചനിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "കമ്പ്യൂട്ടർ വിചൻ സാധാരണ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം നാം ഒരു ചിത്രത്തിൽ ഒരു പ്രത്യേക വസ്തു കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, നാം ചിത്രത്തെ സ്കാൻ ചെയ്ത് ചില പ്രത്യേക **പാറ്റേണുകൾ** അവയുടെ സംയോജനങ്ങളുമായി അന്വേഷിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂച്ചയെ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, ആദ്യം നാം ഹോരിസോണ്ടൽ ലൈനുകൾ നോക്കാം, അവ വിസ്കറുകൾ ആകാം, പിന്നീട് വിസ്കറുകളുടെ ചില സംയോജനങ്ങൾ നമ്മെ അറിയിക്കും അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു പൂച്ചയുടെ ചിത്രം ആണെന്ന്. പാറ്റേണുകളുടെ സാന്നിധ്യവും അവയുടെ സാപേക്ഷ സ്ഥിതിയും പ്രധാനമാണ്, ചിത്രത്തിലെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം അല്ല.\n",
+ "\n",
+ "പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ, നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ** എന്ന ആശയം ഉപയോഗിക്കും. എന്നാൽ ആദ്യം, നാം മുൻ യൂണിറ്റുകളിൽ നിർവചിച്ച എല്ലാ ഡിപ്പെൻഡൻസികളും ഫംഗ്ഷനുകളും ലോഡ് ചെയ്യാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import torch\n",
+ "import torch.nn as nn\n",
+ "import torchvision\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "from torchinfo import summary\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "\n",
+ "from pytorchcv import load_mnist, train, plot_results, plot_convolution, display_dataset\n",
+ "load_mnist(batch_size=128)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ\n",
+ "\n",
+ "കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ എന്നത് ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും മുകളിലൂടെ സഞ്ചരിച്ച് സമീപമുള്ള പിക്സലുകളുടെ ഭാരിത ശരാശരി കണക്കാക്കുന്ന ചെറിയ വിൻഡോകളാണ്.\n",
+ "\n",
+ "അവ ഭാര കോഫിഷ്യന്റുകളുള്ള മാട്രിസുകൾ കൊണ്ട് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. നമ്മുടെ MNIST കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങളിൽ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcwAAADHCAYAAACUa2PxAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9eZQk11ng+7ux556VlVVZa1dX74ukVkvW6gXZgC3ZZrHx2JhjwHhmGBi/x/AYYB7MAgMPeJ4ZHnDeA2ZhxgtgwAZsY2zJm2zJ2le3utWLeqt9r6zct4i49/0R2a3qUrdULXV3LR2/c/JUZcSNiBuREfHd77vfIpRShISEhISEhLw62lp3ICQkJCQkZCMQCsyQkJCQkJBVEArMkJCQkJCQVRAKzJCQkJCQkFUQCsyQkJCQkJBVEArMkJCQkJCQVRAKzJArjhDiS0KIvBDCvsT6hBCiKoT41BU41lYhxG8KIbZdZN3IlTjGJY77HSHEd67Gvpcd4zeFENc87ksIoQkh/lAIMS2EkEKIL7avsxJCfHRZu08JIUaWfb/kbxESshkIBWbI1eDTQAfw3kus/wAQbbd7o2wFfgO42Ev6fcBvX4FjXG98APhXwH8G3gz8KjAN3AV85VW228qlf4uQkA2PsdYdCNmU/COwCPwU8HcXWf9TwBjwndd7ACGEAMxXa6OUev717v86Z2/77x8qpeSy5U9c644IIXRAKKW8a33skJCVhBpmyBVHKdUC/hq4TwiRXb5OCLEF+D7gz1U7zZQQ4v1CiCeEEDUhREEI8fl2u+XbjQgh/kII8TEhxHGgBbwH+Ha7yTfaJkMlhLhn2TafWrGfYSHEnwshZoQQTSHEGSHEHy1bf5sQ4m+FEBNCiLoQ4oQQ4neFEJHXcy2EEFEhxCeEEGeFEK32338rhNBWtDsohPiuEKIhhJgUQvx7QFxkf11CiL8SQpSEEEtCiE8KIX54+Xkva/ua1/Ui+x8BfrP91T9nhr2YSXbFdvfwKr9Fu80/F0Icap/jghDifwohMiv2o4QQvyOE+D+FEGcJfucbX63PISHXilBghlwtPk2gAX5oxfKPEAiCzwAIIX6OQAs9SmAK/BfADcBDQojEim3fDvwS8B+Be4EzwMfb636BwGR4F/DcxTokhBgGngLeRmA6vK+9r+VCfQvwPeDn2sf4I+BjwCdXe+LLjmcAXwP+WXs/9wF/Bvx7AnPnuXZZ4MF2P366fU73to+7kr9v7+fXgB8HXOD/vcixL+e6Lud9wKfa/5+7nq9mhj3Hc7zKbyGE+L+BPwG+Cfww8Cvtc7y/rUUu56MEg6Ffbv+dWsXxQ0KuPkqp8BN+rsoHeBF4csWyY8Bj7f/jQBH4XyvabCXQLH5x2bIRoAb0rGh7D6CAH7jI8UeATy37/hmgAvStsv+CYNriI4AEOpet+w7wndfY/ifbfXvbiuX/tn1+3e3vv9P+vmVZmxiwEDyi55e9s72/D67Y3z+0l99zudf1Ev3+v5Yfd9m2CvjosmWfAkZe67dob+sD/2HF8je32//osmWKQEBG1vr+DT/hZ+Un1DBDriafAW4XQuwCEELcDuxpL4dAA0kCfymEMM59gAngOIEmuJwnlFIzb6A/7wT+USl1SY1FCJFsm1BPA00CDe7PCYTnzss83r3AKPDYivP7OoH2fWe73V0E5zZ2bkOlVBX48or93UkgeL6wYvnfrvh+udf1avODBNaslf15EihdpD8PKKXq17iPISGvSej0E3I1+QvgdwmcfP5d+28T+Jv2+u72329eYvulFd+n32B/OgmExqvxSeAHgP9AYJqtArcDfww4l3m8bmCIQOheqj8AvcCRi6yfXfG9F1hSSq3c38p2l3tdrzbn+nPqEus7V3x/o79zSMhVIRSYIVcNpdSkEOKbwEeEEL9FMJ/5D0qpcy/sxfbfjxKYb1dSXrnLN9ilBaD/UiuFEA7wI8BvKqWWOwK9XqeTReAs8MFLrB9p/50GchdZv3LZNNAhhDBXCM2V7S73ul5tzvXnnVxcWC+u+B7WHAxZl4QCM+Rq82ngL4HfI3Bq+cyydY8RvLx3KKVeb0xms/13NV6sXwfeL4ToVUpdTIuxAZ1XaoQffZ19ewD4MaCilDr+Ku0eB35FCDGolBoHEELEgB9a0e6Jdv/eB3xu2fJ/sqLdlbiur4dL/RbfIJgD3qKU+sY17E9IyBUlFJghV5svEMxT/R/AHIEQAUApVRJC/Arwx0KILuB+AmeVfoLQk+8opT77Gvt/CfCAjwkh8gQv7RNKqYtpUb9B4HX5mBDidwlMhP3AvUqpjyilikKIJ4B/LYSYJtBIP8araKWvwV8CPwN8Swjx+8AhwAK2E3iK/qhSqgb8AfAvga8LIX6zfQ6/Alwwj6eU+roQ4hHgv7c9a08ReMAeaDeR7XZX4rq+Hi71W5wWQnwC+P+EELuBh4AGMEgwv/lnSqlvX2qnISHrhdDpJ+Sq0nbe+DyB08xn1YoAdKXUfyMQHrsJnGvuJwj1MAjmEF9r/4vA/0YgNB4CngZuvUTbEeAOAk3t9wiE928B88uafRh4lmDO8lPADEHWm8umbTZ9F/A/gJ8FvkogRH+aQAtstdstAN9PIKA/3T72A8D/ushu399e9wkCLdMhCFOBQCieO/Ybuq6vh1f7LZRSv05wDd7W7veXgH9DYKI9eTX6ExJypRFKhdMFISEbGSHEHxOYjTNKqeZrNA8JCXmdhCbZkJANRDvTTorAmcciCF35OeA/h8IyJOTqEgrMkJCNRRX4RYJ5UJvAC/fXWZY5KCQk5OoQmmRDQkJCQkJWQej0ExISEhISsgpCgRkSEhISErIKQoEZEhISEhKyCkKBGRISEhISsgpCgRkSEhISErIKQoEZEhISEhKyCkKBGRISEhISsgpCgRkSEhISErIKQoEZEhISEhKyCkKBGRISEhISsgpCgRkSEhISErIKXjX5+g9q/+S6TjT7Dfl5cbnbhNfs8q5ZeL3Ce+xyCe+xy2O93GOn/uDOK71LAE5/6L9e8X1qPScves1CDTMkJCQkJGQVhAIzJCQkJCRkFYQCMyQkJCQkZBWEAjMkJCQkJGQVhAIzJCQkJCRkFYQCMyQkJCQkZBWEAjMkJCQkJGQVvGocZsjGRRhG8HFsRCQChoGK2MG6ehM8D1WvI+sN8H2U561xj0NCQkLWN6HA3IxoOvpgP34mztKeBEt7Ba2sz+5dkwCcONGPtaiTOapIHSujL5XxxiZB+mvc8ZCQkJD1y8YSmEKA0BDaiiQMQkP5fvDCFwKh6yA0WNlOKlASJdWmFg5C15GpGM1shPIWDX1PiVtzM/w/Q18E4BeN93F8Lke5nCSyEMH2fYQmUHKNO76ROHcv6jpoAuV6m/qeumw0HeD89VmOcj1QEtR1nYAnZAOyvgSmEAjDDMyI4pWZieT2Qco7EygNpAFSF7gJgTQg+0IT+4UR/B39zB2M4SYE1S0+ypYgASWIjBukzkiisy7WE8eQtdq1P8eriLBt9O4uZEeckR9O4++rsCM3xdu7TjBkLZAQwZT1j/c8xWgmyzc79nL25k6cZzL0n7ZDs+wq0TszqIEczVyM6bstvIii/2GP2AvTqHIZv1Bc6y6uKVosRuuOPdS7TAq7NOqDLghAKIxFk8FvuTiTZZiaw19aWuvuhoSsmvUjMNuaobBMtFg0GMGvoLI9zuxtAmUopC3BUKRzZaKWy6Kfo28sSWFnjPo7KuzsnucTQ3/PXitKRTZoKJ9fmbyXh5/YT+K0Td8hBzabwLQs/FyaRi5C5u4Z/vuevySj+WR0u93CBOBHYgsQW+DDyUPktxu8X/48wrGhWl27zm8gRDJBZThBYbvB+37kEfZHJ/nd4odwZlLoANe5wBQRh8X9NuVhybve+hx/1PcoGgJdaHymlOW/zH6QjJkkVqlBKDBDNhDXRGBq0SjCMALTjNAQjo3qSKIsA7fDwbc0pKmhDGgmdWo5gdJfuZ/aoE9u2xymJrEND11IMnYNQ/N5ZEcX1lt6WNoDdw2Msic2iyUkRVnnrKsx56d5qdCFPa9hFxT4m8d8pkWjaKkkfk8n029NUssp7suOk9J8nLZW6StFUwUapMvLprC05hGNNVC93Rimib9UWF/mRU1H7+oM7hnTAF1HlCp4M7NrZtJTEZt6RseNwUQjHXTT5aKDvOsJLZFADPTQ6klQ2u2THc5zU2wcAInigkdaEUyRhIRsIK6+wBQCLZVEJWJg6ChNw+2MsLTTwY0Lytt8SHoYdhPL9rgpN8Wv9j1AVHuledARCqf9UtKAhlKccFPMe0nkbRqHh3q5p3eM3+j9GjGhUVUw60sere/iRK2HqZEsvack0dkWquVe9VO/VmipJK1dvSztcNj7geO8u/MF7oyMktMjAEgkLj4FKXER1KSBjyCnt8jpNn3JEpVdA0SSNsZLHrJcQbXWxxyTZpl423ppZSzcqIbnaCTGkxgLeZTbWpM++UmHyoCglZGcLHQxonVihMo5WjbD3J1Zqv2C9931BB/rfJSM5iMJLByuAomGWPvbKiTkdXH1BKYQaJEIwrZp7eqllrOROkhD0EoIqoMKLyqJ9FfoiNWJW03iZpODqTF2mApbOK99DNngeLOPk/UcE5U09YbJWKWDb9a2oSGZ9VJUfIcnF7cyV4ljz+k4Sy5GuRk4CW1U2g4nmmMjLBO/r5OlHQ6VLYK98Rl2WbOkl0XYami4SpKXFgUZ4XBjkKIX5QcSR+jSfYbieR7dNUQjHaWz1YtWqKJmF5Dl8tqd4zl0HTdp0kjruHGBFxU4BQNjpUPXNUTpGn5EIR2Jrfvomgzm6K5zlKHjxQReTNFpVunSJbbQ8ZVCv060b2HbaLYNEQcSMTANpGOB0bai6S8/mHrDQ18ogesFYV5KBZYUy0Q0WqhyGeV6ga/FOhi8hlxFgalFIrBtC62uKKd/SvCBA0+SMup0GFUc4dJpVDCFR6dWxREemlCYSBKaxBaR19y/RDLhGfzB974f/UwEoyZwmjBpxvmEswXhgVUCzVVYJUW0oegar6CfnEC1WsjW2mgnVwLNtsE0EYO9tLrjzN7usPuHXmJPYpYPpJ6lT1dENeuCbYpS8UR9O8eqfXzlmQPY8zonvj/HJ7d+nX+d+yZv+5mXeLS0k288eJDodJK+bztw6NganeHLCMemNGRSGQS3Q0LSBeUQNQxUs7kGHRJ4MQM34+FkGuxOzwLwuD1w7fuy3rBMmmlwO3xyZpGo0NGup9woQqD39+L2pikPOeT3C9yEJLGlREe0yr6OGQbsl+dsvzW3m/FvDWCVwCorNFdR6ddodCmiU4KuQw3MQgPt5Cgy9C9YF1xVDVPZOl5Up6cnz09mHqdL88jqFxOGF++Gq3wkEr8952aiY4pgJsRXiqoyUXMOsQnQW4rlVlzNVdgFH70pMWouWsNDmy/gbXQnA01HxGMIx6HVFaPaa1HrkdyXPcJOe4Y+XRHX7Fds5iNoSpOSZ2Mt6kSnYbqWpCZd+nSdD8bn6DEKPNC7j4Zn40et9aE0aTpuQuB2+IhUi1iigRdxQFuDF3HbMU2aAj3uEY80iegunmzPzvnq+tQE2t7tMmLixRUi6hHTmmho55/fipQUJIw2s2guiE12rYRpIXQNPxOn1mNT7dXwhuqkkzXuHTzGFnuRu6On2dZ+1WloZM0yv7elB7eg4xYFmiuoDUj0nho1FaMxaYIAy1w/vpnXO1ftl1Ceh75YxtY1ZspRxr00ppEnexFnnotRlA0eaeRY9OIU/Sg1afGm6FnucgpIpWgoyYjbS+q4oOe7eZAS/GWBhEohGi2QMpivlH6Q1WaDo6eSzP/wLiqDAnd3jZsGTnNvapK7I2dIaxJbWBfdrksT/ED8KBmjwqPxffiWxkwhySeLN7DPmeRtTpmE1qA7W2K2lcaLGW2f2rVFRB3Ku1xu23+GmWqSQn0VpvqrhJ5IIGJRiltNPnbjw0T1Jo/kdzBW6iA+JdHGpjfFPXa5GP19uINZFm+KsuOOUW7pGOdGewrQOePBiNvJn029jRMPDxOZF+SeKmMslJHF0lp3/YqgOQ7y5l00Om2m3mqQuWmePckl3tpxioxRYac1gyN8jjZ7ebCaIq3XyOgVYlqTj979CE1pUPIiuEpj0Fmi1yzwlb4b+V5iG5EJh61nkte95/V64eoNXXwfVamiR2zcZpxFL06PvvoHpKYUR+v9TDXTzDXj1DyLqNbiFjuPrxQNBXkvTnzax3/xxFU7jfWGiEYo7IL43jz/csfj/Gz6VHvNy+JNIl9hCotqJrs1aKhJpC1RhkazZvJMcQhNSN7iFHEEdMcqFJIRpLV2gukCdJ1ErsJ7s4d4QNxIod6zdn2xbVQ8SjMDH049S1kZfGXmRvLFGIMFH38xv3Z9W0NUMkat36HaDx/sfYbbnFH69EB7nPdjnGr2cORsPzu/XEHPV2CxgGw2kY01MKlfBYRlUeuLUOnTSd2wwO/v+Rxdep0B3UQXAg2NmvL4ZqWDZ4pDZO0K/XaBIWuBX8g8Q1QLnt3lz2xarzFXSzCpZVHRdfIshlxFDdP3UfUGWqGMc7SL37HezXDXIm/LnqLi24zUOokZLT7e/SD7rZe7sSQbnHEdHqoe5M++ew/2vI7WDNz2/yS3lT/tfxvJRI07esY4WerCrGxg553LQHMctGwn7mAWtaXO9w2cYrc9dcFDVpFNnmslWPTjPFsdZrKe5p2ZI3woMY2rfPLSY8Ttx8rrRGcl7mmHxxs7yO+M8tPJo+jrwwh7AUoTCEBfa9dKTadxcIiFGy28/RVimmDe01moxPCLFnrzOkv6IARGrhuViLFweyfzd3l0DeTZac2Q0nw0oePi8+XCQb52Zi/OSRtjfgFVrqDqdZQv2dCppYQIwrm6OvG6U0zfpWFvK/KegWP06DUK0uKbrTSjrS6+OH2A+UqM6pkUzryGtMG3FV5fk9FbvstuZ5o32TPnvdoBZrwU0wsprLyOaG4ej/6NztXTMJVCVqsozyP3bIvSfIyzwzFGdmZoVi2sCQsvprjtvrPst8bPbzblGTxU3cMXxg+w/XMtzBfHULU6qtVCH+ijNZChNNzJ/W9PQktjd6nO5pkJuTQiFsXdkqU8FOFNQy/xsc5H6NF94OXRZ0FKvlXaz6lqF0+fGMaaMZm/M84Hdv89DeUz7kU51ejBmRckxhsYdYvmhMEJsxd3p0IDNNS6CyfUhEJnbV+uQteZP2DRf98ob8meJip0atKmVIpgLuloa+GAtIYIXcfvz9LoiTJ/u88n3v45+o0l9pmN89MCTeXx0MQOrMcSpM54yOlZZGMTmKzbc9laMkFzOEt50Oatbz3Cr/U+QFqDlGYz3rD5ytIBnpsbxLs/S2raZ+DFBdTENMKywDCo3jnMX6dv5ebcJIO5b5FbNl013UojZmyceQGbKARuo3P1Z5N9H2uxTtwQKM2gouJE6oLorMJNaDyY38MWc5Hd5iIDRoQxr4MH53YzO50mXaqjavXAdCMDE6+5aBNzdGIv2QgPtFKdzaxjCttGi0ZRgz3M3Rqj1qu4Nz5DQniYbe1ySTYY90yebeziC6cO0FhysOYNjIpgZCHDZ3qHmXVTPDy/g4nFNJ3TEqPQICLBqBnkSwYtpXCEYnt8nqpnUe7oJ9qZQdUba5JCUBgGWjyGTESJ2XXSeg1bX1stThqQtBrE9QYaGg1loooW9pJAq3vXxcDtPLoe5CoeMDA7avQbS3TpdUyhI5GMe5J5GaUwH6dvUuLMNzdN6kU90wGdHTT7U8ze5lDvluyLT5EQikVfY8SDrxQP8I3je9HmLHqnfCKzDUSlhmw20RJxZLaDeqfOYLrA9ug8UeEhETSUR1NJRmqdRGY0onMS5YYCc71w1QWm8jzEkVNEjhvEkglUMo5wPVSpDF0ZnunfxcndWT62/XF+NjXCg6V9jD28hc5JhT43hVevn/em8/MFRLGMPWay5VAUlEQW10Gs4FVEz3biDWaZuzXOPR99irsTJ7nNniSnW+dj2w63knx67s08PTFE7lMOkfEy1eEkjQ6dKnH+08J7sed0eh9tMlxooo2eRpZKGLqOIQSxvQeoKUGfrvOxzkc5nsjx73Z8hOTuQczpAvLs6DU/by0eQ23tp7o1zrbUODvNRVJm/Zr3YznKgKxdJa0HA4g5L0H8jE7mhIueL7E5xMHqEIZBfo9F6eYm7xg+zQ1WExMTU+gUZYP7KzdyuNJP6gWL1ANHglCuTSIw5XAfCwcTFHYrfvndX+JmZ4xtZoOoMPhabQsPLu3hkef2svPP6+j5IswtoBpNvLbzod+fZfFAkvwNit/q/za32Hmibe//KU8x5Sd5ZmKQoUcqGHOl6z438Xrimvgrq2Yz+HgeWqOJ9DxktYZhmhjVLspVh6IXXbZB+69ckW1G+ijpBxleNntckqYjdB2VjNHIOjQ64c74aW61J0lrgbu+qxSukky6OU4XszQWIzgzVcTUPHbSQRo2vqWB0InMKZyxAhTLyEIR5bbOX2a9Bb4SmEKnS29RNpZopSSNbhu9EgkSJVzrEADDwEvZtBIaSaNJVLB2ZllNR5gG0oCE0cARLroQuMpAb4BR9a8vs5kQCMvCTUImW2ZLJI8jjPNhJGWpOFHLcXypG7ug8EubwxtWTybBtqn2RKn2C+irc3f0NDsMjQWpmPcVz5SH+d5sP86MjjGxiCqV8SvVC1JN+nErSP+ZadGjl0i1Y6Z9pRj3UjxT20az4KAvLaHK1U2VxnOjc00DfFSrhfT9l8trKYXehFbDpCaDm+bO+Gkeu2OYhZEM3Y8mYA1zhq4ZQmDkulCJGIu3ZZm/XZLessg+e5qMppGXkoYSTHpJ5v0kn526g4Wnc6SnBfpcEb9Yxjw2hnXWIWWZqIiNqDeRcwuolovyLv5y19CIC5M+o87gDTOMOt30PJImeUQDdY0f2o4UCzdEqA4odkdnSGgG9kXSJV51NB09lUTEY7Q6fG6NnWWruRB4PkobuyQxF2qoTeLx+Zq0rwddGdy9Nf5w7xcYNIqASU21WPB9vtfs4+vP3EjyJYPcyc0xsNUch8o79lDYblA9WOfnbv4W26x5BnXJgvT47el3cSTfQ/GxHN3PujizReTCIrKtVS5naZfD4A+OcqBjkpzuwrnUgfh8YuQ+Jp7sp/s4MDuPrNY3jSl7M3BtI2KVuuDHVypINqCaGnXfRCLpMYoc7JrgO5UI0rECLcv3ry+hKTRUPIqfjlLrFqQGi+zLzpLRPExhUJY6izLKmVY3E60M40tpotOC2JwfeCC6rdcd4mAKnagQ7OuYodjv0OjIkFqLWpmWSbMjyBqTMSrnE1YoJa5pLlKhCUQ0gkpEUY6k31girbWQWLhKR28qRLN13WgBwjQQsSh+wiGXKfH2SAOwkUiaSlKQFlNuB5Epg9SIh7FY2fg+BpqOcGzKfQbl7R53DY/w8fQxTKHjKoMp3+dIvoeZ8Qy9JyXRJ0+jGs1XOji1U1o2U4J7cy+y054h2q4b6iqfppKMz3fQcQIS481AWK5RvuSQi7OmKSRUpUru6QaJMYsvxQ9wY2wCR7i8p+MQVc/m9N49pNiNPjZ93cS4CcNAi0ZZvDNHYTcYe4v89I4n6DOXkMBRV+cXjn2Y2ak0xoKJXRA4eUVytIVZclHNN/6A6Qj67AK9yRLjkcwbP6nXgXQMWh0SM90goQVzl2P1DJW5GOkS10xAafEYi/dsobxFY/eOUYaMGjUlONSCY9VezJoMtPdNrgVojoNIJZF9XYzcm6Le6/PP+p65oM1xN8Z/Gb+Xk3NddB73iR9dhMWNnVlL78xQu307tW6D6lurvH/XYe5OnMLFZ9T1eKi2k2fLWyl9N0ffSZ/kiQKqWrtAMRCGEXyGBvA6Y9QGJPvsSfqNEiY6eb/JHy6+hUNL/djPx8gcWkIrVPAuYQkKWTvWVGDKWg3zqROko1GWdu3km8P7uCN1lp9JnaCQOcJ/GtyH0YiTLCTgehCYQgTlq6IRlvbC0B0TvKfnMD+begkXn7wPZ1rdLD3bRe8RRWK0ijG+EFSBsUxEy8W/AjlyNSHIGmUGY0uMWlvf+Hm9DqRl4Kc8sskaSa2BrxQLjRjmkoFVUcH89jVAxGIs3iiI783zQz0v0KtHGfFqHG/2MlbpQK9LVLO1sZP5rwLh2JBJUd0ap/Oeae7tPcp7k4dYnjDjTKubwycGcSZNkscW8V86vXYdvkKIRJyFAya1QZ9/ccNj/FLmeFsbDOYbH5i/geOz3fQ/2cR66iVUo3mhVihEICwjERqDKSr9Fnquxk5zibSmYQqdgtT4ytn9NM4mGDjsIg8dW+MgqpBLsbZJCtsmWtFskhxRPPb8biZ3pfiRxIt0GhVq+xs0MzaNdB+xPd0YdR+j0kIr1ZFnxzeduUIYJnpXFplN4Xa73J09wx57Gl0Inm/a/P7Eu3hpoZvUaYiP19EXK6haHXQN0TSCUe0mfnHn61HsvMAq+6grbKIXRlBrU0unIJNCxh3quQj1rI61s8TtvaPstGYAONzq4ZPjb2ZkpJvdxRqq0djU1x1AxOPUB1NUenVuSc2zLzJJQniAyZhX57TbwdcX9xM/ZRKdVojKBi/Ofs7RKxWjOuSRG8ozbM8BMOp5HG71cn/+Jo48tY3InMCazaNaLw+chGmhxWOIjhTFgzmaKY3iTnCzHm8eGiWmCfJS8lgzxvO1/TRPJkmfAmeudn2FJ20w1jyrr2o28Vstst+dInUyzei7+xjZHmfQKPC7d3yBeS/J52++hYmFNGreJjLjEB+Pk5nP4y9tLoGpRRzcLVlqvQ67t03wi5mnMYUG6NxfOsCZz++kY9In+fQ4/vQMvlSvzJaySed6JZJ8MUb3qCQye+UFlLBthGPjbe9laXeUWo9A3VqiN13i14ce5E32DGnNACweLO5l9jv9ZKcU+tQi3noog3aVkdkUi3stKlsl78oc5u2ReRwROKscbvXwubnbePz4dnY/WEKfXMDPb2xTrDANtEScRi7GXTed5KO5R9hjLSGxebqxhc/N3MbRF7ew53/MoSZnghzCy5x7tHgM+rop70xR/EiZO/tGeU/mELfYM0SFIKFZHHdN/uyqI2wAACAASURBVHTi7bw000X/Qx6x58aQpXIoMNcxay4wgUDTrNQwFg2chRhfLhxkq7PAoLnIkDXP3o4ZbMNjwkpTtSMoYdCxpQcjHgtCJBrt+pZyg4/ybZtqv0OlT2dvrEBcsynKBrO+FwQyL0gis01UrXbFPed0odAQyI3wuL5KKiJhWgirbSbUNIQQiFgUDCMwXRv6y/swdPykgzQ0XEdHmhqVfoPKoKDV4ZOL1emwayS0Ok47JyhA2XOwi2CXNn9QuRaLIaJR6j0xav0KkWvQrZfPz701FDxeuZVnJwaxpk20Yh5VrW14jVu0p0ekIchYNXqMMtH2fXe6meP4ZA/2rI6oNVC+j9GdBdtCRR2kY9FK21R7LCoDGnu7Zrk5McZOc56c/nIloYIfZayQxs07mKVWu3D75lICNhvrQ2ACcmkJUS6TeyrOV6N3Ue/3+dV3/CNvjZ7i493fhm6oDZuUpMPfLNzBY/ZNOHMd5J4uo0/nkcXS+ih4/EbozjD1Lp8dw1P8UOZ5AI60EtxfuonHzwyz+4Ul1NgUfvXKmruUAB2FLjRQEh2Btta5Wy+CZXm04gLf0dHExct76Z0d+P3ZtkeiwLN1CrsitFICNwZeVIEGSgMv6XNw31m2xJYwhR98NB9beCy6MU6Uc2hC0VAmNaXQ8TCFzlQ1RXLEIzJbR23m6iRCwM4hytsSzN6u8TP3PshuZ5rdZgkXnYfqgxypD/D5x+5g65d8rMUSamr2FdrWhkTTEIaBtAIHuCFDYbbna79w9ib6/8rEXqoF0yGDfSzclaPWLahu9Yn1l+lOLPC2zjF6rQLviB2nS/NIaBe+bo81+nGf76BzQmFNFfDCQtHrnnUjMJXnoTwPY6FM6mwE0Dnd6GaPPc2QUSKj65j4mKLBTPo4D/bvRRoGjaxDtBYPXPsrlfbONthN164n6McsOrrL3NE5Qr9RAHTm/ARnq53IkokoVvCv0aDAVXpQ53GNLqVQKpDkbTQ0HMvFTQhaKQOns+OVHsGaQHZ30OiJooQAAV5Eo9onaKUlfsJHi3ltWaroSlX5YO4Zdlqz+O3E8wU/SkFGkfRSajrUPZOqtHEV+EIF4RO+gVnx0CqNzevs074nW5kIlV4dN9fkHfGj9Bl1EpqBqyQzXoqxegfWgk7k1CyqXMXfDMLyHEKghMDUPEz085m1Wi0Dq+wiXB8/k8SPW1T6BY2cpHPrEvf0nWS7M8dbo6dIaD4ZzcAUL2uWvgruo7wXw85DdNGHemPjvbeuQ9aNwDzP7ALpZxTxsSRfa93Fl7J30v+mKd7de4TbImd5s+Py5sgI/+rub3Cs2ss3UjcRmeqk63tJYs9rqEZjw6WSMnLdtHb0srQnwlv6nuGdycP06a1gvqSyjaePDxMbNa5IyMjFECooMO0riUTRUD4vVvt5ZmYQa60upVTgCZquQUsFL6uf3fEID6RuYKyYZuKdQ1zMldDqbDDcNYWhSTShMITPrdECSaOBLiSm8JlrJRipduJJjf858RZcX2d6KUmraqEvmkTmBUYNonOSaofg/p+5iT09s0SVh68UxbpD72QB5tuB6ZsNTUfvzCDiUc6+w+ItP/ACNyfGz6d/C+IPJeONDCcLXdgFUPmlzaFZnkNK8Dz0lmSy2cGE79KlCaKaya/c+A0+++9vp+nr+Epg6RXenp6hxy6yw55lq7kAQEHalKUiLzw04dOn+yQ0i4pyWfQFhwt9ZI80sM8uIJcKa3zCIath3QlMv1SCUgl9OkZffSutToez6RxPOlVSep27nFG2GBE+nj7NWPwIp/Z2cTaVpTJnEz0VC/QEUdpQozWViFEZdKj1CG6ITbLPrOKI4KcZr3dgT5lE5hVcxVg/X708fymBqVqKcjFCZ10FmZmuMUKB8AWe1HDR0dB4b/wEd0dPM+6lOTI8iKteWY389uhpvi9SQ0NDa2uNTeUhkRSkR00Jjre6eEjsYbzewXNjg/hlk8iESToPiQmP+PE8otZALuZJDQ9y+v1ZGjkdl2A/LU+HpeKGG5itFqEJRDyKn46jdlT5r4MPtddcWJcx78YoVKJEawpZqW6qjDRKKZQvET6UXYd5P0JC1IgCP5Wc5KeSXzjfVl5k5DblNTnhduIj0FGYwiOjFUkADaXIywgLtRhdo3m8kbFrd2Ihb4h1JzDPoVou+nwBpxah68kujk7u4tmhYf5u2zQ3pKf45a6HSWiCH+p9gWPJXr7u7qeZ6SF9yif21QJqI5Vb0jSUHiT3dkQLU2iUpUdDeZxY6Cb9kiI27V65c2rnqRX7tlPbkqC4yyemSSqyydPNFCdbW3nh8FY6XtBIn6yvSd1Cfa5A7tEYte40vybex9/2TNBtl8maZYpelNlm8qLbuUpnyptn1k3xbHELpZbDfDVG0zWpFiKIsoHeEJgVgdaC9GKQnjGSdzGqPuZCDfJFiEfxD+6ivMVhX+oIPXqThhKc8aDZsDbUgOxy0aJRSjf3UOnTGe4au2hB8rKSPDY6jPG9OMlRd00GVVcV30fVajjTFR565AYeGdzGz9/wMB9KHCGq6USFRU21mPACTfKx2k4mmx0cyvczlU/hNg1UxUDEPd6990X2xqbo0St06fBcs4cvLR5kfiJNV2tqrc805DJYvwLTbeFNTIKmk51bpCsaob6/j5l9W3hpTx8/8a4nuMES/Hz6JG7qOJ+OT/CNHfs49sg2tn/Lxt9QAlPgmwJpKBzNDTwQZVCtvjCdZO+zi4hSFe8K5SsVpoGwLPI3pZm/XTK0J3B1z0vJV4sHOLzUR/cTgswDLwXlvdZAOHij4yTHp+jo6mTa38EjW9IwUGdrbvFVtxupZHiCYcbyHYgXEpgViE1JEmWfLaeXkGfao/llg4DzL3vV1hWUQk9vY/5AlOqA4pbkKL16hBdbHsdbPfg1IzAZb1JENMLCjTru7jo/mj2DrxSICwdNZakjTsQY+FYZY7aAt1lMsW3O+VToo1MMf9mhlovy9+mD3LPrBFlcojqUpc+LrX7ONrv5zEu3U5uP0XFIZ8vhOnqjhVYuUdvRwXf/+Tboh5udUcDnqco2Hjqxk+ioedWmWUKuDutWYJ5H+oFmpSTWfJ3EhE6jS6ehDMBHQ8MUsNWa54bUFIcyQ5DLoltmEHKywcxEetss6iNoKR3hisB1/UoU3hUCzbYRw4N46SilYUF6qMCu1BxFqRjxUjw5N8TsbJrBgkTVG6i1nKOTgTNEfNJH+Br1SpQzc85rbweYJUFiTGHWJJF5F6PqIkqV1Se7WJbL9lw5r9NuF4+Vd6CX9DXRuq8252qQqkyKVkbS01kkZwZmZ789aKoplzOexdHmEGZJoBdqqNrm9RRWLRdjsU4UOHskx8fVh4maLgmzQdl1mC4maTRM9DMR4gVBfMrDXKwGViPbwItodCcq7IjOktaagEHFt1E1A73JpryPNjPrX2ACsl6Heh1x9BTJ0zaevY8ZL41rzWGLYLbqDnuRG60FHt2xjdKBHiIzScwX3A1bWqihdMoygl7XkPOL54tov27aJZm0zgzT92SpDMENd5/kd7Z8iabSGfFSPFC8ieJjObJjitjpBfx14Obul8vEv3mUhGVCOyfn6jb0g0GGbCf8lzKoR7hKvKRDfXuL/r48/cYSEskDSzfyrWN7SI5qKHdjDcRWgxaPIbcPUBuM0blzkZ/c8iS3Rc5e0GbW1/hvs2/nxXwPqbN+kHFrs3oKE7x7xIkzGKbB7peSEHFQmkFDJDCVYsivBA5CzVaglTZbyEYTvb+H+u5uKn06H+l9jg8nT50vgbbQjGMt6FgFBX4oMDcS61dgtt3aha4FeSxNC2HoQZ3EiMAUF76wTKFhKn9dxg9eLhJJwU8w46XQWgQv59crLNspvrSIg0in8LNJar3g9TUZji0S0ySjrQ6+VdrH43PDOPOK6IKHqNTXXFgCoNTaxNdqAt32iZmt8/fafCOOWDIxK2p9XJsrjIhEqA3EqPTqbE0UGLQWSWguYOLiU5M+k14HL+Z7mJ1JM1z0Nl16ylegVFA71m0ha5cR/6wUyhD4FqT1Giktct4LveLZmBWBWZMbPsHD9ca6FZiabSO29CMTDkt7EtS7NZodimbWJzO4yB5rHlu8bJ474RocbQ5xdqKLPYeDKgmXdYOvIxrK54tLt/L41Fai0+INmW30rk5UTye1gTgzdxg0sz733fY8b06e5FQjx29Pv4tvHt1D/z8aOHmX1Og01OrITeoB+npxlc+xmRyd3xMkR5ubUsNs7umj8k+LHOye5Ce6Hme3WSTWThAx6gkequ7n/rn9+H/bxfazTezjU2y+q3CF0DR8W0O137DnhKVE8tJsF4NP1DEXakEoTsiGYf0JTCECD85IBD8To5WyKG/RqPf7WN01DuTm2JecJr3MaU8iyftxJloZqBiwkA9yWW5QLeBcWEdxKUZn7XWGdbRr74lYlGZnlEqvgdxVZVu2wI9lnuYWq8wfNno4tNBH5LRN4uuHkeVy+AJ8FVo1k+ich1looDbh3FMrZfCh4ee4L3GYPt0nKqzz6wrS4USth9F8B/3HaxhHR/Cr9TXs7TqnneTgXO6N5SknWzULa3wRVa5uanP2ZmTdCEy9owMRj+EOdLK0O0ozJSjt8dCTLrv6RtiVnKPXKjJsz9FjFIm2CwpLJK7ymfMSnK1l0epaYObYaMJStD+ALTTuyZ4garR44fhexGUWcBaGgbplL/W+CIt7DZo31sim5/nowGESeoOHK3v4shfhHx6/la6nNPrGGqgr5IEbsnGRuiBnFunRfRxxYYzrk7XtfOWFG3HGLYyFIP2dCus1XhKVXyLxooHnZFn048DCWncp5AqwbgSmiMfwc2kKu6LMv8Ulka3yb3Y9zD5nkp1GhaweWbFFkNfRVwofRdGPMdtIBJ5nG83lf1kycV1IHGHw1uhLbLPmeLpjD1wib+old2dZFHbGKOwWdNw2y5/u+SwpzaXPsJn1m/zS6I9ydLaH3KOC5F89DqxZBryQdYTSoMso0aE5SOR5z1iA45VeEkctYlMSlkobK855DfALRSgUiXcnKHrRte5OyBVibQSmpqM5NsK2oa8bP2GzsDNGZUBQH/DZv2OSLbEldtozdGk1nBUCoyKbjPsa836MrxYOMF7v4JkzQ5hjNh3H1IbO+O+r4FzTWgvfKKIGGjS//wBmsYU5sRicW8sF30ekkqh4BD8VoZ5zkKagFdPwHcgf8En2lTmYnaSqTApehEOtKGea3Tw/Mog26eDkQw1hNegoNDR026eVNLFKFpc3hFnf6DuGqe/Ikt+r06lV2xmStAtiL4uug7OgcPLeVc04tVnQEgm0bIZCj0VCD+cpNwtrIjA1y0TLdKBScWbfnKHWI3BuzfNPtz/FNnuOu51ZTAS2MNCF+YosI/NS8bXKfg6X+3ni2/tJjMKOwzWMIy+iWi3klYhZvJYoFah4y9S8nG6Q0VzevfsIX37/zdjTMXofMzFLLkapAa5HbVuGSq9BZUhg3rxEV7zK93edptcscEtkhK1GiynPYMzr4ESzl6/P7mNyKUXyiQjJUY/ImTzhDMrq0IUgEWtQ645ilU0cXd80gqN4sJvp97rsHJhmwKiji3jb0ezl526uliB1uo45W0LVw7nL10LLZigfyFHcppMxKmvdnZArxLURmOdSsVkmwrIQHSnqO7I00wblYXC7WhzMzrLPmaTPKJLSrAuEZFE2qCnFlBdhzMtwrN7P/ZP7WCjESUwIYjMexkJlw8ZcXoxzCRm2RebJ9hVZ0JMUdloYVROr4qD5UB7QqXcrWn0tDnTN0uOUOBgdJaNXiAmPhlJM+ileqG/hhVI/p0Zy6EsGHfMSO99E1EOz2uUghELqoLRL1+PcSAjbRlgWzZRGNltma2IRqz09cM6jc8JrMuNHmS/FGaq7iEYLGcYOvibKNHCjGr7NK0LgQjYuV19gCoGeSiKiEWQ2RaMrSmGnBffl2ZrO89NdL7LdmqVPL9OjB/GUy4Wlq3weaeQ4Wu/nb87cQvNQB5F56Hq+Rke5gZafR9XrQdHaTYQuBDo6H0gc4e79J5na3cGjB3dS8hwWmzFa0uAd6XFuioyT1qv06BUc4ZPQBL5SPFQf5ESjl8cWtnFyshtz1GbXV6roi3kolIOqLqGjz6o5P5+3zDlrQ6Pp6P29+J0JSjvgf9/6FNvsWaJCx1U+TeVSUz5/svA2HhjZi/heAn12FFkshZ6dq0BFbWpdGq2MJKaFz9lm4eoIzHZIgxZxEJYFnWlkzKGZi1HtMan2wQ8PvMTNsTG+LzJKTo8AQb04iaSpXHwUZelTlhqHals4XOqjNJ2g64wiNuthHD6DXy6vSZ7TK45UaH5QnaMqLRrq5fp7XbpNlw7bjFl69CJVZTHvJWkok1ucMXabgTejr3QkgobyqSo40ejl+cIgIwsZ9Bmb6LRAPzmBv5hf45PdeJyrlalrCteAixRJ2XAITaAiNl7MxItKttmz9OvF84NVV0kaSnGinKM+FSe9qILMSa4bpnNbBUqIdqFy1Z4Df7kaEJsgucr1yhUXmMK00GIR6O1m6ge7aGQVzW4fPeHSkSoxnF7kntgiP5Z+mk6tSXpFFfJRr8Vj9WFerPXzpRM34RZsEqcMorOS4RkXZzyPqNbXRdq2K4UolkmdjiP1CF9dvAldKG5zxhgyXo6Dc4TONrNBS9XZahTxEWQ0AJ2adMlLyYiX4rPzd3G6lGXu4T46Tvj0ViVmqY5RaCBL4VzK60UXguH0Is8MdWAVdWK6vuE9i6Vj4MV0VMxnp7lIWgNdWLjKZ9TTmfQzHPveENu+2MKaryLLlSBhwyZ57q4meqFC6kwMaRoU/Ci6aL6c3D9kw3IVBKaBcBxa2TjFm1sM9i/ylu7T7I9Ossea5ibr3PBcA1aGisC8H+G5yhDPLQxiPxcjMy3p+F4ezo6jWi7+JkzFpWp1jNki0Q6L00tZXogOst2cY8h4+fGyhYktzPPflz96DSVZlDanWzmemByiNhdj+6MN9G8/t6x9yBulxymhZ5q4iegFoUAbFaVr+JaGZrfOF0fW0HBxWZQxxludxMY19O88FzqHXSaqVicy26DWHaOhXn5uVzowhmws3pjA1HSMXBcqFqG+vZNqj4mbEDQ6odnpc8++o+yLT7HPmaRHL9Glt1gpJJvKxVWSr9X6eaKyne9ObaNyqBN7SZA90sJaaqItFvBb7qadO5HNJlqhRHTMJv9wlr/r6uTb+3bypu5x7kkd473ReVb6mfhK8fV6hscrOzhc6OP4WA8UTVIndBIFiTVRCF9yV4hzYSUhIatFVaoYMwUivREOVwc45ozQo0NUMzEsHy+bQNc1RKGI2mSl0TYzb0hgapaJP9BFs9Nh8m0G6QML7E4v8u7OF+gxitxiF0hogVlRQ2elsJRIGsqnLBV/PXM7h44OkTpqsOOLY6hKFVkuo3wfb5ObgFSzid9sIsoVtpRqyGSUqXd08cC2DHMH47x7+B+BCyfOJJIvLR7kOy/uJnraYvvDNYxCEUYnkdUafjjPdMXZDIn9Q64NslpFVqtEu1O8WOzlULwfyxknqoHtuDS7YjgKhK6hwnDoDcMb0zBNk0bWoZYzcLtdDmSnGI4ssNVaIK01cISOhsaSbFCVilk/CAuR7eD8kozwZHEb0/Ukx44NkDhlkJgMKp2rej3QKDe5sLwA30dV62hAYiIFSudZYxs/7r8PQ0i0diC5VBqe0njxxACxsybxCYmZrwVzu2+0DFgIAFrLRy5FmYomKUkH2GCxvatAa7iYZQ9ZMTnqOvToNQYMe627tanQGi4nZ7r4B/tmunpKDBgN+pIlZnamicV1OqY7EaUyfqUaPrcbgDckMIVtsbTLpLxNcs8NJ/iN3q/hCHFeUJptF/WjrQSnW918Zf5GDo0OoKQIshJXDHofgsRIjb1L81AooZot/Erl+hKUbZTn4S/mEUuCZL5A0jIZcBxkJMLFZm731aeCiu1uC1mtg5IbrmD2ekUr1kieSFCtphjZ04WMjCLVxp+3PIfyffT5Ak7TIzrWzV8u3s3+2CQ/kTiBeZmpGEMujZYvk3g0wzMje9h63yJvcZ7lg33P8Bfv0Rk5nSOy0IM1m0AbnVybMnYhl8UbdvrRXNAbgolqmicbfejiQlNgQ5o8XRlmvN7Bi9O96JMO/P/svVmTZMl1oPcdX+4Wa2619YJGAw2AAJcZQYuNZiST2TzxJ+hJ7xozzZhJP0MymxFND3rQX9CzjGYSOaTI4YgcDgkSIIFu9FZ75RoZ293cXQ9+IzKrN1YvVZVZfb+2sKqujIiMe8Pdz36Oj5nVZiGMPpyj3r9PWK6uX4ee54F3BM8r1YThOiJVTXbqcbni/zn5EVO95Gcnr9GeJa/MPMxQ18iqJDmDP3/8Jo/GIwaqworjZ6s3uL+exmvt+cqEpiE/9vhE8eFqj0NXMdUrfmvnAY/3R6xuDBFfkDzO4FtqKFwnvpbA9LM5t3//IWGYU//+Df715L/9zOfp0iMu8J1Fi16cbReFNA4ePsEv1/3kg54rhX98yN4fw26W8viv3+b3Bu+QnLX88HyFPlnQXvemDyHgzxfIcsXt37fUv9jhLBnzfwzeBkDXHmkDt9592I98+xqE2TnT/3jE8O6Qf/db3+P3in/Gb+QP+O/2/oTX0jP+99/9r9APU95e3kItl4S67r1EV5ivJTBDU+Pe+2D7Rs/yZn0qSs91wJcl/qO7ACS/hE1FbIBXRoCEpo4JJ+99gH7vAzSbGUAXvCrX+rLwdYN+fIitG8zhHf769DVuJ2d83zrOivf5t2+8w7vmBs04IUtszNvoBeaV5cqM9+rp6el55Qgevy5RnHHnj2/y+OPv8G9+6zX++h+9wa5d8rs3fs5rxYyf3fltsoM91NEprh+ddmXpBWZPT0/P8yKEbdlY8W//jkGakM7e4Q/TH/DW60f89z/4I36YPuD/2/sd3M4As3i1emK/avQCs6enp+cFsJnTO7pbUf5lzqOPXuN3j/4FTWl4870WfbLoR6ddcXqB2dPT0/MCCFVFqCr0n/6c239hQSkkseADfrXCNW3f2P6K0wvMnp6enhdITLZ69XpifxuQ0Nf99PT09PT0/IP0LT16enp6enqegV5g9vT09PT0PAO9wOzp6enp6XkGeoHZ09PT09PzDPQCs6enp6en5xnoBWZPT09PT88z0AvMnp6enp6eZ6AXmD09PT09Pc9ALzB7enp6enqegV5g9vT09PT0PAO9wOzp6enp6XkGeoHZ09PT09PzDPQCs6enp6en5xnoBWZPT09PT88z0AvMnp6enp6eZ6AXmD09PT09Pc9ALzB7enp6enqegV5g9vT09PT0PAO9wOzp6enp6XkGeoHZ09PT09PzDPQCs6enp6en5xnoBWZPT09PT88z0AvMnp6enp6eZ6AXmD09PT09Pc+A+aIfvvW//c/hRX2Qq8iH/+J/ki/7mu/+m//lW33PPviX/+OXumf9/fpy9wvgu//rt/ye/Q9fco3962/5/fpXX36N9Xw2vYXZ09PT09PzDPQCs6enp6en5xnoBWZPT09PT88z8IUxzJ5riEAQQAVQECRAF8GQRhAniAPVCoTu+ZvX6XDx+j7q0dPT0/MUvcB8lRAIJhBUgNSjUocSUNoB0JynyFKjGiE5i4IzmCggvQWXd8LSBIJ+uZfS09PTc9W4HgLz86yd8Ik/5dKf8hnP2f790htK+OLfcY0IGytRBcR6jHWIBIzxhACNitcqHlQL0kLwEDrHvLeAhhCEi5vV85lcXi+X1tZmOYVPrqdXYH09C9vrlvCpH8jmPl3+kXziz56eK8zVEJif5QK8tLGCCWD9xXMBWgEvSCPoUoEHn4RoYSUeM2oQCTSlgUYhlcKsVHRHVp11ZcElgaDAZyEKm2tIUIAKBBuwkwqbtGRJwyBpaLyirC2Ne9pkFA/KgV4EdA0uhWYgeAv1TqC9GivjyhFM5+o2HlW0BC8wt6hS0JVglkIQaAchKiAStgrJq04QCIkHE8B4dOoQwDWK0ChYaZJT3YUEgAA+gbaI9ygqey/7Knp6Pp+Xfyx2AjB8QiOVyxLUeHTmQAIb28fXOm7CRlB1FABBS3QlJp6dyRIlgRMpaMVCpdClIA3YBeg60BaCFII3UdhyXd2Q0gn7xDMZrRmmFaOkojA1iyblsRvRevUpq0hcIFkGkrmjzRS6VrgU2mFvYX4eQQfQAckdw1GJD8JibRCvUJWQnEcFJlghqEDQ37J7aQIqb7FJy3hQoiRwvsqoK4svNWYFugZVgXKBZhiVtGDAq2/Vneq5hjwfgfk5bpZtAspnuV8uJacQIASQ9vP9NCEAHvASE1g8SOjckSpgddRuCUJwgmoEXYKqwa4Cqo4Hm0tAVPz1122zbiyXkAQkc5isYZqvmSRrjPIY8SgJ+NC5WS+7xLpbq+uAWTkkhjlRraDqaIFvE4A2vCC3WVA85dITL0jLp1zp8Xkv5jPF30m0gBKPSVqGWUXjNAuIVlMDeh3jv9JeuCCv27r6sgQBdIydq7ylGFQkpmWSlQAsqyR+n04wa9BVQJegm4DXghoJXsJVUN97er6Q5yYwgwpPH2YSNXMExHpEBYKPwgxAGY+oLqYWhNAqgleI/5wT0UsnLKO2Kh7aQbQAtAkMbR2fFgQahVkJ6UlAV5DOPbr0rL3BZXLxftfpaNsk56iAHtfsjFeMs5LfmDxix644bQrmbYbpJGFUMATxxEO8u2yzdNjDFdYokszQFpbVQUozkiiQTPh0PO45Eq0zf+GakwCNQpUK8VwIISN4+4I/m4BkDps3TIZrvjM6ZdUmHLKDLgW7gPzU441QTwSXfkYs81VEB0LqEevZnS75zuSERDkGpqYNilmZUa4TVC2kZwG79NiFw5QOQko9iZqPS+Ba7cGebx3fvMCUzpLUnyEwu3IHUQGlAh6ioJIQfFxQpAAAIABJREFUrTwJoCSe7ip88dYJneXhBOWI1uY2+SfE99rgic9rQ3zUAVV7lAufL5CvOJcTfIxxDJKaga0Z6opC1cwkxwWhDZrGadpWR4HZKSgxZiQgG4XBo8oWrRWqiQlBGAhekBcdh+tisnRKV3AhLh/XfeeBaJHYF/iZtp8tYK0jMy3TZI3q1lmMywV0FbOoNsL9eq6uL0lnYYrxDJKavXSJlkCuaipv0SrmH4iPHg1dRa+GXjeYKolKnL+eXp4t/1DyUnj679sEqEuv35ZzXU4g+0RC47dCAbvCfKMCcxO0l8xRjEu08vgghCDUtaYt4wknX/dLD4KUGnOuMEshPY07rRmDC0LwggsKHwTfKqSV6C6rA7oOqMaj2rB1Q14bNpa7jvfajGuStOHGeMHbo2Ny3WCVo/SWk7rg7mKH2TpjfjhEKoXt7lfQUO0Gag+6MrhsjJ07ksdL9LImP8lAKdo8Wu1eg8u6hJfnjQ5I3qKsRymP1oFylqJLg66iIBcPbS649AUfrxJIsob94ZLXh2f8ZHCfo2bEn/ADzAqS80D2pMSlmsXtAhlITIB5xQk6YPOGNGt4Z3LIPxn/GhcUK58ydxl/q28D0WWdnrYkpxXmaE5YrsgGr6HfzKNC5l/udXxVgmbrksZ0xgJEIecB10nDTnGXRtArQbmLMIlPAu0gKqaqJXrPugRFIHpTFNu93/Ny+OYE5ia+owMmbTkYLUiUo/aaEITTVc68Nl9bhQx0BmglmJVgV2CX8U1Vo7YLsPUqunZdXJjiOivAxWQX6ayWa8NGydhkE1pPUVSMsorbxTmv56eo7uZ6hEWTcl6mLJYZ+lyjKsEuYgypGUA79CBQ7mlAk4uQPnDgHMnc4U2Mw3kjyMb9+QJiTEEFbOKwSYvRnsQ4qpVF1cQYdBO/v6A3KvkL/BIFkqRlN1tyMz3ne8kTMmkggK662PhshWQW3eTRGr6mQuBLIYEkjTHd17NTfpzeZ+VTnrgRVobYrg5YnGDnDXq2Jhyd4M7P0XcOUG0eLfKXfBlfmU3SnYq5BMr4p6rafKNiNnUdd6g0MaNadcofPir67bDzqhDXjTRxzXe/BG/jWu9rpF8ez8ElGzDWcbOYk+uGxmt8EFqvWC4zgufTNVp0MTaJMUzfKnASEyecEIzCtx6kcw+6LiZ5CmYdMOtwoaFKfP3Jsojxy0pvk4dc2sXlMLQuUA+FNuvqD9UVlp4CPvFRc7UBnTq0cQyzitw2KAk0XtMEzXmbsXaWx6sR82VGUxp058bcJKV4G+9tMIFmFBMvCIp8WqAah6o86SxqQC4VfApt8YKuVUGe1wyzCqs8VjtO9ACzBrsIW6XHpS/YhdcphIO05iBbMDYlS58ycwV6pUjmnTvWaILVeN25vV/hMonQdZMi8UyLNfv5kn07ZyAtZ6HgvfIWT5oR908nuJOUbA7SelCCjIZorWkG9uJevewL+jJc7oyVelTeIjqQJC1KBZxTOCcErwgunmebkIiEKPR8iN42kafXSQwfgS6FZE70nnnwVnBZINjeNfuy+GYFpsQNNMhqfnt0n12zoAmGLl+Vw9kQ59SnNckQ45bBC77R0Ag4QVWq60YjBK2jJidAK2THwvijNsaNSodPFKrVMX5aac6PB+AFvVBbLa0ZRM2tHsVP0IyiVuf11dbaggrIoMUkjjyv2SnWWB2TKoxyWOVYuJRlm/L+fI9lnXByNsTNLNKozqoGs4Z0FggqZsI6DfVBiyQelydkpxl24bDnDclxia5yvLa0OTTD6JZ97iSeN6ZnHGSLrcX8kdkhPQtkpxc+dJfqF+fC61zhQQcOiiW/OXiAEs+xG3K/mpKcKoonDWbZRmGZmrhmzatdVxg696PNG344fcKb+QnfS54wUo5VSPmLszd5uBxT3R0yuK8oHgekiYqv3xnD3phqL8GnsazkWt0ridnp6IAd1uxOlphOwVMSOFtnLNcp3rM9zzYGAD5ai6KiYMRF4btxmEgnLO0CiscOCVBWijYXGh+F5vU1x683z8XJJhIodEWhKqACINfN9ueXqhq21mbYJN80gtRd3LGNB713cqF9doFx8cRYZBNjksglwzUAnXt2k9QTVGdJXlLNvGUrLK+0xqZAWU+SthRpzTCpMOIxym2ty2WbMmsyzsuUdZXgarVNkAnE6xcX0E18KAfeAYknG1ZUA0ubC8opklOPWlXodYKuDd68QPenBApTM7HrGIMOChFQTUwW2SRGvMj4cyybAIwn0w0jvaYOhpVPWLg0Wu6lQ5wnKEVQ0ZNxpdfU1yB+B50yYANJ4hjZklGnmTYBzl3GaVUwX2fotXT1l91eV4qQmeg5snK9LPFN8o3q6nGtxyYtg6TGfML/7p2KVQC+E5aXXPRBAxLwSLQwu//fnG3SdiVf64D4gC5UFLL+JYQierY8F4GplWekSqZ6xUBVWHH8pS3xTsUknC4DVlRAa49zCr+wSC0k5yr2OfWdf19gZcCPA8o6kqzFOcFbi7iAch5VNuBNF9/arGhiDaZcuFyD7YRnt+F9Aj7d1IZevQUYuphwSDy7kyV3hufspCtupHNar7hfTlm1CY+WYxZVwqpMqI7yaJmbsO0rG7Tgm1iLmh01ECzlroYA2dsr/ulrH/D/mu9yfrxDeqoo7gV4+AQLZAODcppV82JOf2U8b+SnvJ0fsnAZK58gEkgWnuSswltNMIJqzAtTsoP1qHFDljV8d3DM28kT3q1u8dfzN/jV2QHZccAercAofKLjw7Dt0/sqEVTYWs56XDMerrkxXPBaesquWfCkHfGkHfEn5+/w0YM9mFkmD4ThQ4dZe3xmIDfU04S2UKx3Y7OMmNRy9fbgU8ilPWkC+c6aYV6xXyx5a3hC4zV3l1MWdcpildHMUqQW7EKhmuhx2Cjo7dA/ZVFvBDA+en/sArLTQH5/iXiPtyMI+sV4eXo+l+ciMJUErLRk0jBSJQNpSVUbdSIfrUXpuvZoEzNpNy3u7FzIjjeaaFxcykXhKjqQpzXOK/zGheoC0jiUdMX2/hM9KyUKDKfBm4v3jf/+gjI/vyqbZAIT2M1XvF6cMbUrbtpz5i7jYTmhdppFlTA7L/BrQ3IaE3yascfZ8FRNrDjBLGpspjErjU+ESV7y0+GH3NuZ8oudCeIUhIA7P8eMhpjlKMY8P9mG5TkJAlGwZ5ccmHM0HiUeETBrj1rUUFiC1yj3lJ/i+aIgzZp4ONo5e2rNu8Dj9YizZc54FVCLFaHICLmN7tjOwrw2ltOXoRMaWdZwMFiyny2Z6DUjVfKonXDaDri73IGzhGQmpGee9LRBQiAYRTBCPdI0A6EtBL9p9n+VlYtt2UjYJt0N84obgwU3szl30jPmLuPuckrrFW2tUSuFqmO7RPHgEyGknSKbxhaComKNiQSJeRxtDEPpKmDWHn06hxAwy4I2U9uGGFf41Hql+WYFZhBwsChTflXeZmYH7JoFI7XmpB5s3a4maTHGkyUNw7RmUSWcHadIC2YF2Vl0sTa5xMPadUlBl3AJNCODt/FEClZd9O7cNNbbei+6F6uLj8kVPsy2Aj31qEFLmjW8Vsx4IztBiacJmoVLubeYcrrKWZwUmCOLacEs4uZsgkDqYp1rGy84KOKB1bk0pY3KzVSvuJ3P+PmNilJS3DBBGwPeo8sWXenOPS7RUn8eB1v3XWntmJgVe3rB3OVU3tI2Gr12SFkhaUyqeaEYz7go2c1X3DQzdpWjDJaPT3dYHRUczBxhsYQ8xeWGtujW4ic6Fr0SKCB16MSzO1jx1uiYqV2TSEsZLB+W+3yw3OOjkx3yx4pkBtlJi5lV+NxQTxJ8KlQToRkKbc42ieXKWuPCRQ/hxKMHDdY69oslB9mCVLecNgWH9ZCPT3ZYz1P0iSU9Ul3oKC6DxrDtWz08WJInMUwVgrCqLKvzDFrBlJDMA3bhoKq3H+OFd7bq+RTfnMAM8UANAVarlJ/NXmNs97iZnjM2JQ/X4ygwJZBnDaOsYj9f8ubghHurKX91d4quhXQWGNxd4hONHKS0uULapyWbkoDLA9VEoXOJmpvuOoV07tVPHVOXtbKrvug2bcYGLTf2ztnJ1vzW6B4/Sh/yqJ3woN7huBnw8HhCe5aQPTIMHnQlJSZa1OU+2KzFe4Vbdl+zAm9iT1ndBFQrWO3Y0wt+Y/CQu6/v8EG2RzXNGSQJhIBalBijUHWCcnFzPw+rfOPqSxLHa/aUO3rOfdlh5RJco9CLCuZLpEghe7EdC8R67gxnvF6c8b3kCTd0Ed3FD4bkjzTZkznu+AS9M6GeGOqhiu7+q+y9+IoEHUgHNUVW88PpE/7p+N3tz5Y+5Zfzm/zq8QHN/QE3PvBkp47swRx1fA63dqgnOU0hlPtCPQ7dmnxaob1yCAQbrcpkWHNzOqewNd8fHbJnl5y2BY+rMfeXE6p7Q7ITRXoK+bEnKGhTIZhYOxxMgGHLf377Y17PT1m5hMobfnV+g1+e3UZViuQ8kB822JMSv1gixmwza1/l2Ph14Jt3yQbwXpjXKT4IVjmaoFm3dtvVJzGO3DaMkzU3kjnLNt3GL1QbUOsGXIiHtO0aDHQqaAgSk0E0tBkEJYhTW/ft53JdFtmlDj7aOIZJzdDGODBA6S2nbcFpXdBWGr1WmDLWAG42p6erMZXwlIXjdbTEg5btptPiKVTFSJXspisO8yEuKZA0jfnurUO1PlqYMfz5fFDxoZUnk4ZEPB7FyicEpxDvwbmXUtwuKjC0FTt2RSYtWhJKb9ErhVmD1C0hxBoBb8AbtslprxIbz0yStBRJw9Su2DMLSp9w2I6YuYKTdUG1TEhWgl05zLqNpSQiBK1wSVRsY8P1cLXv08YLpaKwVKmL125rChMtvyZoZk3O4/WIk2WBXsUEJ1MGVBOVV0m6ekwTcyZ04thNltyw55zKgLnLYscoF3smqxp05RHnEGPARE+as3Kls/m/DXzDLlmQIPi14f7xBGM8j7MRuW04XhSERiHWM85KXh+c8VvD+/yXxbv8lXmTP8h/iLcaXQV48ASdpSSZQbxFV7HUxImiagwiATf0rG9pVA1mJSDg8mus0W8FJcigxaYtB5MFP5k+ZKgrfFDcb3b42+Xr/Mfj1zhdFNjHCcmZkD8J5E8avFVUU41L5eks0u5QcrlQ7ViaXHBpPLim6ZpbusKn93E7ilw3/If9PSYHu9A6pKxRS0NyPqTNhHYAzXPo4RpsHJc1yUsKVZEKnLmCR+UYSoU0Dto2Nth/UXRuwiRt+cnwId9PHzNVNU3QfLzeZXBPGDx0qPk6dmZMLPVQxQkcr5h1GYQoOFLH2zsnvDk44aeDD/mxPeL9dsL/Pfsx91ZT7t/bJf8oIX8cKO6vUMuKoDVhf0K1n7HeF1wW9+r28L+iAjPYQMgcYgLj6YqdYs0wqbiZzQF4VI752O3y3vE+qwdDzEIxfh/SmdsmLToVBaVLhWbiSW6uuL1zzk8HH3LHnvKL8jVmbc66tehzTXKqyM5a7PESnIe9KaQJ5a6mnkYX9ivn5r9GfOMCEwAnNGtLqwPeC6U1VJUFH8OJqW6Z2DU37Yy3bcmxP0YlrkvwCfj5HGnb2Ns01aiGbbN151RsXmA9zTBmfoau156/xtMOtnFV3fUqTRum2ZrbyYxUxVjH3Gcc1QNO5gPKRUK+EMwS7NLHGsBE0RYqTsvwl0pxur94A20muCS6iIKO5T4jUezqkrfsIQ+zKf++EEKRwqpCVmuom5iEUMaG4s8FHdDWkZuGTBo0UXtfNCnSKGgdwfkXKjA3QkJrz00745Y5wwo0wTFvU5JZIJ1dijNpia5Ye3Xj41+ZruRBGc9BtuCN7IQ79pQDbXjgGo6qAYerAXpmSE9jva86XyPrirAzxOWWtojtFl0Ws0WvqqDcEFRAEo82np1izY1izsDUjGxJ7Q2PyxGLOmV1npEeaswSsjNHcu7wpsu/CNEqDDrGLseDkpvFnDv2lFt6yfvd3m6cRleCruJABFmVBKMhTXCDJCqrmyYrV/y+vco8HxHjiW2gFNQBmtrga70VeuvWMm8ymqCxCHtqye5kyeGepZwahpMxGBNjaI1HNaDK2F6qVjZmlnnZdstoB13263XW6k0gFLGH6u5kGRNMsjlWHJW3/Hxxm5NqwK8P96nvDbBldP2oNnTxDcEb1W2srpzGaXyjYl1rHd2F1SQKzKYAVwRGpiQVw1Q1vGFmPEiPaIbQ7GTYEOC4QdYVydzh0vje33iKnoAknmFRsZOtyMRhRThqRjycjzBrQVpH8F3Ru1UvRCCF1IP1jPKKqY7u2BNnOfOeB4sJ6dxjz2voXGchMVEhSbm68bgvwbbeUmKyi2SOwajk9eyUN+wJTdC838LPq9d59/iA2awgP1LkRz4qEgDW0E5y6qmlGit8Gq52Z60uXhl0QIqWyWRFljTs5wt2khWt1xxVQ86bjF89OqA5T0kexxwCXcX96LXQ5oqmULgMqh2hzQNmt+QHO4e8VRyTSUMTFL9a3+LPj77DgydTxo/jNBez7iYMZSnNfkFbaJphtMw37fF6Xg7Pp3FBV6wLEJp4eMeCWwitsG4sp3VO6S2FshzoNT/afUwIQrm3j4xH8bXeo2qHKQO6FEIjOGei2zJEARl0wG+snuuqeUl0Seajijyt+f70iDfzEwpdY8Uxczl/8+QOs9MB+lHC+J5c9MPdFEJbhUs6gZnHbFbfKEKt0GuFauN0+2onDuxt8+jW3rNLCpWQBsNEOWb+IfXEU+5Z9LpFrUtoWpKzmqCEergpLvxmN65NW24MF9zKzhlJi0ZxVA05mw3IzgXqhtC2XSxMYju/54kAqSMd1OwXS3b1gpFq+LCZ8qidcDgb8sZJgz5dEdoWMYY21bic2LnmFRCYQMwM7RLQxqM1N0dzfpg95J3kMYduxC+q2/xs8QZnj0bYU8PgYWBwr0RXMbU9WEO1a1nd0FSTKDi2scuryEY5SB2Dccn3do8Y2Yr9ZMFQVzyoJtxfTThcDggfDhgeCcWTwPBe9DK4LJbNNANFNRXaAsoDj889P7hxzH+98yv29IKBtDiEv5/f5KN7+yQPLaN7juSsjQluIvjCsr6R0BRCPerc2Fc5m/hbwPNzYnbnqfgYX7wYXizUrWbVJsxcwczXlEEztWt28xUfD8HtDpE2dk2J7xFLIABULRfp1XLhNru2bK7BxBrTUVoztiUTs6b0lnv1Dk+qEefzHGYWsxJUHQXlpkOKN0KbaVymttPrISonG8UFNtmIXXytu4e6k7haYp2llZZgQ3TbagXeE7aWvu/qH795lApkOtbrbmTh2ll8GUtatqVBOjaE/8Z7j14+iLoeqcp6kqQlUS1N0Ky84UG7w0fVPs3aouoWaVqC1kiWxoSqTd3rq8Cm5lBAG8coqxgnJVnnRjz3GQ+aHR6VI9RSYxYS62VrF9dNmoBRuLTrSbyxLK/qgb9ZA9Zj0pZBGkeVbbqUrXzCaV3weB77NCdzIZkHTBm78QQluDR2L2qKOOTA5QGfeyRvSU2LJpaFHboBZbA8WY2QucEsBL25dyKELMHnZuuK3TbB6OOXL5XnH/ULn/5zsUoJQfh5fps/Th+jxfM7g7u8nR/ye+8ccPjTMck8MLxXoaoWXQfssjuMNoeljkkD3nQ9Tq/pIbWxkpNBzW/sPWE/XfCj/CEHZs4fz3/AH9x9h8U8I/tFTn4UkDag2igo2yIKy2oCTW7wNvbH9YaYgLXqev6pzg1mBB/CVsn4rIPdiifkjmpsyQcGrRQ0Dep8TSKgb33zabJBILEtd4oZN+05WReTfrweYY4tySwQ6nho+dTQDjR+U0L0dbmksATdtTtLHKIDk/GKg8GSnWTNYTvmWIb8X8e/yS+PbmDvJpjTc1itkTwjjIfUY4NPNzHM67ken0KA1KOs48Z0wX+yf5d9u6CQCofw8/Xr/NnRd3n/8T7DjxT5sad4XMdpJHlCfXNAm2tWB4pyN2aIXlnraJOtqwPFuOTO9Jw3B6f8k/GvUXj+YvFdHpVj/ubhHfyvhqQLYfprT3rSrctE0eaK1Q1FMxDKg0Bzo0YljtGoJLMte+mSlU85cQP+w/ItTuoB99/fZ/orRXbqyY5KpGpwowy3l7Pet6xuxuQ8l4XnVwPd88y8mDSZT5wd3mmqxnBWFzxqJwxUxZ5ZcMA5k/GKci/HG6F4EltKbYp/Q2xC0w1P7hJXJFzrzhehG5ScJC0303NuJHN2zYKpXrJ2lvksWpbpaSA/9ngdhWS0suI9cJfKGTYt2YA4peWpBg2fqE8Vtg3OIVqZmoCYgE/i7wA6C7NFVW0XM5Vv/H4b7chVTaGqbfivag26jBZ1HHMDQat4/fqbcQtvDqA4y9B3yUcepT1F0jBKSlLdsvQpDsWj5ZjZrKBYCFLWhKaBYUHIk64v6it0qAmIjkkv47TkdjJjxyxJJJaKHddDniyGtHNLOgukM49eNUjdEPKENtc0g4tEn6vezWeTeJclDXvdCLc75hSPwgfFrMopFwmj42hZpmctyazGFYZmYPA2di5qB9COPPmkxBrHJC9JzYWnYuEy7q53OC4H2JkmO40xX1k3iHN4q2iGOs58zcAl4er3u/6W8MLzSsULrtSUrfAwG/OX6XfYTZb8dPAhu3rB93eP+PN3RpRnBt0kJHNLNdnEQWON0qbHLMRi4Jou6cVuNuUVdvtcRoDMY/OGW+M5Py4eMNUr5j7jpB3y85PbpB9kJDMYPmzJjmrqiaXc0TEOWcSOR9DFdFUcRPu1m1lLeLqriA/gPdL65+YRUgKparf1pgDrxqBLMFXYumSDUbikUwq2wo6nXVWXa/tko1QJbOp5N8N+n3pep4l5cG1UI1qvaL1m7Sz36l1WPuHu4x2SD1OKRwHWJThHGObUuzn1IGYoc/neXUOi9yZA4hlN1oyzireGJ3wnOcKh+JvyDeYu408fvsX5+1PyY0V22mLnLSjBTYc0OxnrPR2FZd65FK+yOxa2LuiDwZLfHt3n9eSYW2bOiSv42ckd7t7dI7uXMLrn0ZWP3p3dlGrHxJ64GZQ3QrQGRw2pjTNdVbc2T+uCvwu3eVyOePfJAeUiYfJAGDysULUnWE1INdWOZb2raEayzSh+JTwWrwAvvhDDg5SaIIpTM+AX+iYHxZKfFPfJVMNPJx/j3xE+ONvlvNwjPbs4+aWJBfrSxqnkygWaQbSEfCc4vIQuMeTqL7CgArao2ZsseXt0xD/KPsaK549X7/Bhuc/DwwkH73nSM09xb4GaLQlml/W+6RJ3YqZrgE9lZX7VDaaI/S2jRnvpdHMevH9uprxWvhOYLRrBEahbE6dcVCFmonYZsi6Rp0uI9CfcyxtBuJmooeLoODpvRTCxEP2ppvtdBndMTFP4AI1TeIRlm3Cv3GHWZKgHGeNfw/B+TVitAWhHKeWeifWX3We5ztbARljq3HFnfM5rxYzfKB7ydvKER+2EP1r+gPurKWd3p0zeU6QzT3ZYoVcNrrC4aRQi5V60kNpBwCdXfD8K2x65rxUz/ovBe0zVmlvasfIN9w+nDN5LGDwIjN5fALC+XVBNNKubitWdeI1+0qATT57XZEmDloBW0TtyXA44XA85nA9pPhqQzRXjuy3J3VNILH6Q4jJDOVWUm3rVhGtxln1beDmViwEEwbfCqko4147HzYSRiuOBdpI1s2LN6cSDqE5ACkqDXoPyID7G8lQNpoznebSqpJstJ1fa0oxTDyBJHJO0ZGxKdCeNnjRjPlrt4ueWZO6xixZa37kjFW3WDcM2F+OutgJjc1J/jesOoZsWc7nmUUns/PMC76eSQDBxcK7kOWiNT1R0O19WEDaH3WU+wxSWIBfJZ25zLd06cZtgZmeBBkUIgiJsLYTWK3QFycJj1o7gHKI1Lo3xq22N3BVdc/8QWyFvAjp3pFnNNF0ztSuUeM5cwWE75vF6zNFqgF7Ewdl21Y3Y8x6faJpBTFbZ1qRep/shIdYmq5Ks83Y4hNCq6N1yG4VcthnpLgOXeYK9aKYOcR8FCd2YOqF2mrIxrFcJ6Uxhz8EsHFI1BGtwhaHNTTe9pUvS65N8rhQvTWASIKwN527Aep3w77O3uF9MGZuSHwweMbUrmnc0s3XGYplRLy1qodG1wqwCagl24VCNQnw8rOqJdPGSqNUGLVfSDRS6Js4kntcmM/7T3Y/5bnqIFc/cJ/zZ0Xd578EBww8Mw18dxuLvNCFkKdXUUO7Hw8ilF7WnF4fS19tgHiF0LbrwRKtSCWhNSMxzK5fwQfAIHoUjoBGKtOZs2NWO3tlDKkc9jrGd7UHcNXvAfKJnnr8kHH10tdLNWA3tpz0Q4rom/6qrwzOBEITC1Kju0Ku9IT0Vhh8u0KdLXNsi1lBPDeuDWEKwHQR8zdhmmyvQw4bX98+Ypmv+8fgut+0pc5/zF6u3+WC9zy8e3KKZpUzvCuMP1qjGoVY1QYR6Ylje1LSD2Cs2mOvRU3eb3axgalfc0RWxEZHQBEOounOnjcPLfaJZ7ymqHaHa88hOjdrkWHQNVhqn4mSlbkGczguqRYo5tOz8MiYMZXdn+LMZUmSsbqbUQ6HaEZph6Ep6XuZd6fkkL7c3TtfgoFWG06og0Y5UtYxUSWMMtwbnFLbmkQTOoZuDGZM+goQuGShgSo9vo8anTIxn4uksTLl6WprERB/RgVFSctOeM9JrFIEazWmZE84T7Dwg50tCVUGXou9tF9ew3eH8DW4oFzyO6JoUF614VOzjGnTXg1Y9P2nggsJ1F+QIWOXxXYmLyy1Kd/HLrnPKp+KWGy6VMG0ViM5qxgtC+JTZsxGYorpKnO7HSgJWRUvDB0HVoOZl7O7j4gucle1Mx+tsYW5qLq117GZL9tIVO2bJVK+YuQHHzYDjqqBZWfRSYRcBM686V33omkp0iS9dKYS/yjWXn4MVRyaybVvsulTqTe5EsAqfxFIZl8W8AWM21K2LAAAeLUlEQVQ8SMC1cc5sCNHC9AScj2u6bTVUCrMWkllDclYhy3VMHCP2gd5Y5le6VvVbzEsVmLF9WyDUisezEedlymKUUnmDD7GvqUnjvMzUtpynGcswQK0VLotF+rqJU8lNFchOPX4hNANiJyArNEN/0djgqqCAJNZ6vV6c8ePsHprAic/4sN7n8OGE4QeawWNHKKOb2k1y6p2UetRZV18j4zDoQEhiJ5NCVwDM/JoHbeBvqjdQM0M685jSIYkFUfjpgHonjQfhc9jI69ry8XoHLZ6P2o/JxDFOS+4etIBh8UaGqUK8/k5ofgov0bXqQRq1rVWl6wy1ybi+PHFlI3OVi+79jVvfA0p5dpNlfOugSJSLWcKrMioxWoMxUaBvlJjresip2DdVJY6D8YLfmdxnpEvGao1H8bCe8PPZbe7PJqT3LemJMHjUoI5mhCzB7Y9wuaHcUdTjLvlMXx8FQjoFK3h4XI/5ZZMzkIZ93WDFocc164MCnwiEJJaz5VFJEic0820SBQSog2CMRyuPVm30UrQKVSr0GpJZjT5ZQAjIcIAfZdRjoRnFe/dUXXDPleHlWpghavYBWM8ySpvQungSZrphL10yMiVWOcZJySJLeWgcZW1ZhwGIwiziVARdeXQZ39OUOo77SsFlgk+vloUZVEAnniRteTM94Yd2xok33G2n3Kv3sE8skw8cxcM1oayQLKUZJ5S7XWKJ9V/dspSovUrekuaxb6sLnpl3vNvc4FflLZJzRTprUesWjEHSlGaUUE00LuvSlb9BJEBVGR6vxljx3C12Gak102RNvrdmHQpWNw26Cl1j88+xXJwgtSBeUFUnHCVaOuKjm1kcn564EmJjDFV1fT9VQETQKrBjV7igqLwh0S3SQliuYhKS1oiJGcsu4Xq3wxPQWYxbvj484x8XH5KIow4aj+JxNebe2ZTlUcHOA8iPHdnDBf7oGLW3SzPcpRmb7tDvagav22SNzn1/VA14t77FLTNjVx+T4BgNSua7GUGreGapaF0GE9eUWnQO3G5rOKNpM/XUCRtahakEsybWqs7OkSRB8hw3sLEl5SDEGH0vLK8kV6JduYQYNwsoqtpwvC7ITNTKMt3Q+gshenM0p3KGj5YJpUtIjNCexkNSr2O6d9DdlPPOapCut+qVaW4g0Xqx2pGqhkwETWDpU2Yux6wlxmfLFpQCpfGp2sbuNu/xZYmF+UDiSfKGIovW5bkvedDm/Gz9Jr9c3IzjidYuerTznJBa2iIeAP45jffyTrNoEk7rnPvNDiOVUXuNMQ6s3zZp2HYy+qRw6jR76eKV2+5QuqtHJR5sErrypHZTk0L3Orp4aCyw91lgJ1vzWnLKzOXcr3ZYtXEmKC66aCWxkCZba/86HnKb7jFBB5K0YZRX7CYrpnoFwHGzx9xlHFZD1qsEWWvMGuwqlhkFrcEaXKajO7Hr5nMd78VGYJ7XGffqXVxQTNWKYz/AGocrPKqJLucN4qLSz6XlRHfW5GmDNY5RWm2fr2piXXHTxkeeE/IUl+ptqKGPW15droTA3LjQQhuoXMbjVYJKHItxSmpahknF0FbspSv++f7fk0nDn46+z7u3D7j7YJfkLCUoGJ022KMVZpmg65RmoGlGepscc2U6/atAmjUM0pqpXjFSCQ+c40Gzw/31lPQY8rvnMb4hgqQJ5VRT7sXEkq90DQIhjQ20s6LhO3snTNM1DsUvmow/WPyY//PD3+HsdMDBw0ByHEsm3P4k9rTc17GJ9Ff9/V9EAFdqjs8HlI3h35nvMTAViyalSBqqYU15w6DqThjCxSDdjZcigDQSHy62UFTtRWLQ5d+lPYQ2xjG3YdDOMvBJwO02pIOan+5+zH9TvMvf1wf8/eI2p2WOrgK+qlB5hoxG+GHRZSz76ykkusHdJJ6bkzlvjU74zcE93jYLTrzhj6oDPljt8+ujPeRhRnYiDB43pEdxEglZShjkrPc09bizuq5jHWonLMXBg/Mxf6a+y81szslwQOUtg6Rmvr+mTFICNrrwG0Gvu/XmujLeLpatEsd3pqdkpmFi1/igeF8OsHMhWXhkscKtS/T+Lm53QD3StHnYumN7riZXQ2BCdxBGSzDUCg+UTfx4qWm3w6hvmRkjtebNfJe1sxwOh/gkjV1pPFDV0Z2W6jhcugvCX6lWQBKTSYzyWGkxaMCxcimr1qKrGCejbmKGqtF4G7V3/xVqsraF/SbE/qi2ZZyUjExF5S2P2ikPqinnixzmFlMFpHH4xOCzaD24NLodn9sINSe0jaHUnrM6p/aaxmtE4nitOvGA6rJ35WnhtGlk0QlAobMY43CTC+1/85qNJdr9fbs2JN4rnTrytGHfLthVkEnD0iWUjSG7ZGFiDSHVX79RxMuks4bEeEZJxa5dMtIlG2/qrM05rXOqMkFXxEfpkLKNmS3GEGxsVeiT65nks0G6ZJ26NpyVOUY8R+mI1iuUBBLbUicGnxhoBNV03grXdSLrpicRQOnAOFkzNDUjU9J2iT+q7p7btgTnYqmYjfu7z4q9+lwdgfkJQohZZZUEVo1FSWAnWTNQcdTSd9IjPMK98ZTD6ejiAJwvUVWDdQ5dZejabnu/XzVEwrb2sgyaJ82Ik3KAXQXCfAFKI4MBYZDT5nHCyLMmlmySXYIOkHpEB4pRySivGCQ1RjyV1/zh8Q9Ytz/hoye7mHcL7AJ03eJGKW1hqaexpq6exFT38JwSW6RWOG9Z1YoPZRerHb5rwde2Kh4mXfN42k8cyj4KStVGN6x4nvrCL2pVL0oHQqdHPXUpAdqR47Xdc+4MZ3wnOWKkEs58wd8+vs3yyYC3zmP9JWmK2xtRT5Ln5qZ+EYTUk01LhnnFb44f8JPiPlZa/rLe5269x1+evMHj8xHhSUp22I2fmleoVUnIU/zukOqgiJNIhlzfe7FZL06oFimPW815kVJ34aB5lcb1GORz9YEgnYciDexOlvyz6Xsk3dSIucuhiaPPstM2DkNXgh/nrG8k1CO5fjHfbyFXVmASBNcqwFApj5ZA5Q1WWkbScMvMAPi7wS0eDG+iqqiahW7gsTQNynmkHb7Ei/h8lFwUxGtRlEExa3LmVcJg7fGLJWo4gHSAL5Jt8tIzd/DZCEsbMHmLsY6dQRyCa5Qn1S2VM7x/vMfyNMceWoZ3Y8axqgMuMzRjzXpH4bIoLF3+/KyHjTs1tMIy5IiJPUy1cXinL5JIPNHqvvxaDyBIuymHueRqlYvHpgzni2oDpXC8OTrl7cERr5lTUrHMXc7yqCB9ojGLdcxsNIZmnNCMzbUeXC5pzIrdzxf8KH/Aj5KH3G13+WV5hw/LPR6cTijPMrJTRXYaSM9dLKtZl/jJgHovp9zRtENoi3C9u9JsYtkrTVsrFo3iPrELVetjI4sv1LylaziQBm4MFvw0+xBN4MznHKshOCE7ddizitC0sSSpSKgmiqaQT3Z67rmCvNytvjnILrUww3qU9SgVsEmL1jG4VDvNokm52+zRBMP9ZoejdsSiSa9ntsXnsN2UzkE3MgguFVZ/0aVuivi7xgiSOJSJ8VKtYk/L0llco3iyGlG2huVxgTkx2HPZDqN2Way5bAqFy2O28QtLbPFAIwSvcD4qTaFVMQPWdx/gsz5DYCsM8QGnOrfrpb64G6tyew2f9T4SSHVLphqUeECz8imy1ui1xPFLAEbT5po2lWvtRlPGc6OYcyNbsGfizM/SWz6udrm3mlIuEtRCYxeQzD1m5cFoyFLcMKEea5ri1WgJuMV3cfFas1qliPJ4H4PmodbbBlHexmzqoIj9Xk1XTmMDQ1sx6sagLUOLFo+0glnFIQYXvZHjNJIrk1/R84W8VIG5cY+hA7poUdqRpi150qAkIJ2ZULeadW05XA/4i/l3GZs1523O2lmOVoPPrnIQ6QJY1wfXnTbiiW6/zYSOrTvxi18fVCBkHownG9ZMBmu08iTaoSQWUJ9XWeyedDhAKsXgniY7Cqg2zvVDoJyorrm7UI8vEqZexGEoTqDsfFOyqZW8ZDF+gRIedMCry8/77MYGX3gdAiNTMtHrrjWaZeZy0mNFfhhQqwYPhMRSTdS2LvS6kuc1/9n0I15PTnjHHnNHa/7Q5/zV8esczgfYRwnJmTB84BncXYILhMTg0zjceHF7MzT76k8jeSa6JDIc0GpcqZ7+Wbd4vOkUsfSiCUbQAT9sUanjRjrnjtY4AivfcCYtqlQkTxbIfIVrYqP6NtM0w04pvcaK17eFFy8wL2v3nbCkc70Z40hMS2ba7dM3baVCEBqnOakLKm+YtymrNmFVJdssNQDRCozpHjHx51q6OkTFx+V/2uzNz7OQuvspOmCMIzMt0iUXAZReUTaGqrSopUaXgl12De0vGuLEusL0onvNdrTQCzoMLxSgL/ELP5nY81V/d+cqt3KxBpsQh1jHJI/uw6mu45QWrlwnqWdgU05itWPfzNnTC7LuOipvWdYJVWWxZawbNKVHrbvZj7ntpsZ0tc72xa6P5073dYojNsL4vKddGpsHXYy927apaknF0gTXeSq696sbaJpOGdYX8fQ+fnkteHEC87JL0XZzB1NHmjZo7RmkNVb5resQeKoPI8RuMD8/vEUAVssMtzLoc83giWCXnTUyGROKjGanoBnZmIiQhCs/cknjseIx2tMMFIODPSRJYp0bscG8XnU9ZHO/dbuyiRkFtvd0U+MJ8R6WraF1mtPzArewmDPD+GNBr2NMyi7j76ym8RCsx3RF2eGi0flVqWF9CbigolLWhq0rDSXbAebXzQ0ZVCDkHrGe1yczfpp9xEQ1lEH4qA28u77ByemAcJaQPwnkx4HscQVPTpBBTnNrSDPSlLuKehL7xV7r2OU3iYStAuU3/wXBBYVyxFKxsiT4gGhwiYqKaRKupeL1beOFCszNQxKPMnEEziQvMcpT2BrTBdc3C8x94i2aRlOvLaFV6DNDulCYFSSzzp0YAiFLcaOMajelGcTFGOz1WIhGOax2NKkgg4KgFWgFSlBNQFey1WKDCUjm0MZ33keJ1qSNAlN3As4HoWoMjdO4ucWcGtIzYfDQYbpGD6r1uCyJsagUmlE3069ni/hNqcrG/JDrO/tSQBKHzVpuZnO+az2ZpLzXtBy6AU+qEX5hsXMVB0OftZiTJf5shjaattBUY00z+v/bO7PnuI7rDn+n+24zgwHBTdbqqJKKUnnLa97yv+cpb4nLKasc22VHlkWJIvaZuff2cvLQfWcGJCSDMhliqP6qUAUCLAzmortPn+138ni5Q3wGb5HbHkXEIF7QcUTH5GFKXkOx0RvzXQv3l7dnMPcLeoQUKmwDYlMRSl0F2tpT5/zaRFTBRYsLlqu+xUfDZtMQ1hV4g9kYjBeqtWB7sGN6nVgJblkjcYFb1ozLrIxzIBWMnXiO7MBRPfLdkRAe5epeVWJttwO093shxChiIkSzm1oVhBgtGwEfTMr/XreoM9RnFc2ZUF+lWaIAfm5RaxmWJqnp1AfaeP6WeSWHrJqnuXA/e5ZuYVK70kppZ47jRc+jZkVUpcfztT/mK/eY55ujpHnaJ9nJ6sqlAeJdC126iLr5YXrXbxXZ7cn9M23EMJaY63vB2zEn++FXqylUOPMsFz11FXjQ9bQ25YimpuBtGFYNg69YjzWXVzPiYLHnFd1lalqv1+TWAbIEWrrhhgb6R5bxeIafCcODPI/vnunI/hCdBD5sL/h2dsxXj2D96RwzKraPhNakzZil3dSkZ2qMYq0SiGhIicaYtXi9s2wU4rqieV5hN0L3IgnUG68Ylwt8TixuAW4pObz2ZiegvA9YSdq9aiV5/ADTPNZwQJG0SdWnjjw5XvH3D77nl+0LAsoqRn7df8ZvVh/xzflx0mi+hvb7ker5JeJ8Egl/sKA/SSOowkwPWz/3LSB5T9bbWZpKrzV9rN+0BHPhHfDmDObLLSJ7niVGU16tCjQ2UJtAYzxe7XbW4NQUvHY166FhcBVxkxU1xjxWKQ+Mlqi5Yi29tJr0eWiTR+m7LFH18qDhe8T0ngNCyNWwtQRm1hE6xc0M1qb3GRtJA7F/iDxlQbMmb6rcITX096kdwg7JG59aR2KVBaSb3XMrxQe3Y9Cdhzn9HVS3l7YbY8TuO3lPHjVJM3ZpNkkgS+HULzgbZ4xDTTNKXi8RcT69764lNkmVRquyVm5DTBYkkYjJt4moBqfVwSyRwg/ztxvMrYqKIrNA1QTERKoqIqJ4b9EoNE02lnsh2KjCECoGX3HZtzhX0V+1mMukG9pdy9ZI2pHcWKw3VVzyzX/yMmOdqzxzbiU293CVRsF5y8alpvhrfQbAI3vNx9054xPP1S9rqg00lya/j1d/jAIxCt5ZdGMRZ2jODWbc6VuKh2oDEtIBn4xjroC1ybMMHYRGf9aFPT9GZ9Ilxs9Aq3QIig9pDmudplccBAaoI1Ub+OL4O/7t+Ese2WtWUXkW5vzn+af8/vkT+KZl/kxpLhV7NcAwoo9PcI/mDI/TVA0/U2IxmDcRto7B5GFGTR7mOrY3c+CAatlvh8Yb8TCnPKVpAt1sTFM4ap88xrHGuYraBqoc2983mCEaxmDZrFvCaDHnFe2pwXio1lnqTG8ayf0WCJWdd+TnELqUQA9dvNd5uBgFFwy91gwaCVgWZuTI9tilYzypkr7ktsfrpR+QO/BVQYMgOb/bXKQ2APFK7pu+EQoKdQpVj8vkJfgZhFZ3YuaFVzAS0ZrkWZkpJBuxLj3jQwnJah5abqvAJ+05/1g/x6A4hKs44/v1gv6ypbs0NJeR5jIkY+k9sakYT2rGI5MHHFMuWLcgRlOl/96BNarFTaoZhYPm9Qzmy7nJKsVFJX+tbR1d7dPQVNFkSPeYBIivxhYjytl6xvWqw48WOW2wg1CvUm9gUtvIxnL/9UW2vYJTWf/0eWgPpMRds06uq/l6eMiX3YJ1bOm1xqIcH204e1wTZjZ5MLmwZDvseJO0VWNviAK2N7kASqjWYMe9C4bsVESmXrnQSvaWpkG/9zd0fR+wU0h2qoqFFJL1U6vJgdw0BKSK1HXgyPY8MIFB4SrWXMaO9VgjvaVeQXfmqa4d4nyKZMxr+ocp352a9t8TVZ83TAgGFyyDVjgNBJROHHMzoDVI2yQVr6nHOsvxaclvHgSvbTCpUujOzj1t65AchhBg3o43RAdCNFsnL7WKCCFYRm+J0XBxtsA8b6h76L4Xqo1uQ4fTQb+/KVWmeXvgJm+yToZyZxB097veUyQIYbD0wO9WT/mP+h+oJdBJcgk/PzmlrT0XqxmbZQfOYFcGk0dX1deChFQlPAmOG5cqX6fwa6wlyXWZZCDV7MLVsQZ/tNP9LAffj1NLINaaJ0rkgy5EjIsYL4dTzJHbjrra87S65Klt+TYMXGrLqT9is26xK0N7pnR/vkzju4YRxOCWNetfyLZnsFRS34JCdIbBVFz7lrUmVahj0/Oouk5pj66FEJF1mjcqWYZPjN6ogC/cT17LYKroVkmmaTzz1iGiScFflDqHXKcCninkGrxhpNp+z3lLCAbtbR4ZJNhxL7ylO49HjWzzpNGyNZha5Y+pGOOQwkMKhFSgc+1avndLOuM4sj1DTJNZWpuUj6SKKexqDepJoe8oeQhyVp8JyVhKYOtZqkweuGxbRabhyzp5CMWrfIVp3TrdbQ0jMcme2Vwpm/7j7nJ3QEtvH7MtS0ko0wEO0o8wOjRkeUa7t34mY1kO95soaBRiNGxiwzpHx6bLcKxB512Kml1aRASJ6dxTIzmKVDz3+8zreZhWqRcjTRP49OScvzs6ZRNqTocFPhqCmq2R7H2F85b1ZYeuLU6glxkomD418XYrob7cr37dey1JOaNYkW+1e2FXyYf+pF15KEmkiSgwGmIQvjo/YQgVi3rkaXsNwNqnCh8h5UTU5o+KJCg+HWrTR9x51bEGVPCzVMwTG3AL3YYTFcrcvR8jCle+49Qv6HPieGEGdB7wC0OsspGJEesidtTDWX4qaBRCFPpYs9YRp9CQilQmUXE7Knp2gY4jMuuQusbPDO54ujRoMZa3IFHQwRK84c/rE74cHybv0vZ8Xp8Sn45cf3FC+2JBvVqjw0i1iTQX7HqgrYAtl9n7ymuHZJsmMGscT7oVn3VnXPgZPlrGmKaJRLVEFXyO5WtvsRuzLVKRCLZP1a+2J4VhI6+EtbaC4/lm62e56rXdGyF0oJtWJg8T6DcNp2ZO31YYFCMRl8sPTS6mmoYgTzfPyQuXeLNqWCd9Xqb8ZK4YzjJ3hbsxhIohVqlQAzAkGbnkYU0PWCHoK1Xb953pQuu0wmlk2nZWUlX75GXqZoN6n8QKsm7upCtc+AGUpOajsHINz8MxAL+wG2rxNPOR/uQI45SmrsF7jIvYXlGb0i2YFOU4qEX1M+KNVMlGhDFWXI0t132L85ZxqIleMH1qc0B+PEQ/FZ5otfMs3YKUo2w0h2L3bl4HaiyB3A+SBtH6TcWVztgMNS7YG1NafPzxa2a6VKRnG83ugrFtsWmyoTwYF+jdo0F43h9RmcB/d5+yNH/gf8cnyTsz4JYV7UcfEh+f4JY1bm4Ox4goRG8YXcXv+w/4r+Y5q9hyHub8aXiSdJut4meC+fADCBGdd8SuxnflEL8TIe3r803HbzYfc97M+aS6pJPABw+uef75Ejev6Z49xlyskah055HRZ2WyJs0VjaVq/V7yNxvMqIKPBh8NF+sZ6+sWHQ3SW8QLdi3YUVCThLzllvM7hVgBYRdKrMEdpdly22Ke92gBSRYWYGWJG8tQV7wYKsQqXedoKk8ItxtM3fM6kT3jaPIQ3ym3a0s+5LXxwovVHBcsv6o+I6rw29UHaBTUKsMDw+zTp7jjhuHE4rvDkV+UKKgzOFvx2+sPmNsRp5Y+1nw3LJPohQW3ENwnjyAqsUuV2m4ur1S9F15CU4qEKFytOn518Qnn8zn/0v2JD+2af374jG++eMDVUcfy6wVdV0NQZt+N2KHGz2waFJ+9eaEYzfvGa2/1OOVAQsVV6LgOaczWxtf4vWG/hJxrm0ROucXRyRqwsCskiPnwj5XuDvz3zFjeQCU1M0chOovEyGjsTpDAm9Rn+VIxj+ourxsrbij1TMOm36uRS/9fqDD6irWLnI5zvmlO0pByyJcTwS/y4dbsqrYPhijEXGz23bjMKjSGK9fm4r2cAllUSFBCa1LEp37Xv/hhEYPlcug4rea8CEfUEmiN52jRc76sGR5USGio1gHb+zyPFkAxfsq/vMfn3oHyegZTk0bpIMqz1TE+Wq5cy/PrBc5VDKsG+qR8kgpS5NYozrYfsE6Vr0j2jKYD3+4Ke973BZNyt3mDeAGxuFWFM2St3GQsJzUZrZVgICj4Bds49/RMpz7ZcjP9aYgX1lctfV/zPyqcDnOerxYQ03ocHhquP23wreCOJLfpHIjnFQAnqFq+OjvhamyxkhrtN67OHqbijuD6ozpLKLIVBXnf9+KbJKwq/mIecNm3/Pvsn/ikPePIDvzrx3/k191H/OXyQ9qzipPfGZZ/GKivHAvAzwx+bvGL1EaHlCjRfeI1DWZuFQlJIP1i7FiNDX1fJ9Fvl2XCpkP+ltDr9muyawRP1a/JGGyFEX5mbEO0gPzQA5Cd91h4S0TQ0RKicL1pEVH6MTcE5/C3W0jyurK84MFUNOaiOw0wDDUXAtZEKhtwwab1lz1Mt5DU4mB3PbyFO5KL+lxfsbYN3w5Lakka2h+355wezfnq4WMGqfCtpBYlF6g2gkSLcTZpFB/KuvoZ8XoGM0LYVARj8a7iwnbEaAh9lf7Ak6amTBstuT9xmuE4fbvaVRZOcfqpN7BQeKeogBMIll5bxqEiOpO/Jvi50iO7vkR7YJWjMV3IwqpmPdqtUpdGAWfSHm+V4VG+neV9G2Y/z4vsT0V8ajEZTc0fLx9zPs553K54VK+IKtRHIw4YThrGh93WkYj5glK4n7yWwZQgsEmnQ1yxLUnf7qMb3mP6R5iM48ub7ZZ8ZqHwrpEIMuQTa2NAqhuaGH6hhPlhKiRJbu1Kl1sLpL28t21TGLZThpfH4h3Ye33XTJE2peLZ2ZLzrmOzrGGRqt9Plhuuq8j4oGF4WOU2u5j6MMuzvre8fn3fT3ECb1sAZVEUDoFbLnaHZihv468WvL4H7/Gdkh1y3Q5JSOmsfWTKT+ZcZVFPuv9IGTFTKBQKhcJfp0TLC4VCoVC4A8VgFgqFQqFwB4rBLBQKhULhDhSDWSgUCoXCHSgGs1AoFAqFO1AMZqFQKBQKd6AYzEKhUCgU7kAxmIVCoVAo3IFiMAuFQqFQuAPFYBYKhUKhcAeKwSwUCoVC4Q78HzFXk89g+WFGAAAAAElFTkSuQmCC\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_convolution(torch.tensor([[-1.,0.,1.],[-1.,0.,1.],[-1.,0.,1.]]),'Vertical edge filter')\n",
+ "plot_convolution(torch.tensor([[-1.,-1.,-1.],[0.,0.,0.],[1.,1.,1.]]),'Horizontal edge filter')\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ആദ്യ ഫിൽട്ടർ **നിലവാരമുള്ള അരികു ഫിൽട്ടർ** എന്നാണ് വിളിക്കുന്നത്, ഇത് താഴെ കാണുന്ന മാട്രിക്സിലൂടെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു:\n",
+ "$$\n",
+ "\\left(\n",
+ " \\begin{matrix}\n",
+ " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
+ " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
+ " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
+ " \\end{matrix}\n",
+ "\\right)\n",
+ "$$\n",
+ "ഈ ഫിൽട്ടർ സാദാരണമായ പിക്സൽ ഫീൽഡിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും ചേർന്നാൽ 0 ആകും. എന്നാൽ ചിത്രംയിൽ ഒരു നിലനിൽക്കുന്ന അരികു കണ്ടപ്പോൾ, ഉയർന്ന മൂല്യത്തിന്റെ സ്പൈക്ക് ഉണ്ടാകും. അതുകൊണ്ടാണ് മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രങ്ങളിൽ നിലനിൽക്കുന്ന അരികുകൾ ഉയർന്നതും താഴ്ന്നതുമായ മൂല്യങ്ങളാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നത്, എന്നാൽ കിടക്കുള്ള അരികുകൾ ശരാശരി ചെയ്യപ്പെടുന്നത്.\n",
+ "\n",
+ "ഇതിന്റെ വിപരീതം സംഭവിക്കുന്നത് കിടക്കുള്ള അരികു ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ആണ് - കിടക്കുള്ള വരികൾ ശക്തിപ്പെടുത്തപ്പെടുകയും, നിലനിൽക്കുന്ന വരികൾ ശരാശരി ചെയ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യശാസ്ത്രത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പല ഫിൽട്ടറുകളും ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു, പിന്നീട് അവ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു. എന്നാൽ, ഡീപ്പ് ലേണിങ്ങിൽ, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഏറ്റവും മികച്ച കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ **കൽപ്പിക്കാൻ** കഴിയുന്ന നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "അത് ചെയ്യാൻ, നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ** പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ\n",
+ "\n",
+ "കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ `nn.Conv2d` ഉപയോഗിച്ച് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. താഴെ പറയുന്നവ നിർദ്ദേശിക്കേണ്ടതാണ്:\n",
+ "* `in_channels` - ഇൻപുട്ട് ചാനലുകളുടെ എണ്ണം. നമ്മുടെ കേസിൽ ഗ്രേസ്കെയിൽ ചിത്രം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനാൽ ഇൻപുട്ട് ചാനലുകളുടെ എണ്ണം 1 ആണ്.\n",
+ "* `out_channels` - ഉപയോഗിക്കേണ്ട ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം. നാം 9 വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കും, ഇത് നെറ്റ്വർക്കിന് ഏത് ഫിൽട്ടറുകൾ നമ്മുടെ സാഹചര്യത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്താൻ ധാരാളം അവസരങ്ങൾ നൽകും.\n",
+ "* `kernel_size` സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയുടെ വലുപ്പമാണ്. സാധാരണയായി 3x3 അല്ലെങ്കിൽ 5x5 ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "ഏറ്റവും ലളിതമായ CNN ഒരു കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയർ മാത്രമേ ഉൾക്കൊള്ളൂ. 28x28 ഇൻപുട്ട് വലുപ്പം നൽകിയാൽ, ഒമ്പത് 5x5 ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷം 9x24x24 എന്ന ടെൻസർ ലഭിക്കും (സ്പേഷ്യൽ വലുപ്പം ചെറുതാണ്, കാരണം 28 പിക്സലുകളിൽ 5 നീളമുള്ള സ്ലൈഡിംഗ് ഇടവേളയ്ക്ക് 24 സ്ഥാനങ്ങൾ മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ).\n",
+ "\n",
+ "കോൺവല്യൂഷൻ കഴിഞ്ഞ്, 9x24x24 ടെൻസർ ഒരു വക്ടർ ആയി 5184 വലുപ്പത്തിൽ ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്യുകയും, പിന്നീട് 10 ക്ലാസുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കാൻ ലീനിയർ ലെയർ ചേർക്കുകയും ചെയ്യും. ലെയറുകൾക്കിടയിൽ `relu` ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 6,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "==========================================================================================\n",
+ "Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "├─Conv2d: 1-1 [1, 9, 24, 24] 234\n",
+ "├─Flatten: 1-2 [1, 5184] --\n",
+ "├─Linear: 1-3 [1, 10] 51,850\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "Total params: 52,084\n",
+ "Trainable params: 52,084\n",
+ "Non-trainable params: 0\n",
+ "Total mult-adds (M): 0.18\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "Input size (MB): 0.00\n",
+ "Forward/backward pass size (MB): 0.04\n",
+ "Params size (MB): 0.21\n",
+ "Estimated Total Size (MB): 0.25\n",
+ "=========================================================================================="
+ ]
+ },
+ "execution_count": 6,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "class OneConv(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super(OneConv, self).__init__()\n",
+ " self.conv = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=9,kernel_size=(5,5))\n",
+ " self.flatten = nn.Flatten()\n",
+ " self.fc = nn.Linear(5184,10)\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, x):\n",
+ " x = nn.functional.relu(self.conv(x))\n",
+ " x = self.flatten(x)\n",
+ " x = nn.functional.log_softmax(self.fc(x),dim=1)\n",
+ " return x\n",
+ "\n",
+ "net = OneConv()\n",
+ "\n",
+ "summary(net,input_size=(1,1,28,28))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ഏകദേശം 50,000 ട്രെയിനബിൾ പാരാമീറ്ററുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാം, പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച മൾട്ടി-ലെയർ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ ഏകദേശം 80,000 പാരാമീറ്ററുകളുള്ളതിനെ അപേക്ഷിച്ച്. ഇത് convolutional നെറ്റ്വർക്കുകൾ വളരെ നല്ല രീതിയിൽ ജനറലൈസ് ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും നാം നല്ല ഫലങ്ങൾ നേടാൻ സാധിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 0, Train acc=0.947, Val acc=0.969, Train loss=0.001, Val loss=0.001\n",
+ "Epoch 1, Train acc=0.979, Val acc=0.975, Train loss=0.001, Val loss=0.001\n",
+ "Epoch 2, Train acc=0.985, Val acc=0.977, Train loss=0.000, Val loss=0.001\n",
+ "Epoch 3, Train acc=0.988, Val acc=0.975, Train loss=0.000, Val loss=0.001\n",
+ "Epoch 4, Train acc=0.988, Val acc=0.976, Train loss=0.000, Val loss=0.001\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "hist = train(net,train_loader,test_loader,epochs=5)\n",
+ "plot_results(hist)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നിങ്ങൾക്ക് കാണാമെന്നപോലെ, മുൻ യൂണിറ്റിലെ പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച നെറ്റ്വർക്കുകളെ അപേക്ഷിച്ച് നാം ഉയർന്ന കൃത്യതയും വളരെ വേഗത്തിലും നേടാൻ കഴിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്.\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ പരിശീലിപ്പിച്ച കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകളുടെ ഭാരങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരിച്ച്, സംഭവിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "fig,ax = plt.subplots(1,9)\n",
+ "with torch.no_grad():\n",
+ " p = next(net.conv.parameters())\n",
+ " for i,x in enumerate(p):\n",
+ " ax[i].imshow(x.detach().cpu()[0,...])\n",
+ " ax[i].axis('off')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നിങ്ങൾക്ക് കാണാം ചില ഫിൽട്ടറുകൾ ചില ഒബ്ലിക്ക് സ്ട്രോകുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെന്ന് തോന്നുന്നു, മറ്റുള്ളവ ചിലപ്പോൾ പൂർണ്ണമായും യാദൃച്ഛികമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "## മൾട്ടി-ലെയർഡ് CNNകൾക്കും പൂലിംഗ് ലെയറുകൾക്കും\n",
+ "\n",
+ "ആദ്യ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ പ്രാഥമിക പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഹോരിസോണ്ടൽ അല്ലെങ്കിൽ വെർട്ടിക്കൽ ലൈനുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, എന്നാൽ അവയുടെ മുകളിൽ കൂടുതൽ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ പ്രയോഗിച്ച് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രാഥമിക ആകൃതികൾ അന്വേഷിക്കാം. പിന്നീട് കൂടുതൽ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ആ ആകൃതികൾ ചിത്രത്തിന്റെ ചില ഭാഗങ്ങളായി സംയോജിപ്പിച്ച്, നാം ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്ന അന്തിമ വസ്തുവിലേക്ക് എത്തും.\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ, ഇതു ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു ട്രിക്ക് പ്രയോഗിക്കാം: ചിത്രത്തിന്റെ സ്ഥലം വലുപ്പം കുറയ്ക്കുക. 3x3 സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിൽ ഒരു ഹോരിസോണ്ടൽ സ്ട്രോക്ക് കണ്ടെത്തിയാൽ, അത് ഏത് പിക്സലിൽ സംഭവിച്ചതാണെന്ന് അത്ര പ്രധാനമല്ല. അതിനാൽ, ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം \"സ്കെയിൽ ഡൗൺ\" ചെയ്യാം, ഇത് **പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ** ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യപ്പെടുന്നു:\n",
+ "\n",
+ "* **ഔസത പൂലിംഗ്** ഒരു സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോ (ഉദാഹരണത്തിന്, 2x2 പിക്സലുകൾ) എടുത്ത് വിൻഡോയിലെ മൂല്യങ്ങളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്നു\n",
+ "* **മാക്സ് പൂലിംഗ്** വിൻഡോയെ ഏറ്റവും വലിയ മൂല്യത്തോടെ മാറ്റുന്നു. മാക്സ് പൂലിംഗിന്റെ പിന്നിലെ ആശയം സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിൽ ഒരു പ്രത്യേക പാറ്റേൺ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തുകയാണ്.\n",
+ "\n",
+ "അതിനാൽ, സാധാരണ CNN-ൽ നിരവധി കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉണ്ടാകും, അവയുടെ ഇടയിൽ ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ പൂലിംഗ് ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കും. പാറ്റേണുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകുമ്പോൾ, കൂടുതൽ ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കും, കാരണം അന്വേഷിക്കേണ്ട രസകരമായ സംയോജനങ്ങൾ കൂടുതലാകും.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "സ്ഥലം വലുപ്പം കുറയുകയും ഫീച്ചർ/ഫിൽട്ടർ വലുപ്പം വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഈ ആർക്കിടെക്ചർ **പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ** എന്നും വിളിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "==========================================================================================\n",
+ "Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "├─Conv2d: 1-1 [1, 10, 24, 24] 260\n",
+ "├─MaxPool2d: 1-2 [1, 10, 12, 12] --\n",
+ "├─Conv2d: 1-3 [1, 20, 8, 8] 5,020\n",
+ "├─MaxPool2d: 1-4 [1, 20, 4, 4] --\n",
+ "├─Linear: 1-5 [1, 10] 3,210\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "Total params: 8,490\n",
+ "Trainable params: 8,490\n",
+ "Non-trainable params: 0\n",
+ "Total mult-adds (M): 0.47\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "Input size (MB): 0.00\n",
+ "Forward/backward pass size (MB): 0.06\n",
+ "Params size (MB): 0.03\n",
+ "Estimated Total Size (MB): 0.09\n",
+ "=========================================================================================="
+ ]
+ },
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "class MultiLayerCNN(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super(MultiLayerCNN, self).__init__()\n",
+ " self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, 5)\n",
+ " self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)\n",
+ " self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, 5)\n",
+ " self.fc = nn.Linear(320,10)\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, x):\n",
+ " x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))\n",
+ " x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))\n",
+ " x = x.view(-1, 320)\n",
+ " x = nn.functional.log_softmax(self.fc(x),dim=1)\n",
+ " return x\n",
+ "\n",
+ "net = MultiLayerCNN()\n",
+ "summary(net,input_size=(1,1,28,28))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഈ നിർവചനത്തെ കുറിച്ച് ചില കാര്യങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുക:\n",
+ "* `Flatten` ലെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം, `forward` ഫംഗ്ഷനിൽ `view` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ടെൻസർ ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്യുന്നു. ഫ്ലാറ്റൻ ലെയറിന് ട്രെയിനബിൾ വെയ്റ്റുകൾ ഇല്ലാത്തതിനാൽ, ക്ലാസിനുള്ളിൽ വേർതിരിച്ച ലെയർ ഇൻസ്റ്റൻസ് സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതില്ല.\n",
+ "* ഞങ്ങൾ മോഡലിൽ ഒരു മാത്രമായ പൂളിംഗ് ലെയർ ഇൻസ്റ്റൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം അതിലും ട്രെയിനബിൾ പാരാമീറ്ററുകൾ ഇല്ല, ഈ ഒരു ഇൻസ്റ്റൻസ് ഫലപ്രദമായി പുനരുപയോഗിക്കാം.\n",
+ "* ട്രെയിനബിൾ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം (~8.5K) മുൻപുള്ള കേസുകളേക്കാൾ വളരെ കുറവാണ്. convolutional ലെയറുകൾ സാധാരണയായി കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂ, കൂടാതെ ഫൈനൽ ഡെൻസ് ലെയർ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചിത്രത്തിന്റെ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി വളരെ കുറയുന്നു. കുറവ് പാരാമീറ്ററുകൾ നമ്മുടെ മോഡലുകൾക്ക് നല്ല ഫലമാണ്, കാരണം ഇത് ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് വലുപ്പങ്ങളിലും ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 0, Train acc=0.952, Val acc=0.977, Train loss=0.001, Val loss=0.001\n",
+ "Epoch 1, Train acc=0.982, Val acc=0.983, Train loss=0.000, Val loss=0.000\n",
+ "Epoch 2, Train acc=0.986, Val acc=0.983, Train loss=0.000, Val loss=0.000\n",
+ "Epoch 3, Train acc=0.986, Val acc=0.978, Train loss=0.000, Val loss=0.001\n",
+ "Epoch 4, Train acc=0.987, Val acc=0.981, Train loss=0.000, Val loss=0.000\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "hist = train(net,train_loader,test_loader,epochs=5)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത് എന്തെന്നാൽ, ഒരു ലെയർ മാത്രം ഉപയോഗിച്ചപ്പോൾക്കാൾ ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുന്നുവെന്നും, അതും വളരെ വേഗത്തിൽ - വെറും 1 അല്ലെങ്കിൽ 2 എപ്പോക്കുകൾ കൊണ്ട്. അതിന്റെ അർത്ഥം, സങ്കീർണ്ണമായ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ കുറച്ച് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ടേ സംഭവിക്കുന്നത് മനസ്സിലാക്കാനും നമ്മുടെ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പൊതുവായ മാതൃകകൾ കണ്ടെത്താനും കഴിവുള്ളതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "## CIFAR-10 ഡാറ്റാസെറ്റിലെ യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളുമായി കളിക്കുക\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ കൈയൊപ്പിട്ട അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം ഒരു കളിപ്പാട്ട പ്രശ്നം പോലെ തോന്നിയേക്കാം, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ നാം കൂടുതൽ ഗൗരവമുള്ള ഒന്നിനെ നേരിടാൻ തയ്യാറാണ്. വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളുടെ ചിത്രങ്ങളുടെ കൂടുതൽ പുരോഗമിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റ് ആയ [CIFAR-10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) പരിശോധിക്കാം. ഇതിൽ 60,000 32x32 ചിത്രങ്ങൾ ഉണ്ട്, 10 ക്ലാസുകളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 22,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
+ "model_id": "77b339f50a6b48e98e5db22e0ddd7eb6",
+ "version_major": 2,
+ "version_minor": 0
+ },
+ "text/plain": [
+ "HBox(children=(FloatProgress(value=1.0, bar_style='info', max=1.0), HTML(value='')))"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Extracting ./data/cifar-10-python.tar.gz to ./data\n",
+ "Files already downloaded and verified\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "transform = torchvision.transforms.Compose(\n",
+ " [torchvision.transforms.ToTensor(),\n",
+ " torchvision.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])\n",
+ "\n",
+ "trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)\n",
+ "trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=14, shuffle=True)\n",
+ "testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)\n",
+ "testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=14, shuffle=False)\n",
+ "classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',\n",
+ " 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 23,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "display_dataset(trainset,classes=classes)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "CIFAR-10-ന് വേണ്ടി പ്രശസ്തമായ ഒരു ആർക്കിടെക്ചർ [LeNet](https://en.wikipedia.org/wiki/LeNet) എന്ന പേരിലാണ് അറിയപ്പെടുന്നത്, ഇത് *Yann LeCun* നിർദ്ദേശിച്ചവയാണ്. മുകളിൽ വിശദീകരിച്ചിട്ടുള്ളതുപോലെ തന്നെ ഇതും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രധാന വ്യത്യാസം 1-ന്റെ പകരം 3 ഇൻപുട്ട് കളർ ചാനലുകൾ ഉള്ളതാണെന്ന് മാത്രം.\n",
+ "\n",
+ "ഈ മോഡലിൽ നാം ഒരു സിംപ്ലിഫിക്കേഷൻ കൂടി ചെയ്യുന്നു - ഔട്ട്പുട്ട് ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനായി `log_softmax` ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, അവസാനത്തെ ഫുൾലി-കണക്ടഡ് ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് നേരിട്ട് തിരികെ നൽകുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ മോഡൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ നാം `CrossEntropyLoss` ലോസ്സ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "==========================================================================================\n",
+ "Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "├─Conv2d: 1-1 [1, 6, 28, 28] 456\n",
+ "├─MaxPool2d: 1-2 [1, 6, 14, 14] --\n",
+ "├─Conv2d: 1-3 [1, 16, 10, 10] 2,416\n",
+ "├─MaxPool2d: 1-4 [1, 16, 5, 5] --\n",
+ "├─Conv2d: 1-5 [1, 120, 1, 1] 48,120\n",
+ "├─Flatten: 1-6 [1, 120] --\n",
+ "├─Linear: 1-7 [1, 64] 7,744\n",
+ "├─Linear: 1-8 [1, 10] 650\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "Total params: 59,386\n",
+ "Trainable params: 59,386\n",
+ "Non-trainable params: 0\n",
+ "Total mult-adds (M): 0.65\n",
+ "==========================================================================================\n",
+ "Input size (MB): 0.01\n",
+ "Forward/backward pass size (MB): 0.05\n",
+ "Params size (MB): 0.24\n",
+ "Estimated Total Size (MB): 0.30\n",
+ "=========================================================================================="
+ ]
+ },
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "class LeNet(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super(LeNet, self).__init__()\n",
+ " self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)\n",
+ " self.pool = nn.MaxPool2d(2)\n",
+ " self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)\n",
+ " self.conv3 = nn.Conv2d(16,120,5)\n",
+ " self.flat = nn.Flatten()\n",
+ " self.fc1 = nn.Linear(120,64)\n",
+ " self.fc2 = nn.Linear(64,10)\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, x):\n",
+ " x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))\n",
+ " x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))\n",
+ " x = nn.functional.relu(self.conv3(x))\n",
+ " x = self.flat(x)\n",
+ " x = nn.functional.relu(self.fc1(x))\n",
+ " x = self.fc2(x)\n",
+ " return x\n",
+ "\n",
+ "net = LeNet()\n",
+ "\n",
+ "summary(net,input_size=(1,3,32,32))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വലിയ സമയം ആവശ്യമായിരിക്കും, കൂടാതെ ഇത് മുൻഗണനയായി GPU-സജ്ജമായ കംപ്യൂട്ടറിൽ ചെയ്യേണ്ടതാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 26,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 0, Train acc=0.261, Val acc=0.388, Train loss=0.143, Val loss=0.121\n",
+ "Epoch 1, Train acc=0.437, Val acc=0.491, Train loss=0.110, Val loss=0.101\n",
+ "Epoch 2, Train acc=0.508, Val acc=0.522, Train loss=0.097, Val loss=0.094\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "opt = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)\n",
+ "hist = train(net, trainloader, testloader, epochs=3, optimizer=opt, loss_fn=nn.CrossEntropyLoss())"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നാം 3 എപ്പോക്കുകൾ പരിശീലനം നടത്തി നേടിയ കൃത്യത വലിയതല്ലെന്ന് തോന്നുന്നു. എങ്കിലും, അന്ധമായ കണക്കുകൂട്ടൽ 10% കൃത്യത മാത്രമേ നൽകൂ എന്നത് ഓർക്കുക, കൂടാതെ നമ്മുടെ പ്രശ്നം MNIST അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതേക്കാൾ വളരെ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണ്. ഇത്തരമൊരു ചെറിയ പരിശീലന സമയത്ത് 50% കൃത്യത കടന്നുപോകുന്നത് നല്ല നേട്ടമായി കാണാം.\n",
+ "\n",
+ "## പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ\n",
+ "\n",
+ "ഈ യൂണിറ്റിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യ ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രധാന ആശയം - കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ - നാം പഠിച്ചു. ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം, വസ്തു കണ്ടെത്തൽ, hatta ചിത്ര സൃഷ്ടി നെറ്റ്വർക്കുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന യാഥാർത്ഥ്യ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ എല്ലാം CNN-കളിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ്, എന്നാൽ കൂടുതൽ ലെയറുകളും ചില അധിക പരിശീലന തന്ത്രങ്ങളും ഉപയോഗിച്ചാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "py37_pytorch",
+ "language": "python",
+ "name": "conda-env-py37_pytorch-py"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.7.7"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "28ab2e2e61409b818d9189e56987b49e",
+ "translation_date": "2025-11-26T00:37:24+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb
index a3c6134f..21c20492 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb
@@ -1,685 +1,685 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "# കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ\n",
- "\n",
- "നാം മുമ്പ് കണ്ടതുപോലെ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ചിത്രങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ വളരെ നല്ലതാണ്, ഒറ്റ ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ പോലും MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങൾ യുക്തിസഹമായ കൃത്യതയോടെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. എന്നാൽ, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് വളരെ പ്രത്യേകമാണ്, എല്ലാ അക്കങ്ങളും ചിത്രത്തിന്റെ മദ്ധ്യത്തിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുന്നു, ഇത് ജോലി എളുപ്പമാക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ ഒരു വസ്തുവിന്റെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം എന്തായാലും അതിനെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയണം. കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യശാസ്ത്രം സാധാരണ വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം നാം ഒരു പ്രത്യേക വസ്തു ചിത്രത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, നാം ചിത്രത്തെ സ്കാൻ ചെയ്ത് ചില പ്രത്യേക **പാറ്റേണുകൾ** കൂടാതെ അവയുടെ സംയോജനങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂച്ചയെ കണ്ടെത്താൻ, ആദ്യം നാം ഹോരിസോണ്ടൽ ലൈനുകൾ അന്വേഷിക്കാം, അവ തുമ്പികൾ ആകാം, പിന്നെ തുമ്പികളുടെ ചില സംയോജനങ്ങൾ അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു പൂച്ചയുടെ ചിത്രം ആണെന്ന് പറയാം. സാപേക്ഷ സ്ഥാനം, ചില പാറ്റേണുകളുടെ സാന്നിധ്യം പ്രധാനമാണ്, ചിത്രത്തിലെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം അല്ല.\n",
- "\n",
- "പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ, നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ** എന്ന ആശയം ഉപയോഗിക്കും. എന്നാൽ ആദ്യം, നാം മുമ്പത്തെ യൂണിറ്റുകളിൽ നിർവചിച്ച എല്ലാ ആശ്രിതങ്ങളും ഫംഗ്ഷനുകളും ലോഡ് ചെയ്യാം. കൂടാതെ, നാം `tfcv` സഹായക ലൈബ്രറി ഇറക്കുമതി ചെയ്യും, ഇതിൽ ചില ഉപകാരപ്രദമായ ഫംഗ്ഷനുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അവ നാം ഈ നോട്ട്ബുക്കിനുള്ളിൽ നിർവചിക്കാതെ കോഡ് ലഘുവും ശുദ്ധവുമാക്കാൻ സഹായിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {
- "tags": []
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "import tensorflow as tf\n",
- "from tensorflow import keras\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "import numpy as np\n",
- "from tfcv import *"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം മുമ്പ് കണ്ടിട്ടുള്ള MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിനും ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും. Keras-ന്റെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് നാം ആരംഭിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "(x_train,y_train),(x_test,y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()\n",
- "x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.0\n",
- "x_test = x_test.astype(np.float32) / 255.0"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ\n",
- "\n",
- "കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും മുകളിലൂടെ സഞ്ചരിച്ച് സമീപമുള്ള പിക്സലുകളുടെ ഭാരിത ശരാശരി കണക്കാക്കുന്ന ചെറിയ വിൻഡോകളാണ്.\n",
- "\n",
- "അവ ഭാര കോഫിഷ്യന്റുകളുള്ള മാട്രിസുകൾ കൊണ്ട് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. നമ്മുടെ MNIST കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങളിൽ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_convolution(x_train[:5],[[-1.,0.,1.],[-1.,0.,1.],[-1.,0.,1.]],'Vertical edge filter')\n",
- "plot_convolution(x_train[:5],[[-1.,-1.,-1.],[0.,0.,0.],[1.,1.,1.]],'Horizontal edge filter')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ആദ്യ ഫിൽട്ടർ **നിലമ്പ് അരികു ഫിൽട്ടർ** എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് താഴെ കാണുന്ന മാട്രിക്സിലൂടെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു:\n",
- "$$\n",
- "\\left(\n",
- " \\begin{matrix}\n",
- " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
- " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
- " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
- " \\end{matrix}\n",
- "\\right)\n",
- "$$\n",
- "ഈ ഫിൽട്ടർ സാദാരണമായ പിക്സൽ ഫീൽഡിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും ചേർന്നാൽ 0 ആകും. എന്നാൽ ചിത്രംയിൽ നിലമ്പ് അരികു കാണുമ്പോൾ, ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള സ്പൈക്ക് ഉണ്ടാകും. അതുകൊണ്ടാണ് മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രങ്ങളിൽ നിലമ്പ് അരികുകൾ ഉയർന്നും താഴ്ന്നും മൂല്യങ്ങളാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നത്, എന്നാൽ കിടക്കാർ അരികുകൾ ശരാശരി ചെയ്യപ്പെടുന്നത്.\n",
- "\n",
- "ഇതിന്റെ വിപരീതം സംഭവിക്കുന്നത് കിടക്കാർ അരികു ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ആണ് - കിടക്കാർ വരികൾ ശക്തിപ്പെടുത്തപ്പെടുകയും, നിലമ്പ് വരികൾ ശരാശരി ചെയ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.\n",
- "\n",
- "പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യശാസ്ത്രത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പല ഫിൽട്ടറുകളും ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു, പിന്നീട് അവ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു. ആ ഫിൽട്ടറുകൾ ചില മൃഗങ്ങളുടെ ദൃശ്യ സംവിധാനത്തിൽ ലഭ്യമായ ന്യുറൽ ഘടനകളോട് സാമ്യമുള്ളതാണ്.\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/lmfilters.ea9e4868a82cf74cdca05121b1128f0122297cf2879501cd06956beb88ff96a2.ml.jpg\")
\n",
- "\n",
- "എങ്കിലും, ഡീപ്പ് ലേണിങ്ങിൽ, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഏറ്റവും മികച്ച കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ **കൽപ്പിക്കാൻ പഠിക്കുന്ന** നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. അതിനായി, **കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ** പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ\n",
- "\n",
- "കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറിന്റെ വെയ്റ്റുകൾ ട്രെയിനബിൾ ആക്കാൻ, കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടർ വിൻഡോ ഇമേജിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന പ്രക്രിയ മാട്രിക്സ് ഓപ്പറേഷനുകളായി കുറയ്ക്കേണ്ടതുണ്ട്, പിന്നീട് അത് ബാക്ക്വാർഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ ട്രെയിനിംഗിന് വിധേയമാക്കാം. ഇതിന്, നാം **im2col** എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള മാട്രിക്സ് ട്രാൻസ്ഫർമേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "നമുക്ക് ചെറിയ ഒരു ഇമേജ് $\\mathbf{x}$ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, അതിലെ പിക്സലുകൾ ഇങ്ങനെ:\n",
- "\n",
- "$$\n",
- "\\mathbf{x} = \\left(\n",
- " \\begin{array}{ccccc}\n",
- " a & b & c & d & e \\\\\n",
- " f & g & h & i & j \\\\\n",
- " k & l & m & n & o \\\\\n",
- " p & q & r & s & t \\\\\n",
- " u & v & w & x & y \\\\\n",
- " \\end{array}\n",
- " \\right)\n",
- "$$\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് രണ്ട് കോൺവൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കാനുണ്ട്, അവയുടെ വെയ്റ്റുകൾ ഇങ്ങനെ:\n",
- "$$\n",
- "W^{(i)} = \\left(\\begin{array}{ccc}\n",
- " w^{(i)}_{00} & w^{(i)}_{01} & w^{(i)}_{02} \\\\\n",
- " w^{(i)}_{10} & w^{(i)}_{11} & w^{(i)}_{12} \\\\\n",
- " w^{(i)}_{20} & w^{(i)}_{21} & w^{(i)}_{22} \\\\\n",
- " \\end{array}\\right) \n",
- "$$\n",
- "\n",
- "കോൺവല്യൂഷൻ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഫലം ലഭിക്കുന്ന ആദ്യ പിക്സൽ ഇങ്ങനെ ലഭിക്കും: \n",
- "$\\left(\\begin{array}{ccc}\n",
- " a & b & c \\\\\n",
- " f & g & h \\\\\n",
- " k & l & m \\\\\n",
- "\\end{array}\\right)$ എന്ന ഭാഗവും $W^{(i)}$ വെയ്റ്റും ഘടകാനുപാതമായി ഗുണിച്ച്; രണ്ടാം ഘടകം - $\\left(\\begin{array}{ccc}\n",
- " b & c & d \\\\\n",
- " g & h & i \\\\\n",
- " l & m & n \\\\\n",
- "\\end{array}\\right)$ എന്ന ഭാഗവും $W^{(i)}$ വെയ്റ്റും ഗുണിച്ച്, ഇങ്ങനെ തുടരും.\n",
- "\n",
- "ഈ പ്രക്രിയ ഔദ്യോഗികമാക്കാൻ, നാം ഒറിജിനൽ ഇമേജ് $x$-ന്റെ എല്ലാ $3\\times3$ ഭാഗങ്ങളും താഴെ കാണുന്ന മാട്രിക്സിലേക്ക് എടുക്കാം:\n",
- "\n",
- "$$\n",
- "\\mathrm{im2col}(x) = \\left[\n",
- " \\begin{array}{cccccc}\n",
- " a & b & \\ldots & g & \\ldots & m \\\\\n",
- " b & c & \\ldots & h & \\ldots & n \\\\\n",
- " c & d & \\ldots & i & \\ldots & o \\\\\n",
- " f & g & \\ldots & l & \\ldots & r \\\\\n",
- " g & h & \\ldots & m & \\ldots & s \\\\\n",
- " h & i & \\ldots & n & \\ldots & t \\\\\n",
- " k & l & \\ldots & q & \\ldots & w \\\\\n",
- " l & m & \\ldots & r & \\ldots & x \\\\\n",
- " m & n & \\ldots & s & \\ldots & y \\\\\n",
- " \\end{array}\n",
- " \\right]\n",
- "$$\n",
- "\n",
- "ഈ മാട്രിക്സിന്റെ ഓരോ കോളവും ഒറിജിനൽ ഇമേജിലെ ഓരോ $3\\times3$ ഉപപ്രദേശത്തെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഇപ്പോൾ കോൺവല്യൂഷന്റെ ഫലം ലഭിക്കാൻ, നമുക്ക് ഈ മാട്രിക്സ് വെയ്റ്റ് മാട്രിക്സുമായി ഗുണിക്കേണ്ടതുണ്ട്:\n",
- "$$\n",
- "\\mathbf{W} = \\left[\n",
- " \\begin{array}{cccccccc}\n",
- " w^{(0)}_{00} & w^{(0)}_{01} & w^{(0)}_{02} & w^{(0)}_{10} & w^{(0)}_{11} & \\ldots & w^{(0)}_{21} & w^{(0)}_{22} \\\\\n",
- " w^{(1)}_{00} & w^{(1)}_{01} & w^{(1)}_{02} & w^{(1)}_{10} & w^{(1)}_{11} & \\ldots & w^{(1)}_{21} & w^{(1)}_{22} \\\\\n",
- " \\end{array}\n",
- " \\right]\n",
- "$$\n",
- "(ഈ മാട്രിക്സിലെ ഓരോ വരിയും $i$-ആം ഫിൽട്ടറിന്റെ വെയ്റ്റുകൾ ഒരു വരിയാക്കി ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്തതാണ്)\n",
- "\n",
- "അതിനാൽ, ഒറിജിനൽ ഇമേജിൽ കോൺവല്യൂഷൻ ഫിൽട്ടർ പ്രയോഗിക്കുന്നത് മാട്രിക്സ് ഗുണനത്തിലേക്ക് മാറ്റാം, ഇത് ബാക്ക് പ്രോപ്പഗേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതാണ്:\n",
- "$$\n",
- "C(x) = W\\times\\mathbf{im2col}(x)\n",
- "$$\n",
- "\n",
- "കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ `Conv2d` ക്ലാസ് ഉപയോഗിച്ച് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. നമുക്ക് താഴെ പറയുന്നവ നിർദ്ദേശിക്കണം:\n",
- "* `filters` - ഉപയോഗിക്കേണ്ട ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം. നാം 9 വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കും, ഇത് നെറ്റ്വർക്കിന് ഏത് ഫിൽട്ടറുകൾ നമ്മുടെ സാഹചര്യത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്താൻ ധാരാളം അവസരങ്ങൾ നൽകും.\n",
- "* `kernel_size` - സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയുടെ വലുപ്പം. സാധാരണയായി 3x3 അല്ലെങ്കിൽ 5x5 ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "ഏറ്റവും ലളിതമായ CNN-ൽ ഒരു കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയർ മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ. ഇൻപുട്ട് വലുപ്പം 28x28 ആണെങ്കിൽ, ഒമ്പത് 5x5 ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷം 24x24x9 എന്ന ടെൻസർ ലഭിക്കും. സ്പേഷ്യൽ ഡൈമെൻഷൻ ചെറുതാണ്, കാരണം 28 പിക്സലുകളിൽ 5 നീളമുള്ള സ്ലൈഡിംഗ് ഇന്റർവൽ 24 സ്ഥാനങ്ങളിൽ മാത്രമേ ഫിറ്റ് ചെയ്യൂ.\n",
- "\n",
- "കോൺവല്യൂഷൻ കഴിഞ്ഞ്, 24x24x9 ടെൻസർ ഒരു വക്ടറായി (വലുപ്പം 5184) ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്ത്, പിന്നീട് 10 ക്ലാസുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കാൻ ഒരു ലീനിയർ ലെയർ ചേർക്കുന്നു. ലെയറുകൾക്കിടയിൽ `relu` ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Model: \"sequential\"\n",
- "_________________________________________________________________\n",
- " Layer (type) Output Shape Param # \n",
- "=================================================================\n",
- " conv2d (Conv2D) (None, 24, 24, 9) 234 \n",
- " \n",
- " flatten (Flatten) (None, 5184) 0 \n",
- " \n",
- " dense (Dense) (None, 10) 51850 \n",
- " \n",
- "=================================================================\n",
- "Total params: 52,084\n",
- "Trainable params: 52,084\n",
- "Non-trainable params: 0\n",
- "_________________________________________________________________\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "model = keras.models.Sequential([\n",
- " keras.layers.Conv2D(filters=9, kernel_size=(5,5), input_shape=(28,28,1),activation='relu'),\n",
- " keras.layers.Flatten(),\n",
- " keras.layers.Dense(10)\n",
- "])\n",
- "\n",
- "model.compile(loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['acc'])\n",
- "\n",
- "model.summary()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നിങ്ങൾക്ക് കാണാം ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ഏകദേശം 50,000 ട്രെയിനബിൾ പാരാമീറ്ററുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച മൾട്ടി-ലെയർ നെറ്റ്വർക്കുകളിലെ ഏകദേശം 80,000 പാരാമീറ്ററുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. ഇത് ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും നല്ല ഫലങ്ങൾ നേടാൻ സഹായിക്കുന്നു, കാരണം കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വളരെ മെച്ചപ്പെട്ട പൊതുവായ പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "> **Note**: പ്രായോഗികമായ പല സാഹചര്യങ്ങളിലും, കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. അതിനാൽ, `Conv2D` ലെയർ ഇൻപുട്ട് $W\\times H\\times C$ ആകൃതിയിലുള്ളതായിരിക്കണമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, ഇവിടെ $W$യും $H$യും ചിത്രത്തിന്റെ വീതിയും ഉയരവും ആണ്, $C$ നിറ ചാനലുകളുടെ എണ്ണം ആണ്. ഗ്രേസ്കെയിൽ ചിത്രങ്ങൾക്ക്, $C=1$ ആയ ആകൃതിയിലാണ് ആവശ്യം.\n",
- "\n",
- "ട്രെയിനിംഗ് ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നമ്മുടെ ഡാറ്റ പുനരാകൃതീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 1/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 15s 7ms/step - loss: 0.2099 - acc: 0.9410 - val_loss: 0.0879 - val_acc: 0.9735\n",
- "Epoch 2/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0858 - acc: 0.9753 - val_loss: 0.0682 - val_acc: 0.9791\n",
- "Epoch 3/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0665 - acc: 0.9808 - val_loss: 0.0553 - val_acc: 0.9829\n",
- "Epoch 4/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 15s 8ms/step - loss: 0.0582 - acc: 0.9835 - val_loss: 0.0513 - val_acc: 0.9835\n",
- "Epoch 5/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 14s 8ms/step - loss: 0.0527 - acc: 0.9847 - val_loss: 0.0503 - val_acc: 0.9833\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "x_train_c = np.expand_dims(x_train,3)\n",
- "x_test_c = np.expand_dims(x_test,3)\n",
- "hist = model.fit(x_train_c,y_train,validation_data=(x_test_c,y_test),epochs=5)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_results(hist)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നിങ്ങൾക്ക് കാണാമെന്നപോലെ, മുൻ യൂണിറ്റിലെ പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച നെറ്റ്വർക്കുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, നാം ഉയർന്ന കൃത്യതയും വളരെ വേഗത്തിലും (എപ്പോക്കുകളുടെ എണ്ണം പരിഗണിച്ചാൽ) നേടാൻ കഴിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലനം തന്നെ കൂടുതൽ വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, GPU ഇല്ലാത്ത കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ ഇത് മന്ദഗതിയിലായിരിക്കാം.\n",
- "\n",
- "## കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കൽ\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ പരിശീലിച്ച കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകളുടെ ഭാരങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരിച്ച്, സംഭവിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "fig,ax = plt.subplots(1,9)\n",
- "l = model.layers[0].weights[0]\n",
- "for i in range(9):\n",
- " ax[i].imshow(l[...,0,i])\n",
- " ax[i].axis('off')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നിങ്ങൾക്ക് കാണാം ചില ഫിൽട്ടറുകൾ ചില ഒബ്ലിക് സ്ട്രോകുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്നവയാണെന്ന്, മറ്റുള്ളവ ചിലപ്പോൾ പൂർണ്ണമായും യാദൃച്ഛികമായിരിക്കും.\n",
- "\n",
- "> **ടാസ്ക്**: 3x3 ഫിൽട്ടറുകളുമായി അതേ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിച്ച് അവ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ പരിചിതമായ പാറ്റേണുകൾ കാണാമോ?\n",
- "\n",
- "## ബഹുസ്തര CNN-കളും പൂലിംഗ് ലെയറുകളും\n",
- "\n",
- "ആദ്യ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ പ്രാഥമിക പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഹോരിസോണ്ടൽ അല്ലെങ്കിൽ വെർട്ടിക്കൽ ലൈനുകൾ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു, എന്നാൽ അവയുടെ മുകളിൽ കൂടുതൽ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ പ്രയോഗിച്ച് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രാഥമിക ആകൃതികൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. പിന്നീട് കൂടുതൽ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ആ ആകൃതികൾ ചിത്രത്തിന്റെ ചില ഭാഗങ്ങളായി സംയോജിപ്പിച്ച്, നാം തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുന്ന അന്തിമ വസ്തുവിലേക്ക് എത്തും.\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ, ഇതു ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു ട്രിക്ക് പ്രയോഗിക്കാം: ചിത്രത്തിന്റെ സ്ഥലം വലുപ്പം കുറയ്ക്കുക. 3x3 സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിൽ ഹോരിസോണ്ടൽ സ്ട്രോക്ക് കണ്ടെത്തിയാൽ, അത് ഏത് പിക്സലിൽ സംഭവിച്ചതെന്ന് അത്ര പ്രധാനമല്ല. അതിനാൽ, ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം \"സ്കെയിൽ ഡൗൺ\" ചെയ്യാം, ഇത് **പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ** ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യപ്പെടുന്നു:\n",
- "\n",
- "* **ഔസത പൂലിംഗ്** ഒരു സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോ (ഉദാഹരണത്തിന്, 2x2 പിക്സലുകൾ) എടുത്ത് വിൻഡോയിലെ മൂല്യങ്ങളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്നു\n",
- "* **മാക്സ് പൂലിംഗ്** വിൻഡോയെ ഏറ്റവും വലിയ മൂല്യത്തോടെ മാറ്റുന്നു. മാക്സ് പൂലിംഗിന്റെ ആശയം സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിൽ ഒരു പ്രത്യേക പാറ്റേൺ ഉണ്ടെന്നു കണ്ടെത്തലാണ്.\n",
- "\n",
- "അതിനാൽ, സാധാരണ CNN-ൽ നിരവധി കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉണ്ടാകും, അവയുടെ ഇടയിൽ പൂലിംഗ് ലെയറുകൾ ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ ഉപയോഗിക്കും. പാറ്റേണുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായതിനാൽ, കൂടുതൽ ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കും, കാരണം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സംയോജനങ്ങൾ കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "സ്ഥലം വലുപ്പം കുറയുകയും ഫീച്ചർ/ഫിൽട്ടർ വലുപ്പം വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഈ ആർക്കിടെക്ചർ **പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ** എന്നും വിളിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Model: \"sequential_1\"\n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "Layer (type) Output Shape Param # \n",
- "=================================================================\n",
- "conv2d_1 (Conv2D) (None, 24, 24, 10) 260 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 12, 12, 10) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "conv2d_2 (Conv2D) (None, 8, 8, 20) 5020 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 20) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "flatten_1 (Flatten) (None, 320) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "dense_1 (Dense) (None, 10) 3210 \n",
- "=================================================================\n",
- "Total params: 8,490\n",
- "Trainable params: 8,490\n",
- "Non-trainable params: 0\n",
- "_________________________________________________________________\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "model = keras.models.Sequential([\n",
- " keras.layers.Conv2D(filters=10, kernel_size=(5,5), input_shape=(28,28,1),activation='relu'),\n",
- " keras.layers.MaxPooling2D(),\n",
- " keras.layers.Conv2D(filters=20, kernel_size=(5,5), activation='relu'),\n",
- " keras.layers.MaxPooling2D(), \n",
- " keras.layers.Flatten(),\n",
- " keras.layers.Dense(10)\n",
- "])\n",
- "\n",
- "model.compile(loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['acc'])\n",
- "\n",
- "model.summary()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "പരിശീലനയോഗ്യമായ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം (~8.5K) മുൻപുള്ള കേസുകളേക്കാൾ വളരെ കുറവാണെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. ഇത് സംഭവിക്കുന്നത് കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ സാധാരണയായി കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂവെന്നും, അവസാന ഡെൻസ് ലെയർ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചിത്രത്തിന്റെ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി ഗണ്യമായി കുറയുന്നതുമാണ്. കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ ഉള്ളത് നമ്മുടെ മോഡലുകളിൽ പോസിറ്റീവ് സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു, കാരണം ഇത് ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് വലുപ്പങ്ങളിലും ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 1/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0723 - acc: 0.9780 - val_loss: 0.0423 - val_acc: 0.9861\n",
- "Epoch 2/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0523 - acc: 0.9842 - val_loss: 0.0425 - val_acc: 0.9866\n",
- "Epoch 3/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0448 - acc: 0.9868 - val_loss: 0.0403 - val_acc: 0.9865\n",
- "Epoch 4/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0383 - acc: 0.9886 - val_loss: 0.0323 - val_acc: 0.9888\n",
- "Epoch 5/5\n",
- "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0338 - acc: 0.9895 - val_loss: 0.0331 - val_acc: 0.9896\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "hist = model.fit(x_train_c,y_train,validation_data=(x_test_c,y_test),epochs=5)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_results(hist)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത് എന്തെന്നാൽ, ഒരു ലെയർ മാത്രം ഉപയോഗിച്ചപ്പോൾക്കാൾ ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുന്നുവെന്നും, എപ്പോക്കുകളുടെ എണ്ണം കുറവായിട്ടാണ് അതു സാധിക്കുന്നത് — വെറും 1 അല്ലെങ്കിൽ 2 എപ്പോക്കുകൾ കൊണ്ട്. അതായത്, സങ്കീർണ്ണമായ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ കുറച്ച് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ടുതന്നെ സംഭവിക്കുന്നത് മനസ്സിലാക്കാനും നമ്മുടെ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പൊതുവായ മാതൃകകൾ കണ്ടെത്താനും കഴിവുള്ളതാണ്. എന്നാൽ, പരിശീലനം കൂടുതൽ സമയം എടുക്കുകയും GPU ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "## CIFAR-10 ഡാറ്റാസെറ്റിലെ യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളുമായി കളിക്കുന്നത്\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ കൈയൊപ്പിട്ട അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം ഒരു കളിപ്പാട്ട പ്രശ്നം പോലെ തോന്നിയേക്കാം, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ നാം കൂടുതൽ ഗൗരവമുള്ള ഒന്നിനെ നേരിടാൻ തയ്യാറാണ്. വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളുടെ ചിത്രങ്ങളുടെ കൂടുതൽ പുരോഗമിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റ് ആയ [CIFAR-10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) പരിശോധിക്കാം. ഇതിൽ 60,000 32x32 ചിത്രങ്ങൾ ഉണ്ട്, 10 ക്ലാസുകളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "(x_train,y_train),(x_test,y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()\n",
- "x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.0\n",
- "x_test = x_test.astype(np.float32) / 255.0\n",
- "classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',\n",
- " 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "display_dataset(x_train,y_train,classes=classes)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "CIFAR-10-ന് വേണ്ടി പ്രശസ്തമായ ഒരു ആർക്കിടെക്ചർ [LeNet](https://en.wikipedia.org/wiki/LeNet) എന്നാണ് അറിയപ്പെടുന്നത്, ഇത് *യാൻ ലെകൺ* നിർദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നു. മുകളിൽ നാം വിശദീകരിച്ചിട്ടുള്ളതുപോലെ തന്നെ ഇതും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രധാന വ്യത്യാസം 1-ന്റെ പകരം 3 ഇൻപുട്ട് കളർ ചാനലുകൾ ഉള്ളതാണു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Model: \"sequential_3\"\n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "Layer (type) Output Shape Param # \n",
- "=================================================================\n",
- "conv2d_8 (Conv2D) (None, 28, 28, 6) 456 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 6) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "conv2d_9 (Conv2D) (None, 10, 10, 16) 2416 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "max_pooling2d_7 (MaxPooling2 (None, 5, 5, 16) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "flatten_3 (Flatten) (None, 400) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "dense_9 (Dense) (None, 120) 48120 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "dense_10 (Dense) (None, 84) 10164 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "dense_11 (Dense) (None, 10) 850 \n",
- "=================================================================\n",
- "Total params: 62,006\n",
- "Trainable params: 62,006\n",
- "Non-trainable params: 0\n",
- "_________________________________________________________________\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "model = keras.models.Sequential([\n",
- " keras.layers.Conv2D(filters = 6, kernel_size = 5, strides = 1, activation = 'relu', input_shape = (32,32,3)),\n",
- " keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2),\n",
- " keras.layers.Conv2D(filters = 16, kernel_size = 5, strides = 1, activation = 'relu'),\n",
- " keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2),\n",
- " keras.layers.Flatten(),\n",
- " keras.layers.Dense(120, activation = 'relu'),\n",
- " keras.layers.Dense(84, activation = 'relu'),\n",
- " keras.layers.Dense(10, activation = 'softmax')])\n",
- "\n",
- "model.summary()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വലിയ സമയം ആവശ്യമായിരിക്കും, കൂടാതെ ഇത് മുൻഗണനയായി GPU-സജ്ജമായ കംപ്യൂട്ടറിൽ ചെയ്യേണ്ടതാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 1/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 6s 4ms/step - loss: 1.6205 - acc: 0.4033 - val_loss: 1.4287 - val_acc: 0.4743\n",
- "Epoch 2/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 6s 4ms/step - loss: 1.3435 - acc: 0.5154 - val_loss: 1.2804 - val_acc: 0.5412\n",
- "Epoch 3/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.2225 - acc: 0.5645 - val_loss: 1.2164 - val_acc: 0.5600\n",
- "Epoch 4/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 5s 4ms/step - loss: 1.1360 - acc: 0.5957 - val_loss: 1.1918 - val_acc: 0.5768\n",
- "Epoch 5/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.0776 - acc: 0.6178 - val_loss: 1.1451 - val_acc: 0.5906\n",
- "Epoch 6/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 5s 4ms/step - loss: 1.0228 - acc: 0.6370 - val_loss: 1.1178 - val_acc: 0.6098\n",
- "Epoch 7/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 5s 4ms/step - loss: 0.9769 - acc: 0.6544 - val_loss: 1.0793 - val_acc: 0.6202\n",
- "Epoch 8/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.9340 - acc: 0.6711 - val_loss: 1.0783 - val_acc: 0.6271\n",
- "Epoch 9/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 5s 4ms/step - loss: 0.8983 - acc: 0.6824 - val_loss: 1.0952 - val_acc: 0.6203\n",
- "Epoch 10/10\n",
- "1563/1563 [==============================] - 6s 4ms/step - loss: 0.8648 - acc: 0.6939 - val_loss: 1.1103 - val_acc: 0.6217\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['acc'])\n",
- "hist = model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),epochs=10)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_results(hist)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നാം കുറച്ച് epochs പരിശീലനത്തോടെ നേടാൻ കഴിഞ്ഞ കൃത്യത വളരെ വലിയതല്ലെന്ന് തോന്നുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഓർക്കുക, അങ്ങേയറ്റം അന്ധവിശ്വാസം മാത്രം 10% കൃത്യത നൽകും, കൂടാതെ നമ്മുടെ പ്രശ്നം MNIST അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതേക്കാൾ വളരെ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണ്. ഇത്തരമൊരു ചെറിയ പരിശീലന സമയത്ത് 50% കൃത്യത കടക്കുന്നത് നല്ല നേട്ടമായി തോന്നുന്നു.\n",
- "\n",
- "## പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ\n",
- "\n",
- "ഈ യൂണിറ്റിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രധാന ആശയം - കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ - നാം പഠിച്ചു. ചിത്രശ്രേണി, വസ്തു കണ്ടെത്തൽ, hatta ചിത്ര നിർമ്മാണ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിവയെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന യഥാർത്ഥ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ എല്ലാം CNN-കളിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ്, കൂടുതൽ ലെയറുകളും ചില അധിക പരിശീലന തന്ത്രങ്ങളും ചേർത്ത്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "interpreter": {
- "hash": "0cb620c6d4b9f7a635928804c26cf22403d89d98d79684e4529119355ee6d5a5"
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3.8.12 64-bit (conda)",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.8.12"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "96896b1704c43955ccd2cf60c0c284d9",
- "translation_date": "2025-11-26T00:41:55+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 2
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "# കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ\n",
+ "\n",
+ "നാം മുമ്പ് കണ്ടതുപോലെ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ചിത്രങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ വളരെ നല്ലതാണ്, ഒറ്റ ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ പോലും MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങൾ യുക്തിസഹമായ കൃത്യതയോടെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. എന്നാൽ, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് വളരെ പ്രത്യേകമാണ്, എല്ലാ അക്കങ്ങളും ചിത്രത്തിന്റെ മദ്ധ്യത്തിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുന്നു, ഇത് ജോലി എളുപ്പമാക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ ഒരു വസ്തുവിന്റെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം എന്തായാലും അതിനെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയണം. കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യശാസ്ത്രം സാധാരണ വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം നാം ഒരു പ്രത്യേക വസ്തു ചിത്രത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, നാം ചിത്രത്തെ സ്കാൻ ചെയ്ത് ചില പ്രത്യേക **പാറ്റേണുകൾ** കൂടാതെ അവയുടെ സംയോജനങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂച്ചയെ കണ്ടെത്താൻ, ആദ്യം നാം ഹോരിസോണ്ടൽ ലൈനുകൾ അന്വേഷിക്കാം, അവ തുമ്പികൾ ആകാം, പിന്നെ തുമ്പികളുടെ ചില സംയോജനങ്ങൾ അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു പൂച്ചയുടെ ചിത്രം ആണെന്ന് പറയാം. സാപേക്ഷ സ്ഥാനം, ചില പാറ്റേണുകളുടെ സാന്നിധ്യം പ്രധാനമാണ്, ചിത്രത്തിലെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം അല്ല.\n",
+ "\n",
+ "പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ, നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ** എന്ന ആശയം ഉപയോഗിക്കും. എന്നാൽ ആദ്യം, നാം മുമ്പത്തെ യൂണിറ്റുകളിൽ നിർവചിച്ച എല്ലാ ആശ്രിതങ്ങളും ഫംഗ്ഷനുകളും ലോഡ് ചെയ്യാം. കൂടാതെ, നാം `tfcv` സഹായക ലൈബ്രറി ഇറക്കുമതി ചെയ്യും, ഇതിൽ ചില ഉപകാരപ്രദമായ ഫംഗ്ഷനുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അവ നാം ഈ നോട്ട്ബുക്കിനുള്ളിൽ നിർവചിക്കാതെ കോഡ് ലഘുവും ശുദ്ധവുമാക്കാൻ സഹായിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {
+ "tags": []
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import tensorflow as tf\n",
+ "from tensorflow import keras\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "from tfcv import *"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം മുമ്പ് കണ്ടിട്ടുള്ള MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിനും ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും. Keras-ന്റെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് നാം ആരംഭിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "(x_train,y_train),(x_test,y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()\n",
+ "x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.0\n",
+ "x_test = x_test.astype(np.float32) / 255.0"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ\n",
+ "\n",
+ "കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും മുകളിലൂടെ സഞ്ചരിച്ച് സമീപമുള്ള പിക്സലുകളുടെ ഭാരിത ശരാശരി കണക്കാക്കുന്ന ചെറിയ വിൻഡോകളാണ്.\n",
+ "\n",
+ "അവ ഭാര കോഫിഷ്യന്റുകളുള്ള മാട്രിസുകൾ കൊണ്ട് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. നമ്മുടെ MNIST കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങളിൽ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_convolution(x_train[:5],[[-1.,0.,1.],[-1.,0.,1.],[-1.,0.,1.]],'Vertical edge filter')\n",
+ "plot_convolution(x_train[:5],[[-1.,-1.,-1.],[0.,0.,0.],[1.,1.,1.]],'Horizontal edge filter')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ആദ്യ ഫിൽട്ടർ **നിലമ്പ് അരികു ഫിൽട്ടർ** എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് താഴെ കാണുന്ന മാട്രിക്സിലൂടെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു:\n",
+ "$$\n",
+ "\\left(\n",
+ " \\begin{matrix}\n",
+ " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
+ " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
+ " -1 & 0 & 1 \\cr\n",
+ " \\end{matrix}\n",
+ "\\right)\n",
+ "$$\n",
+ "ഈ ഫിൽട്ടർ സാദാരണമായ പിക്സൽ ഫീൽഡിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും ചേർന്നാൽ 0 ആകും. എന്നാൽ ചിത്രംയിൽ നിലമ്പ് അരികു കാണുമ്പോൾ, ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള സ്പൈക്ക് ഉണ്ടാകും. അതുകൊണ്ടാണ് മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രങ്ങളിൽ നിലമ്പ് അരികുകൾ ഉയർന്നും താഴ്ന്നും മൂല്യങ്ങളാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നത്, എന്നാൽ കിടക്കാർ അരികുകൾ ശരാശരി ചെയ്യപ്പെടുന്നത്.\n",
+ "\n",
+ "ഇതിന്റെ വിപരീതം സംഭവിക്കുന്നത് കിടക്കാർ അരികു ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ആണ് - കിടക്കാർ വരികൾ ശക്തിപ്പെടുത്തപ്പെടുകയും, നിലമ്പ് വരികൾ ശരാശരി ചെയ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടർ ദൃശ്യശാസ്ത്രത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പല ഫിൽട്ടറുകളും ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു, പിന്നീട് അവ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു. ആ ഫിൽട്ടറുകൾ ചില മൃഗങ്ങളുടെ ദൃശ്യ സംവിധാനത്തിൽ ലഭ്യമായ ന്യുറൽ ഘടനകളോട് സാമ്യമുള്ളതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/lmfilters.ea9e4868a82cf74c.ml.jpg\")
\n",
+ "\n",
+ "എങ്കിലും, ഡീപ്പ് ലേണിങ്ങിൽ, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഏറ്റവും മികച്ച കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ **കൽപ്പിക്കാൻ പഠിക്കുന്ന** നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. അതിനായി, **കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ** പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ\n",
+ "\n",
+ "കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറിന്റെ വെയ്റ്റുകൾ ട്രെയിനബിൾ ആക്കാൻ, കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടർ വിൻഡോ ഇമേജിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന പ്രക്രിയ മാട്രിക്സ് ഓപ്പറേഷനുകളായി കുറയ്ക്കേണ്ടതുണ്ട്, പിന്നീട് അത് ബാക്ക്വാർഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ ട്രെയിനിംഗിന് വിധേയമാക്കാം. ഇതിന്, നാം **im2col** എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള മാട്രിക്സ് ട്രാൻസ്ഫർമേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "നമുക്ക് ചെറിയ ഒരു ഇമേജ് $\\mathbf{x}$ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക, അതിലെ പിക്സലുകൾ ഇങ്ങനെ:\n",
+ "\n",
+ "$$\n",
+ "\\mathbf{x} = \\left(\n",
+ " \\begin{array}{ccccc}\n",
+ " a & b & c & d & e \\\\\n",
+ " f & g & h & i & j \\\\\n",
+ " k & l & m & n & o \\\\\n",
+ " p & q & r & s & t \\\\\n",
+ " u & v & w & x & y \\\\\n",
+ " \\end{array}\n",
+ " \\right)\n",
+ "$$\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് രണ്ട് കോൺവൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കാനുണ്ട്, അവയുടെ വെയ്റ്റുകൾ ഇങ്ങനെ:\n",
+ "$$\n",
+ "W^{(i)} = \\left(\\begin{array}{ccc}\n",
+ " w^{(i)}_{00} & w^{(i)}_{01} & w^{(i)}_{02} \\\\\n",
+ " w^{(i)}_{10} & w^{(i)}_{11} & w^{(i)}_{12} \\\\\n",
+ " w^{(i)}_{20} & w^{(i)}_{21} & w^{(i)}_{22} \\\\\n",
+ " \\end{array}\\right) \n",
+ "$$\n",
+ "\n",
+ "കോൺവല്യൂഷൻ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഫലം ലഭിക്കുന്ന ആദ്യ പിക്സൽ ഇങ്ങനെ ലഭിക്കും: \n",
+ "$\\left(\\begin{array}{ccc}\n",
+ " a & b & c \\\\\n",
+ " f & g & h \\\\\n",
+ " k & l & m \\\\\n",
+ "\\end{array}\\right)$ എന്ന ഭാഗവും $W^{(i)}$ വെയ്റ്റും ഘടകാനുപാതമായി ഗുണിച്ച്; രണ്ടാം ഘടകം - $\\left(\\begin{array}{ccc}\n",
+ " b & c & d \\\\\n",
+ " g & h & i \\\\\n",
+ " l & m & n \\\\\n",
+ "\\end{array}\\right)$ എന്ന ഭാഗവും $W^{(i)}$ വെയ്റ്റും ഗുണിച്ച്, ഇങ്ങനെ തുടരും.\n",
+ "\n",
+ "ഈ പ്രക്രിയ ഔദ്യോഗികമാക്കാൻ, നാം ഒറിജിനൽ ഇമേജ് $x$-ന്റെ എല്ലാ $3\\times3$ ഭാഗങ്ങളും താഴെ കാണുന്ന മാട്രിക്സിലേക്ക് എടുക്കാം:\n",
+ "\n",
+ "$$\n",
+ "\\mathrm{im2col}(x) = \\left[\n",
+ " \\begin{array}{cccccc}\n",
+ " a & b & \\ldots & g & \\ldots & m \\\\\n",
+ " b & c & \\ldots & h & \\ldots & n \\\\\n",
+ " c & d & \\ldots & i & \\ldots & o \\\\\n",
+ " f & g & \\ldots & l & \\ldots & r \\\\\n",
+ " g & h & \\ldots & m & \\ldots & s \\\\\n",
+ " h & i & \\ldots & n & \\ldots & t \\\\\n",
+ " k & l & \\ldots & q & \\ldots & w \\\\\n",
+ " l & m & \\ldots & r & \\ldots & x \\\\\n",
+ " m & n & \\ldots & s & \\ldots & y \\\\\n",
+ " \\end{array}\n",
+ " \\right]\n",
+ "$$\n",
+ "\n",
+ "ഈ മാട്രിക്സിന്റെ ഓരോ കോളവും ഒറിജിനൽ ഇമേജിലെ ഓരോ $3\\times3$ ഉപപ്രദേശത്തെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഇപ്പോൾ കോൺവല്യൂഷന്റെ ഫലം ലഭിക്കാൻ, നമുക്ക് ഈ മാട്രിക്സ് വെയ്റ്റ് മാട്രിക്സുമായി ഗുണിക്കേണ്ടതുണ്ട്:\n",
+ "$$\n",
+ "\\mathbf{W} = \\left[\n",
+ " \\begin{array}{cccccccc}\n",
+ " w^{(0)}_{00} & w^{(0)}_{01} & w^{(0)}_{02} & w^{(0)}_{10} & w^{(0)}_{11} & \\ldots & w^{(0)}_{21} & w^{(0)}_{22} \\\\\n",
+ " w^{(1)}_{00} & w^{(1)}_{01} & w^{(1)}_{02} & w^{(1)}_{10} & w^{(1)}_{11} & \\ldots & w^{(1)}_{21} & w^{(1)}_{22} \\\\\n",
+ " \\end{array}\n",
+ " \\right]\n",
+ "$$\n",
+ "(ഈ മാട്രിക്സിലെ ഓരോ വരിയും $i$-ആം ഫിൽട്ടറിന്റെ വെയ്റ്റുകൾ ഒരു വരിയാക്കി ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്തതാണ്)\n",
+ "\n",
+ "അതിനാൽ, ഒറിജിനൽ ഇമേജിൽ കോൺവല്യൂഷൻ ഫിൽട്ടർ പ്രയോഗിക്കുന്നത് മാട്രിക്സ് ഗുണനത്തിലേക്ക് മാറ്റാം, ഇത് ബാക്ക് പ്രോപ്പഗേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതാണ്:\n",
+ "$$\n",
+ "C(x) = W\\times\\mathbf{im2col}(x)\n",
+ "$$\n",
+ "\n",
+ "കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ `Conv2d` ക്ലാസ് ഉപയോഗിച്ച് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. നമുക്ക് താഴെ പറയുന്നവ നിർദ്ദേശിക്കണം:\n",
+ "* `filters` - ഉപയോഗിക്കേണ്ട ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം. നാം 9 വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കും, ഇത് നെറ്റ്വർക്കിന് ഏത് ഫിൽട്ടറുകൾ നമ്മുടെ സാഹചര്യത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്താൻ ധാരാളം അവസരങ്ങൾ നൽകും.\n",
+ "* `kernel_size` - സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയുടെ വലുപ്പം. സാധാരണയായി 3x3 അല്ലെങ്കിൽ 5x5 ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "ഏറ്റവും ലളിതമായ CNN-ൽ ഒരു കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയർ മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ. ഇൻപുട്ട് വലുപ്പം 28x28 ആണെങ്കിൽ, ഒമ്പത് 5x5 ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷം 24x24x9 എന്ന ടെൻസർ ലഭിക്കും. സ്പേഷ്യൽ ഡൈമെൻഷൻ ചെറുതാണ്, കാരണം 28 പിക്സലുകളിൽ 5 നീളമുള്ള സ്ലൈഡിംഗ് ഇന്റർവൽ 24 സ്ഥാനങ്ങളിൽ മാത്രമേ ഫിറ്റ് ചെയ്യൂ.\n",
+ "\n",
+ "കോൺവല്യൂഷൻ കഴിഞ്ഞ്, 24x24x9 ടെൻസർ ഒരു വക്ടറായി (വലുപ്പം 5184) ഫ്ലാറ്റൻ ചെയ്ത്, പിന്നീട് 10 ക്ലാസുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കാൻ ഒരു ലീനിയർ ലെയർ ചേർക്കുന്നു. ലെയറുകൾക്കിടയിൽ `relu` ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Model: \"sequential\"\n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ " Layer (type) Output Shape Param # \n",
+ "=================================================================\n",
+ " conv2d (Conv2D) (None, 24, 24, 9) 234 \n",
+ " \n",
+ " flatten (Flatten) (None, 5184) 0 \n",
+ " \n",
+ " dense (Dense) (None, 10) 51850 \n",
+ " \n",
+ "=================================================================\n",
+ "Total params: 52,084\n",
+ "Trainable params: 52,084\n",
+ "Non-trainable params: 0\n",
+ "_________________________________________________________________\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model = keras.models.Sequential([\n",
+ " keras.layers.Conv2D(filters=9, kernel_size=(5,5), input_shape=(28,28,1),activation='relu'),\n",
+ " keras.layers.Flatten(),\n",
+ " keras.layers.Dense(10)\n",
+ "])\n",
+ "\n",
+ "model.compile(loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['acc'])\n",
+ "\n",
+ "model.summary()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നിങ്ങൾക്ക് കാണാം ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ഏകദേശം 50,000 ട്രെയിനബിൾ പാരാമീറ്ററുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച മൾട്ടി-ലെയർ നെറ്റ്വർക്കുകളിലെ ഏകദേശം 80,000 പാരാമീറ്ററുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. ഇത് ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും നല്ല ഫലങ്ങൾ നേടാൻ സഹായിക്കുന്നു, കാരണം കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വളരെ മെച്ചപ്പെട്ട പൊതുവായ പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "> **Note**: പ്രായോഗികമായ പല സാഹചര്യങ്ങളിലും, കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. അതിനാൽ, `Conv2D` ലെയർ ഇൻപുട്ട് $W\\times H\\times C$ ആകൃതിയിലുള്ളതായിരിക്കണമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, ഇവിടെ $W$യും $H$യും ചിത്രത്തിന്റെ വീതിയും ഉയരവും ആണ്, $C$ നിറ ചാനലുകളുടെ എണ്ണം ആണ്. ഗ്രേസ്കെയിൽ ചിത്രങ്ങൾക്ക്, $C=1$ ആയ ആകൃതിയിലാണ് ആവശ്യം.\n",
+ "\n",
+ "ട്രെയിനിംഗ് ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നമ്മുടെ ഡാറ്റ പുനരാകൃതീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 1/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 15s 7ms/step - loss: 0.2099 - acc: 0.9410 - val_loss: 0.0879 - val_acc: 0.9735\n",
+ "Epoch 2/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0858 - acc: 0.9753 - val_loss: 0.0682 - val_acc: 0.9791\n",
+ "Epoch 3/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0665 - acc: 0.9808 - val_loss: 0.0553 - val_acc: 0.9829\n",
+ "Epoch 4/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 15s 8ms/step - loss: 0.0582 - acc: 0.9835 - val_loss: 0.0513 - val_acc: 0.9835\n",
+ "Epoch 5/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 14s 8ms/step - loss: 0.0527 - acc: 0.9847 - val_loss: 0.0503 - val_acc: 0.9833\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x_train_c = np.expand_dims(x_train,3)\n",
+ "x_test_c = np.expand_dims(x_test,3)\n",
+ "hist = model.fit(x_train_c,y_train,validation_data=(x_test_c,y_test),epochs=5)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_results(hist)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നിങ്ങൾക്ക് കാണാമെന്നപോലെ, മുൻ യൂണിറ്റിലെ പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച നെറ്റ്വർക്കുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, നാം ഉയർന്ന കൃത്യതയും വളരെ വേഗത്തിലും (എപ്പോക്കുകളുടെ എണ്ണം പരിഗണിച്ചാൽ) നേടാൻ കഴിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലനം തന്നെ കൂടുതൽ വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, GPU ഇല്ലാത്ത കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ ഇത് മന്ദഗതിയിലായിരിക്കാം.\n",
+ "\n",
+ "## കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ പരിശീലിച്ച കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകളുടെ ഭാരങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരിച്ച്, സംഭവിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "fig,ax = plt.subplots(1,9)\n",
+ "l = model.layers[0].weights[0]\n",
+ "for i in range(9):\n",
+ " ax[i].imshow(l[...,0,i])\n",
+ " ax[i].axis('off')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നിങ്ങൾക്ക് കാണാം ചില ഫിൽട്ടറുകൾ ചില ഒബ്ലിക് സ്ട്രോകുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്നവയാണെന്ന്, മറ്റുള്ളവ ചിലപ്പോൾ പൂർണ്ണമായും യാദൃച്ഛികമായിരിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "> **ടാസ്ക്**: 3x3 ഫിൽട്ടറുകളുമായി അതേ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിച്ച് അവ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ പരിചിതമായ പാറ്റേണുകൾ കാണാമോ?\n",
+ "\n",
+ "## ബഹുസ്തര CNN-കളും പൂലിംഗ് ലെയറുകളും\n",
+ "\n",
+ "ആദ്യ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ പ്രാഥമിക പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഹോരിസോണ്ടൽ അല്ലെങ്കിൽ വെർട്ടിക്കൽ ലൈനുകൾ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു, എന്നാൽ അവയുടെ മുകളിൽ കൂടുതൽ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ പ്രയോഗിച്ച് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രാഥമിക ആകൃതികൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. പിന്നീട് കൂടുതൽ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ആ ആകൃതികൾ ചിത്രത്തിന്റെ ചില ഭാഗങ്ങളായി സംയോജിപ്പിച്ച്, നാം തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുന്ന അന്തിമ വസ്തുവിലേക്ക് എത്തും.\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ, ഇതു ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു ട്രിക്ക് പ്രയോഗിക്കാം: ചിത്രത്തിന്റെ സ്ഥലം വലുപ്പം കുറയ്ക്കുക. 3x3 സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിൽ ഹോരിസോണ്ടൽ സ്ട്രോക്ക് കണ്ടെത്തിയാൽ, അത് ഏത് പിക്സലിൽ സംഭവിച്ചതെന്ന് അത്ര പ്രധാനമല്ല. അതിനാൽ, ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം \"സ്കെയിൽ ഡൗൺ\" ചെയ്യാം, ഇത് **പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ** ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യപ്പെടുന്നു:\n",
+ "\n",
+ "* **ഔസത പൂലിംഗ്** ഒരു സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോ (ഉദാഹരണത്തിന്, 2x2 പിക്സലുകൾ) എടുത്ത് വിൻഡോയിലെ മൂല്യങ്ങളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്നു\n",
+ "* **മാക്സ് പൂലിംഗ്** വിൻഡോയെ ഏറ്റവും വലിയ മൂല്യത്തോടെ മാറ്റുന്നു. മാക്സ് പൂലിംഗിന്റെ ആശയം സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയിൽ ഒരു പ്രത്യേക പാറ്റേൺ ഉണ്ടെന്നു കണ്ടെത്തലാണ്.\n",
+ "\n",
+ "അതിനാൽ, സാധാരണ CNN-ൽ നിരവധി കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉണ്ടാകും, അവയുടെ ഇടയിൽ പൂലിംഗ് ലെയറുകൾ ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ ഉപയോഗിക്കും. പാറ്റേണുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായതിനാൽ, കൂടുതൽ ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കും, കാരണം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സംയോജനങ്ങൾ കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "സ്ഥലം വലുപ്പം കുറയുകയും ഫീച്ചർ/ഫിൽട്ടർ വലുപ്പം വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഈ ആർക്കിടെക്ചർ **പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ** എന്നും വിളിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Model: \"sequential_1\"\n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "Layer (type) Output Shape Param # \n",
+ "=================================================================\n",
+ "conv2d_1 (Conv2D) (None, 24, 24, 10) 260 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 12, 12, 10) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "conv2d_2 (Conv2D) (None, 8, 8, 20) 5020 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 20) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "flatten_1 (Flatten) (None, 320) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "dense_1 (Dense) (None, 10) 3210 \n",
+ "=================================================================\n",
+ "Total params: 8,490\n",
+ "Trainable params: 8,490\n",
+ "Non-trainable params: 0\n",
+ "_________________________________________________________________\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model = keras.models.Sequential([\n",
+ " keras.layers.Conv2D(filters=10, kernel_size=(5,5), input_shape=(28,28,1),activation='relu'),\n",
+ " keras.layers.MaxPooling2D(),\n",
+ " keras.layers.Conv2D(filters=20, kernel_size=(5,5), activation='relu'),\n",
+ " keras.layers.MaxPooling2D(), \n",
+ " keras.layers.Flatten(),\n",
+ " keras.layers.Dense(10)\n",
+ "])\n",
+ "\n",
+ "model.compile(loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['acc'])\n",
+ "\n",
+ "model.summary()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "പരിശീലനയോഗ്യമായ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം (~8.5K) മുൻപുള്ള കേസുകളേക്കാൾ വളരെ കുറവാണെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. ഇത് സംഭവിക്കുന്നത് കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ സാധാരണയായി കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂവെന്നും, അവസാന ഡെൻസ് ലെയർ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചിത്രത്തിന്റെ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി ഗണ്യമായി കുറയുന്നതുമാണ്. കുറച്ച് പാരാമീറ്ററുകൾ ഉള്ളത് നമ്മുടെ മോഡലുകളിൽ പോസിറ്റീവ് സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു, കാരണം ഇത് ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് വലുപ്പങ്ങളിലും ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 1/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0723 - acc: 0.9780 - val_loss: 0.0423 - val_acc: 0.9861\n",
+ "Epoch 2/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0523 - acc: 0.9842 - val_loss: 0.0425 - val_acc: 0.9866\n",
+ "Epoch 3/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0448 - acc: 0.9868 - val_loss: 0.0403 - val_acc: 0.9865\n",
+ "Epoch 4/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0383 - acc: 0.9886 - val_loss: 0.0323 - val_acc: 0.9888\n",
+ "Epoch 5/5\n",
+ "1875/1875 [==============================] - 6s 3ms/step - loss: 0.0338 - acc: 0.9895 - val_loss: 0.0331 - val_acc: 0.9896\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "hist = model.fit(x_train_c,y_train,validation_data=(x_test_c,y_test),epochs=5)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_results(hist)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത് എന്തെന്നാൽ, ഒരു ലെയർ മാത്രം ഉപയോഗിച്ചപ്പോൾക്കാൾ ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുന്നുവെന്നും, എപ്പോക്കുകളുടെ എണ്ണം കുറവായിട്ടാണ് അതു സാധിക്കുന്നത് — വെറും 1 അല്ലെങ്കിൽ 2 എപ്പോക്കുകൾ കൊണ്ട്. അതായത്, സങ്കീർണ്ണമായ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ കുറച്ച് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ടുതന്നെ സംഭവിക്കുന്നത് മനസ്സിലാക്കാനും നമ്മുടെ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പൊതുവായ മാതൃകകൾ കണ്ടെത്താനും കഴിവുള്ളതാണ്. എന്നാൽ, പരിശീലനം കൂടുതൽ സമയം എടുക്കുകയും GPU ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "## CIFAR-10 ഡാറ്റാസെറ്റിലെ യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളുമായി കളിക്കുന്നത്\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ കൈയൊപ്പിട്ട അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം ഒരു കളിപ്പാട്ട പ്രശ്നം പോലെ തോന്നിയേക്കാം, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ നാം കൂടുതൽ ഗൗരവമുള്ള ഒന്നിനെ നേരിടാൻ തയ്യാറാണ്. വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളുടെ ചിത്രങ്ങളുടെ കൂടുതൽ പുരോഗമിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റ് ആയ [CIFAR-10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) പരിശോധിക്കാം. ഇതിൽ 60,000 32x32 ചിത്രങ്ങൾ ഉണ്ട്, 10 ക്ലാസുകളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "(x_train,y_train),(x_test,y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()\n",
+ "x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.0\n",
+ "x_test = x_test.astype(np.float32) / 255.0\n",
+ "classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',\n",
+ " 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "display_dataset(x_train,y_train,classes=classes)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "CIFAR-10-ന് വേണ്ടി പ്രശസ്തമായ ഒരു ആർക്കിടെക്ചർ [LeNet](https://en.wikipedia.org/wiki/LeNet) എന്നാണ് അറിയപ്പെടുന്നത്, ഇത് *യാൻ ലെകൺ* നിർദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നു. മുകളിൽ നാം വിശദീകരിച്ചിട്ടുള്ളതുപോലെ തന്നെ ഇതും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രധാന വ്യത്യാസം 1-ന്റെ പകരം 3 ഇൻപുട്ട് കളർ ചാനലുകൾ ഉള്ളതാണു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Model: \"sequential_3\"\n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "Layer (type) Output Shape Param # \n",
+ "=================================================================\n",
+ "conv2d_8 (Conv2D) (None, 28, 28, 6) 456 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 6) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "conv2d_9 (Conv2D) (None, 10, 10, 16) 2416 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "max_pooling2d_7 (MaxPooling2 (None, 5, 5, 16) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "flatten_3 (Flatten) (None, 400) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "dense_9 (Dense) (None, 120) 48120 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "dense_10 (Dense) (None, 84) 10164 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "dense_11 (Dense) (None, 10) 850 \n",
+ "=================================================================\n",
+ "Total params: 62,006\n",
+ "Trainable params: 62,006\n",
+ "Non-trainable params: 0\n",
+ "_________________________________________________________________\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model = keras.models.Sequential([\n",
+ " keras.layers.Conv2D(filters = 6, kernel_size = 5, strides = 1, activation = 'relu', input_shape = (32,32,3)),\n",
+ " keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2),\n",
+ " keras.layers.Conv2D(filters = 16, kernel_size = 5, strides = 1, activation = 'relu'),\n",
+ " keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2),\n",
+ " keras.layers.Flatten(),\n",
+ " keras.layers.Dense(120, activation = 'relu'),\n",
+ " keras.layers.Dense(84, activation = 'relu'),\n",
+ " keras.layers.Dense(10, activation = 'softmax')])\n",
+ "\n",
+ "model.summary()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വലിയ സമയം ആവശ്യമായിരിക്കും, കൂടാതെ ഇത് മുൻഗണനയായി GPU-സജ്ജമായ കംപ്യൂട്ടറിൽ ചെയ്യേണ്ടതാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 1/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 6s 4ms/step - loss: 1.6205 - acc: 0.4033 - val_loss: 1.4287 - val_acc: 0.4743\n",
+ "Epoch 2/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 6s 4ms/step - loss: 1.3435 - acc: 0.5154 - val_loss: 1.2804 - val_acc: 0.5412\n",
+ "Epoch 3/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.2225 - acc: 0.5645 - val_loss: 1.2164 - val_acc: 0.5600\n",
+ "Epoch 4/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 5s 4ms/step - loss: 1.1360 - acc: 0.5957 - val_loss: 1.1918 - val_acc: 0.5768\n",
+ "Epoch 5/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.0776 - acc: 0.6178 - val_loss: 1.1451 - val_acc: 0.5906\n",
+ "Epoch 6/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 5s 4ms/step - loss: 1.0228 - acc: 0.6370 - val_loss: 1.1178 - val_acc: 0.6098\n",
+ "Epoch 7/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 5s 4ms/step - loss: 0.9769 - acc: 0.6544 - val_loss: 1.0793 - val_acc: 0.6202\n",
+ "Epoch 8/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.9340 - acc: 0.6711 - val_loss: 1.0783 - val_acc: 0.6271\n",
+ "Epoch 9/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 5s 4ms/step - loss: 0.8983 - acc: 0.6824 - val_loss: 1.0952 - val_acc: 0.6203\n",
+ "Epoch 10/10\n",
+ "1563/1563 [==============================] - 6s 4ms/step - loss: 0.8648 - acc: 0.6939 - val_loss: 1.1103 - val_acc: 0.6217\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['acc'])\n",
+ "hist = model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),epochs=10)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_results(hist)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നാം കുറച്ച് epochs പരിശീലനത്തോടെ നേടാൻ കഴിഞ്ഞ കൃത്യത വളരെ വലിയതല്ലെന്ന് തോന്നുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഓർക്കുക, അങ്ങേയറ്റം അന്ധവിശ്വാസം മാത്രം 10% കൃത്യത നൽകും, കൂടാതെ നമ്മുടെ പ്രശ്നം MNIST അക്കങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതേക്കാൾ വളരെ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണ്. ഇത്തരമൊരു ചെറിയ പരിശീലന സമയത്ത് 50% കൃത്യത കടക്കുന്നത് നല്ല നേട്ടമായി തോന്നുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "## പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ\n",
+ "\n",
+ "ഈ യൂണിറ്റിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രധാന ആശയം - കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ - നാം പഠിച്ചു. ചിത്രശ്രേണി, വസ്തു കണ്ടെത്തൽ, hatta ചിത്ര നിർമ്മാണ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിവയെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന യഥാർത്ഥ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ എല്ലാം CNN-കളിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ്, കൂടുതൽ ലെയറുകളും ചില അധിക പരിശീലന തന്ത്രങ്ങളും ചേർത്ത്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "interpreter": {
+ "hash": "0cb620c6d4b9f7a635928804c26cf22403d89d98d79684e4529119355ee6d5a5"
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3.8.12 64-bit (conda)",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.8.12"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "96896b1704c43955ccd2cf60c0c284d9",
+ "translation_date": "2025-11-26T00:41:55+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md
index 6a89c395..738184db 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md
@@ -1,73 +1,73 @@
-
-# കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
-
-നാം മുമ്പ് കണ്ടതുപോലെ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ചിത്രങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ വളരെ നല്ലതാണ്, ഒറ്റ ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ പോലും MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങൾ യുക്തിസഹമായ കൃത്യതയോടെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. എന്നാൽ, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് വളരെ പ്രത്യേകമാണ്, എല്ലാ അക്കങ്ങളും ചിത്രത്തിന്റെ മദ്ധ്യത്തിൽ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ജോലി എളുപ്പമാക്കുന്നു.
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/13)
-
-യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ ഒരു വസ്തുവിന്റെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം എന്തായാലും അതിനെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയണം. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സാധാരണ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം നാം ഒരു പ്രത്യേക വസ്തു ചിത്രത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, നാം ചിത്രത്തിൽ ചില പ്രത്യേക **പാറ്റേണുകൾ** അവയുടെ സംയോജനങ്ങളോടുകൂടി തിരയുകയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂച്ചയെ കണ്ടെത്താൻ, ആദ്യം നാം ഹോരിസോണ്ടൽ ലൈനുകൾ തിരയാം, അവ തുമ്പുകൾ ആകാം, പിന്നെ തുമ്പുകളുടെ ഒരു പ്രത്യേക സംയോജനം അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ പൂച്ചയുടെ ചിത്രം ആണെന്ന് പറയാം. സാപേക്ഷ സ്ഥാനം, ചില പാറ്റേണുകളുടെ സാന്നിധ്യം പ്രധാനമാണ്, ചിത്രത്തിലെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം അല്ല.
-
-പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ, നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ** എന്ന ആശയം ഉപയോഗിക്കും. നിങ്ങൾക്ക് അറിയാമല്ലോ, ഒരു ചിത്രം 2D-മാട്രിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ നിറത്തിന്റെ ആഴമുള്ള 3D-ടെൻസർ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നു. ഒരു ഫിൽട്ടർ പ്രയോഗിക്കുന്നത് അർത്ഥമാക്കുന്നത്, നാം ചെറിയ **ഫിൽട്ടർ കർണൽ** മാട്രിക്സ് എടുത്ത്, യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും സമീപമുള്ള പോയിന്റുകളുമായി ഭാരിത ശരാശരി കണക്കാക്കുകയാണ്. ഇത് ഒരു ചെറിയ വിൻഡോ മുഴുവൻ ചിത്രത്തിലൂടെ സ്ലൈഡ് ചെയ്യുന്നതുപോലെ കാണാം, ഫിൽട്ടർ കർണൽ മാട്രിക്സിലെ ഭാരങ്ങൾ അനുസരിച്ച് എല്ലാ പിക്സലുകളും ശരാശരി ചെയ്യുന്നു.
-
- | 
-----|----
-
-> ചിത്രം: Dmitry Soshnikov
-
-ഉദാഹരണത്തിന്, 3x3 വെർട്ടിക്കൽ എഡ്ജ്, ഹോരിസോണ്ടൽ എഡ്ജ് ഫിൽട്ടറുകൾ MNIST അക്കങ്ങളിൽ പ്രയോഗിച്ചാൽ, യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിലെ വെർട്ടിക്കൽ, ഹോരിസോണ്ടൽ എഡ്ജുകൾ ഉള്ള സ്ഥലങ്ങളിൽ ഹൈലൈറ്റുകൾ (ഉയർന്ന മൂല്യങ്ങൾ) ലഭിക്കും. അതിനാൽ ആ രണ്ട് ഫിൽട്ടറുകൾ എഡ്ജുകൾ "തിരയാൻ" ഉപയോഗിക്കാം. അതുപോലെ, നാം മറ്റ് താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാം:
-
-
-
-> [Leung-Malik Filter Bank](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/texclass/filters.html) ചിത്രം
-
-എങ്കിലും, നാം ചില പാറ്റേണുകൾ കൈമാറി എടുക്കാൻ ഫിൽട്ടറുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാമെങ്കിലും, നെറ്റ്വർക്ക് സ്വയം പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുമെന്ന രീതിയിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും കഴിയും. ഇത് CNN-ന്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്.
-
-## CNN-ന്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങൾ
-
-CNN-കൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് താഴെപ്പറയുന്ന പ്രധാന ആശയങ്ങളിലാണ് അടിസ്ഥാനമാക്കുന്നത്:
-
-* കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ കഴിയും
-* ഫിൽട്ടറുകൾ സ്വയം പരിശീലിക്കപ്പെടുന്ന വിധത്തിൽ നെറ്റ്വർക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാം
-* നാം ഈ സമീപനം ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഫീച്ചറുകളിലും പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താം, യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ മാത്രമല്ല. അതായത് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ പിക്സൽ സംയോജനങ്ങളിൽ നിന്നാരംഭിച്ച് ചിത്രഭാഗങ്ങളുടെ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സംയോജനങ്ങളിലേക്കുള്ള ഫീച്ചറുകളുടെ ഹയർആർക്കിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
-
-
-
-> [Hislop-Lynch](https://www.semanticscholar.org/paper/Computer-vision-based-pedestrian-trajectory-Hislop-Lynch/26e6f74853fc9bbb7487b06dc2cf095d36c9021d) എന്ന പേപ്പറിൽ നിന്നുള്ള ചിത്രം, അവരുടെ [ഗവേഷണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1553374.1553453)
-
-## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
-
-കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഫിൽട്ടറുകൾ എങ്ങനെ പരിശീലിക്കാവുന്നതാണ് എന്നത് നോക്കാം, അനുബന്ധ നോട്ട്ബുക്കുകൾ വഴി:
-
-* [കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ - PyTorch](ConvNetsPyTorch.ipynb)
-* [കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ - TensorFlow](ConvNetsTF.ipynb)
-
-## പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ
-
-ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മിക്ക CNN-കളും പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ എന്ന രീതിയെ പിന്തുടരുന്നു. യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന ആദ്യ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയർ സാധാരണയായി കുറച്ച് ഫിൽട്ടറുകൾ (8-16) ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ ഹോരിസോണ്ടൽ/വെർട്ടിക്കൽ ലൈനുകൾ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത പിക്സൽ സംയോജനങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. അടുത്ത ലെയറിൽ, നെറ്റ്വർക്ക് സ്പേഷ്യൽ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കുകയും, ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ലളിതമായ ഫീച്ചറുകളുടെ കൂടുതൽ സംയോജനങ്ങൾക്കു വഴിയൊരുക്കുന്നു. ഓരോ ലെയറിലും, അവസാന ക്ലാസിഫയറിലേക്കു നീങ്ങുമ്പോൾ, ചിത്രത്തിന്റെ സ്പേഷ്യൽ ഡൈമെൻഷൻ കുറയുകയും, ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
-
-ഉദാഹരണമായി, 2014-ൽ ImageNet ടോപ്പ്-5 ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ 92.7% കൃത്യത നേടിയ VGG-16 നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ നോക്കാം:
-
-
-
-
-
-> [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) നിന്നുള്ള ചിത്രം
-
-## പ്രശസ്തമായ CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾ
-
-[പ്രശസ്തമായ CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്കുറിച്ച് പഠനം തുടരുക](CNN_Architectures.md)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
+
+നാം മുമ്പ് കണ്ടതുപോലെ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ചിത്രങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ വളരെ നല്ലതാണ്, ഒറ്റ ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ പോലും MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള കൈയെഴുത്ത് അക്കങ്ങൾ യുക്തിസഹമായ കൃത്യതയോടെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. എന്നാൽ, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് വളരെ പ്രത്യേകമാണ്, എല്ലാ അക്കങ്ങളും ചിത്രത്തിന്റെ മദ്ധ്യത്തിൽ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ജോലി എളുപ്പമാക്കുന്നു.
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/13)
+
+യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ ഒരു വസ്തുവിന്റെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം എന്തായാലും അതിനെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയണം. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സാധാരണ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, കാരണം നാം ഒരു പ്രത്യേക വസ്തു ചിത്രത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ, നാം ചിത്രത്തിൽ ചില പ്രത്യേക **പാറ്റേണുകൾ** അവയുടെ സംയോജനങ്ങളോടുകൂടി തിരയുകയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂച്ചയെ കണ്ടെത്താൻ, ആദ്യം നാം ഹോരിസോണ്ടൽ ലൈനുകൾ തിരയാം, അവ തുമ്പുകൾ ആകാം, പിന്നെ തുമ്പുകളുടെ ഒരു പ്രത്യേക സംയോജനം അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ പൂച്ചയുടെ ചിത്രം ആണെന്ന് പറയാം. സാപേക്ഷ സ്ഥാനം, ചില പാറ്റേണുകളുടെ സാന്നിധ്യം പ്രധാനമാണ്, ചിത്രത്തിലെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം അല്ല.
+
+പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ, നാം **കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ** എന്ന ആശയം ഉപയോഗിക്കും. നിങ്ങൾക്ക് അറിയാമല്ലോ, ഒരു ചിത്രം 2D-മാട്രിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ നിറത്തിന്റെ ആഴമുള്ള 3D-ടെൻസർ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നു. ഒരു ഫിൽട്ടർ പ്രയോഗിക്കുന്നത് അർത്ഥമാക്കുന്നത്, നാം ചെറിയ **ഫിൽട്ടർ കർണൽ** മാട്രിക്സ് എടുത്ത്, യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും സമീപമുള്ള പോയിന്റുകളുമായി ഭാരിത ശരാശരി കണക്കാക്കുകയാണ്. ഇത് ഒരു ചെറിയ വിൻഡോ മുഴുവൻ ചിത്രത്തിലൂടെ സ്ലൈഡ് ചെയ്യുന്നതുപോലെ കാണാം, ഫിൽട്ടർ കർണൽ മാട്രിക്സിലെ ഭാരങ്ങൾ അനുസരിച്ച് എല്ലാ പിക്സലുകളും ശരാശരി ചെയ്യുന്നു.
+
+ | 
+----|----
+
+> ചിത്രം: Dmitry Soshnikov
+
+ഉദാഹരണത്തിന്, 3x3 വെർട്ടിക്കൽ എഡ്ജ്, ഹോരിസോണ്ടൽ എഡ്ജ് ഫിൽട്ടറുകൾ MNIST അക്കങ്ങളിൽ പ്രയോഗിച്ചാൽ, യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിലെ വെർട്ടിക്കൽ, ഹോരിസോണ്ടൽ എഡ്ജുകൾ ഉള്ള സ്ഥലങ്ങളിൽ ഹൈലൈറ്റുകൾ (ഉയർന്ന മൂല്യങ്ങൾ) ലഭിക്കും. അതിനാൽ ആ രണ്ട് ഫിൽട്ടറുകൾ എഡ്ജുകൾ "തിരയാൻ" ഉപയോഗിക്കാം. അതുപോലെ, നാം മറ്റ് താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാം:
+
+
+
+> [Leung-Malik Filter Bank](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/texclass/filters.html) ചിത്രം
+
+എങ്കിലും, നാം ചില പാറ്റേണുകൾ കൈമാറി എടുക്കാൻ ഫിൽട്ടറുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാമെങ്കിലും, നെറ്റ്വർക്ക് സ്വയം പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുമെന്ന രീതിയിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും കഴിയും. ഇത് CNN-ന്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്.
+
+## CNN-ന്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങൾ
+
+CNN-കൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് താഴെപ്പറയുന്ന പ്രധാന ആശയങ്ങളിലാണ് അടിസ്ഥാനമാക്കുന്നത്:
+
+* കോൺവല്യൂഷണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ കഴിയും
+* ഫിൽട്ടറുകൾ സ്വയം പരിശീലിക്കപ്പെടുന്ന വിധത്തിൽ നെറ്റ്വർക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാം
+* നാം ഈ സമീപനം ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഫീച്ചറുകളിലും പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താം, യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ മാത്രമല്ല. അതായത് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ പിക്സൽ സംയോജനങ്ങളിൽ നിന്നാരംഭിച്ച് ചിത്രഭാഗങ്ങളുടെ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സംയോജനങ്ങളിലേക്കുള്ള ഫീച്ചറുകളുടെ ഹയർആർക്കിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
+
+
+
+> [Hislop-Lynch](https://www.semanticscholar.org/paper/Computer-vision-based-pedestrian-trajectory-Hislop-Lynch/26e6f74853fc9bbb7487b06dc2cf095d36c9021d) എന്ന പേപ്പറിൽ നിന്നുള്ള ചിത്രം, അവരുടെ [ഗവേഷണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1553374.1553453)
+
+## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
+
+കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഫിൽട്ടറുകൾ എങ്ങനെ പരിശീലിക്കാവുന്നതാണ് എന്നത് നോക്കാം, അനുബന്ധ നോട്ട്ബുക്കുകൾ വഴി:
+
+* [കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ - PyTorch](ConvNetsPyTorch.ipynb)
+* [കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ - TensorFlow](ConvNetsTF.ipynb)
+
+## പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ
+
+ചിത്ര പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മിക്ക CNN-കളും പിരമിഡ് ആർക്കിടെക്ചർ എന്ന രീതിയെ പിന്തുടരുന്നു. യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന ആദ്യ കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയർ സാധാരണയായി കുറച്ച് ഫിൽട്ടറുകൾ (8-16) ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ ഹോരിസോണ്ടൽ/വെർട്ടിക്കൽ ലൈനുകൾ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത പിക്സൽ സംയോജനങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. അടുത്ത ലെയറിൽ, നെറ്റ്വർക്ക് സ്പേഷ്യൽ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കുകയും, ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ലളിതമായ ഫീച്ചറുകളുടെ കൂടുതൽ സംയോജനങ്ങൾക്കു വഴിയൊരുക്കുന്നു. ഓരോ ലെയറിലും, അവസാന ക്ലാസിഫയറിലേക്കു നീങ്ങുമ്പോൾ, ചിത്രത്തിന്റെ സ്പേഷ്യൽ ഡൈമെൻഷൻ കുറയുകയും, ഫിൽട്ടറുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
+
+ഉദാഹരണമായി, 2014-ൽ ImageNet ടോപ്പ്-5 ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ 92.7% കൃത്യത നേടിയ VGG-16 നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ നോക്കാം:
+
+
+
+
+
+> [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) നിന്നുള്ള ചിത്രം
+
+## പ്രശസ്തമായ CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾ
+
+[പ്രശസ്തമായ CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്കുറിച്ച് പഠനം തുടരുക](CNN_Architectures.md)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md
index 5db3f8eb..02d33303 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md
@@ -1,49 +1,49 @@
-
-# മൃഗങ്ങളുടെ മുഖങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം
-
-[AI for Beginners Curriculum](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners) ലെ ലാബ് അസൈൻമെന്റ്.
-
-## ടാസ്ക്
-
-ഒരു മൃഗശാലയ്ക്ക് എല്ലാ മൃഗങ്ങളും കാറ്റലോഗ് ചെയ്യാനുള്ള ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതായി നിങ്ങൾക്ക് ധരിക്കാം. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു ആപ്ലിക്കേഷന്റെ മികച്ച സവിശേഷതകളിലൊന്ന് ഫോട്ടോഗ്രാഫിൽ നിന്ന് സ്വയം ജാതി കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. ഇത് ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വിജയകരമായി ചെയ്യാം.
-
-**Pet Faces** ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ പൂച്ചകളും നായകളും ജാതികൾ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾ ഒരു കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതാണ്.
-
-## ഡാറ്റാസെറ്റ്
-
-നാം ഉപയോഗിക്കുന്നത് [Oxford-IIIT Pet Dataset](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/) ആണ്, ഇതിൽ 37 വ്യത്യസ്ത നായയും പൂച്ചയും ജാതികളുടെ ചിത്രങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
-
-
-
-ഡാറ്റാസെറ്റ് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ, ഈ കോഡ് സ്നിപ്പെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുക:
-
-```python
-!wget https://thor.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/images.tar.gz
-!tar xfz images.tar.gz
-!rm images.tar.gz
-```
-
-**കുറിപ്പ്:** Oxford-IIIT Pet Dataset ചിത്രങ്ങൾ ഫയൽനാമുകൾ പ്രകാരം ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു (ഉദാ., `Abyssinian_1.jpg`, `Bengal_2.jpg`). ഈ നോട്ട്ബുക്കിൽ ഈ ചിത്രങ്ങൾ ജാതി-പ്രത്യേക സബ്ഡയറക്ടറികളിലേക്ക് ക്രമീകരിക്കുന്ന കോഡ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് വർഗ്ഗീകരണം എളുപ്പമാക്കുന്നു.
-
-## സ്റ്റാർട്ടിംഗ് നോട്ട്ബുക്ക്
-
-ലാബ് ആരംഭിക്കാൻ [PetFaces.ipynb](PetFaces.ipynb) തുറക്കുക
-
-## പഠിപ്പുകൾ
-
-നിങ്ങൾ ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നം തുടക്കത്തിൽ നിന്ന് പരിഹരിച്ചു! ക്ലാസുകൾ വളരെ കൂടുതലായിരുന്നു, എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് യുക്തിസഹമായ കൃത്യത നേടാൻ കഴിഞ്ഞു! ചില ക്ലാസുകൾ മനുഷ്യർക്കും വ്യക്തമായി വ്യത്യസ്തമല്ലാത്തതിനാൽ, ടോപ്പ്-k കൃത്യത അളക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ക്ലാസുകൾ തമ്മിൽ തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നത് കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# മൃഗങ്ങളുടെ മുഖങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം
+
+[AI for Beginners Curriculum](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners) ലെ ലാബ് അസൈൻമെന്റ്.
+
+## ടാസ്ക്
+
+ഒരു മൃഗശാലയ്ക്ക് എല്ലാ മൃഗങ്ങളും കാറ്റലോഗ് ചെയ്യാനുള്ള ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതായി നിങ്ങൾക്ക് ധരിക്കാം. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു ആപ്ലിക്കേഷന്റെ മികച്ച സവിശേഷതകളിലൊന്ന് ഫോട്ടോഗ്രാഫിൽ നിന്ന് സ്വയം ജാതി കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. ഇത് ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വിജയകരമായി ചെയ്യാം.
+
+**Pet Faces** ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ പൂച്ചകളും നായകളും ജാതികൾ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾ ഒരു കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യുറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതാണ്.
+
+## ഡാറ്റാസെറ്റ്
+
+നാം ഉപയോഗിക്കുന്നത് [Oxford-IIIT Pet Dataset](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/) ആണ്, ഇതിൽ 37 വ്യത്യസ്ത നായയും പൂച്ചയും ജാതികളുടെ ചിത്രങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
+
+
+
+ഡാറ്റാസെറ്റ് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ, ഈ കോഡ് സ്നിപ്പെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുക:
+
+```python
+!wget https://thor.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/images.tar.gz
+!tar xfz images.tar.gz
+!rm images.tar.gz
+```
+
+**കുറിപ്പ്:** Oxford-IIIT Pet Dataset ചിത്രങ്ങൾ ഫയൽനാമുകൾ പ്രകാരം ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു (ഉദാ., `Abyssinian_1.jpg`, `Bengal_2.jpg`). ഈ നോട്ട്ബുക്കിൽ ഈ ചിത്രങ്ങൾ ജാതി-പ്രത്യേക സബ്ഡയറക്ടറികളിലേക്ക് ക്രമീകരിക്കുന്ന കോഡ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് വർഗ്ഗീകരണം എളുപ്പമാക്കുന്നു.
+
+## സ്റ്റാർട്ടിംഗ് നോട്ട്ബുക്ക്
+
+ലാബ് ആരംഭിക്കാൻ [PetFaces.ipynb](PetFaces.ipynb) തുറക്കുക
+
+## പഠിപ്പുകൾ
+
+നിങ്ങൾ ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നം തുടക്കത്തിൽ നിന്ന് പരിഹരിച്ചു! ക്ലാസുകൾ വളരെ കൂടുതലായിരുന്നു, എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് യുക്തിസഹമായ കൃത്യത നേടാൻ കഴിഞ്ഞു! ചില ക്ലാസുകൾ മനുഷ്യർക്കും വ്യക്തമായി വ്യത്യസ്തമല്ലാത്തതിനാൽ, ടോപ്പ്-k കൃത്യത അളക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ക്ലാസുകൾ തമ്മിൽ തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നത് കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb
index 5eb5f182..0f1034cd 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb
@@ -1,751 +1,751 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു പൂച്ചയെ എങ്ങനെ കാണുന്നു\n",
- "\n",
- "ImageNet-ൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് 1000 വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളുടെ വർഗ്ഗങ്ങളിൽ ഏതെങ്കിലും ഒരു വർഗ്ഗം തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന് വ്യത്യസ്ത ജാതികളുടെ പൂച്ചകൾ. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് കാണുന്ന **ആദർശ സിയാമീസ് പൂച്ച** എങ്ങനെയിരിക്കുമെന്ന് കാണുന്നത് രസകരമായിരിക്കും.\n",
- "\n",
- "> തീർച്ചയായും, *സിയാമീസ് പൂച്ച* എന്നത് ImageNet-ലെ മറ്റേതെങ്കിലും വർഗ്ഗം കൊണ്ട് മാറ്റാം.\n",
- "\n",
- "ആരംഭിക്കാൻ, VGG നെറ്റ്വർക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "2022-06-17 13:28:58.931467: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 FMA\n",
- "To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.\n",
- "2022-06-17 13:28:59.603736: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 15401 MB memory: -> device: 0, name: Tesla P100-PCIE-16GB, pci bus id: 0001:00:00.0, compute capability: 6.0\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "import tensorflow as tf\n",
- "from tensorflow import keras\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "import numpy as np\n",
- "from IPython.display import clear_output\n",
- "from PIL import Image\n",
- "import json\n",
- "np.set_printoptions(precision=3,suppress=True)\n",
- "\n",
- "model = keras.applications.VGG16(weights='imagenet',include_top=True)\n",
- "classes = json.loads(open('imagenet_classes.json','r').read())"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ഫലം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ\n",
- "\n",
- "ആദർശമായ പൂച്ചയെ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ, നാം ഒരു യാദൃച്ഛിക ശബ്ദചിത്രം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, പിന്നീട് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രം ക്രമീകരിച്ച് ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് പൂച്ചയെ തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കും.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "ഇതാണ് നമ്മുടെ ആരംഭചിത്രം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 2,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "x = tf.Variable(tf.random.normal((1,224,224,3)))\n",
- "\n",
- "def normalize(img):\n",
- " return (img-tf.reduce_min(img))/(tf.reduce_max(img)-tf.reduce_min(img))\n",
- "\n",
- "plt.imshow(normalize(x[0]))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "> നാം നമ്മുടെ മൂല്യങ്ങളെ 0-1 പരിധിയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരാൻ `normalize` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "ഈ ചിത്രം ഉപയോഗിച്ച് നമ്മുടെ VGG നെറ്റ്വർക്ക് വിളിച്ചാൽ, സാധ്യതകളുടെ കുറച്ച് അഥവാ കൂടുതലായ യാദൃച്ഛിക വിതരണമാണ് ലഭിക്കുക:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "2022-06-17 13:29:02.100818: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:368] Loaded cuDNN version 8303\n",
- "2022-06-17 13:29:02.570980: I tensorflow/core/platform/default/subprocess.cc:304] Start cannot spawn child process: No such file or directory\n"
- ]
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Predicted class: 669 (mosquito net)\n",
- "Probability of predicted class = 0.05466596782207489\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA1MAAACnCAYAAAD0UwYOAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAADCsElEQVR4nOz9ya8ka57e+X1fm2c3n88cJ+LeuENmDWSyWKTUakFqiAIJCaptCxB6SRBNQloIEqil/gOBEMFWt1aEFkRvBBREQi0IQi9ENZtVxcqqrLw3743xjH58NLd5NtOikkCqUB3FLjCjEJR9AMcJN3tP+C+AZ/PgfcNc9H3PYDAYDAaDwWAwGAz+25H+ogcYDAaDwWAwGAwGg0/RUKYGg8FgMBgMBoPB4M9hKFODwWAwGAwGg8Fg8OcwlKnBYDAYDAaDwWAw+HMYytRgMBgMBoPBYDAY/DkMZWowGAwGg8FgMBgM/hyUv+gBBoN/F8xms/76+voveozBYDAYDAaDwb9lv/d7v7fr+37+p90bytRg8G/B9fU1v/u7v/sXPcZgMBgMBoPB4N8yIcTNf9O94ZjfYDAYDAaDwWAwGPw5DGVqMBgMBoPBYDAYDP4cPnjM7//0v/57/eN8ird6geUdmTdLfvY8w9mXZOH3tFOPXwnOCVSVh8kK48dz9Nlb9voc3Tao8iOdFKDZn2PITxS7gtzzUMpzJAnO9BWPYzgJ9uwVyA2deHPCs+k9qerRSSqX7Zib5DuMWOfJ2qCnLxjlGV3pM/oqpVbHXJQ9D2TsZAsjaDmf1PzOncasfcDwZkhdQXm5RjmMmesOm6BCXnq0TyVNNKLjFd3zv8r8oSbn9+DyDC9pqPsco+oZlfB4VnL30PHlsxPMoiBJlsy8lMdXLfnCwK53HIwlrZWjxjskWpqFgbbSWIoDT3iMJ89YhTnP1YpitON1K3OdXhOlK5q+xJ81lK5Kn3UsDyX/teHxw0XM17/n8nuXKqWkYxQN9UbgXsuE+5p5M6E335IkJmU5ZmHcob58xtPmFo+Cn1UOn0sJR+1r3PKAtm3ZLHXMZko+eoVWuLTdAbPpaJ48+lMTw3vH/+Z/+X8UHyuEg8FgMBgMBoPBp+iDO1NlpDA9nlFcBQj9wDv3DzC//Z6R+g7LsMn9hG8dwV204iSVqL6OSbseV82glZGckpl7hmMLHk0Ls53wdQXtdQjz98hRzGRfEt9c0QY5xv0VL9SGS2Eib3WMNEPXdabqnKVlMCv/CmLhsr9UabSeydOU49OYN4mgwkHtBXJd8y4psJscZ+wyVu+5sSPEeooUlzyoCcHsPYQpdttgeymWcsaCGne5QsxbHGvPrfVI2tg85Tpd34Io0G0bkXV0Kxkriln3FdKvqUg01PEJZfyEFsRMSRkZDm7lMpI11vUJZp3Q36ssZxWlWrK+LZjeJ7yyE3rtBEs9IY8d9NuchJi92jNOdpSdxP1FhNhKdDcSXpphzGSSwsY1Gw7Ze4L4lCIdIc83CBNuq1tq5jT5CWeSRyybIAUcZYXxzMIuPIo2xmg8urKjslTUekQjXHw1Rkn8j5O+wWAwGAwGg8HgE/bBMnXzlc7h7D0jxaSIBcXVhOg3T9mKJbu5ifte5nzcIhYCNcho5mCdWVR2hSe/w9w+UKs5Dzzw4thhjG0ennTcY8wscQmkMaUss3hWoGgnVLP3RFLDt5FEUcZkqcbd2xU/8bc8LlS0/ZHTaMSJ0KiMgN+3Mnjakn7Tc2xj7IPMPK6JLIXRDytSaYKmnTLLPDSvwTdmRJXB6PEKL1YR4oBhCBaKClVKHGfYzQL5/kt8cUYlKZStwW3p0GZXuOqBp43Exu/Y5gGqWZMX37FZfMd23jGqem6SklqRyYsc63uHt7WJUDuO5ojbqz1B2xN1CmpzglWfcP5NjSdVzM2ScJFQB2M0ZkSagzW/YJ0vyY0ZVZfxOHtgP+s5NjmK9po7JyH8ArSLBkWEnEUNcd9xhswxTCk7i/Qo0xseWtsy8TtCEtLLDZV6QElzJMfAslXMvqbrQ7Zrg1o/+1j5GwwGg8Fg8Odw/ff/Kdd//5/+RY8xGPz/vQ+WqeemT19N6Y8S9yOH7HbH6VuDVivQpHP6dIH8ECC1MjvtjGmu0d71qI1NI+lYp2MOtzVWf0ZsNVQiYO439NOYsHzgsXsiqWLeyE8YWsvUWzDRD6i2hb0QtF9KcKNy/k6n+VcSzkKj0lc0Gw+tG2FW75DHIdpvbrBThzNhsJ4JZkpL8p1AdSOO+RWNlpDozylHCvrDgT4q2SMolF+j0Hp6JeUh3SA0jbDSeVB2+Pe3XMmvWShjJqqLFGk41YjRfMdc7vGvdeTMo1gv+HJ7hp/kFOc+n6cX1HcjDEMl/+qWC+dINm3AgueZRCuvOLYHqu6EUtHpPRDKkbAM8VYOrhHh9x2znYryCmbVju/ainZe8NyymIpThPoMeVfz8jiij12kYIWhZ+ye97TSnC6aY08lNus7ps86rmKZfDXn1f4du7jm2eYN5/YLJsYMqdwh3wZ09gTrukUax9h5/rHyNxgMBoPBYDAYfLI+fMxv13OWxmTSls8WLfbZFRUPZLmGkdzRXjoUY53TUmPT5vxsV3NwVI7TjkJ1eShmXHUWCgGm5tOIhG2aM10t6POeLwuN60THMTykSLC5uUdLPMbxCYWpkJKRf21ipVP0iUzvp7R2htrcEy07RH+G9zmYTYpRPrILvyMxS+qnlpnV45UTCuNnxA8ek9snotgjtObMNZ8XVcdnZ/+K0T7DdU2eaRqPxHTyI76tEZkWUX5Buc9YyQZ9n6Hj0923FNmRzNR50gSaPUEUEwJzz/WthvgswJ1AWdosVh1FG2KsKmwEeefhJics9zani1vsANqzgodtR2/YbF5q5HXFcWdy1Epkr2ObNPhiw7xzqHQJrep5kdwyGU14dDKmVcKmHlP6I47pMyJvx9HcMo4E44XP1EjYGDXp5C2L0qVdqPyR/oLH+BvCYoWuFlipCplgXNVYjYfTmB8rf4PBYDAYDAaDwSfrgw+gkDyFo9xQNCp1vKFR9px1C5JWYvMgGC1bHpuYhaMwzkxyoRIICSPqmd89shenxBObeXXNO+kOQ7rEPIEsN7GuYL1rMHIVVRbsnSPacYFmuBzGGyqvZPokkXchkeg5qSs2cc90Y9CPNfy3Gf3kB0TNAcVSOGs9Cn9HpfXMk45k0XN0d+hdyemXNcabEZH/huv6hIP0SO58gbJW2cqCp+4BTbhMqguc7YZyXhLKX6PqN9gzhUkW4wQN5XmGYcArTeVXD1NE+55Y6kifTfkquOBu1tJjkXc6T9t37H/9Ky7fPJAfSzaHOdLVhmVckP7QoEqXSL+yAlfFaxJWWYT2XhCcTJl0En5dk4w7TrZjGqkhcO6gO6L2AZvJEk0zUawtTt9yvOwRbUu701lkCrEeMFYFktoRlhH1dswsz3HOPJIqRiwUdO+EMmlx12vqHy2Rvo/RNxKWWbPxtY+Vv8FgMBgMBoPB4JP1wTK1yTVUraRwUpRAJeoL8lqF0sFfHtlf9Zxtzrjhe2YdmN73LMsxwaTkUZpw2hd0liBu3zBzYfMQk+NyQcBxlTJfFjxIPtoB1KBnZmmEZkFdq1xua0RtolQyd2pMOp6Q6Drzqw2O6HmSK06yHU0ec7BctuWObhThlRPCvsfIQFJTzIcThLrmcdSQNB6e1WIzJTASktOEE1HRrKasjg6z+Zri1KddjbgKKzZmhWxbhMuUvW9hKD1tcsYkkXg0SpRsjH1e0rY+QfOGfW9yko2QhMbEeY737kAvVeAvmaoRvj7mkYRxItP1rwlSnYnSEHkWS72n/omM/CsurRDszJygMZg0U5oiQthTxOZzUrkl1TzaRmFOQSYdkP7AI7sMkIuKJ8XleXVKUu2wmzMMM6c2MxI1ISg8LGfCdGWw8zYYkYxeCzbfpIxIsCyTtJPQnx4+Vv4Gg8FgMBgMBoNP1geP+Tl+hZ1KjG+nLEqXF+E5WyPnOI5Yaxr9tyNKWca7HdPKgmf6c17Ez1h80yM1gmM9pxZ79PY9/ibk2X5PnTxxkNcon+lsqhZJL6nPbnB0nWie03cG6V6mLRSizmdnQs+IibXCir9nbcp8sxOcKwapDffKhOWhR3NNjO6E2VbGdSqk2oSiQrY68s8jLic9Z90jgidE0ZE1OpOtShIpPD6leP0dk41HuxEo4xqlqRmFI4TdkXYKfvs942yDfi6hWSla1yDUlvrJIls1tLGMVims9J7EjNCqhExk9BczZCWgGVXcx0dmwuPwsMXc9Sixg5FOGbkmT13K6Lol1H6KU8bU1jlyZ7C56PGsGT/YmKhVzIO2IVVTtnlEdtdRJ3MWk4pZNeZilmHKJsXuyD4xib33BPUNawcc+TlFu6BsI95VgjZZIJcC7VzGtCM6V6IzfDLHpX1pfKz8DQaDwWAwGAwGn6wPlqm6LTFGFoX1lgqFaOGysw7Ipc+55uO7t4zkLdbnDRdKhZ5ovK1Msucak0WIM2rIjjP23ZguldmPL+hLn1rtUfcblPKE9slEfdIwvQa5O7BSIi4mFTOl5mg5GEGN3G6o5BZHXHCZmhxmM6pcJewTzsOWuE4oZJ2klmlmsM89+CwDJhAqzN58TioMgtWv0kc6K5Fwkt9jjNdYK5m5PsaS57TjBbqpMVHfk1/t6S8qntIar9/g1UsS+TlSIkijjroYocgzDtkjz+Jbmp2OcWVxrTwwTTaovkTvN9RVQCOrHDYj9HFJ2dUs9RGp2bHoSg7xE5N9yVfZlG1XYqrPCMYW7eGIq1TM2hSzjQjMHOfLCi/QcMiZ9iqOMWHaxLTaCYlZU6YdF0VL09g48y074dGoCqqIyJwM1dpQtQsmyxlJWbK+NimlFFVXCB2dd2kGxZ5kU3+k+A0Gg8FgMBgMBp+uD5YpvV5CqdI5C1Lfwy5lnPaS7ngkKjJ8eUciyVhNS+/6pPqUbrSmz0qMrU3uhVylEYZb8XBuIumCi8uWkd9i9QFa/4CbGjTNBe+dhOKgkh1UHtY7VlHLaP8NqdTiCIfvigmdbRJnARd1QNH4XOo1pbrGcBzyOEZuVFo7wMtt2nVMp8fkk4D6rqHOZZbTAs0+RbcUOl0lW52Q2D65VKMlFo/yDZ0a83CjUh8DAsXl0ktpNYvNUkHWQY0PXNAwKlac5TlftNcc5RdYX9s4VUFZ5uxUlSruUQ4daQd54+LLOaINGYsDmfyIVnVEIqZxa1YcKeyek/Ya9U5FflB53vjYvY2iOWCUsJFRU4fj/ILkbEw/u6HzCgrFpeoSeGehlC6ZSKlM2Lk9ndOQK0scbUYb9Iw1jagwqB//gMUCFnc+l3enZI2LPcoYzyOMMxVdGcrUYDAYDAaDwWDwZ/lgmZrK35OtNphiwvXBoOE1SisxV3LcQ8I6+hwl60iernj9dCB+2tBUCYHtwTFg3HQUnoOznaIToXQR7KE9TsjbX6X1r7E8iZNOYRlckfUyE3mFYsnsuojOmnP3my3N1RiimOnDnnGzRI9KvDZGRDamoaCIkhd1jj5ao4YX1OZ7um2IVBp0L1viH8kIw6HUGlLmyMklT5qBZqRcHxpOrZLWNXlxtBB7hX45IjMnPHuTIHKJWWrTrw2EyFC9guIqxnhW0zstkp4Rd+9xbrf0xY6mN5AftniqoJ32OEmG4W8obR1x95xV/oxWOmPvjfiBqnESaUwWz9GPMI9y+lBFKDfknYd1NCjYcSv7pMuQppXx7IzZ+wDl0NPs/xCmtyx1C2vUUfk61bij90LO6yniscCqKup5hisSdKniwimQFg5hZXB0av5gfkKLxuK25/ToIGs+/tnVR4rfL48Q4m8KIb4TQrwWQvz9P+W+EEL8g5/f/0MhxI9+4d57IcRPhBA/FkL87sedfDAYDAaDwWDwqfjgAyj2OxvmMlr5wM42WEoSx/yeyi5YSSM0+553hxmXjkHnX+Ef3xF4GvKjipnXZNmR6ugi3AZ+qqPOJA5zj0qKcNWe8rsG/fSAwpStFSFMgYqHUnQ0yYxUXSC9/4ZUdbiSRxSXBXkXkQmXtoI+FDiPP2TMd2QnMjzphF2BEBobY4HfwmTlE01k3Js9ez1FzTf4fY/S6vQi4XWbc4VMo3TcTHzc9wHrrsY4TSEe4XhHtvUWJfohRdyxubI5DQ+Eo55AWmFrM0xZo3xbYZUnBDTIlsPrOONZpRMrDnZo4o5trnc137syWqbgZFP+UCuYuDE3T7/LAomd/xwxipk81aw/OyLrDU6iY21h3UmclRVCacDsoNbJxQu8POSP9ntcTcaSIVw7zOqcQqq5nDYkwQjFaznKPX1sIRUtl2rNT7QSydmhBBNsoyfp5myXGY0e0b0qPlb+fimEEDLwD4G/AdwDvyOE+O2+77/5hWV/C3j589dfA/7Rz3/+a//Dvu93H2nkwWAwGAwGg8En6INlynFn9FFNGxfsSTg9MekNgzK3+bz7liK5wMIm9hpG6Q7b6JEeDDZmDrJGf9eh5TkHz0N3NTCPXAU1mzpBn7SMZwqmqhNvNfpWMBIJzZnELhxhmCm2/zPczKHLQx5nOuIw4/Nqy9MkwFFV8kudPnxFt3WQayhtE6eMafsJthZjlxaibXj2bc7Nac1Je0JSKEhNjr9TeD9S8Hudslpx6BvmUcrjMscIXUaBRJ3XFAeLLNIZezXh5EjfzLirZBZhRFprZHqD5fSkX3Y4NxWOXFNPChR9ShSWOPkp25MH7MeC6MpClysOzRS3XTFue3Y7l6N7iWOYIJvMdJ+bvkev51S/HxJfH3nxRUacquSJhZa3tNItW2WJsEq6t8/wnmn46gb9WLA4i4mLBeZmRCV02v2RRDJYlBCKMfP+wI1a48g9RrkksmuiMEL1arJwhlfeUqsvPlb+fll+E3jd9/1bACHEPwF+C/jFMvVbwD/u+74H/oUQwhdCnPZ9v/r44w4Gg8FgMBgMPkUf/tLeeE3YP1LWIbPxjKr3EfuOpg3Z9h7S1GSvBRR9CvWO35McHnUV37mAkYLi1Vi2xLmckFgBvSzxLt9TmTpdN8KMEt7nKkqso/Yq7anA7DSukfBPfKT4lJtKJqRjWn1GFxzIJzIiMKG6xI1nRHbB7ekjdTsFqWSrOoQLk0IysGZ7pidbOK+RK4ksWZO2OtlCY2royLaPsdyQNj5+ssOYuujjKafuAb9zmXoeTfQZtlQyDnKuVxXHWU5zaaHqDVZxSi90kuic1PHZLNbE54IqjxGmheovET/c4sUNjXXCXd/TehF6fEMzkdDmBrsXIadTnSSLWZR72jhEHlmc7QLamYYzHcP7E+RjiF0dYTQl089Zjnt8eYpiWrjOnjjv2TqnVNGM0xAMQ6Kxzmh9h5EcEs57DlZB5B+4etZhlD111LCoR3RCRawuuSqmLKQx0iT+SPH7pTkH7n7h/f3Pr/2brumB/4cQ4veEEH/7v+lDhBB/Wwjxu0KI391ut/8Wxh4MBoPBYDAYfEo+WKbaZzauM0ITEzZNyB/toVJUhPoMY77E8h/xzQnmaMVCGXPSyWSuThfdEpkZpWVgVw8kmcqsHqHsLZSlTtxPUOnp1Aq9UsguS9TpG9Si4BBZrK2I4kmhjwuWbo4Sq7j5BkdvKWdXnCRLxEmOrv0Mt/KR+oYk3tGNc6a1xLIUWF3N6uklN4rNe0ehHC+Qr1tmpOyqLbd5ia70BMUldjICMyE6/Ffo7w6UVUqStZRdSNI/4pe/wvHZlqJwqLcN0yTDLDp6VUKLHKT6O0bfwsw7ZVbICNekkW+p6p+SP3TQ+kwXK/p5yCyp6TwTcx3yfrvjpCxIpgqzsmNXBbSaCeOat+mB/SjC3z1Qbzqcuys6t2dcfYOaCKokRt1HqH2FWCvUaYlySHmQE1Z6SW3FtPtvMKQcqW4xZA97usZorrjf+SRCp7zSeaDCmTwy/voBfdSx7R1EP/lY+ftlEX/Ktf6/xZp/r+/7H/HHRwH/rhDiv/+nfUjf9/9p3/e/0ff9b8zn8z//tIPBYDAYDAaDT9IHy9TZ0yVUDYfGIVcUmnlFK8tU6Zp92vEmf4mmNcjqJZu8Jqgtztcp5SQgFi3xccTG+GtEtkGb7tnuXqOqHp7dM50IDvYZRzdHFBF6MCNc+4zVBv9+QRzfkesqpZEwc2Jqb4PuC/T7RxLxRBO5vNLm5GnFdPMcdaziBQqZrlMke6RMpzf3KLuOpu0ws4z0qKGfJWiGQl7G6EmPGucUlyqq0ND0C7zRHNsX6CcubTfDNiuMeYBa2NRSy2m4xSxrgsJH6dcofYKqwtiO6B87uniLlC2ZZyZh5LGXW3ZnT+y2U6yblkrvmLkxshri6C7JrMXMN2TqlEBx2OhH5GiPeqrzg2zE/VThcdmwUlv6J4/jTqVonyOXU6QLg/1iy1gccMcnzNpTnr0a4T3YZFsdc/mckS1QtFOU4JzFK5+DiCjKE5qxQbwNWagBwjzDfaVS321pa4tq0Xys/P2y3AOXv/D+Anj8N13T9/2//rkB/q/88bHBwWAwGAwGg8Hg/8eHj/mZR7rORFqOGHUy/f5b1nbOF2aGV3pM45A76YH5rcR+YqAXKeeTHZRLZNPFMEsmm5Bxv6WzKkZfXTMvAp4dUjYPJpllcrnJKK9W9E5PrVso4oj7osJ/rvLiZMTp3TPC6znR3TlLKafrUkzFp1wdOREVsjNmPw3JZJXtXubL8g2V0uOPGlrHIO9MYtlB2AGLOiRteozawL0o2MwzZkuF4jFhW5gUjyplFWMkJt3qkcbzkPsLHuOKG+mOxjjgVM+owoZs5NDM52SLHDuz2Cxc9vOItXWCNCrpo4y/6hk0SQeZh1DfYdY536sGYSshWc+YOWPscMFJ4VG9rPH7AjOtKfNfZ1Sek4drbDfji0nMj5QSfQTlC5VR/44maSmOOd2Tx7EbUd4cOIiY1AzYT2Ok84Te2FF1DlVlYRo/oV+kmHXEqXLD5KcP6Bl4iYFal2y/lLHmFs/WB758+OSP+f0O8FII8VwIoQH/IfDbf2LNbwP/0c+f6vfXgbDv+5UQwhZCuABCCBv4HwN/9DGHHwwGg8FgMBh8Gj5Ypt4376jqmsbbICkhV+VvMi1U1Nhj6a4xxJy80zmMD0y0hmv7hIM5ojk5Yh40sjLn9ouY0Jxh8CVir+F2JffVipwDJ01JKzmM2xlFesS+UCix6J01cfrET159Q2vtsTcdYrHjjeYhVQZC1JTHI7ebEeF3NWUl0LYa7mXOQ6/iaiUH6ZQfbEOmnc9yqtC8aMh8j75bYObQeh0noUovKtpOpZ6b1LMNryyJja4gTR08bYWjHHA0A097TjvzaY0jjjdnPo75ne2aTVaQdSqzrmTumOhmi1SaVJLJvg3Q/ZJxq1E8XaLaOpedzFHWKPQd0fE7nr3X2O8tmluPaSlxIinMmoZitKadTmhvrkmLX2e9HJOrMumq4F2xxRmHpEmPqFK0acZibDBRYipDJQkq1KZjV8scshPG0o4+b9HlHls5Z5PmNGOV2BS8W+yZV2c4ZU3o3CAtPX5ifdrfM9X3fQP8PeC/AL4F/vO+738qhPg7Qoi/8/Nl/wx4C7wG/jPgP/759SXw/xZC/AHwL4F/2vf9//2j/gMGg8FgMBgMBp+EDz7N78XBJLNAjgKsWQjrkg0V8ajAcDrEcctFJAjHR8pSRdXf4So6TjajMT36qqHfCJwzHWUakpUm35+fIdrvSXJ49iRRnmVkO5tTJMpNQvCioX6cIOkOi0XPcdGxeTXGWt7y5TfXJOcSxUWPd1LyPA54M4/pJY/MDegTC+XkQEIJ7hPvHQ+DADXskEuPbbzg86biptAR7SkaoMh7GlnDtVM0FL6+O9BeNLS4pG9tHCdn+lUNfyhT+wZ50ZJ0AZ7I+e8KjV1V4DkKIixI9zMM95bMNtC1CVlqsGh1sksZy9wQr0vMvMfsTDT3lK4pCLqc3G2xowe66ZiHUYKVPJBVCYqckbs+yfqWqhMYU6D3Wdgj6kmK5BecrTWkVsK4KskfWhaTC3Y8crjvkEnI0x3BZyp6aSCFc45XW+zMpyxlZuuchXTOQxfQS9eMkv8PD+WPOOv1j5O+X6K+7/8Zf1yYfvHaf/ILf+6Bv/un/N5b4Nd/6QMOBoPBYDAYDD55H9yZWjtLxDinnAiO+yXRosCrfUa6QpupJFVKq9tMapWLNdhhQd2csU1mmO2Uy6pB+BVRWnI4lFRdydVP9oxUwVyZE58f2ecL0uwOpVDI16eIrOFRrvFHE3RFRigJ9stH9MQk8h8ojA1W+UAry5hOiIuMpflMih1Ss2HyE53TlYG3CVEf9kzzmq1Zcl5Z9MTcSzITL0TMapLtllXtUn+RQaOhlEtkS+b44KJkUwozgnRP/HBEGqXI1Tv0TEUZa6TZgVx20ebn9JrDq2VBlRvkwkZrFWx5hVzE+PET8euWdgujmYNcSXSaRRvk0NdsUKnlEHMJehVyYlxT659z2i3JrUsOaUpjFzRGwf2hYqYJVDmkCjvK9pTYKGkDk1dhznEk0RgBoefjxD4vLI9TJ0ALA8adz6EJKR/PWFcK7E9wPIco7nDsCen5PYfmnJHxLbXpfKz8DQaDwWAwGAwGn6wPlqmilyiefYZlyEhWB5ZM5gfctU8c2px0O2LRxMiKSTve004MDB6YdivU8EA9eU78pNFxQ5g6+F9t2LgepXFBpbro5QUiaundGavwmuM0xTr4nGc90rogMXKsb08Yr+ZwHHM0TZROxth47KM5P40v2UsaerBGmUyYBBf09kv8zKOSdeb+FzxiYiYqRX7AMiWS8wd67YjxJDPzPXSnwE5WTOUSqxJkBRSqg9OteW73SCMPxTKYGGBmGiOrZNzUlPYUad/SPtlUQYa7seknKUKcEpLz/sdj7LRmN5uiSimle6QSE1x/BlbDky3YCZj4t5ilxqRxCWcOxfd7hHdL78Y4TcXlpsRTSqxlRPC9TpCoFJGEuzdRv1lTywptH+Hezui2AqHEuOLI9HzLU2RQqRpRZvF0UaHbNea2xE4iJmaMOVbYqRWTcsPF9y6jhcAwZ2jWzz5W/gaDwWAwGAwGg0/WB4/5LbSO5rXEOrxkmhc8WfdMVwr5RCbIDWbznG8eFC6eN+jmmGiqk6QOdlFQdRFtkDG+VsmtH+L7YO4KClmmayt0qSDJatQ+ZVQIqi5HrxY0cYCY7AidCr/wCH7tgPn6GjVbQVZSaDnHxSUv1EeiQsE1G8JFQZNcsr88oEiC88rE2Y8IR4KytJB1waOW0OwirHxKYHr0RcVMhChljbZ5Sf5cJiVipE2QlkeEDHlUE1QSltCRvp1w/OwJ69iwP0hcuB7qxRG18RCFRO46yJrALg9IdxPK8zOSFxvaNMN1fHYPMV3jsbcP+K8tvJFMLvaMjv8+Cj/hIBfk9RmSdcu1r3P3aJCHrzmbGJR9gdypvPhrR2gLZnbPU2Az8026PkYuHayF4Kyy2K51OqXh8Dwj7HsU1UC1fJ6kHZ+NerbNnmkL0WhPfiwprxZEoUrbb5B3CjvngCNbHyd9g8FgMBgMBoPBJ+yDZaosa7zyezx5hNu4nDoLHs93LLVLZCOmtk/xxxW3osTu95ysV7STEbkuU+gWm8bk8+0d+gLKCMRiiizvuFwbvCsN+lGI59fE4wBVWDjGH6FMfPq2oYrWpJMlTXKJfiqxbzr81kaXJ6hiR3yUQReU9oRJ0NMeU7QrBacqyG0oU8GyfmBTZ3ypuhSZzXaaIhuCVaEw9VXSTUQxvWQ62yJqEzMy2Gk5emTxJlQYlxvqscX+WNOoHecPJpmkcDGrKTSF0rikfUzYST3LtYExyuCdg2x0mG6NVeT40ZhNf+RUswnagC7KWFhH2nrE7lqmXr8hMcfMkoTqdM0kVHl8ahCKhjw553i00dgSbFMWqsaTrNIe1D/+wuHDgfwqJc4MsgUkf3CgeFkz3bmowQglu6epXfwXS5bVlmPasvTndE8KW81ErXaI/Y5eCjHcEWEwRsoLMoZjfoPBYDAYDAaDwZ/lg8f8Dm7P1vsaIXncTjW+00qE3lNqKV9cZHg5tKRMGpNOqDzqY/bhiLI+RaBx3mbETkYV9jzFMfG2x81kdq6HUL6h02U6c85ETHBmDmWn8qDmrJuM83bJSaEyzUuSqubqckrlKYwyk9wyEWcJjV3gPhwwCx8ueuRlRVUKpPsKr3qi0C2uApntvcLa6vB6n1Rbs9xLyGHLQ98ib3bcdTXl4xFrWTARHn6voFkR9RcnTHMD2RVc/6pA0qYUss67dox2Y1OvAox5z2gmkUste8Xn3bQh0it+2kR0gcExs5AUl9KZ4okao64ppj8kySLOViqpbWKPS0rpHnVfcPswYxec4NUtmm2gOR3SfobtO+SKTd86FGKJ1BscK43g7TOSxMA5+hSnCtN7g8x1kNZgmTX9/MC7NiBJLazkS9J1Sf2lwqRtMUTNCwXkfEmxtZAXAt3XKWPvI8VvMBgMBoPBYDD4dH2wTOVughqnCPvAaHZAdzd0qk9iRGweawL3p2TTguj+gP9aoDxMqTcHlOkDTbnCmtaU3RdsshbDusD2UkI9JKaims+5eg7GriLPItLmnpFmcXbTIK7GNMGcyKtI/Ya+SukfU0TzQOZtkKOa5FGldgWJ5GB64K8m6D+ZsDzqRI5M152TW0e2lwHxaMVYbYkbDXsLo6tb5GPBVe4Q9DVMSiL3hPRYU0sjaGsuzB5e23QS6A8N9iEmGZXYbDldB1TtW9JeEJc6x0NONT7BVR6pZg3Xi5BfyWIqGyRfZ9IbFLFAfSFT+zX27papqhP0IU0ZI29SNtqIyj3hZPTEy6xlQ4b9/glt2TA6fWKiVkiN4LQBW08opR5xonIy2zEWCnXZMJKXaLpGOas5oJDnoB1+jenOh7ghHO8Q3pbNeotRCmb1mAdRUp4qJM8kzKignu7wmuPHSd9gMBgMBoPBYPAJ+2CZuqo6bHmLeR0SdR1RP0LhW9RYRk4dznOHC1ImF/c4owTXlHlx8ozwSWK/NYnkBLM8cv28wB1vua+fc9n9gK4/oGk7/uhQshndEiYLKrFEDTQkzcXay+jTb7DfbVDe2aiSSZkm7LxTwrmEEk7wj8+xvjnhrl4QHY/E8orGX7E1Zcx9gWLVBGGNVVpI3QXR4RSx3bEqZYqbH9JqMmlh4CzOaMJT6nqHZhmk5SPVNCB+LLD8HfLWQVxesFnPceU1sRcyOq8on88YzzJc8cCyq6n7O76VbU5sndeVwd5WKdsHnpoDWVgzmTzSpiXuo0280QmuHTorQ1nExJ5Ktfa4K0qOrsU3WYtTjTH6jOPbmFeGQ3yv0oZT3qkRYifh5QEmLZY4xcjfU6QgspzQ95DuXiHONiwLl/h5yoMcoJ1oSI1CG404+cPP8BIJTd8zzT3qXUJ9q9LdCS7XIdqz8mPlbzAYDAaDwWAw+GR9sEypeY9qHWl/vMQ9Spw7BX1yjjS9prAM7kODfNORm2dE7gJNO/LYB8w2Gqc/WJK9nhLpFcU2oGx0CkLuii3WQWH0qHB6jPncg1YXZGnCWi6Iz1ukfclezKmaK06sirZZ0YuOZbVFuu3g/JGRaKnVnkvvkZ0eEkwhzm16P0K/DIg0BUsUnGin3N132NYRazxmLkvkTkBo2jRFi510zDITqTzlRurASTmEGyZnCqkT0iw87JsM04EEl6k3o33oUO4VbiuXnW3hmD3z/J7nR5M8riDN8PIY0z4DJWD0PEVZW4jblsjr2J3EdEmGxxUn6+c0Ox9bjvlL7ZgqzVlc1JijLcfJkrGWcp423LkG3ZdPSIqKZq/YewaZCnfRPdXnn2P0LYWcsat05BMZdXXJ77xsUJsCuZpyTDt6qSKpVeqTPdtlyrE7p9m3JP4E23OxzgS/U9sku9XHyt9gMBgMBoPBYPDJ+mCZWiXnNPcy0uLIpCvwVg61o9FEO2R5TKKWTNwEUbg0gU4tadi5Rj5xkOMDC7tlulCZeC9wipZ5YIBVIS5cuomMLMH39wfOnCfsOmdivUULtzSWTmnvyKyEe+OWY6nT5HNcycRybVppRl0fME8aJp3P6X3MReDxQtWwnR7p6OHUKpN6RmkdGf3Ve9IcgnaLN9aopEuM8kDx39mh7UJED6fhE24okNkjVI0/cM5YxCpt9C2iz6nNgmxdUnU6t2PB/vkEXy3I8j1v83M2+zkzkSEigVyruAeH5kbCqlzCvU5ox8Rf5eh+wQ98lZmioPQWmR2wv7bZTj1W6Z62mtJnS8r6OZajs1molF3Gs6DHf6+irHXk8Ybx8YCQDsSTI6v8HktPWYw1lmzIwxnhSYkUtFRvYpRRSh87WNUZumajzRrmWwcvTNHUMV/kYBRbmhZO5s+Qp88+Vv4Gg8FgMBgMBoNP1gfL1NTYsjYkWlPnaNRQRUy6J4SQOfh75ppOmi3pphbKtUKiNURaxOQE0qon9DTy1SUiDzCmTzz3QszApMsCmtZgF16glmfU/RTNc9jLBr1nICwbrTJYemCGOacrnVPnSN+eoIgn9DQk8VtkjiTalsibs/UfeWoyrLWCZEo0SkX6aoVyXDNrdDRcfBqU9yUvV7ecqzFn713S2EJXttRXCp6WUjovOMXHOuzY2Z8xXxqMflAirAjb12k6A7OZo+zf0hU7XuzAMNdMtIZ93WPld7hXKums5/Z5i1VplA8HvFYjO444+gqHzZzasAkigUgrljfv+CxJuGwVpkZN0eTkj2953ycc3zT4ZYjsNETqgQtzSxbbOIeW8b7iemzzsvKwXRk98em8Ga605IudhonK01xGio7Ues3sLGSkJuT6PbV9x04W6DONUk+pjYZ2brDXniHm6cfK32AwGAwGg8Fg8Mn6YJkKbRcxsYgOJdlqxqOYkJaX7FUd5ShzmuakhqC6fcVtHlHc6qitBAePprNYZEc8L+BeKriNPO73Nb3e0woVu6xRvDfw0sQ62shjWDhfMU0n2I8121rl1bEgPb7keGJwmBu06wM7e859rtN2T7i5Rv8cpLHM5dRDl2xCEZIG0FQK1jOVp6OFYmeo9jdEmkLtqOx//chaMjFNk/mJRZs4JJnL7ytfoWYqVaXhHkqsYotDyup9QkTDzNW52GWIvkMyp7jOGTtlgmykmBchQX+k8nSko8MqfoaTfMYx1ak0g9SaYLkOz6QTypHNbfAO2/8x8iTGVWf0p0fenygo3jmO8Z7gKkc7RkyUCZv3vwKShSQJYutXaJVf4/hiQenJ1I8Ot7JBXG5581lAmh0JG51HX0YoBmNuuFLGLE4y/lBAbfc0T3+dUHfpnZqjtGLVjTj5mU/5YHJ+8x39v5x+rPwNBoPBYDAYDAafrA+WKfsY0sk7xIPO0QkJOsHbxIPEwG51jo1GGkKx8DgvAyQpII837JwNTlPwGLS8zR4JpA7VtJiPbJqphpRWRE8P9MqESaOSWS3Bak90v0aEEkZbYdSCaQStK3A7MKUcyUp4/rRm1sh0ownvWwn+nybHsmH3vqJI4dYSuMYYPeoIS50T36UqLLRUhl7GsDSkSFBsNfZWRm+2FM6OOvL4vLuhTXIOXUby+ZGtyPjxWEfvVZpWJnzrcsxlZukcu89wsogmM3CUZ0jHJS94idGcsXYjnk3ukYonvjQeaI2K+lgxa3aItz/jtL5lbMWEp5/ROj9gN4O8uiJ9fKLa/wz5mYvXSSgLk5EWUb3MkLyK2lRR6w2VsaF82LOTNIRcoDo6lSVBnUF+hhTuyHYbDEVFZ0ruvaG/M3n5tkHavWDJz7D6A4sqwEwTbLvku2VNZEgUTo55mnys/A0Gg8FgMBgMBp+sD35pr4TE0p5zd6XTZhGn1im28Aj7J3ZCZYpBYtdo1QhJb6jHOS8mz/H1nne2QxgcOVNGqNaUOox5ChJyTnFHY2S9pPNTto9TbP0BLWj5toEvxyV9N+ZLoyZazujeHShfQHlUUcYxx42GoRfs+5qRMkEab0lGHUlj4TQ6TjLnVm144xQ89yaUVU5+0HG9K8gf+YncM+qXaFYAUcGTWGOsRrz7+oYX9xata+H6M3Y3oIgCX5VRu1N6u0TRj8hGS6+/wWwCYtdnsZjxdJOjLXWWzY5F05EbFcdEhvgVD5Ml08hhvavYhx5lbdB5Ad72h5htQZ3dIMkLFrXKSEvYHCpGp1MKreGiVFF8m0BJuYnmnNvQXH+Lt9GIp79C1CXodo7R7DGTJdbM4qA/0j3TMe9KUt1H0m3qrmR6GvBwjJGnMaNDxEoa09mXeKsdZQaqESN0g0Op44cf7NiDwWAwGAwGg8GAP+uYn1Swe1SZ7lImYoGi3lGNvkM9abCkhlSqsWcOLns2Ss25pVEEO37ydk94u2dycBB7Qdw8YDdTJE1DVO+IO4WD7bMJJSR1R6ecUysXnGkdSnVC1Sk87mz4rqJPCzQEUZ1xVGTkOiGsW+zUoq8ORM8PiE7G3yjYrGijArUM+R+UMpNkTa/2TA8NQfeKaS0xPo4Qx5ZyUYJmoEQKsf6eRZgxUkJS5cAoK5jXBSO5Qoo1TLXAfJWTPM8InVMC6wVYMtXOIPc3nH2moB8rxGbLfpbT3k6pZB/XmDEyM9KmYTvt6IRMWzR4Z2e0tUv7OMKxPaoy4F4/UMsOtmeTVPeYjcLRXFKkHkXaMrO2EAXUr20SSaLsEi7FHrfIKDyQJAceV5hWi34IsZMZy8yAxEQoM3ZNx0iXuXqwUBWfUdXQNwGcGIgsZV4LPHFEMzTasfWx8jcYDAaDwWAwGHyyPlimItMlkzMuW+ibkDTWKQKfJJY4V3RGn8eM0xxDt3iuzshSi6we4+/nXMxPEVcht1LPYT+jKp9IzDW6K6Osn7iScqZ1RbWpUVcb1OaBeT8i2cgc03c0RJRVBuMxWqpiSSdcxmM29WecWz3txQ5ZypnvNWy5RFF1Yu0FPDNB9OydR7bmCbpk0XozqldnrD0JaV/h6reYoYFc9zA3cH90zVxIfG/e0swrNorEdn7PMclRC51cNHhjMPHwtD0dCSLsUcc+3X3PWjQcJiH7kzEkM9TWRsliJujsMw1h50wyjWOtIH85oe9TbCXHykM4ChTRoFGiNwozfYajP0e+NZkkKx7HGZd9TiQuuM9OKc0xqXzObF6iazNcG8ZFyaZe8djqyOsTzHzJq6sKST8gyiN6+B7hSKhJg/b1njcjk7Z18KWUpi6YLBzGik9ZXWJLFjuz+Fj5+6URQvxNIcR3QojXQoi//6fcF0KIf/Dz+38ohPjRn7gvCyF+Xwjxf/t4Uw8Gg8FgMBgMPiUfPOb38iGjmI5ZndSoveBV2XJmpSyCmH8ufC52Czq5R09iIlvC7QSUPpGVIicqi+clurAIaoE9CkgfK45jnWeVy77tUeQp9Rd31MGUwr7FUgXKHDx3ib2qSOYlycjnKo8I7IQsi+h8gztHp0pH6I3EUVuiNzUP3o6undDHPVapoHYGp6FNdH6PckxAkpHfjbGuMmrLR15BT45+dUsZX2J6J9i5QL9dklUgC4EpazwJwfihhAsFrW7x1QS5VAkmDnMnQtsKbtYqquYgWT3tPEU3avqnKVHSIMkmtdpi+jmuInCMlr28xPZ6OlFw0F1mVUMlfO6rnlGWsRAV8QLKuGG0/hnN6RhHHLEvZWpjybOnCDuw2V3d0gULsnaGuniD9GMVcVFT2A5Xm5TbMUiehtS7+GFFVI1omt/DGinUhymSXaDbI7JdzV7NqWWLdFMR15/2l/YKIWTgHwJ/A7gHfkcI8dt933/zC8v+FvDy56+/Bvyjn//81/5XwLeA91GGHgwGg8FgMBh8cj64M3WY5mxsBdyKplN5lmfMq4iRqvAbWsWiiNHrlqyzcEKX42mO8msS8WJEk8fcfWsgrUzEwWa3PuOHYsE0V/i+KlCaA6Z0wDiatCJjLGtw8JhJLXkk8/7yDCt7gfuqJhaCVO9JpBGReo8aL7iURyxLBaPTeVZEkI3okpQubZDzji6FKL+jft8gbIWDphK9cPH5ElWWkaUNqmejrucoQUr83SOX+ZhRFHKUFFxZhudzhJei2DocDeSg5dudxaN1oNvpHHcOrxfvibwVnmTQdzXV24wi0tDkAtW9Z9QUqEbNZ2GPRM3aUNH7mE6+Rbva04/f4p4dMKMbPo9DyiZBlzP6ykXIFTZLgr2BHJbIccRn258h71/RdwHaxmEjeaT9E31mkV9dkUxUYndBpbqM7QmnkU5rChAustey3n3GdttQOwWH/IR53uCGEbI4kmg1Z5/rfPal/rHy98vym8Drvu/f9n1fAf8E+K0/sea3gH/c/7F/AfhCiFMAIcQF8D8B/s8fc+jBYDAYDAaDwaflg2Wqb5cQZKgh1MeOvXNCN+p5Z78glwSZLEiNjEbyKNwN7aNBG6/Qywd0I6PnGc3ewmi2dAqsuhYlF1xYFVYmU/f3lEZLLbUo/Yw4iHknHcA2mSclqptzpQvSJ4FzN0KuNU4UBdKCZt9RFAcqecXbiY0kHOzS4HRm0p4saHRo5w7e2CSZOJxfP2exTpE3N3BrkXlXlKGO6owoZwbmzKMzC8J5xdemxNbuKMtvGR8h9FrqdkXuRjzvDETq07kRnfoOT5mg3s+ptxlyLDOxa8ZVjHyeoY90pLKjXI95+2yJNlJRa49VsGHTK7w9LHgoF/T7r5B8QXwW87zJeYhj6m7PTnHouh5EQdJEWFXD+/3n9OaYw9ikM6eoBOQzA6X1ICuRHyc0TzFPVCjBIzd9Tvj+iSB94Ng/YTk77qUZTyHoVstuI9gbe7L6jLndIzYlk7r+SPH7pTkH7n7h/f3Pr/2brvk/AP9boPslzTcYDAaDwWAw+HfAB8vU3I05fzCo1gbzUcPUDJHKFicLsb5XmE0qTjYF81IllWycZUQelbiyoNqcYsdr1M9CinmH/X1IYcyJYpeV05NMdax6gZa3qHpIa+4YnSm8XBlcr1Z0ckbTRxznG6pMYyKvmTR7PFvFVgRqOkVyF0zGDr7Zsj9bofg9vYgYOTD51TNKXUZcwHScMCtr+o3JarxD0kI+8wxwCrpNxsmra6TE4E3a00kKr087RrMCcyMwOh3TsjEXC6JGJbGnqJLCc8lh9jAmqy545spYfs6je+DdTUM4KnG6llfGjNfHKZKaIjUxaXSK+/0tZ7mFtTW5fr1hueo5mDUP7ZhiI9GOLMJSQU1D5qpNfZ6hBOfMqwIpuOZYbthoKcdiT6VvcKtbPn+toucG7uUGNb9lHoZIlkp3EfKX3BrN1AicMUafUY3WTC2Fa3/GhRKgXtosJyeYhkRxDAj6A/n20z7mB4g/5Vr/b7JGCPE/BTZ93//en/khQvxtIcTvCiF+d7vd/nnmHAwGg8FgMBh8wj5YpvaFz+65SpFkbJSKWZJQqyVn3i39i4rX2Rmr8Smp/C22OCBtPKRDg3GtcxzVOD+AvaPidmOSc4cvZJuFpvOXwl+jq45I7z1GkwKl6pk8yaibS1ZWSfPFjCbQadoIbdYyHo2oFiPW1wrJ+wW53BC8DEncCM09QzrscB5tjOgGZ28RBAfa/6piMsrQNgLl+4Tk/Zro5JFZlrM/HNkmT0CH7TrkLx5RPk8ZuzYjs+fk6cD14QLRSqyf+TT7jEhPGLUjHOcGYcYkfUWnr8nzgGMhs+gl/ko+YzZ9yXg0YWVGjIMlJ5cHUt2g3YFnbVH/Us77kwX9tKEbj1i+6Fk2EedaguU1NPmYiWZi1S+pKgelO8HqetLyS+LFa86f3aE4HfXYZ/ykoPgjismMu/wVyY2g0k65PIFTo6A+/pBMaZhrNiN/jBbouI+/wjgZkeljem1CF9ZE7y3SPmasZjwPjpTGJ3/M7x64/IX3F8Djv+Gafw/4nwkh3vPHxwP/AyHE/+VP+5C+7//Tvu9/o+/735jP5/+2Zh8MBoPBYDAYfCI+WKa8fs+JXqDNI37QFJSVRf5gsyor0ssKW0mZ1e8YORqS/BzJucC1XaR/+Y5lksFe4CcJ1V1C67b8QRtTr6Dd/RGVc8nq+oH0OwunOuW9GVGkLdfzhlGsYl+0nNsO7nuPpHnimGrU30zo1ZAr+xH7boSXW6z++XvC4tfRFRfJfc76NMLzHKpfr5kER2ZawlUxQf1hxtj1qVqN+npOorgoS5mdCekqQX6Cl12JHiS8OHoUmz2NOMU7viOUJUSXYsqCrGipDyUPvcr7YsrXkceUkHelxr+a6vRJRPJHR5TvZliTn0B7wJLeopiP9M2BvIHPspyRqqA978l+dkMY3XIXF7S6yS7aoagFx8l7jqqM0TucjHUMLUb2VZLqEv2dxjQ70Kcam0Agkrd45iXm2AI5ZJuXlG2G8phDLNBMHatJ6MYvaVyFcZjTPP6Y+0RDocA6sfAyjVR9xsb0MQv5Y+Xvl+V3gJdCiOdCCA34D4Hf/hNrfhv4j37+VL+/DoR936/6vv/f9X1/0ff99c9/7//V9/3/4qNOPxgMBoPBYDD4JHz4ARTHDCnq6M0JxY2FWOr0mqDaXVHcj9jFEs6sxVVPaKMdir2h1Sxq9YzGjBjNA3bdga2x5XhfMdu9J40C6jE8i3WujSOLcYocZbiJx/7kFTtHQZIqRvch66Tlzulo6LkV7zlrGsRB421tItVrYm/CyX/PwNxvcEOfJp8iI9FGEiQ2N/aI2+mYO3eMdydDpLAvJNSoZlSkqH2GERhkj1c8aTJhULMNIn7ix2RXJTPPg3zMRtZo/vCSurHIjnOW+QhDz9m+zMg8mXah0cqf4z7uiG0L0beMjS3urWDTOsibKbJsUjULetvAPDyipSb70CZyDALXYrS3yKMj+ZlAUxSOco1yeM8hy4nr9xzaniiNqAuVQleRq5atUiNuCm6nI7xpg2fuMeSWkJJkK2HYAWlkIiSVTdWgywGTqEa5OOKWArYBjqXSFne8Y0f19C85jSM8Z/Wx8vdL0fd9A/w94L/gj5/I95/3ff9TIcTfEUL8nZ8v+2fAW+A18J8B//FfyLCDwWAwGAwGg0/WBx+NXrRT7juPKM0ILEGjqGSUfIlJFt5yZZrsnn4NRwdDslAOKr1/RFpWTLZjHvcNRm1y5ZlkSU9WwfilyWnyRGS7RNcL+GZOF4REqomu2hR3MgdeodU9e8XFNxKcSca5ekk4kWn9li8fBa+WCzxtw+YRjiMdU/0OpwwpmjG2fCAKdtTqnKIO0CuFw7Sm6yIKR8KXLgn1e042JVH6iv7sR2i9wT7zOLdmvK1L0sMZtfyHdCcKl+mM/csK+aKh+g46d0tdOXwpdxhLiyo/YtqPRN0F4z4h/2qBiEakz44oR9CLnnr0BSmP+NsO3b9gKzcY4ZGjljLJFhTKFRPz9zkyoi0f+dLzySYSh0BG6idMzzpkZKq6pDmx6fQ9i/aRV27Loj0DRaXKL7kdHbi4lyksi5vTlvMA3loRVuCxlBvSNIRsxMN5x5fJmG38nuZEZXTnk8UG2+kVxvHwkeL3y9P3/T/jjwvTL177T37hzz3wd/+Mv+O/BP7LX8J4g8FgMBgMBoN/B3xwZ0qVJJqJxxiLyaTErrbMJ0ey0Yp+4rCSMhyzgkpgey2qVVJEJUlp8+5zHblf4ucQOD2NGaGPRiijjFabERQ941sVrbjn4VKi1UOssztE5xCrv8Jj+yVfjWc471360CatD1jJjibf871QUJo76lBBmheMxiN0ySMsvkJrJxxLhd610TcHurTG886pVzNUecTF2qURe6zA56dNQ9Ff0Fg71MYg/dGGraNS5wbR+hFTt+hziVhInFgqkyfBdN4wHi2YNxGXtYJ8LEg3NVl2xNhG9K2HiB+JVnuOdzbK8YhyqmNmNdLbOdvUZA/I1phefsaFoeMUEzztnvXIQSkr9qVJki84Jj651aL0I7qNSSNK6osWL5hRxVeEYsGJpOMaLV7dsBY+RuEgT2JctUB5TDnTa15Ugmlsc1OsOQY6o+wF/UZhd5KR1grtNznzzEdelDRfdIj6Tz6rYTAYDAaDwWAwGPxJHyxTy2RJmz4xkUNsx8P3FLriN5EUm7ViIzOnsPbU54+kTxm3h5a0+SFIU6pIRj91YDaiOk5JJy0oEnmsczMFJXFZCZvg11WaZwVzL0UNevLJE57Yo/uv0OU18dTF8+ak9gXZ0kFYKcqJTiv3JBRIxwnSTUMWScimRGf0nBY6xdahHy8wg89plYT0VxUazeS7y4KqtomMHafKBdoPttjhCm/T4YcneH6GIVq0ryweLB9VNplPZOadxkGpKOwOJZaQqxfcCIt3QE6N5NUUhkakx1SRQzq6Z7nJGQUjdk8p45XE/PyBRJNpiwO2tqOX76jUKVQ1V4qGZAgsM2Uxn3FsExRC5q7Gmpj9uGV/sNnGNsH0HT17FKFSP57QNB3reI8svkEk7+ltl962sZszvjstuH3sKa4eqd1L0hce8q//mHPFwCxrrPOe4C8bGPOAidyS396jff70keI3GAwGg8FgMBh8uj54zM/jkWUds+OEz/JHfrKSuFJVSlnm6nRNp8kckpZloPAY6kh+iik9ko1U/OaJNrggSAXKQqGtTdrCQ2lMKrlnPzlwVsL2tcPzQoPRAsna0Y1MUmONvh9z9+ZI6UiY0Rv6+DM6XeAnKrntoNVTkvoeI1Q4tVIeso5EyhjXCanV48ktRlzzMIrxtJqr9waBJvgs9VCuYraRRatC8ZMxeDKROCJuS1pTQ/dLDLmibV3KekKdSdxZLTUGfRvTlz3ZeI2rTvA2d+zNc7Q6Jh1XeFWL3Mz4rD7lbZcidnvcrxxeG2smm684FT8m8VWqUKYYO1hpw/04464vWN5qBKbNpk1RxhFur9AHAZodUxlf0zeCxc5g9HxMYshMfv/A7YufIJI5Vaainc+pDYkqdglNn+k+ZBTJtJcqcbgnzzUWqcwhOWE2jyibDMkykIIpcZbTjZ6zrFLy5PnHyt9gMBgMBoPBYPDJ+uDOVHaVkp86mLJCVr1AywzQvsMxKpI6p40kMiZspBh7HqLO50wPjxh5gR5CFsrUpzlynqIeXR6yFYd6SxxllLHNUXKI+4g97ym8LVnh04YtWmdhdALyZ5iFxltLRRUpyaLEMn32JzFN80QTdaDXxErAyq2Z+k9oh4zwskFVapTplsm0wh7X7PKERlkhOwL9oefSkWm8EqVuaYuElehYz1NMUeOIEXntoz5ouFHA+ygguTM4KQp+Y6MS9DLHtUS0b7hSFyy6R2onx+0EWrtGWE+UaooiK8xOl5xGHb5bcfP5v8J1XHRh0Xklz3Z7tMRgRoAh1YSnNWaZgZ6RdAaRm2AJwduJgYqE3ILmb9g/7rl5f2T7LMaxvyTZfE0myejvXaahhzqpOBUrNqMJlb7kTVnTdTLmeM7+syPBfE6Vq6TpGKdWkJuSZlRR9xXHxiLcBB8rf4PBYDAYDAaDwSfrgztTYTtitpXpi4BsETJRxrR9gdjUaOYYqfaxG5VxC51vkqSPtGcF3lijcs8JsjHGK4G8SNENnaWtMYo6HuwGoz4yrWVOjg7b0RKz39GPMhRagk3JSbRA/XINb2UeXYsTo2EaG4hUpdkWjD4fUby759vE5GU4ZTJJiDMFzSy53MgcQoEYL4hKm/O+xu1zYhFSVnds5ZaunqHet2hKT6WpfFXaPO0r0u6AP5PZaXs0dYHeq3zdtYz6AuNYcrMvsZcB5+2M5kSiOapk4isO1Zqvsz21PKNzPepI4nykkCUSzThDOlh8Edgwbump0dMOpbN4HIGznmL64CkFnd+jWFPy/T3J2kUe33K90qmlN3QTwT44pVVbvjCecDR4eGsyvjiSNyAHj8SHKVJbc2a+x9EK1pLBSWEyOVfYVltOKpnQ2dDvAsZ2w8+OBqPqyPVB5fFlQVleYJtDmRoMBoPBYDAYDP4sH9yZqvMtr8UTd4pMOspR7RuKZEd+HdPLMa29o/Z2xNIUpTvnV+cuSm8h3xUkqYIWfsd6WrBe5ZTZhsneoJjMGGce46qnOI/YjnT8LGGcjdGkDjXeMOsrOn3POj6gzHLUkUrSXjIRgienRs5bglXBQb/i7IcK4WlHvRNoqoFRmkSdhPdS4Wdihbn/nlelRfuspn5UUZ0RmnlJmAnsNMbwbyizjDDb0jQd5B7p/Q7r0UR1n9ijoZgt91crSsulvHYxJ1NiReCvS97utlRSzovolKD5TY7KKX0i0MIRj2KLJIUokiCR90RFg7rbEHkxSlWyX8ictzoX5+BJIeuDTF5OSfY7rHzM7OoCxdaIZhridEzbeZz4NTP5QBTGpI3Grxga5A12YXK4dDh+DZXR0t79Zc7sBoqYvmqoVlcsA53vDY+6/oZj0fBme8Gp0DDqEQd/zaFUKZBoYvtj5W8wGAwGg8FgMPhkfbBMGa6HKUyq7MCX31RktYLstcxqGVM+J1NbloSo8waVFQ+SQ3Hv8FhIeMGO+VLiK/uJ6EVLaozpRh67Xqc3drSWR723UT2Tu7FEkDek255j2qEUGuVEY1yeEawKziOFWV2SPknUdkEpHDb9HL+Z0W0z6j6nuRxRaQqhocPO4jFocbtn5PoYKThg7nSWJ2Pa1sRtU3pjzqpbEDYvOcsldjMXb26jn1csrATDPDBRl1h6QNblmJHFk9MxrTRqNOrmQNT74Ava1qP8zKL379G0FUxabvyWPrzg1IHdNKVZWLxe9mTRkgUmFBqtAnLcI6UOTlwyaxUSP8CvNdyyJa+POJhMbYV5/ET3L1+TGhmSImN4XxK2Mm8vtxRWilMYuG8StH2J4/aoJ/co+zEj9UeYsSCLtsRByMuyw69fcGGOuTi9ZZ7nFJ1EefIVqi2o2JHif5z0DQaDwWAwGAwGn7APlik3t2jRyWqXf147BFcK+vgrHiWDXbzHeFCw0yVyZHKX9hSJRWIl2O0Tx1MZpzDIFJuLlUNd5vDe5au+YmYoBPEDSa4j5B2jICDNC6q+p9UnWAkU+y2ZVZBOlmiaxtm4pDl3sJ5szpwIR/mWZnLHdeOhXkeoekZeqsiGzu6LEuu4Z7aOmXQWP7SmiFwmyiKQeupcYL1bczZXkU8E1+M5C/mc4sknrQ1enVyQTkoeJfA7BWs641QHeeORbxyMuGDc2+zlFEqTvgjRXt8g3UdIP82ZNjoTWcI3noh6DeWxxNlb/I9kh/urGUpaoTrgrFo6JaaXVb5XVZBURLrFa2IiuUB7W6CFzxE/swjHPfbnNnZa8u0i4KjJ2Gcm6rsYIVmI+R2SVjNbT1H2DYkjqB2NytpSXux5L1lsWpmo7BAPPZVi02Y9B2lK88wgqRXko0PZHbDE9x8rf4PBYDAYDAaDwSfrg2Xq1tyAO8P5ocnotKV8byCvd3SPPZO3DvLUIzM2yHXGtBvjrDa0fodhfI51lBDRka7bI5Iz7HBO+jJlFR7ZjRT6Kx/HE7ixRetI8B6MTcu0h05M8F2ZS8lhuRhRC5l1JAjTjOtJj3GnYr/zsbI1aRCwyObIcYnjSzSlwLd71NmUYFISGRE/NbeM+ica54DvFCiOiuGOcco19UbmlbViIwpm+o4zJJR7GQ0TyUs5ziW6o8bDuwV18shuJHNQLQptjH2AUk+Q3YiH/nuerhOUK483uy1dFiDuDRJLoErPUYst3ylHTqMbyldQGIK73sSIfbRyhO2D2t0z5YyjqtBIAcIyeduFPOo1u0bG9k4x+jXL70zc6JbwKSEZQShScmWCrhnMvobElyF20LuKeaQwHnl8NpeQpBnb2qcQLe/GCSI7YzLNWDQJ0oNgbigsPegV/6OEbzAYDAaDwWAw+JR98AEUZWVx3rcQyOxnJlJgUh9T2rIgntS4ScFBkThOfbQ0xEtn1DYckgIz9enkmLNoyl5/Ry9yRsEJq3HO+X1N7suMdg1rsSWdN8yWErPZNUl54L+2EkzO+LJ/BXcn7BQJmQ2tqXOb+ZhGR6JBxAzd2JEbGnkvId/tiV2VlxuHp+IerT8lntiMtwfuFRukkuBdh71s8S/3FNsAXcoZNxNs/Q39zGK/gZOlwl3oUzVfUKb3WB3Inz3Rdc/RlIo4Bu1SMG0CylRhogvk3ZdIvoaTxxxMk94AfdJxdpiw0/ZYno7ULOiWGcIs8TcpykJQJw98Pz1gbR1a1eZBLTkb9ejenObdkUncMurn3L65J/IPpLGDN/eQCjh1EhppgXij4Rg7xJlFEW2Zdi2laAm0nnisMG1aTlKFotuzkDoy6wL/9S2Pss3uRuCMdRwpYGvGpJlCq30wFoPBYDAYDAaDwYA/Y2fqS1PD2AQk6h67a1DyJ2RO8K+moJ+Tq2CKJWdbhb5ZUToN/VpmaYN12XDQNDIhUzxrCKczEt1H665pcx+nDng/MTCjH1AcC8KXW6J+xZv7DVdofG3lbJ0lWTHDESlKOGO6a5HFPU2v4C/GTDIDxDO6YIY9XSBVS65TiV4KWaxG+HWNSYxipRx0ByHmjC2Nh72OfJSpWhC+S9x3xJnJ29pj+0yQ+Dph8wINwecdSGOVqeywkP6A5+GGK2zKPKJ90FioC5rtCM07MEkLGqfnxX3L5NHg2UYm0N+ykiuK4xXHNuVhl1OKkp2m481DdMVA282RpxmjVGa6NWFrIP9EQ5crtr96wnZxQLlQmUsgjzQq9UgUtNy1Mk4Q8KWsIwuBsTVRxIQkUdEVCQ4FZrtnK8sc+rc0SkXQVyydG2qrJJ2vEFqBG3TE1ZRd5NBpFdb67cfK32AwGAwGg8Fg8Mn64BbEynOYJyvaZIl3hKkp01g5ch9wLhsc5SXtTYiuV7gnp+hZidBk5NSiyubgCJrLI6c3ArPa0s81vs/uKNUxXXjGSJbRXzxhCBelPWesvuH9eEk6K7FbA6UNOBhTzvICRc9ozEv8rmG10Sn2T1zNDHLHxGx1nrZrfrCo2egLVuYO93mMlnVMch0rfeTgntBtdLLrGvV9ijhqjPPPkaUxm9kDVe0iiwy/nKBEBl8d37N1DWoaTkuDhyRGnas0akyUjDCLEU9ugl31qPoaLhTMjUslt7BI0VVIFhGGayIfC4rrGDuEVnawwhLZtrlrUixjxKQ6krY+O91ipNYcnySOZy2ueoZx75AYGdfHFT8TCt6Zw7SWyUc1bS+xsXvatCM0DZoopzhPkGgImKG2FiLV6B6P4KmYU52gMThEEY0/RpEh0R+5dTscwyXvDeyyQBrNPk76BoPBYDAYDAaDT9gHd6YWPw7YWz1Rr3PzokJSNWrxhzS1RJspuAjs5Sn7s88w0oJ8UvPe1mgWaxLvHTs94e07l9AacaMteSr2FNOeUovRbIl93cPtjtMCzHchd4nMD2QJcTApiwOTmcYPp4J6opONzglknZ/OfhVGJqWmUdQ1HGqCbYTXCZLDHDmV8IoxX6gdxr4hiDQy+d9nHtb4IictWi4uPIppizxuKZfvsUOV/aJhfJRo9j3d93se65xpf6Sx5gTKhrOqY1n0RKWPYW0xpTVZVSMlPXHRY37XI25jqHZIVy2lvuLdm4LjNuRCH7Ne2eTpmi7OeBRQ75+QDzZxnbCX1nj3R7xpSN+acFlxaXUUUkCuHMjw2M0s9Kaj+VmOsi3pvIhRWiB6nXb8Bqtq2DkZ6tHlunZ5GZsoSgNRwvzkSGnqlIqBImRKLFzjhrG4w9vP8XYmoo/xLYnsqcOSoo+Vv8FgMBgMBoPB4JP1wZ2px3HK/Nihzxu2VsvBzVkcXrAbl+ydgsukoW52nBgK5iLjO7ljFlZYxxH5wqJ4emCqVRxrcGZjskCF+pTUalhUNZIZsAoUJsUZ3mLF/uSEx72K03Xsuozg3ZgXpolj9cR6xNK5QWxL4tM1enlCj8AoZXzdheR7jvMl+77lIgwJjHPaWYRFSSwF2FmO5fusgh2lX1BFTySzU7TdZ5zkB559t6Kc6pSKzqlac9BP2GUxU6nm6aAQLxLMlcFUXhA4Gw7pe06ET2GU2KMtm1zhtZnyV4oTtF1IKDf4zy7ZP1b8VN5wpUYo8QmWnGH6HaUsMSk71K5FDmWehMu8zPCkAyLVafOQ3Ktx7Z487ClbB0WbUskbbvQSB5nbUcpkZ/F2pKFZNQslIPeOPI0E0rsI1y0QKxCi4cmEzr3nfFewnk4x3wgsbYJ1OUZ7LHhVR1z3NW+XgiLzP1L8BoPBYDAYDAaDT9cHd6YUluSfuaxFyGwt8YW5x9VhVjiUkUqtHDkeTaoebjYjZM/jtLPZWjdk24xT1aXdGFh9Q/lwh2UV+O1bfAukqMFXz0jmE2q34a3mUvUdfVdRNjmGmGEEYEglVbFgFIw5vMmQkhitH6FkDfsiJNEC1P6BXrliGqbo1hvkLMcualoy0huFJzpCp+NmfGTk+yj+1xjZNVZugnNgNzIJDg6pHCMfMn4cHlj2FXId0J4dwIXxNEeSZ4jJK7S3BRfqBWPRMvZNevkKT3XRxz5Hx2b7wkaoPWkDklnyvPb4zFBpHRlTCJbtO7SFTFLOeDy23NoxL72GoHJ5115w27Uk+YLu3QL5RuE63aFJYMslin3JUr7CSHzaoMeyMia9BopHfJgjr7/A+AOLuG7YZTaxmpP5DlmkMoqf0yxszKLm8euG46ID3rFdfMvopiZ+bbOYmdhm8JHiNxgMBoPBYDAYfLo+WKaKZwra+wRpNSJPj1SNSudtCUqLS/dIwgXSFyleb3BMlyhBR682OIeSmXbLXmRMVJuRsUCWRtTRgiL7imMfs5Mt2jJj6bwlfl+xeNCYbTOaY8WXiYd9qDHcjr35mjZvkKsQ15uwn0sUdcflVcdsLBBtxjTLEPyUg1WSFTOi0xnvwoxWVfG+1pDWW4Tm06Gzszr6qEBMazRdR6sNvMJGn214Htiobcf1Oay7kNqdcvNaxXlmkhwWlGZBbnrUz5ZU/ZJ9/Yxe72gPgqKxME5NsibCSI9MfIdJVVCo7xGBwrtEZu4dCRYSpfUDRkaDUB+YjSMuxSVBeWAsy/TqG07qlshL0WY9TErW3YzxW5Xi0OGuTJ6CGDC4br/mHT59pYBa0+oVkpNQ6Atm1ZQ0V6hPNN7bI9xlRpeV5JnOWekh5zKaaWJENs/fjtDPL3h8uSOoZOp/Bx6NLoT4m0KI74QQr4UQf/9PuS+EEP/g5/f/UAjxo59fN4QQ/1II8QdCiJ8KIf73H3/6wWAwGAwGg8Gn4INlyg8qNBZcaSmuviTcztjrKp2UEJYJWlowClLuxSPnrQI/k3i4TUkDE+WdzPWjguRJvNNlRG2Q7o6ktys0uUSrem67hCJ+RjuViM8jDomKYjbc+hlZU2KPDJSthWFV9AsJc/M12ZsTOqMgCxzKTiL0XDbuD/CaZ1jlOb9mnaLGY3Jpjl4v2DnnjM9PMft7iqbl6qijKg9oU5kiFej1a/YXB4yzv8xTYjMvGgrVZRZYdEFOYuw4vslwA4nLSmF9E2OWEYZ/IH/m8LgFXYO6ecbkMUSRCsK7l9wdpkTkmMUPOZzn5KpM+mQTHra8DRqegpywlEi8KypbJu9UIhExJiTvd3S2SqmHNIVO82IMP2y4fm5Qju7o3IYIQda02Jng7vY9adiSGkv0G511m6BNJeafSRjemNE+Z9kWME4Zq1t24w3PtSlu0/F+vOE2cpgoD3wZTv/4mGbafqz8/VIIIWTgHwJ/C/gB8D8XQvzgTyz7W8DLn7/+NvCPfn69BP6Dvu9/HfhLwN8UQvz1jzH3YDAYDAaDweDT8sH/M5X1MZUHXuVRGT2dUJDvEqbKDFG5GNkOt1uwG8nYRsz0oUf3XJ5mNrui40QGMenRwndY1pxxLcBXuH0Vs5ArvpbhqEgoo4w+9ejtGkmTcPbfUS+vqYqaWilQbYM6cYisiHR8h1yOWKkRaqojGQGlvqV1R/j7howjS6Wn/SsR9c5EDzsKSVCsZYyDC4bBVLS8s2zcoOJKknjoJ6Tj95i2wa3tk69bhCzYtRGq1zPJU0QteNXU+FMVIRza8XvMTMfeCGIhcCcPFHMbPXEYVTc8bFvE6RJttmLZZOhVyNP8VxkpFuHTW6S+5AtTIt7cEefXRMaUqje5Vs4oJ0emQUqtSFydtITbgDKwuVNDkmmEJhaMnJT8sad+KbO8/StYzZ5ARCj2lq+8DikFo5UpX9copza9ucNqIcanVEfMq5oclcuxz+hvxASxhBhJHN84LE+bj5W/X5bfBF73ff8WQAjxT4DfAr75hTW/Bfzjvu974F8IIXwhxGnf9ysg+fka9eev/uONPhgMBoPBYDD4VHxwZ6rUJBgJbsuSOhMYfcXl5BxdiXDPCmLPIZ2GmGHBMVfxxxrKqICyYjV94OGzI0/RI54JdXJg5/qE5QjFVpDPDYoCjG2Gktr0ToWSZKjbEbuLr8l0kHsJqfAZNRrSLoAExskz8qOguC/wDiW+P8afmwgzoxmtSGWD95JP+jNBqqq00j1m0DDtX9JOMvauIMg7locW5azh/nzKXbrn5I3NqMzR7zvUSUI2jfCnDnp7RVGf8KiecmE6dLsJqpTgvH3Osu05+dWeallS6iPKrqRtSmK3Rz+XkdUKaeOz3busTj/HXH9HGpdMGw1575EfNNL+czJKcsPAXmkUbg6PBt1Mp2k0knuduRTQzb9BnUuMmDFuGsp1Sec6fPnjgk66o6wmWJLOSvFp4hPuXQGpze5HCyatRB/Nyf+/7P3Z62Rrvt/5vZ81z7Fijt+Yv5z2rtpVZ2ipdCRojLFpg9S+0K3a4AZjEKIlsME3+hN85YuGpoUaN3aDcSOwDQf3AdEXNrZxq33mGvaYOzN/Y8zDmue1fHGqRfmolEeSVamzddYLfmTEWk8QT8CHJL7r+6wnChOzidGkFYrVMC0jVlnFu3jIN8WU7ElG6hrug+Rj5e9X5QK4/4XnDz8/9i80RgghCyH+CNgA/3XXdf/tr26qvV6v1+v1er3vqg92pgp7wKwYcaHc8lQM6dScb+QDhiyjFEOy+oCXpljdjFp+5H6lEpkBi5cKrfuCwV2BWmgcDvechi1NdU8XwcWlCnnHftJiaCVuPCTcpUSKjhPnZPU9SjvCrUekUwvFXyLiE14IrTWhk+cMnQ3t8YE0tAks0E9HtgOVOs0o9Ra7gnY/YXEy2A0L9EWAvAswRjGWOiFYJoSFoKHAHOx4NEc0TybmOKALSrJ6wcKsibUG40XGfJnyTQnD1xoHAeapoX5bYFwdqCc+XOTof+xA8RnS4isMqaG7Eyjbgmn3nCQR5KpOsFmjSw3tTCcVArs5UhYxejlgNHggi14w8U2KQsO0OlbqnvZ+SHyhoasB7calsydEiyVadWDpuTTegcKp8AwV/37AxoBpULJVQ+R0zLYJGesLRnKAWzvYbckX25pZaZFHLbpVI0KbRGkZvXxkuP3Ob40ufsmxP91d+ueO6bquAX5TCOED/xchxA+7rvvpP/MmQvxt/mSJINfX1/9/TbjX6/V6vV6v993zwWLqqm0QwSPbFDL/PYORwE5LEhnCuuR65iOFgjJ74NIc8+4ixZwM2BcJUlqgNB1pnuBevcbUGtxkRySNEDGYSgyWjmXqKPaG76k1QfmawozRHr9PZ5k8ygem60feHUZ46QXtoKPY5ijckasylRihvh3ivu+of2NCfiyYqAr23iK5cmjv3hNfwbzw2eYdlf6M/C5iNH0inVn4hUkTtpj6BY+1yadtSqsaeK5OvEo4yDBUSjJnxvusxpuEGN8aZKOYbiIQZkgrAp7d1jSrHG+wQL6/5cEMoKrxO4272Q6pbjiLdSS1RtE8zPM11R5iU0UfeUS2hrszMbMM9Hu23pj6tsTq5vBMZ9A05OsKbdEQ5iHlwsO+23NSJKohDJ6GhM4T4cnH/I05iijgDxJMZ8bqFCJ5J17GPnZlkksDTu4SY3vgUdhIaUSe6fywSognLptNyvvg1/iffawE/mo8AFe/8PwSePqXHdN13UkI8X8H/jrwzxRTXdf9Q+AfAvzoRz/qlwL2er1er9fr/QXzwWV+0cOSr7uSSLXx4yFFaWHuxjTap9gnibwziednKAx4dBrsVkIJnrC2IX415F6SaPUGKXzgXRnxfgmWW6LHFWs543K7pfBaits9p+05x6QlTC4Q05adckRetHRDk/EgJVJLjFGLP8twSgP1pOH4N5T2iM2rjG7TMCkLyuOKr4sQ9e4L5t6QYXMkad/jpSWqHiCsR+4aHdmUMdWOVpNZhillF7OapggxRHoL57OAgbnncSvI/z9vWFQZESrl2RKzmSDwSR5fUT19gu6MQZ/zrjixWvwx2kFinyk8nR8YRGMGA5uVZZHPNEzzQC1dgqoz2w2psxizrDGLd8hXOphDBgnMnrVMvAP5tqV4mfDoaeyEII5VytsYszvnoozI1Iy7kUSSjBAVLH5y5Gz9JavR10jaA8MoxttecnAlHqSc26YkPzqM/Aa5eYLZlLY1eLtQUIqYcbdgZH/9sfL3q/K7wGshxHMhhAb8LeC3/9SY3wb+w5/v6vfXgKDruqUQYvrzjhRCCBP494AvP+Lce71er9fr9XrfER/sTOmWy8AaMG4N1LzEalzSqkGtKtTrArPI8bIp6aXEUbYY3KzIsnNWBnjVCeWyxcwGpG3JuDa5+sQmi/a0noc1SqjFK9QkoJk4bOoOz4s5TSv2366Y2QrZxuKluOIrc4mryTRbhbKTkOcCU03w0i1WJdOkHqs3AuYSir3gKncYxSZ7qyZPb1DDjLILqWwF5cKhvp0S7QTq92NaLWW4m5AoFqXySBSuMaYtWQGbKGUiLNSxymNdY+cGplhQewp+vCPJBUIeUrChcx2UyqUzd2jLW2aLc9zS4lEuGdcZej6g3V2j2GsCUTKVp6ytE+oXKedTm+Pwt1glG9A3aLpHnszoqogrRSd4TDE0D6+WWI07shlUWU5a+TiRy+XwlsPdEdUcEHoO7UFnwv+AZazhjj/HEgcy5QJ7VvODtOV9uOUUjhgLHyVuaEyP/BhzVM/Rkids79XHyt+vRNd1tRDi7wH/GJCB/7zrup8JIf7Oz8//A+B3gH8feAOk8E+bcWfA//7nOwJKwD/quu7/+rE/Q6/X6/V6vV7vz78PFlN5oeM7ewoxZpGGPBotLR2L9zsC6QIt18iNb6lPW6bKb7DKhkyLAuFEmOOI9qTzLm+4uJwxKVOeMonYHbCoQsLIQlFCZFHxvHPYtDHWQWY96nDJ2JQa7kjmyyTASkN2rYRzNcA7OrzXN3jtjKY58eQbKLGPfpnjahFtFXJqIvT5BbnREqb3mLMpxVsHJ5HJhgMKLSJzBd5BxjpaVF2KG2jkFwrkglNuo5ZjZH1LN4yJijN+eJ3w01uHsIkxmy3vihEiUXGHa+yhTYCN1p2QrBFPCwvFt9BOCXY7Jyi/whYlWv1EVjXo36aUo4rhuKVpZYJKZb6OaD9JeB/NOHYpV90j96MGL3jBNMyQP02I1IiL5ZQkbskqGdnaEXUS3dFDETdcDfas9YLTDpQXBz55O+HruGBk+yjxPaKFP8gSus7D0DREZWJMK8pggzSERpZJJBtN3n2s/P3KdF33O/xJwfSLx/7BLzzugL/7S173Y+Df+ZVPsNfr9Xq9Xq/3nffBZX5m2aDHBUW053CdQGJgTD3SV5/i3Ickp5ranyBG/x7vV3ssIRj4Q0T2V6jT1yjtD5lqMuJnLQO1JdWeOKk6bWszeRCwLFEjwVeiJXZGJIbDZD2hyS4wbA1bKcmFQj55iVNqaLca6bcJytdj6o2A3MQevcD9JGW2VijV79EYn1DMJKQsZ1gvuXEMtCrEHgZMghNN0aLYNWZzomriP/kh24EMQuMiXmKOXW4+yYmUA2L2PbpySnun8vRWQXEq9GKBVnYM5jHjz040hgMHj6HWccoi0sMIzfcZqSfsQcNLt8Mvx0hagW3mBI2E4p6RK3O02QTbEkzzjMAqkd+1/FopcRkGdI3G8/aMldyyUw5EpcL0bUPc5jijgIG2RaJjaObUmwmS6nCIhjzeSUivB4R5xFvWTAc23XVEjMnx3YxxNKLzdPKRgjqICKyCOzS26LhxjDlbYFryx8pfr9fr9Xq9Xq/3nfXBYmo0AlH7TFiwDF6iehWnPKbOnsiMFsmtaJfnZA8d0x9NMF92nE4JnfUlWhYxrh/Q/7jDce44ZQXkL/lep1MdKp7MIcNphZwMMFIDN1hCcmIY/x7FfEOjh9iHhI2d0H67xdYmnOwjB3OPq7R073yOjouR7fFvf0IyMQnMmMCIse0FnRKSJZ9ANOGoOGDM2V0PyQ4WTrPATXQWVUeo65hZRjh6Q1oNSVYqce3gDTta4548cZDm9wxYY65b2qpguzRpj1MKbUw9UDmJkpXxnmlZEJoHPHkNhcl7Qg7KA/gyoWGSWBbXhoo1PpJIR8rTieJRIRi4FMqJ4kxm2cFK7uiMFnIF8/qWKmvQDir1aIyRqmTvK/Kjiym/YhSoNIOU0K7Z1wWDRmG+mbKIPc5NnTCdcJ9s2JtrOj8nnl/gFzlTKUIpTqjZhrkOI9Xg6ATsq/836+CDDcter9fr9Xq9Xq/Hn7HM72u/IREqfrnBzEqK1YzwIkUyW4a6jKmYoL5HkxaUdyZCWjOQa8p9i+QMOdQt+W9ZHDMdKS1Qiy0inBPlY0y3wj74pMOarjkhW2eEueBulHCTTvFWKbXTMilCjq8dRFIgxXOkcYzaDtCuC3THJtkdCNTvIx8DrlYthRtQRIL3iSC3jviTL5EVH13y0CQDYxzTrR4xdJ84q1lMPbbpiWI14jBukCZLLvYW7qGl6TxOn2ac/0RFM21qF5JjwuUNdM09ceNSxTbd1OK03HPTziC+p8h8kGJmQcfPYolLZY3nnEEV88aN8WMb6aCwCq4ZXm4ZCBdJ3uE1IWLs4f1xQEhDrUtIXcJoMaNVAjaBjvj1iJWmw/9TMB9WhOYZzvodSfWI5DgUyoh9c4eUzGkn7xhHMrv6U4bxE0OzJK4insQY85gRdEeGzYCpWiE6ie54xsHwmUzffpz09Xq9Xq/X6/V632Ef7EwZmws4Ckx5yn07ZWwWvG51hg10JxMjOdHUKaoSY3QKuuOyU844aiamP+SyKTDLHd11zVgH01YphyfGs5DWMfliMOYwGbDqVB7WsFXXfNa45GXDybI4iRpv2iDtdObHmFROyPOOTk1ppW+ojTV6E5LWAaUPG1PlUT/D1XSu3JznRoGaPMczhzT7kl184JA06IbNpszpJId0XPBs0nKuHwiEDpVDaBS8NQKGic2zEzwbCprGZhF2zJMnzoIT6vaK0U5mHOcYxw2DzEH17hmaZ0QPU5S9jFq6qAuf7Fyn8WLY/ZALz6fjCvuZzUjbQHqkjbasDhF/+H5O+j4h0i+RjtfYqMxvS+IfHgguLFo/wcgSfv0r+CtDFT2Q8Y0Qa2QxcyyURuDlCdeqQ+FWHGyLQa2g1Blm57J2XFh/wVQO8YslQ/WSNC9Q9Cn3oiXKj7x0IyZflR8nfb1er9fr9Xq93nfYBztTmiXBpCaWJSZvJzwM3+JYKllWIrtj7k8b1NZjJxegqlylAa6hoFtPWELjZBWYxZB3tymaZqApOValcdBKCnXD9U6mXtccKxmrPmJJKj/dGrx6CfI3FbeDguHjhPSUIlkWF02BGEyRlJr0NCF7D4k+xV+UlNmJdpNiF0PCTwWHTc3NYYt9M6MaZKRjl67dI8tHvlEcbL1iZuvI2Yan/R5fsRiEKmdxQERLzWec7IQ6WWF1JegdcjnCG0343FVpjc+ZpkOaUMbVzvDsI4WQsfISXpcca4VW5IzrJUbqgnEinN+hZj6fNE/kWxnNbPijvUxedXi+Tt1GpMMJ562C/EJF28QczAXdzyRq1UCzJIa7C77hPVdxhXJRslvvEccB9rzEM16zXGyx7gImakl5klmOdH6zcflSbwmlHH1q0nhr9FBjalas9iqxf4/SDhiqFmpyoPQ/+0jx6/V6vV6v1+v1vrs+2JkK4oZZnrMIWpLBe/RQRS1lynXK4pQwtH+dqs256Apu6i2tOSFJDTJF52GncdspPDkFhltwu5J4WHmcmpzZIWUeJjQWkCnoixHh4pz8NES8znhMdNJxjFu2WKHOvI3QqogE+HH9Bav1W8I0B6dFWezIdI1MuWTmPse/cKhuMy4ylSdfoXryUP6bI1Fbk+oqyilAXqu0a5P3rcn+0acYDkhHJqJxSeSIfW0jqiNtEBGnLUdpyKrxaId7YlfFyRqM6IbGLckmGfmo5ttC4cd6S1hNKUoJe/wpQ0OlThJEFpPHIZ0FTvhIONnxlVC5f19imCWdbhKqB4YvpgyiiCdJIfv6SOTIpFGKbUTMpIZC6XiSvkLPde4GPro1wSxmKJOaqX6GpDwxXibIwicIxmwik2qn8vU5rIwS5yDYJJ/y9NTQqTU7K8I2LKp3OufWI1uv4VBVxNvm46Sv1+v1er1er9f7DvtgMfVahKhfF5xkE8944snSOEYNplLiixGOusW6GHPYphxXFYeyZCcpZO0F0STnTJcwNIlSJEyMhE8GFsndkLqeU3c1x+mRrS1Rnk64kz2WN+P6oeUHQUkTa9DcMBg+kg1TOmvI3M34QVPTTM8YmjqRLiEClXxzoIsfqJw7rFNHlQ3JLRfr1JF29xzPX2BKKk6UYw4dDGvDJ23GNHuHj8blGx97+8TECbG756R+hfrc5rSwGGoviIsT5nxI/ZSgGRqtconlC5aKyUm3eNcdqcMHnoWfUtYnitjCfnrkScrJwo7czRkNrqm6hjAyiI4m/p3F5fcdzq2CyhLMvQVFukYZ7zGiIwwzxC7nTL7AyjKSzZZB2uDfeuy3NW1bkb4x0NQUWRlQUhFNVRLbJJIzoknJZS2xGF8iETM0oLPBHP8e/241wb/IKLY+WqGgn9doyZDMDvm8VhC/dfhY+ev1er1er9fr9b6zPlhMlW6M71/jZm9RC4N56LGXLwi9Zxy9DNXZYB9qqvMLrPMKghJfrBhKB85PZ6xyC1FE1O1LhC+I8weK8wp50mGfPycxFV4EcJYrVGGI8L7mkA34o/BIPQTbabiTPqHen4GZcLBg2bziVVLiTHzMxkY1z7DHc/TOpmyvWVYFZ8OKgQB9ZDNSHJzmhCcVvDjTyU86i6NC/j1BbswpjBPdmUQ5OKMZeZSzJ26KhjRXSaSWp+MjQ3HOofoaMfLYnEIK+S3CzqmPA1KtxD9YTIdntEHOmT7gRkpRFRklHKJ7Yzx9TpdkjBSN6fmRoWuRfbZkF9uYtw2XUYveDqizM/KtxUxVUAaCG1PDHsR8Pb7ifuawk2TU1y7aVcnAKhjO9zyWEupKI0DCebsjaRTaYcM8cFC9gDflivLwxOhsTMKQyDYpxzZhMWF+ecC6qHHrS/axg3QquLhJOC77e6Z6vV6v1+v1er0/ywfvmZKLBcW5xSjeEqoO08kSkZzjbC3yNiR65dBoKmKtUrgunRPSjk3Kwwh78DMU28XMBM83Gs3IY9pmHKKIjdJRHVeMtiYr7UhbGnhPN2zDEMe+o3IXSG3B0Mh4NDPOL6EcdBiNwc2ZyikQFFsHzQ9x9wVKVbFvYjy95JCOSTKZ7CZk/FRQSzZZI9MmDcpWxxuatG5DnpdM44hTp5C0A0wLujpCc2bQJJh3K15MFArV4niqcM0b7nWJvN3iFw3qScY1M8a6iog8pKCgdXPKxmZU7DkuZC43HXEqyIqEyUJhf6qJGhnUjpycWiy5vbzAqWqazwtcU1B0BYezLebnBkezZVkIZq3Eo6nSOR5JlWAMNaT9kPxZyWya0nylUAGBOMckoS0gRuOYzBk/rwnuP0WYGZMuwms8/tt4xeW+5dIyWfkS+cOG0SAiLmySzkd5Hn2k+PV6vV6v1+v1et9dHyymds07qkJBOg2RzmXuugOayJEvMow2Qao7tOhEdzmlCSxE2iCbHUW6RF/I6PoJd3/BSfqaMp2RqAnDuU2rJ+hfOaiXGmFhchF2dIqMedOQph6WGWF1BmGRMM+mhF1A3gpe1zbrpsU/BTyMVZQwJKhfoZgnAlOlxmDWpBirnDKXYdQRZR3mwEA1toi8RJvVmIczoijjqYkZFxlGUBCp90j2c2Q1oJBsvi9q7qoTzsiiyw0ic4H67nN828Z2GlJDQlFAPCloIkcfSNhixLrbMzaHBNlPsF9MaT93kUYt76MztLBiYewpFBNf8jlsZKZ+QzKtKEYVVSEojnP2ocb5pOZkxWRLk/l0QpwtebE5kjw3mFcVWmojrwP2a5hc1FQHFcgpWo/mouUon3gZ69y9KxnULfWdhOkdiCeXvJZd5lrB7iCYmRar2YFUmeBUId6pZNBOPlL8er1er9fr9Xq9764PLvM7rwystYcwn5iEKRdvDbRix7JQaaQFWmOgimtWkUFdDBk0LUb9hK/72Nvvo38zJGljilajuppzqgd09pa0HJA4ElknY1s58ssTSz9AtRKE7lA6Fll7TptqQIo0dLlmxnGvoKc574cLzK6gcRoG7opaKZDDCW63oC0lypGCLiSCDpRc0FSCdyeHdT6DW5+8TDl4FYs0onUrdn5L3bzGzKfY0ohicMn984xdDZvHijxpWTx8S6eBfxWTyBqdrjNIMuR9hrow0cojx+gbPLPkXlnzIvs+6xTKM4VYnyKdbxkMAyJxw6KaI5krLi4eKe0nOD0SbgLUIOb1tuGvPsYMlZTWkynPdFbmG0banLcDm/gLmS645Ha6JA63VElJUVswysBRmEtr5GzPdSaIlZipJ5FfqXTWkTBL0d+EGInO45cjqqamjlboS5WsgJaculZ4/5X1keLX6/V6vV6v1+t9d314md9wQCvuibQFclLRDWtydFyzRdo8IbwRoXTkk6POVgnwaoM3q47aUFHqA425ZVrrjHyLJtiyWCYsQxnHjjiaOnX8FV3lcDu+Rsk64lBiVLhI+w3SKKBtfbyHFYdE5Su7ZOybnI4VQ9tA4T2uMmMlWcSPAWNrRJmkdJJMNn3CjEbE+RjDj8k0cOcntNOCE1BlEXN7TudqKIOAaN1inu/wws8JVs95Vt0SPpOQW5mTN0XMjuQHhaE9YPmuoPZiRuKB0lFRz6YIsWdvmywUlVOnoIw7gjbj7M0V0vc6lOId7eMlZRWgKhu+nemk6QDL0mmUgGh9zlknWCoG4ctbps0ZudESH2vcUkYvNHZSxHRb0UwTbEXj1y5b9u2A6URCr3XCxxG2CCjlc1oz5yTl3Ngm2tKiFBmK9CmSvSM0wHrbUkkhVfuaVGT4porf7Ml1D12boo2PHyd9vV6v1+v1er3ed9gHi6m4qoiUKbFdcfOmpNVLvG5Be65QuwpuBwdTICkZTteyo6CYnSOyDv+uIHInrFuBptecr2LKZ9DUBrkoUFcDCvMGY+jiP+7Yd2MUZ0ijPaBXJcexTKWD4ylMC0GqHqDImAgX0i1pZXJWqBzGDV4uoxgKUrailDpqa0zhJCihyrRqKHWVPJ+jNjXhJETWPOSThJLFuI1KVlUMA7jPn6OTs65jHLVmhsmTXnGZqzy+7hhkW+RoSXd6xq6Y8MwdUY1LOg3UVkOVFxh8wWnl8srNeO9aKPuaSr7ELUyKQsf+jYbDexmaEefjiveZw1i2iKyIs9JG+nZGOaxJuhhzMkQPVfRogHr1NYlm4+YeUlxQlQOmisYqTrnzO3znntoWiE6jcjryrcf2i4T5pwNEZiKkR6rDFLNsybUQS56j+gei24RoYKBpHpbbka/vEdX2Y+Wv1+v1er1er9f7zvpgMUXqMsgbJqJGVRq6csL2VYS+V9BUmVMj8bK44G68p/Z0nK7AbCK8xCc1Uwq/ZHIwkQKJoPFZdyGe11I1NmfPapLaRlVO7LyEVpeR31sgXBJJQl0mqGONbVUQ7xwsqaKYybTqGZaIaPQpazNnLI2QtYCvym8xjIqzVGBIA6KwpTklFO0nbN2MRn7E3+WY5SWxOCEVRyTlgmQqoVy+pzp4mNcSwV6jGOpolQ65xzgw6T6x4X5D1DxnNukI45KBOeKb91/xWXpBcKayz1IUoXJuLDDdLd+6E7TlPcJUGQQSyWJAF+2Iiowuzjn/Sy7BnYdq3lEujjhJiTLdEnsCW4mo9gV6mlC4R44DD01ykFKDRBcUMjS5hKBAD4dIQxkxq1lvdrw4P6AGHXUlkG5cjlGIV4fEgYIhr6kmDdVJYliFJIeQYDwgTwuuinuwXayLMV9KH1z92ev1er1er9fr9fgziqmt9ERczbC6FP1qRipFXEmwVm7YyJ9jn5scnu6ZNCr6KSGOLjEqi/xiieo8MX17TmdoDDyZk5PBW4th6lI8l1hXB6RDhSY5mLng6Su41lza84wm3lCnUzQ9Q5mBEe3ZtjXnikzuZ1SlhaYqeKrEvRYTIXDnOpN7gdYYlIVEuqwp9Yp5DNlKYTI8J1S/pTzTKN8t+OnIYRIc4emILAb8rmzyW+8qrJcn4mzC4X2BVM9g9C2zuGCmd8TdI0U3RKpAFncsFjb7vQnmCf1oY0opP04CLlwVcd/huhnrhc1DDJp1x/y+I6nHxKrKw5c5hjAptILw2yFXNai2CuUEeZ5yNh4THLdctRfEqwf2jk1uOgy0iOPBZt8eeNkZqC8cXnx9Tyc3JLZM8vmUbjDgql3ROCX3oqY6ykhaTHOjkEQqUddgLBwOkoSunriyBkTyD3HfPLDUE35jaHys/PV6vV6v1+v1et9ZH2xB6PWQ7xkCaX6J7Ci0fsypk5kqtwi75sw1OPNMGjni3hkRau/RrTXPVi6KLjNUErQ4x2wDavOEZmtknYPzNsNLUlSn5Oh1KNqnLM5ckrMtQRLRyA1q+we4TcjZbkarCJzSwd4qiCRjqU6oRchpFxAeFOZjC74q6MqO6+kaNQTLmeNNPDYvJWKxI989ITtTmmLN4JNHnFBhMynIHRX9WcJnesFOWlH+ROVC2yPrJTeD94xmHZTXHOSOKNFZHTTkStBZHrV5TqcpRPc+mSVTighzoLDf1ohAo7x2sHdDahKmdzFxJXEUBVdSy6RVKZMUtVS5ONNhOCQ/afjulru85nB8R2XpWFmBmq/RMw23ege7C+xuwFWxYJTEZA8nkpHG06imHVaYyiONseKdW3G7PCFlO6ydzERykVcwrDyeKRKGVqMQ0UgTwoOJ6ZzoTJNO6ojy734xJYT460KIr4QQb4QQf/+XnBdCiP/45+d/LIT4Sz8/fiWE+L8JIb4QQvxMCPG/+Piz7/V6vV6v1+t9F3ywM1XqCbt6gPOQ4LYJ4yTix9MFpRIxaF5w7FKkbMh0fMu0M3gjFBor5P1UplNGdNc57f7EYzEj7DQuixOtDK2wWRdH/OsNw6JiuJOJHjaIHxYUsYzZ2qTuDWk2Q80jXkktwUCnIiWyOswgYWD71KbGMGtIqoSjqrH3X9PKb3GTHa15Tm4PwFwzLHzi+IS1ipBynbQBQ32DG2aYskEdDPDyJfbUob5qiQ8vsNsvaLhCO67o5IqL4Y8IT3s29R57pFLlOtayozMK8qv3ZKcF4fGCLjmgKy0r+ZHdEq654GwxpsiglhMUJUVSa9zIQx+W5J2OaxxpyylPM4HpvebF4cfsPI+4bnnIEjT3Gm8oqKozNP0BxVPYrTW+VA2mg4hOiZhszymmDvr3WpbVAP2U4KDS3UHJgezKpNvuWdQVQQTtOKFqr1DWBTz7ls1uxER7QtUb1or7sfL3KyGEkIH/BPgfAQ/A7wohfrvrus9/YdjfAF7//O+vAv/pz/+tgf9V13V/IIRwgd8XQvzXf+q1vV6v1+v1er3ehztTrv+eM23JIK/Ziy3rUcOMJYbWEr+/RXlYUZYZnx8V4rrG+uaK4z5nEodYh5jHn6UUqUqtqFw/CGK/Yika0njJIhMMVgOiN8+ItBJlNKJdZiSehGobaJ1Ha5UsvYwv0cizN2jOEDMZYA0k0O5JtBXBVYp1VmBNF5w3D+xUne3sjMg8UTcaJC3l4xZLMhH6nCCysQ8dxmyLkCWKdYUsUvbnNxRFRXZxxJIfeT322Ckyka4gWTLh8gnZX8Io41Tc85inXF2G1PURbzXGCAXO4h3YMq2qMb8cU0s+90WM/rZiFCh06pRhOqMs/3tsLYM8b9kVE4Sq0kz/AOd04FA/kssKwbblZbGklTLsYg6bhqysMKYF6j5lYLXY1zmHNuB4fMSQH/DlR9pySNt2hLJHqKeMhhvM8R67LfBO17TVhPKZxUGueEnMtR1g7Of4TxrRaYrdvGK4lj9W/n5Vfgt403Xd267rSuC/BP7mnxrzN4H/ovsT/wTwhRBnXdctu677A4Cu6yLgC+DiY06+1+v1er1er/fd8MFiSmk/ISw7ss7EFjpOO0GXIsRBYBoa+3GDNFXxZi8JQonty4J24nCr66S5AP+SLqnwp4LWs9kuLJqBRKubBNQ8lRVyabPZt7zpXLLkgqaacsgU8krmIZU4WENyL+QunRNjYmHQHVoG9QhrJLByCfH+B2haiYKKsakJDmvGO2hW9wRNgWdVpE0Er0Ke/aZGVo5pdr/B+GQx964pjgLUioFzwbv9K+RszKZ0QasxCod4ElBGRw6th1rMUaav0dMBcXFFJ0ZI1gXK1EESV6SySzySqKwG30hgsqdVPXaYiGbD4lxCsf4Qawvh0UFPQd+UFIfPWF2Y6FsdLTCZzgdsZZ/phU48zDmMSqwzi/Te4su6oZU3FMYA06pQdZVcKSiGQ9BlftieIPojJHFPGE7p/BllZXHfDlkT40sSRSFxyA/UpOwyCTG/R9UlynJHWcw+Uvx+ZS6A+194/sA/WxD9mWOEEDfAvwP8t7/sTYQQf1sI8XtCiN/bbvsdEHu9Xq/X6/X+ovlgMRUtXbJ0TOEqZMYM9dCiqQPM7zlMflRQ3k6R3BWImPITk5nckbQwK3xGps9iVMLcIi8r5DLjqpRQ3sqkNBTXGUlRU/8gJfoUlEnI/myG5gGeil/F/LrW8ToHqVrBsKM6bNHkWzJjglYppKlOVpTo7ZJxHhOuH6m0E7oyZNh2XHQlo22OdFOQnZns37a8LWRUSeaofMPmSiLySvR8S/3YkqZPPF9nfGUknCYWqchAS/DzlLEs0KVHzuWU5EliMogIpTswjgTWCW+8oHN2aOYBp+oYaDnK2GRWyOzyGnNa8xyP1ZcRsrnA/J7F8x+6LF6siN05y6jAFwGl8k8ozYDZIsfuJKovCxApsj4kWLeUQ5kbbUDSKgwPPvL4MxbdpzTKDPvtgnm4JTy3sIceY89nMBcU2ZZ6HyFJCc99hUzPGWc1h87lIHQGh5SsuKEZ6IxaG2Wcf6T4/cqIX3Ks+5cZI4RwgP8T8L/sui78ZW/Sdd0/7LruR13X/Wg6nf4rT7bX6/V6vV6v9930wXumzqSvOGQGqpmxUyaMPkmpTzOORUIsqVwPC05fVXh0BHOfzl7z69GIUOl4QsHWZKw2I69KGkknTJfIlwJf0+junpP5T5y9kfncW1FVCz5pc1bWAUmck7oWpl5RlHvsRMPTZRRZ5d03JspQ4QtH4JUWA0kmHpQkmBSuhSNNscWe+6ZCtRrE3qZWKs5qk6o1GR3vaF0NFB25jHGahtwYMXlVQThDvC8YezVlleK2YJstqT5CakqSUkE4NQM5QtsvqM8FZVPRpTlD8473dYdc2DRpya4dYHdropXC4OIPabIFqXBRpwVafKIWZ+zCFbktIdoAr5TBMLlZDDj9oc+7i/dURcNE1ThUDXnxNTQXHO9b2pmPVKUEg3v0TuNhpONkW247QdbE+Gug0hm+Cin2bylXA8rrBP+2ZtOqLEuBn+wYLiS6IKKTPGS7oCtc0tkd08z+SPH7lXkArn7h+SXw9C86Rgih8ieF1P+h67r/869wnr1er9fr9Xq977APd6Z2I1oFGsXhstuxfTjnUTGIgg7/tEajwpb36A4Mmj1r2eEwP+IM7sjjHU2r0PGMtOzASchKG9tUMbKUohSkmk7kuvixyys06mlNe5gT/1hB37QEnUVq62izV6xqaMWBF6Oc0Yt31BONez1lHcik0Z6hvOb8tYW6y4mF4LSxUbMZph9wn9s8vnRopjNqbM4GOadBR1BIiJPCOy/n6e1rlmlNLlcoOeg7CTmwSY05+4eWVZPS1UuSr2KcQ0aoblGjiKFfcT1XSTuZ4eZTZscpbgda1pKaFpydkJ5MkjZCeWaThoKok6jNI5pm4DkO9krG93JmQUqav0SZLOnSMbEyZmv7qFmGGOgI30K6GuM8W+HlBva2Q/+x4IwzcmPEUQqxtzKvvij5S5VHe+dwX5tIsYm11hgrJcciIziY/PTcJVRcpMUc49lr9A5ccUB89ZrZpvlY+ftV+V3gtRDiuRBCA/4W8Nt/asxvA//hz3f1+2tA0HXdUgghgP8t8EXXdf+bjzvtXq/X6/V6vd53yQeLKeOVR/tDj6R1SYNnOG4LeYltjigcn6SM2OrPMKnQhM5529IdS5JOYXrwcE8NyfAOU+pINiUXqkm68rlTNeouIbZeoVYntMDhaSBjON/gEDK53LHRGx6yBvX2NdlecNZYbHMHYRuUDw2fBg9cthLDcUBijInXA8J1geUnZE5J8T2NzEtJ9Ct0f4D7NqYqf0onwzdHjXFuM590uGqDo495wU/QTiGXs5SsAulZQrAoqJcDilHLwB4ws/4KsxuTPBPMhCCWFZLapI0PJIeWYvYHpNYBTZOxaZl3MmPH5Jtfn1P7Z2yXNfkLDcs6Q9FVIt/kzTbHfLZha5S4jorTRNTpmLQ4cKNExF5OMrAZHyzGcYIjKtxAIlMVNtYVq6FE1MXYZcmnOOhqxtPFW7707vjpcUi775jbt5TbCfvhNePBGXNV4lUmUA81bZOzyh4ZlyWuNkC8MPi8fvmx8vcr0XVdDfw94B/zJxtI/KOu634mhPg7Qoi/8/NhvwO8Bd4A/xnwH/38+L8L/E+B/6EQ4o9+/vfvf9xP0Ov1er1er9f7LvjgMr+2HZPdSkxcgzfticujwyd6wu9eBMhvVHwh83yQUqefoWgbBqbOsWspTg7upMSTNaLwAr/4Ga1msm7nDCfvOI1mDLSK2dsNlXGgvh5zcVuwfBpw4XXsbJ/r7ojcLbnw3nAYjNG2FQPTpc1mPJlvOHUew9WQ9jcaXh4PnCyFRkS8ezVmcoo4G7W0twb5UOLCaKilGXGsECc65URhmsoYbsTu/JLuVnBnd2xFhhNdc24dUWMddybTHQNeHlSCToZVwu68xnRsunHHcRcwrBvuu4xQKIzNCaaX0HCDF3zJvkwZdSb//fWBo3+JpjdkdxVG2LBfwFzbY1xnBMeWUV1zn0Fnl1izl3wyriizBr3r0KyItTxClzKaWEc61ijahNl2ydrX2fw4Z/DikdPz50xzB6mSqd8Lbs4CDkHERjnH6iSU8RJdCJ4XHqrmshQVR6Pl+ixhv1E4D0o0p2L3a/XHyt+vTNd1v8OfFEy/eOwf/MLjDvi7v+R1/y9++f1UvV6v1+v1er3e/48PFlOmtATpSCZmvDJ0qjLg6GR89uATWhKhVvA0mHE5OrEuK4IqxbYmGMkSuYK75yGTuKbIDYzOYVI+UdQq7ilhmAe80wy0dEBQWZhqxGgxZxllDJWMuC257GbEVYRYqQTtnMCKKarnfKpYSFWC6YXktxZdkePbI/ZFwbgAybU4PbXkUx+9qsiTjlKPGZ1czFywv6g4jFS69Uu0Y4gpTwiNa15sv8Wc39OejljxJV+tGq5uGqzbM/YmKNKR84PLxsrJNjqDtGWVpLi+hxrLzMNL3g/uEMkGNRhTvLigjAJs7YH2uEe7HNLZPiv1lnowIVIb3Mii8TvK1GeZqgzVHHlwRxMmNHFLbSkoqYUvJygmyO6SrVVivU+pHZnhNMCyQpriDFKdYxMzrxtKT2UdyrTyFJc17jOLrIpJFY+tUzGMJdrzgPPthOMp4FS+w1z42JpHtKo+Vv56vV6v1+v1er3vrA8u89tkGgPZQj3uyaQhSSZh13MCb4tzXTNLOuztiXyfohcwVGa8PDRcCI3O0DHezYjEc7rTOYkqSHSDovU4GDLvkcn9nKY94ue3BEWG9FQh6gHBrYJRW1TaPW63ofiBjns+4NyWEPXPyIwHDP/AQC8I9yFl5JAscyxdYzDt0MMIWp9xIJGFNVIZIAd79q/WpMaSNE5YVBuq9xaSfcK8eORKSch/GJDWBql4Tmoa3GQzjI1BtzpgGDGdrENRISoHOYdyqHN5rTIbgqNISOYbxl2KOQhJvJDxY4ZY7dA2Izx9ivy1yaKKmQqDUbLBDjLSCw2WBoPM4Cx5Qmwa7k4JZeBjWGcoO8HQ9EkcjWDf0og1RlUi22Nay0ePdnSKC0fQ046oOiesK84nCuO5wsVoT+yc0QQlVXDJ/iDQ2xekXkNxZ7DwAwQe8vAvs0y+R7DXKZMPxqLX6/V6vY/q5u//V/+mp9Dr9Xq/1Ae/NafPLG5znUiOieodtplxW7XUpylB4yJmLhQGPy0G3CoHRPotmV3xKFuUqcYoOrJ/fINRhwhXA8UmHUvMTyC5Y6ZpSabMMc58LoTFtLtiJlaYn7TcumMOu2e8a+e45Yq32h+SaCv4pGEsWg5HiQcv4mwxQ/6eSYVOEw8p9yW2coauxUjSgTkSqtmRDhTelAXLc5umagiXEuXFE7u8YWN4FFJI++WCXJGwDj6reoSeSEQipxslpFFI7MjcKyVW6tI8txkpkIuGUzxBOlS8e1Fwumrp9B1/ebqnehGQ5ILgfMLSydgOA2pFZ5tNSXOdtvN58a2Or8k8pO8g6shGMecDF9uPyds5yBqVuUWYe7z5AkO64iyaYQiY5yr56iXLt2M6Q1DmNc8Ki8nwgvrLimorERXPqcIhBy9gn5d0cQ1KRCwaNNnkjwOZNMxo6zU8fEt0HJCO+2Kq1+v1er1er9f7s3zwW3N4zDg7ehTJlJlX4xQNzvARp94xfxPSJQmKtmHx7JHvnwmKccehjZGqCsXI+QIXdTQi8yTSp5x9F+HvFXbqHc7xnmETI00PvI9SAr9mX/4+VXJC2Q+J9yH2+JFUC1B+NmdcLXDLMfKhICgkJDUloCNtfNp6TjOwOE06cDukbcXQmOLpKsI7crg9YdzJjHOVOgclmpI6MTOtw5YkBlmLPJV46Z+oJgb70QOFe6T+QYVpQaSoaJpC43bYRk4ibKo4Ix9ZaPkR7THg7Cpnsh2hnDqkR5dvownB+wHqZIE/jRmf1wxmTyTaFjHdkWQphq2zVCueTgnTmYqmT/AzGcKI2hLI6nta3yOxc8ayzyT8FlEobOqao1LyRn7CvOxQSIhsi12i0HVPPNwf2b0uMYYZ6qjAvnziqOaoFyM8zvGUNen+NZmlYQ49eNminHn8cOYyUu5wltbHyl+v1+v1er1er/ed9cFiSs5tTq++YOR7tHcHqlpQHTTyUidQbbanC6oCmqNM8aXB5Ktfp1kN8SSVwk5YTHXMxqIpdzR6h6O5PA5SbFlDGy9IvDOu3mlc6D6JpNFNJizdM3ZSwWdKRj6wmU+fIZU5s5+VhCeFWs9YKT5VC3aokepfkR1/zPH1A8Q1eVsitAqpXfHWqSmMc0K9xrGPXHU5N3pM/f2Sam7xXh2Q2z6V2KCuG0Jxxum9Cf6Ii71CsTnQZTOiUUa1Fww2GuPBCMnfclUJqi8Nym6KsajIZI87aUCLiyx03M5idIK8PRJvLHb7irdf2hzUhqKNmJ7PcKMRXglnU41dcUa1KNEsA2HOiB+fsbKOiK6hOpmk9YCVZ6IeI2zpUxJpimWrnJIjttBpWwuvqRhe3nI+lvC0KYeywj0Z2IcBl4cFz5crdPeRN41L2e7Yff5Emt3zIlGxC5WN6ZOXFqYbfKT49Xq9Xq/X6/V6310f3IBCipdM1QH5Q0qlu7ReTetPcGYOStJRPq0Q1yW1YVM0N9CseGntSXlBJSWctiXkLZdzif15yWk5RNQn7LMpSe1wOt3RPvdwqw5DUelWFdLoQJSNSLuCvDVQH2u2Zov/mUOS1cxTB3tSEC3HyLst3UwlGTrM9wMsq0XNG1p5jDpaMVvCLNtzdF6QFQotKevdGKcQTDqDcHZAO00pGonQnJJ07zgbabhKS6dqxEmDIr5C3o5QapnTO5Xq+xJOblBUY9RnJ4quRtQa704dg8EWkam0cxcSnQoZq5LJGh09kcEvGLWCeiezeqaghaB64JUyUr1HnWmUtyA6idJbc54O0YucQywQ8QFjIvP1pxr6w4rRIEDeQOM/J1AFbrVnrDe8t+fISoIZzujqirS+Q7UWSFbKg7FEe1S5HF5TeE8035twCHLuy5ogyrloUjpdR+izjxS/Xq/X6/V6vV7vu+uDnamhbCL/1KIdw+hZiSkMrjdLmu23zO6ekBcTpvX38L5uSKN3tFZOZGvspYj1SEN/JnN60bI8G5JJz2irNdNySDG3aIoWu7UYFwpdkxMsGvJFTbedMdRyIi9n8WXH0DTQRM2oe2B8BP/J4/QgsxhtyS2PzNJxohF2dmRZCFajhtuLjDdNjelYvLkCd64imykbM8Jd5BzIkC52jKoBSpujKjqirrGSioEtyGuBJkfcaDZB6ZFOXU43Btyco7YScfsFh/UT5WPAsV6TUnFelwzQqKsOR4VUv6OxWk6Zi7naULcZI6ulqlyc+QNNsUQ1N2jLMUl9wDLPyetrAj+h0FaMTg1KNKJpIUFjOrBQ0DFEhn6WkS1NHsYGu12A/f6O63iL0hh0lcVBuOTVgVJT2etDRHuizkLqcIRlXFCpR6SkYb7xcJsBtT9BSo5IlU952ZFkfWeq1+v1er1er9f7s3ywmKotj6cb+082cChP1IXKg9bhjjWqHybIZcPX9wrD2TmSYSEdbR5UH2EoTNYJL+m4mKS4dwrlaok3Mak/PdC92dCKFqFe0mQdg2LPsFI4ZC84Xgnk8w2jVCZ1NLr9juEU1rZPPMrZfFoy6VYEls5OK5k+RGT6jtbVme0r/OTExe2Jy3dbDkbKC0lDZA6BJDPbfcbgLmN0TDn9tEE+dSijB0KzRLG/hLHFNpWQ85pb1eD9vMQ3B9RxiBp6CDvguv19JMXHeFGhew5m6tGIEceRw/1ogTc/UDR7TtKCkVxh1SnVb6aMbkoSTdBlGoU7Z15dofs+9TRDzw26Q0bMO35TTBGBy+PMZ1uvkbcyfpaRpzL7g4L6Uxv3SWJCyfNdhj9Y0TkW6fBTDlaF1G4xthZ6nBMv11jpgtQaE+kzlFYiiQRlqnLcWdwNlhRDhTMtR8+HSFGOe1vTYn6s/PV6vV6v1+v1ev9C/jzu7PnBYurGshmaDVvfIDNGVC87StPm/lBxu79m3KaMzJj7Y4AV5PjGkUlSM0wlUtXkriloT5CrAS/Yoz+1vH4IiHYldZDQ6A/kkzEH+yXJQ4hVfstFW9LsBlRSSz4zic8qHt945A8Vs71KmQmMH1qoQcinjkF3HqB3Y46lQLgpxVYgiZBY+5T2fcVX9y5e2NFFGnm4o7MTJnaN6Y5Zq4JsqyIpCXorERYee70llT1e1xnmESLFZJFLGNUSrX3ip9JnMFTxKokyvGdwcAiLR1yzQm9V0uQGXfGYr9YUFw8Ui2/5+p3G404hk1JMrePsMCL3H5H8JSMvZXtmY+gx3XHGH2UB9kIwS0PksU+kWXBdkkoZtmiRpwrfjFoafY1ct9zUJgweSJIYV8yRAo9LTWZuXTB1VXKngiZEZoZcWBRGhSPA8Co6c0ygZQThntnNHcWnEdnA4QdG9pHi1+v1er1er9frfXd9sJgKohWDJOfiwUAJTZokJG1OTLQWScg86jLBc4fJWEWrdSrzDC2zeZBDMr8mi3c4M51QGvPOgtw2OMkLxCyjrEOuH2u0NmEUSITGEMXrkC9VMqmiiZ4RnRK6wYDxszW2rhB3GVadkj52dMcrwkwQZAMKasrlkJ3s0YmWejwhHtjIbc1DdOSx2rCLFYajA9G85s5ysZoQK6zI1ZeM4xvS21cMRhLXaoKY3hOoUwKjwhQJh6lMNciItjF5FXEWS5i+TKRN2A1ixMlmlMuo65ZMbDntFMpKJvjSZxQs0JycsRKi7XQ2asohL3BaHTOekz7AbHsikxrGXU3VjogeZDxJIt8adOoTjaxSETG79KiihB+dTpycMYqTcLAlhHsNgx2PZw9YWUp7iHgwHsguz7GCgvLY0HGPZdsMPItEPSHJgpvTHjv7AsWQcJcu5drCSC2WrfhY+ev1er1er9fr9b6zPrw1ui4R6iVO95ap8TVuesUzr6M2W2LvkU4CTxHoZYXodGRbAyJk2Ud7SJHamGYdkMVHrN0V5VTmsC8In0w6vWSvO1RVTq5/iU2K0kVo9y3ndokyDiguCrwsZhBpJPfnZO6I2iqxuaP9xEWtFDb3M055Rm2FUJ3QfIeSW+bB7zFwW17bHbZvo9/sCCSDQ2WjNylpKjDME2NxYChaUjnAWlbsNQ0tUnhfFOiawTRPMeOv0AYt5tTg3Ch467i8eWywK52LhYrv+oRGjZJ+jrG12Nbv0ec60jjGcTOmeoFc6MSDFLd2OLg2Xe7T7PYkwwvyoYO00EjHG4xRwfGVwckccGFEtK3EqN0i9Ed2uxWGkfDtyMe896i6T6iiKS92IcphwWTvcxwOSHSNrNApHo4Yto6hqjhhi6K3NKlO0+SU0RVN3THNJyyignA5xzmeoz3riDX5I8Wv1+v1er1e71+/P4/LwXr/dvpwZ2onoeZjVs90wvLXmIQ/Q3o3YhPtUIMDqDuq+j3KMeTgNuTShtw+MBUSg+wFYXpNvUq5SRskuyT3a8TrkMWzDkV07L7noV5teSN0rOMTSpfQnhJO6YKVKiEOHu/HN8idwdhpOFNMcqkgYsBoG2EpG2ZyhoHERjKZ+DnN4yu0/QXR+QV36hknrjBag5lcwPEKSUiIxubqbIySmCQKVHefMx4d0eIV119IPD6NePWk4hcN7pnE1QsD9ZjhhBaLeIYiHWkil4O24r1kERk2tuPQui4ma6yRT2WeI/IzctVFG76g8CT8U4h6qJG/8OgGFropYbpLpN2Q/GTjdRbzbxWmpzWN5hKqBu5rn6PXEkYO2T4iyhyMg4R2nlMHOurwnGQyQ54a6PkJ2W0ouxb1pHCdSYSzJ6Ra57ErKOWCeHxilw1IrQPr+pzN15fcbqZErwSul7G/TTjRF1O9Xq/X6/V6vd6f5YNboyfzBk4dRuWQ6hHHl5dIy4Zh8ALVV9HSjM2g48FOiKqWReeyP8RcTgW3Vx1iNaZyKwz5gMgXKG9VVsoUkau8TjdIqxNtUzLGw1SG5IpBzRyt/mPy2uHFZsR+eWLtvOZAisGJEdfsrDvMp1ue8gFjX+KsqxlJCYP0jCd3xT6f4Kp3DGhhG7GJGs5fTimMz3EBZdpiRCEaDrIpiD2fyMipZZ+z1GSiWrhGTr7dEAcGqfQJtSrhWyvePyyIZR/f/BbPbMmPNY1yIL6X8JUx91OLl+U9UvdIO9AxEo1UrdGPYxI1I72Myc5SjN2QtVJidhMSJ0fKbHaxhGeXuLMtUTxFtfbk714wfXaPWs0wR+ek1QbpQsXbDAkmX1PLDXl6yUpp0ZYDAkvFWNg4IudRO+I1N3iXt5jtkKT2qdYlSrvm7NYi/82SG+9IFFvki5R3RUZ8yPEi+yPFr9fr9Xq9Xq/X++76YDE1SySyZkl3sNH1lEykTEyT2BS0Ukx3PKI8jClHMtd41JuIwbAjSO9QdZWLscIRwfrmBziJglclmAOb42DN3ZdDKtvgt0KPrpMpRYueKZh6wOm4YG6GqONHJl7Me6NgVulYXc7gyWWvSuj6OdeXLVpikGwdDM/kwX1CPdTMLIFUdZTTCi0/cl2qRAcZc+jjMOZEzNdWzMgSOKFGMCzQ9IL5+IJ2UeNvVxSjgsfsEidrqNsdkzInby3KwZ5pPaW6nmC6Jc0WXjkl3+pzGrPFOKrkkU9xVJBfQFif0POSB0PHqkrUg4wcaaz9NaQlm3nELFGImpDPlJb4+wrOvUPWlmhqzHG6Qn6cIzkZx/bIYSuT2wfMMCXWDaQixayOaEeTmSToCpem3DB1TuySHxDXe7r9iql1gaxVeEZEYQoyP+RwNBh4NZWdo6cg4hn+qcEx1I+Vv16v1+v1er1e7zvrg8v8pLzlmaMyNi1UMUN9rKilklE2QF9B42rY+ogiqDiYAY7lUNQHJMXE8OZsNi6RyDHvdogyQUOiqFqydURn7vDDJXedIKu/RTJzyiEIuSVQajZJTemNiE5zZvce+Y8b9rXBo/w15Am0AXke8DA90D43saf3TCjoTJsmTeh2NsrWxB9P2I0MRJpxOplYBxi+A2f3nOYypDBCNL8lo0LKTjyd1jTOgH0ps4sF8Sd7Nuclm0bnKRgTzz02bU4XCLpyiD/0OOwKyu0Se3VErzIYVVjnOcExx+86ysGIatzBjYpkq2zdhKHnMZ77LLIGSxI813S2wxHHuyVL6YDbtejuJ8hiwvGmwioMmjJi7AmkRxt5PGIkvscgqNjlFZabId90PJMlLq0Rh2BEFSU4+5ri+hOOZcNy+C2llvE+N5hUBt9zFNr2GbFhc2hqpigsTIWp3n6s/P3KCCH+uhDiKyHEGyHE3/8l54UQ4j/++fkfCyH+0i+c+8+FEBshxE8/7qx7vV6v1+v1et8lHyymBoMIIXkoD0MMs2Z4acFgRNNtGGhTwvacchSx6BxE17IbP2GOOnQ/xysPqAONi1RnmK+pxDuCmx21VTCOJ7yyz3FiB80JaB2VY5jR/OREfAgZNoJrcw/BA6ZVI3uPMFc4nGp2joE2GHEop0iBjxMGJKeMz7c1hy9k1PyCnaaQ6irLtxrrwkX1bQbDgsWwJm5/QueEPEgZzWZIN0hxlg03357h1jumjHEsm/hoYkt71C+HvPhaYnE5RnYb5CLGMjLSHJIqY3NSuZNdilGHLr1FJqGKZpRyRzgwiFwfo1DRdjqD6iXIDS9nYxaWTxNLtJ1L2DyRVoLQPlIMFuyy77PqMtRlQleDqstURsVQ0sBtsM5y4koiS/8IUzlnJgTaUCZONHbp71I3Wxw5ZZzuqYYqzW1NkQuM8IL8lHPdmER1ymPxnqb9FvG0xqxKivjIt1XN78vf7a3RhRAy8J8AfwP4DPgPhBCf/alhfwN4/fO/vw38p79w7n8H/PVf/Ux7vV6v1+v1et9lH17mJ0reFgrtxR9DlmCuP6Gpat6NYd6YWJHAkgWVNcb5YkU3Saj8K5InFalrcf0Kz4uRA48nw+U+g09PCo6pEFYdp3zMRLtFzy1creLwAqx0gTV+JJY/ZVTIHCWJwaFFlVTwFEaKRJXEFNeC8GnK1XHG0f0aa90gPXMJRy2vHwv2icXLs3c0jzlVNubYSnRKg6ZdYbeCZ8kdipDZhS+Qjfdk51ueNTJGsUF+Uhl6M/LdIxM743FgIa0E3byBtzWyO2FcddwfW64VQWv5dJ1gOZgwRmF/Kvl+FhE+izkVQ+y7jFfGM6IyQYmfkR8b8m6HY1zhNm9ZTW7IszuaHG4Ck7rJKVSbOo64cmPWW4m3Uoclp9jaDFUaYpUHNqrMs1GJqAyEnrEVAuvdgPKlw7dlydlojFK3jIId5UTDXn1OZgzRy5RDYyCPhkg7ncmlQfelQHpxh7r36ZL6Y+XvV+W3gDdd170FEEL8l8DfBD7/hTF/E/gvuq7rgH8ihPCFEGdd1y27rvt/CCFuPvqse71er9fr9f6U/25nwvf/6//xv+GZ9H6ZD3amNrlPMTLh4HOef4oTVjj2Bk2ySbMdql4SrRXMQmM4lSiUDPVBo1YStDhGFhBrIF8rlOmB7+3eU28SjnJGXIaIyz1NNUdkU/LWZWieEw4kTtWIy0PJJtNRmjWB/J59FBMqWw5pyUb2iTOFwU2G0DY0mUu1MPBSgf7FE0kgU1Q+9w9TlPkZ23pCcpgRlCUb02PVDbg1BWE3QwxSjg0MFZ8H8Yy9euInisQfminasELVZVxtgmZmeE+CtvGZfr9iPPa5tgS1tmGsfUuZN0ykT9ArCz+/Y21KiJ/OcY4eqim4VwOk+MiOP0ROC3xnTST9mMzv0B5rkJ4z2up0wwXJYMZG2ByMLd9UFSI7Y5576OYM/X5PGyhIZckLeckxjPgpKXF1QulkqkYQtxWDsuarIkCfhhzPBmythPTlcwx3xFeFi2lrjA5jNMNF6nIGYkp7/D5GoNNtP1hjfxdcAPe/8Pzh58f+Zcf0er1er9fr9Xr/XB8spp7yAe0KjHLO/mQT2WM8T8OWH/GVDXmogWNi1jsaxUE152ytCk3y0ccReRChRedYhyu+Nx+gdBayIhHPB8icoXXglxIHO0TPGzQloXELqvaOSjLp8j35g4O+mHN9XnCu+6hVw/mq5tO8Qc8FclLQRTWDoyC7rLGvCyxDp+t2fHJuk4sNahsjXdrYRwP3lGE4SxaKTBUcMY7fYs8rin1KsH+PUUy5mu74XhJwppk8tCmVviUMTSazEuNcsFuXROEtdgCNPWSzrymNgpMpSJqK7nxBFExJrlI2w5BaSrhQAma5zFlpMR02iNEZbjxmfXSoBwaOdKCwDRK1ppFH3DQSJ81nUFrMgh1yXlAlKbk/o1Y3lFbLTv4hUT5GP6jcdpc0aUV13kJTcnk15Gya4oZ7LswE+yCoftKidjbe6xSnkUkyeMwsmk1DdlGwKUoOVynGr33n75n6Zb863P0rjPnwmwjxt4UQvyeE+L3tdvsv89Jer9fr9f7c63+rqdf7s32wmNLdhiSTWY72lG6CLDpOexgWDqW1YObleOMNR1FSbwvqRkVRW7pMIonmbN2SzV7ja+WBTdPQuDaK3TFKBc5iiyl/jVad0Ks9uV5RRibG3kFaj8jsI0mXcsqGBKrDWjfRd2uyuiIb+jztct4eSpaJTy0dCG2Bf6jYPXVsJh7u8453foZufMbEAJMIXR3iFTWlcsGjoWO5NeHUp22eMYmGzLQUbePSfD5mVLks1wpaKtCtB6zRht0sQktKBpmDafgE7FB2KrFmsz116Js7LkSNU+yoxiNeBCZnDwnOlcnXqsLOONG9mLMemazCBqOxGZVrbHWNkdiY1xKHoqQpd9RJjHJn4GtHvjmveG3lvD7pXCUyZmQSNz6nUmWotZyd+QxOEt7awQ4ucR4HNEuZ2eM7yqPCk1dQjIas9Aw5yXACwTun4eQ/UT7bM1FLAvmRtN5g5jOc4JfVGd8pD8DVLzy/BJ7+FcZ8UNd1/7Druh91Xfej6XT6rzTRXq/X6/V6f3Hd/P3/qi9av+M+uJ6rDdfIe4Wx7mLKKon+SG0MkGsZ+7xD/bqhdmXujQE4gmmzoGk2+K8EJAlteE45WyMHQ5rjCU020JVL4nKJompY1a9R1BVUL6hbBcnJ+LSpeOfkbIqOUbsgU7/C3U0RYsiFPCUbFZQnmbneopTQTlM0cU1+aqjHMpab0CR7MmtP5X/CKVRwyicOrorRBCTKkPPjE2rWkolLJm6NmqjMnAhVv6B4UXA4aRQNdJZA116wLyr8Vib+fZdpk+JVW+4WQ7T9NaWUIo4G3zdjlNMYe6ry2EV490syJ0RqZLrbkrmVEBULbvKQ8CR4kuDbbM1YmtOMW5pv9tTvJpzPc9ZmTispqFpFtlG5OWv4o3GM16lksobVxBzbE7I15MdKi7UPEJcS1WnO/llA10hI7Zg6nnGwpwy7LZZ2RXF5wdPxjoyC5K7k3NVRvzJ4Myxprbd8374hTxIMp/hY+ftV+V3gtRDiOfAI/C3gf/Knxvw28Pd+fj/VXwWCruuWH3eavV6v1+v1ev9m9Pdi/evxwc6Up6ucDT287Imuq/FXL1nXOWFesNyXdBjEpym2luPP1lRqTafFcFyzUjxO2pHrpU3RpeSdzSBySdUVjR0jC4lGKjjc6NizHGcoMWgz7ux31HScZzJWcsuVPSb6uiLd3rGTf4YTbthbWx7NjqLZIzUVvhPzA12mKk/oquAgRRyLBd9bV1xGHUZrcbG9pilrZCK+7CQO3x8ivdywjY9kS5VcuSA9Ntx6IB83tPqOkXFAck4sKolvDiZ7NyBSFjyZBp25Qe82vK5gokwQiUqmxdxnPrrmY8gttfMJ5vCcYHKJOpWYWxGjTEHtIopWYOugTOBw9MhmJXGjkh4v8dYudWAx61Ikd0apjSHzebQSQrHHqNdcKR3aMGLeaXjtGD0fMxmv8QtBLt0zaLcMrmouRhK26RKJRy66HbYtU+x1Xlxn2JJKpbak6YTk+IKmGvIguYSa/5Hi96vRdV0N/D3gHwNfAP+o67qfCSH+jhDi7/x82O8Ab4E3wH8G/Ef/3euFEP9H4L8BPhVCPAgh/ucf9QP0er1e74NX7Pur+b1e78+LD3amOr1l5GZwPOfJ1mhnT8zbgtpxiXONp3KNrlSMiiPDvcZh/hOWkY90dDGbBaqcc/ohaGHFfvkef+iidhOOZkdTZHQbjUxteFUlbNWMqBugxRXSyCRdj0iliuRMohkdSJQhRmjjaEMu8gFG8A1RqtP4OZQSYd1gKlN26o5LyaIsO/6wgDNjhdHatMOK4blJuZS5iFeY6Q51+xlOe2L/8pGibsm0AiV9zb5ckqcKqpCgbgjskptzFe2hIb1Ych6NaNuMfdvxYJi8u3tk4jrM9IzT5o9xZGi6C7qs4mA2SLsE3bMoNZWvjY46E6jvXPxXEss4QS1bJDzGbUdUpwxMEynoiKY2TSgzfDwxuW5AndNWd3TKOZfrjLWlYlIhaAlCH1HMqeSI82xCJmmc4ikv/YA2SND1BUGXM5Y26JJFGuXkrYJxHfNsaWPcOWTiyLOJwyqPP1b+fmW6rvsd/qRg+sVj/+AXHnfA3/3nvPY/+NXOrtfr9f78XBX+8zKPXq/X+y76YGdKIyEUOdtXQ8zoEU8oKN4FjhRiaBXOqxG6FZGaDkFoY6wHXDYbhAjQw28I0x2PCURRwPcHUzpzQF1JnK2G6C0IRWIqw9ZZMEtHyPuENM5A03CUBMvOaHZPSOUNdlujKi12uwHjc9QfDBl92rL1xgTiFQ/GgfX6HUIbsjM16Bo870hmzCheLJHMB6KyJJV1pHSGvrVZ5RJPjktYtsRWw8C2uSluubjZ8VJkaPaO2pPAszmMZOLBmE9PPt2sIWWK7J7YKTsmlzb+Vcx+LCG5EZlVsntxJJC/ZNulGH7LYW+TbXTsNKFa7XEmT0hhxitXZyYkaCxqw6ZwQlT3RPZJzV4VPDMmlGLA0DnD/wY0aczhoPK+O0e63RG7KvYUvKHgnhGSrGFtFsg7F0lv2MgVp5uWnbyHoIDwOYZ1iWnE0BWom5ynQcTxPEIVMptSZi5NPlb+er1er9fr9f7C6Luq//b5YDHVNHOqsU8sKxwnC0Z5gBjqoFtMMxVZaWgvHVIvJzrccjqd0LcT1H2HKVyeD2T0dMN4N8IoZjjvQgrhcDMbsfcbVsYaU8+xy4yDrLGtGuztAlOKyB2d5iTIz1TUxTty02EV7vn6KaR6lNhGERuvYa4KrNsd09U1F8OKozixCCS6/QDp1BKHEvFySJpM8FMVPVHJzobcLjyG6RJzZ+MLF2+1pkoTVNckD+csTZsN5xipQftkYOUao3FObN1xOjY0VUtnzlBME8Mb4bQVzUEnrz7F2k2ZGR0vp9dcNCrWV0OCpxSNMY+VTXF+ic6CTTNk1SzRR/dIxQV1XnG+DBHvJeLdlqmc8aX0wBejNW9PFYepYHAy6CZPdPZ7FtIVlyuT47sA8+EOsXiPs13RuF9jGztmasw0Uki+bLm2Ggw1JWg2jN9V5LxGm3S0gYGzHhMdMvjEQroacqg+Vvx6vV6v96+q/0LW+xj6nPV6H/bBZX47s6LwWuZPtxj2cwJJcPnmGzaLhkr16I4txaPB5WtYGZc0us3AjlBlH9lyOR6WXI8alIXFF2UCL0Ps+ie8O4R8Ojrj5L1ivy8wd19SzT7B9R1YJKhhzXFYoqQJg9sEwxuTdQeEkPDORqjG91HNP8Y+uOzqBPmzCkeWiIMXONsas7CQGpMCmWeqoPRt4k2ArwtMueUwTxhEV4SzE7VecMglfpT+OqFS8f7bLce9w+VfiuBYUKZjzCZm8nnMyTAJwpZ4IqFLLpMiQJVLsvbEXTYhnfwhg+A3ySQTLz1S6hNcJ8L/LGTyU5ndsxUzXScIToStwsDyMQKP5UjBG3+NU3RshE9XO+y0I3rXYLYSrxyDTORMsiF30w36cI6zkvgnYclfmygwmjHUBaf3KfLNkO3yyFU6Z1e2xM03jL2K97nL807HGMg8KDXTsKQefMpRuseqU9yhhVnsqZp7lOqDNXav90/1y4N6vV6v1+v9RfbBYuq0rPhh4HG/3eKo79DPK1Zrm3TbMFAELQrlpUOYm+gXBUa9Ie0G5COL5SplcN7xZA/Q118zazyaBw3DGVAzY7VMaLWvcJ0OpZ1w8CpmB5Pc+5Q83mF+k9EkFzTVE/r+QHK2QExbzH1B631FejyjKW6phMOklrmV3nPV/YCBcSCaLlGSl8irOcIpOVYFnZ3xGNoYecn0mz3Z+RNh+RyrPDC/bFniEgxPuAeNafKA+fY3UUh4P1xxY7sEA5e0OOItJSRkJC3hsGrxPAPpTEE5BDjFFUM1R7I80viMvZbT1R5B3DJ7JoPe8VUo81IqKYMhomh4NAxUrjEGWxKxY/61j9gGdAOLNvQptgWe1SDbOSkZzs8kBp5EXUz5Te5JSomGBnUh0cU5d08DJGXMV16OLEW81GvixMEaBFw0NfdbHcVzSTtBGvwEZzrGOMhkrcxaCCzJIeo7U71er9fr9Xp/bvUXM//8+PDvTKkJBz0iGVdkUxNrr5H5F5SDGUU6pxFnKFJEHDTMo5wgNZEzQZHKKF2LVWhY9YLOGbCyBZaQ6CQNaRAy92fI8pxs7nKcGTjbI58XEkWy5kRB6ESkn2V4z2bsVZ+5aiKkjGZ+zz7bUaQ5m/1zBqcDgVPjlNecmhpJTzm1M5K0YSoaTk6AkttITY0n1VSqzHZ4gxi8ptENxE2KxBLdbBgVJrLiIfzvEZaPVI7MDJdCiYhXGvlmhLGYoLHHWK2pzmpyobLdTMktHWlqUyqC9nFDo1fchDpesicILCr7M4K9hWWeGNYHDGVFV52YBi0v3txhdA2je4XENimvPVQho3shdiWTbw2K3Yz6VIEkQFFRxhrdVPCklFz5Lg/HhOLiAruTmLkJhvaE5iW81ywC5YKLB429q6E5z5FFjmML7LMRddAgdyes5wZeceIsktFV+2Plr9fr9Xq9Xq/3F9C/LfePfbCYGronkjjj2cHghbQm7cYU5QEpuUXTdnhmDOYDg/KRzVbFO5YozYkua7lUJYqsJd7dY+4knuFTXryg0kra7AVpMKZIhqy+nuO2c8ZDm7N5hMcJ2dvRfmKyCAuq8kB+NqSbPjFtP0XZnzHJYFAXDM0/pB65PEsW+EMPa6gRv3dxdRn1pHArJWwOZ+h+QjvSCYYDJo5Ctm1QdiuKpqPOFhy+eUUXxzSRjttldErKyDsnVhsyOWGZy5T5mm48ILkfEVqvKZQx8nsVMzD4ZPozZm2NUQq6rkK6vGC18rgNEgyRYdkNx9UXzBuJy+MVP40+QVwbqK6PbAo2Y4s73vKgLQjHDgwrvPSEUksUlwFVl3HwTGbThtyUME4HpPQnaPs5fzmKePP0FqcxafcNpaYibSZY51MWOxX1VGNtNsRaSbw5IzWfCKQ5b1sH9j5lpxCPtzTrgn36nEI2iK+tj5W/3r8m/7b8h9Tr9Xq9Xq/3XfLBYipXBP7QRTcFT1LD08UOI4BMmiM9k8jDFs2YszybkdgywUglUucUXU5QlWQ/rdBli8LtMI85xvs78scK45gQ5AGOfeSTfUaxfqA+6Ay/iqjKCeZjS/fHCW3WUUw7nucHrPdDjNVPUIXCWSbjjyW0mYF9dFi3G3K+oZC/xHE65PgR6zceuR3oWOId9SpGfmsh3xfsxZL4Vc5SS/DGR8ToxKUSs4xaJmlKJisoXc2Ts+FknJDaCl9LYCox9AvKusWbf82eEHeWkagr7oIRYeyzzzJWTsIyKTm7OOIpMcpcY+AfUZ2M1URhoywZyh3G7/mYP9Fpuordk4t11JDlE3p+5KKOUdKUalmg2RqukTGrv0WvJPyRxW7oE3VX4B84XYb48ynLpsIpOpxRjC9kjuuUvV7i3YYUWxl780BV7+keNeZ5yaJbkUsq42lDUSgUWQJKTmWVfHJ687Hy1+v1er3ev3F/kS9I/UX93L3evy4fLKbc5gqBzsMi55wBi2XNRd5wWdhkqUaoluSrEfbRxhjULLoc75Qy7g6URosyf0ZVShy7knvjLY2dMScBW+L7M0FbHcnPJPKDxRu/Jjcd1IONcrZgZni0RkK9MXjv6ih+R4xNZOQ8Gga3UcKxHpPuM5qdAK0kTq/JdbCyGekKZmpJeGuStFe0jk0zVKH0aFctftIyLEvmP21w0oyJkrHSUrpuRzeNELmLvhkQ+y6sHKbRa7JNzWKRUP2soNIhlg02Q59WDSi8nGG5QFuPmWQrmrplMXEoWwVnYyEnZ1hNwI0jCPKS5OyJwD8xGatYLwtisaDNCtywoWkKajFg7zVMDzUjZ4ScNWx1m0Y+oXgr1MzAPHmMbq9ohxJpFhNPNsSBTDlZsygCUDpWcxX1YkzSfY9C66herYgyj2gLIyniaW2THGsUEXI+ipCOMvXqs4+Vv16v1/un+i91vV6v1/uu+WAxta2gKlom9zp6ZVHkDt/MWwaDgHVmcKwipGbN0LfRVZVI6Aw5kVU6CgamfkK5b1ioNq2u8ji3+PJmykFa8/4YI+UdVVpx4chcjCE4H5AMvkYxH9FoGOUW021L1R7I2gZvdoZR2LjyhEWYMjcams9K2qlNt53SuA22byOHFbU+Q9keeX5WY4wi2vSAlwtCuWQkFSi1Q5A5PFRjavs3qa4/RZkt2Fg/5NF6xkYJ2A9/n3kWUts5sRxTP8S8L1uSl2NePXcYndXMBPhJjh4/Ym1WFJnDgytRWDGnApqtSdbEpMOY66bmx3sX3A5vNsT3Q54aCzNzsH2dqEtIKpX7zZB4OmEsT8gUiZMmyC9GpPscKZJoTYVm9DOWwuOuMrC3BjP5giIeoWOxFSlacSR9X2IFnxKUBdKrCGG2yDsbY3qik55jhFNMq8M/H9FkL0hnJpWTEHp9Z6rX6/V6vV/mn9fF+lVfDPiL3D3r/YvpM/JvxgeLqTNVIUsTvPH/t707jZHkPAs4/n+6+r57eu5jd3bXu2uMJTCxbJNICBEQDpeRAMlIiUMEikB2CAgJHPjAVyMhRJCCI8sxJCJKFJlIWBAIYJACEviIbeE7Xq935z56uqfvq7pePnSvNBrt9HT39Ewffn7SaLreqrfq7X7qet6uqk6y3xA8F7LUwnU+qFpMrLxPIhak5E2yU7qOzOUpOufZXFjGidxDIWBjzwrRJT/lWha7bMFagLsrYPkbYEFkcpLg1Rr4blLaEvymirsSpL5t2C9HeN2VZPvuALHqeZysIVi7Rqzix3EV8cdi+LZm8aZ3qbhvkphKcKlqU0hbvHMuj6uySS0EdatO7cU6icpdlIyNncqwUPNQdE9jefJEQ1n2AxkKtTWczGtM+3NEPqjQmKlxoRon6/KT809SNWuEp8s41SjBWpxALoopz+KTErsum92Ql+Cyh+nJdax4nIlylII/zZbk2fEXSEwIhakqvtlJ4pNQXQ9S8nuZi9cx3v/D3s8RDSRxJ26Q8V8nXlwn5cuR9q2Qq8WxS2nc1QxFTxnHe50JEyeztMdeOEfB9iJ2ikioQjbmJVNIslH5CDMXF6lctalN5TE3LrK6usxUZAbfYhmm0qxYWSY8Da5sT+KOV6iv+thOxtibyZ7V+qc+ZHRHr1R3znJ7Oa1lDfN2P8xtU6oTt1uHdb0+W20fjS5WGTtWIVcFn6mRsS0SKQ+VSWH23CS7q4I9XyJQjEHBEN9y8NdukvXuQd1PqLZBLjxNIhdkiTzX8kGyniAh1mh4bdLGhbO3gBNM4q1GKRjBXnqDq8UIDX+RsreAN2/hm8sRYYK8z09tV6jnHarJG4QnZmisLxJcj5FNeyhF83hyOa4GHLbrAcIRqG4niVzeQ6a2mVir4J5OslGL43f5MaaAO+mllm4wRR3/4l3Ud9LsOVXmKw7bIT8ThRBxI6R9UQp2hnA1SxWbzWyWSO08ngAsGC/Xah5+UMoSjqyzvG2RrvrZvXCeYGQXd26Z7I0CLn8Rn/Vf7JTjBOM1QnUP2c1ZfNU4ZU+NcMhNdiVGdSpM2rXKbMbGG7qDoneVUr5BwJomho+t7SKumBDd3WM2tExuLUM47FCo1olsWyxOBNn2VtnFhZ3ZwvElyFsp/HaFohFK21dY9O1S99epzjd413ZolA1Fl4PdcHNpr+1qoVTXdKfemeXH/2lgj7nVx+wOr0GuF2dB170Pl3GNdz/fVy/zavdt6SA+63GN8+20PWv2pYqcI0I+7MGZ9+FsuQkE93EHYWsvTPl8hajtYT1ns1APY0/l8VRK+Dx5KpU5TCnBlBWg4CuxXQ1Qi3xAxjfDdNCHVOtM+uI08JLOR5jP5ohYBVyxMGuNEosN8ExMUKquU63MYXx7mNf8bC2XcUuJSREqmTfIbyYJhstUw9vUrAj12B6u3QAL01l2cJGbtSk0kiSzZbJ3Rim+FsTvKSG1BpHYVfbc32NXFnDZcKVYJmaHuaORJLVlwPs+meIWrolLzGbSNBrnKLpX8BSTNOqTZNnAtzZN1ifMzrsxMR8Jb4iUe4Fcahe5WSfvCjLns1ifC7JYEDyVOt5KGPIWjYYP39TbZItR7AthEjt1PBGHsge8/gV28ytEnFl89RL+jENcaiTKFmb+AvuVNS5ORNnxvkXQFWU7F8G6UEaKm2SNTb4eJxCK41hVXP4M0+EA4YZDth4mWi2RTeaozu2QLoS5Z85DbjuPt+rG/UGeVdfVs1r/1JD4MO30lLrltJOUdtvVcR0M2gExXI7bR540XidZV4bBSU7+b9U5jWREqbPQNpmq73iRaJxq7hql9AThaIiMUySQd5OvWizXKuwUKoSnlpDIddy7C6Qid2LCeTxbbrLBm+x5I3jcQVz1OrPuOLVcg1rsEhnbYWZ1mzJpAt593rvLT+OGEK07lGWJjYkyrkKd5XKAVz0VdpwYl5MFwjsB4q4C8WwCscqYqSoFn8En+9g3HSSWZPfKHvaGD38gQrmRYykepFZo4K0WCCUMdTtH+lIA936ewIafi1O7FKMByrl5KnEvJd81iAWpVWv47AlmzSqFgB+v+zoRzzSF2tvY+SXi58Ls227ioRLmR8+z9eIbNKwa/i0v82EXNyLX8DlT7K4YYpIh4CQoBeepeBtYxRxOZBFPfIaQk8beirAaiRBrpLFKW0R8fianL7Md+QH+zDz5SIOdUgKPk2JvxUXEu0Qm7CNZiGEcw+Ksg10NkM3nKNXL5LOGib0twheTYAuJkJAqLlBp7OGv5UnvTBEJBlhKJUmf85OY2SHtKuF3QiwUls9o9VPjbBR60zs5gRn296DUuDh4AqzbnToNg96vDyrJG/T7Hndt75lyf9TPxryFCQSxJgO4V96nEZnBtVBnbs5mt2Yz6XIzky5jJEYxv0+ttkFjxcN0ZY2QXGTDCpCPO0gmhmflTvLuMLX0Kt7NNRKVINash615Fyb1FpbfT9AJEcvt4XOFibnrFCeqxEyRRDXPhsvGNR+DmSl2Z+OUGhHS0RChsAe/+xIej4eo7eOO7Bzzxkc1mybeyJOqZNmvu0nhsL9UJVX0kr9exCldoVKzcBXPMZ1NUNvfwiqniHiF6J5DdGMKKwpb5SThRpDNnJtsJgv5GZLM48HgmiiSy9zB9r/ncVJlcusJiLso1l1QnmB2P0nUglQ9Qm3K4lI0RXg7y0S8ih8HJ1PgRngLZ66Cx15n3/ITDE6ymMmRtd7Fk6vjqWZxvEXKoS3WSwa3r4RnPUXKLlB738vNQpC0J025YlEnTqWWoB6IsLUYIVvcY2GtzvtverAzFULVBNZ0mQuJbSLvgO1bpx4qUdoMUVi/wsp7Yapm46zWP6UGot/Xk5/G9emjdM17P9o6Ku91GJzFunHay+hl/qOwTQz6ZPnW69OOXbvhfi+rm/n3+t5P43gw7Ouq6p+230x97pE/kbNqyOD84qAbcCZ+ZdANUEOpk2+Puu3ROnxQ73TaUe0xO40katg/i0HGTXtYO9PPGH2YP/NOtu9O93Pj9Pn1sp866nM6al5HHUv6/Tl2E+NxiaEmev2lTxpQY0lEHgS+CFjA08aYJw6Nl9b4nwNKwG8YY17ppO6wOY2TeTj+2v2D428dDDtty1kkDIM6+I3bQfe0nfVN06cx737P8yTb9HGfZz/a2un8+pGI9KtOL3pdTjedVEeVt6t/km+Gjpr/4TYf177jpjmr/V+nSdZpdBwqdYsmU2rsiIgFfAn4GWANeElEnjPGvHVgsk8Al1t/9wNPAvd3WHdodHNAPumBot83zHfTm3vc++lHz+JZ9U62O5k5iU5u5u60/e2S5uPqdZKE9+Nm+9M6Oep0PRm2E65+JiX9OEk+68s+O91H9Cuh7LQ9nZbfbrpuOqhO0qZhc5btPOl61uk+8ST7tVGJW6dG4eqLbmkypcbRfcA1Y8x1ABH5JvAQcDAhegj4mjHGAP8rInERmQOWO6g7cjrtyez1Er1+6KZNJ3lcbLue+6Pq97LjPzzPXg+QBw/GRyU23fRid1ve7XpwVOLU6fw6XU4303Qb88PjjzoZOuq9HZ6+HydcvY7rZ53j5tGPDote2tDNJWKdtKebbbMbZz19u31Eu+TzNNrST910SPXSMdDpPv+01pN2dU+aiAwqMTsuNqOeYEnzXFKp8SEivwo8aIz5rdbwp4D7jTGPHZjmH4EnjDH/3Rp+HvgjmslU27q3c++995qXX375NN7Okcatt0oppZRSw+dwZ0+/vzU9btm3DPLKABH5vjHm3tuN02+m1Di63YNTDvcaHDVNJ3WbMxD5LPDZ1mBBRN7tuIX9MwmkBrBc1X8ay/GhsRwfGsvxobHskfxZ++GzXHarbBCxPH/UCE2m1DhaA5YODC8Ch5/3ftQ03g7qAmCMeQp46qSNPQkRefmonhI1WjSW40NjOT40luNDYzk+hi2WbX9nSqkR9RJwWUQuiIgXeBh47tA0zwGPSNMDQNYYs9lhXaWUUkoppfSbKTV+jDG2iDwGfJfm482fMca8KSK/3Rr/ZeA7NB+Lfo3mo9E/067uAN6GUkoppZQacppMqbFkjPkOzYTpYNmXD7w2wKOd1h1iA73MUPWVxnJ8aCzHh8ZyfGgsx8dQxVKf5qeUUkoppZRSPdB7ppRSSimllFKqB5pMKTWCRORBEXlXRK6JyOODbo9qT0SWROQ/ReRtEXlTRD7fKp8QkX8Tkfda/xMH6nyhFd93ReRnB9d6dTsiYonIq63frNNYjqjWD7Y/KyLvtLbPH9dYjiYR+f3W/vUNEfmGiPg1lqNBRJ4RkR0ReeNAWdexE5GPiMjrrXF/JSK3+7mbvtNkSqkRIyIW8CXgE8BdwK+LyF2DbZU6hg38gTHmh4AHgEdbMXsceN4Ycxl4vjVMa9zDwA8DDwJ/3Yq7Gh6fB94+MKyxHE1fBP7FGHMn8CM0Y6qxHDEisgD8LnCvMeZumg+QehiN5aj4W5pxOKiX2D1J8/c/L7f+Ds/zVGgypdTouQ+4Zoy5boypAd8EHhpwm1QbxphNY8wrrdd5midsCzTj9tXWZF8Ffrn1+iHgm8aYqjHmA5pPnbzvTButjiQii8DPA08fKNZYjhgRiQI/AXwFwBhTM8bso7EcVW4gICJuIEjzNyI1liPAGPM9IH2ouKvYicgcEDXG/E/rIWNfO1DnVGkypdToWQBWDwyvtcrUCBCRZeAe4AVgpvX7ZrT+T7cm0xgPt78E/hBwDpRpLEfPRWAX+JvWJZtPi0gIjeXIMcasA38OrACbNH878l/RWI6ybmO30Hp9uPzUaTKl1Oi53TXA+ljOESAiYeDvgd8zxuTaTXqbMo3xEBCRXwB2jDHf77TKbco0lsPBDfwY8KQx5h6gSOtSoiNoLIdU636ah4ALwDwQEpFPtqtymzKN5Wg4KnYDi6kmU0qNnjVg6cDwIs3LGdQQExEPzUTq68aYb7eKt1uXJtD6v9Mq1xgPr48BvyQiN2heYvtTIvJ3aCxH0RqwZox5oTX8LM3kSmM5en4a+MAYs2uMqQPfBj6KxnKUdRu7tdbrw+WnTpMppUbPS8BlEbkgIl6aN2I+N+A2qTZaTxT6CvC2MeYvDox6Dvh06/WngX84UP6wiPhE5ALNG2lfPKv2qqMZY75gjFk0xizT3Pb+wxjzSTSWI8cYswWsisjVVtHHgbfQWI6iFeABEQm29rcfp3lvqsZydHUVu9algHkReaC1DjxyoM6pcp/FQpRS/WOMsUXkMeC7NJ9Y9Iwx5s0BN0u19zHgU8DrIvJaq+yPgSeAb4nIb9I8Gfg1AGPMmyLyLZondjbwqDGmceatVt3QWI6mzwFfb3VMXQc+Q7OjWWM5QowxL4jIs8ArNGPzKvAUEEZjOfRE5BvATwKTIrIG/Cm97VN/h+aTAQPAP7f+Tr/9zQdeKKWUUkoppZTqhl7mp5RSSimllFI90GRKKaWUUkoppXqgyZRSSimllFJK9UCTKaWUUkoppZTqgSZTSimllFJKKdUDTaaUUkoppZRSqgeaTCmllFJKKaVUDzSZUkoppZRSSqke/D+o+5O+CpvwIgAAAABJRU5ErkJggg==\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "def plot_result(x):\n",
- " res = model(x)[0]\n",
- " cls = tf.argmax(res)\n",
- " print(f\"Predicted class: {cls} ({classes[cls]})\")\n",
- " print(f\"Probability of predicted class = {res[cls]}\")\n",
- " fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(15,2.5),gridspec_kw = { \"width_ratios\" : [1,5]} )\n",
- " ax[0].imshow(normalize(x[0]))\n",
- " ax[0].axis('off')\n",
- " ax[1].bar(range(1000),res,width=3)\n",
- " plt.show()\n",
- "\n",
- "plot_result(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "> ഒരുക്ലാസിന്റെ സാധ്യത മറ്റ് ക്ലാസുകളേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണെന്ന് തോന്നിയാലും, യഥാർത്ഥ സാധ്യത വളരെ കുറവാണ് - യഥാർത്ഥ സാധ്യത ഏകദേശം 5% മാത്രമാണെന്ന് കാണാൻ സ്കെയിൽ നോക്കുക.\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ ഒരു ലക്ഷ്യ വിഭാഗം (ഉദാഹരണത്തിന്, **സിയാമീസ് പൂച്ച**) തിരഞ്ഞെടുക്കാം, പിന്നെ ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെൻറ് ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രം ക്രമീകരിക്കാൻ തുടങ്ങാം. $x$ ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ആണെങ്കിൽ, $V$ VGG നെറ്റ്വർക്ക് ആണെങ്കിൽ, നാം നഷ്ട ഫംഗ്ഷൻ $\\mathcal{L} = \\mathcal{L}(c,V(x))$ (ഇവിടെ $c$ ലക്ഷ്യ വിഭാഗം ആണ്) കണക്കാക്കും, പിന്നെ താഴെ കൊടുത്ത ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് $x$ ക്രമീകരിക്കും:\n",
- "$$\n",
- "x^{(i+1)} = x^{(i)} - \\eta{\\partial \\mathcal{L}\\over\\partial x}\n",
- "$$\n",
- "നഷ്ട ഫംഗ്ഷൻ ക്രോസ്-എൻട്രോപി നഷ്ടം ആയിരിക്കും, കാരണം നാം രണ്ട് സാധ്യത വിതരണങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുകയാണ്. നമ്മുടെ കേസിൽ, ക്ലാസ് ഒരു സംഖ്യയായി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡഡ് വെക്ടർ അല്ല, നാം *സ്പാർസ് കാറ്റഗോറിക്കൽ ക്രോസ്-എൻട്രോപി* ഉപയോഗിക്കും.\n",
- "\n",
- "നാം ഈ പ്രക്രിയ പല എപ്പോക്കുകൾക്കായി ആവർത്തിക്കും, ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ചിത്രം പ്രിന്റ് ചെയ്യുന്നതോടെ.\n",
- "\n",
- "> ഈ കോഡ് GPU-സഹായമുള്ള കംപ്യൂട്ടറിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് നല്ലതാണ്, അല്ലെങ്കിൽ കാത്തിരിപ്പിന്റെ സമയം കുറയ്ക്കാൻ എപ്പോക്കുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch: 900, loss: 0.5220473408699036\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "target = [284] # Siamese cat\n",
- "\n",
- "def cross_entropy_loss(target,res):\n",
- " return tf.reduce_mean(keras.metrics.sparse_categorical_crossentropy(target,res))\n",
- "\n",
- "def optimize(x,target,epochs=1000,show_every=None,loss_fn=cross_entropy_loss, eta=1.0):\n",
- " if show_every is None:\n",
- " show_every = epochs // 10\n",
- " for i in range(epochs):\n",
- " with tf.GradientTape() as t:\n",
- " res = model(x)\n",
- " loss = loss_fn(target,res)\n",
- " grads = t.gradient(loss,x)\n",
- " x.assign_sub(eta*grads)\n",
- " if i%show_every == 0:\n",
- " clear_output(wait=True)\n",
- " print(f\"Epoch: {i}, loss: {loss}\")\n",
- " plt.imshow(normalize(x[0]))\n",
- " plt.show()\n",
- "\n",
- "optimize(x,target)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Predicted class: 284 (Siamese cat, Siamese)\n",
- "Probability of predicted class = 0.6449142098426819\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_result(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നാം ഇപ്പോൾ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനായി പൂച്ചയെപ്പോലെ തോന്നുന്ന ഒരു ചിത്രം ലഭിച്ചിട്ടുണ്ട്, എങ്കിലും അത് നമ്മൾക്ക് ഇപ്പോഴും ശബ്ദം പോലെ തോന്നുന്നു. കുറച്ച് കൂടി ദൈർഘ്യമേറിയ ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ചെയ്താൽ, സാധ്യത 1-ന് അടുത്ത് ഉള്ള **ആദർശ ശബ്ദമുള്ള പൂച്ചയുടെ** ചിത്രം ലഭിക്കാനാണ് സാധ്യത.\n",
- "\n",
- "## ശബ്ദത്തിന്റെ അർത്ഥം കണ്ടെത്തൽ\n",
- "\n",
- "ഈ ശബ്ദം നമ്മൾക്ക് വളരെ അർത്ഥവത്തായതല്ല, പക്ഷേ അതിൽ പൂച്ചയ്ക്ക് സാധാരണമായ നിരവധി താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള ഫിൽട്ടറുകൾ ഉൾക്കൊള്ളിച്ചിരിക്കാം. എന്നാൽ, ആദർശ ഫലത്തിനായി ഇൻപുട്ട് ഓപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനുള്ള വഴികൾ വളരെ കൂടുതലായതിനാൽ, ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ആൽഗോരിതം ദൃശ്യപരമായി മനസ്സിലാക്കാവുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ പ്രേരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നില്ല.\n",
- "\n",
- "ഇത് ശബ്ദം പോലുള്ളതല്ലാതാക്കാൻ, നാം നഷ്ട ഫംഗ്ഷനിൽ ഒരു അധിക ഘടകം - **വ്യത്യാസ നഷ്ടം** - ചേർക്കാം. ഇത് ചിത്രത്തിലെ സമീപമുള്ള പിക്സലുകൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് അളക്കുന്നു. ഈ ഘടകം നമ്മുടെ *നഷ്ട ഫംഗ്ഷനിൽ* ചേർത്താൽ, ഓപ്റ്റിമൈസർ കുറവ് ശബ്ദമുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ പ്രേരിപ്പിക്കും, അതിനാൽ കൂടുതൽ തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിശദാംശങ്ങൾ ഉണ്ടാകും.\n",
- "\n",
- "> പ്രായോഗികമായി, നല്ല ഫലങ്ങൾ നേടാൻ ക്രോസ്-എൻട്രോപി നഷ്ടവും വ്യത്യാസ നഷ്ടവും തമ്മിൽ സമതുലനം പാലിക്കേണ്ടതുണ്ട്. നമ്മുടെ ഫംഗ്ഷനിൽ നാം ചില സംഖ്യാത്മക ഗുണകങ്ങൾ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു, അവയുമായി കളിച്ച് ചിത്രത്തിന്റെ മാറ്റം നിങ്ങൾക്ക് കാണാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 6,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch: 900, loss: [27.257]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "def total_loss(target,res):\n",
- " return 10*tf.reduce_mean(keras.metrics.sparse_categorical_crossentropy(target,res)) + \\\n",
- " 0.005*tf.image.total_variation(x,res)\n",
- "\n",
- "optimize(x,target,loss_fn=total_loss)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇത് നമ്മുടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനുള്ള ഒരു പൂച്ചയുടെ ഐഡിയൽ ചിത്രം ആണ്, കൂടാതെ കണ്ണുകളും ചെവികളും പോലുള്ള ചില പരിചിതമായ സവിശേഷതകളും കാണാം. അവയുടെ എണ്ണം കൂടുതലായതിനാൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഇതു പൂച്ചയാണെന്ന് കൂടുതൽ ഉറപ്പുള്ളതാക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 7,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Predicted class: 284 (Siamese cat, Siamese)\n",
- "Probability of predicted class = 0.9201651215553284\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_result(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "VGG-ക്കായി മറ്റൊരു വസ്തു എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്നും നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 8,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch: 900, loss: [29.59]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "x = tf.Variable(tf.random.normal((1,224,224,3)))\n",
- "optimize(x,[340],loss_fn=total_loss) # zebra"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## എതിര്വശീയ ആക്രമണങ്ങള്\n",
- "\n",
- "*ആദര്ശമായ പൂച്ച* ചിത്രം ഒരു യാദൃച്ഛിക ശബ്ദം പോലെയാകാമെന്ന് കാണിക്കുന്നത്, ഏതെങ്കിലും ചിത്രത്തെ ചെറിയ രീതിയില് മാറ്റി അതിന്റെ ക്ലാസ് മാറ്റാന് കഴിയുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് നാം കുറച്ച് പരീക്ഷണം നടത്താം. നാം ഒരു നായയുടെ ചിത്രത്തോടെ ആരംഭിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 9,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 9,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "img = Image.open('images/dog-from-unsplash.jpg')\n",
- "img = img.crop((200,20,600,420)).resize((224,224))\n",
- "img = np.array(img)\n",
- "plt.imshow(img)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നാം കാണുന്നത് ഈ ചിത്രം വ്യക്തമായി ഒരു നായയായി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 10,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Predicted class: 171 (Italian greyhound)\n",
- "Probability of predicted class = 0.9281901121139526\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA1MAAACnCAYAAAD0UwYOAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABzX0lEQVR4nOz9WZRl2X3fd37/ezjDHWLKyLmqUAOqABADBxQBkiIljhJpW6IkyzZFSy3TkmnaLbefuqXVvVY/dK/l5W4/WOq22DStxaWWNXBJTdKcwFkSKXEESBDEjCqghqzKqpwiY7jDOWdP/XBuRNyIjMyMqkoUgML+kFlx494TN06ci4fzX////m1JKZFlWZZlWZZlWZa9NupLfQJZlmVZlmVZlmVfiXIxlWVZlmVZlmVZ9jrkYirLsizLsizLsux1yMVUlmVZlmVZlmXZ65CLqSzLsizLsizLstchF1NZlmVZlmVZlmWvg/lSn0CWvRVsbm6mRx999Et9GlmWZVmWZdkD9od/+Ic3U0pnT3otF1NZ9gA8+uijfOQjH/lSn0aWZVmWZVn2gInIC3d7LY/5ZVmWZVmWZVmWvQ65mMqyLMuyLMuyLHsd7jnmd/vjv5cARO52xF1fIKV0z18sd3/TB/ozp3OXc02L35cSkg7/2rD/NCAkJKXFW8jBMXf9+xfP77/avweolEgkUtr/tXLPnzv46cXzkvZfjUs/kg6+Lj8+8lzq37t/Ph48d/Hb/4Mv1sXOsizLsizLsreEL1pnSkS+iMXPgyYn/9s/fRGS6oucBKh0eFRi8fzib713CXn0Ny4fn+gLIjmpkDqtexSwJ30WIv3fePiaHDm3LMuyLMuyLMvu7p7F1IMoiPbf4/i/1/MeXxIHtZWQFkUVLAqqtFR+yNFC6vj5JvabV/f4W0SWelsnvHa3gmjpmOXnjn898TXuPCZXU1l2eo/+3V/k0b/7i1/q08iyLMuy7EvgDaT5Hb/jvldP5kHenZ/293wRzme/FbX4qkjEg7G8w+fv3Z1KB6/3ddqdR+//mjt/8s7XFtOF/V+0+OY0I5YHxxxvkWVZlmVZlmVZdiqva8yv7xTday3Vl8Lxk/linZyQBKJAQlCp71Lt/8qkTq5L7jg76S/+/gewP0IogF48f7e/QC2OOSr1n4dw187X8eeXx/teb9cwy7Isy7Isy75avcZi6vjN9vJN+L1u/1+7u9/c37m26bC4exMKgcWapoOGjhw/n6Uvx87/pLO72xmfJvNDTnj+cJnX3Uf9jvzYSc/ngirLsizLsizL7uueY34ppcXN9r1vyPcthyfsT5Glu8yPvdHb9fsVB/0Y290G5k7jbj+3eH+RftHUYjGU7P+9y8kUx37qbh2r5df2z5qlr3c7E8XSWqz7/qbFq4sRv+VRP5F7ZldkWZZlWZZlWXaC+wZQnPT4Hj9x8O94Qtxp3G/U7LWMoh3tVp3QPXojZOnBUkdoP9LheF1y17+HRYjF8iKqOx/e4zSk/9mji7Du2pU6Tbcqj/llWZZlWZZl2emcKoDi5Bvs+7UyFkVPSncEJshiP6Uv6o37UjLD6/k16WDfpruQw+NOvjpp6bBTFH8n/KqjcRrHDkjHjzvakTqpA3XvE1i8wxf7c8myLMuyLMuyt4gvYjT60o39XV95MNKxfw/OKTtZJx1ywpU9/tRyEt/dfpPQpwbeNV5D+uAJudsv3T/sruETcJgmkouoLMuyLMuyLDutBxSNfp81OnCwKGe/i3L0Xv50Y3v3/k1Hz+aNNlfuXHt1r+PSQYdKlg5PcnSEL+1XTxwPSL+zWLrzyLT0jJAkHe5ztdSUum+/8Fin6sjf+UaWmGVZlmVZlmXZV5k3EI1++q7VvXoeX+kjZfvdsMPu0D2c0F4S7nUNDvttRz4o6QusdOKP3X0d1H03883R6FmWZVmWZVl2aq+rmFq2H/Jw15vw/bQ7kaO3+a8pSOLex5003vegRv5OVzQe/m0H3al7lFYnndudv+PwqMP3Pvypkwupo8XZaQJE7hfdnmVZlmVZlmXZyV7TmN8b7locFFQnlBPHCxA58sLi0Z2jfg+mALijtDnlsYdzcemE1+9eHi39d/EWB8N8KR0dUVy8fmdT64s1j5dn/bIsy7Isy7LsNE5dTJ0+Gh3udjN+11fT0QfpYGTu5N95PEn8+Nc3uxQ4/L3pyEjjyavKlh8lIglRkKIA8a6/IyFISgfrsE5eQXb/v/zeKX/7a9n0fd8ny7Isy7Isy77avYFo9INXl447IbDh1K2jdKymWtzYH3u7Y1sq3fFr9uPYH7S7RYwfFFInZZuf9Mcf6TQdJlT0ZdVhV+rkay4HhdRhmt/df9Xx875XTHp/3R5MeEeWZVmWZVmWfTV4A2l+r82JN/H7qXcsaoqDTZvkIGThpLVEd4683RmscKq9lfZ/+dK5vFYH8eZHNtM62oeSY32kg0RDQKEgJRSJmGJ/kFJHE/ce8GqmkxL9Tn29sizLsizLsiwDHkAAxetxdFVRfyN/sEluSkAkxYjcpRPUhywsfS+H3/fvdY+odvriZD8o4rWUKafIoVgUV4cnJItzIgEx0jUts9mcnd09bu/u8vL1G9y4vcO8dZAUJIgx3vF33CsR8eRzPV34xFdjep+IfK+IfFZEnhWRv3vC66si8vMi8jER+aSI/NCX4jyzLMuyLMuyL29f9M7UfkFwpMBZ3MSnlIgpsbc34cUrL/Lxzz2DiGI8GLK5fobHHn0bZzZWMFr15Y8cTbG7M6MiHX5dzKstj7gtndWdMQvL44RHirHTZJ4vnY30hWHcLwYTOBd45vnn+dhnPsszn/88127c4sbWbZx3TKYzrNY8fPEiTz72GO944nHe/553cP7sJlqrxXn2J3c86iJ77UREA/8A+B7gJeDDIvJzKaVPLR32vwc+lVL68yJyFvisiPzTlFL3JTjlLMuyLMuy7MvUF62YWi6eYopEFp0gAUERo3Bz6ya//K9+k3/3e3/AzZuvMmsaEoqiHFAPxzz68CN8+zd/I+9/33sY1SV1VSFGLTYB3u8xHe7FtN/cWsQ1LO3/dFgNHRnAW4wUSjoSOn6wyfD+hrz773lQyKWlI+8otPon2qYhdp7bu3v89kc/yi/8xr/muSsvs7u7Q9s6WudIPi66ZIlPffYZfu03/y1VWfGutz/BX/hz38O3f8sHeej8WaxRi4u3fy77faoHUFjtR9en/bOX5dVrb0UfAJ5NKX0BQER+Evh+YLmYSsBY+v8BjIAtwL/ZJ5plWZZlWZZ9ebtnMfUgRsDiYoQv7Y/WkfAx8Mef+DQ/8f/9x3z8U58hxYBJEVIioNBlw2w+Y2d3hxevvsinPv953vfUU7znqSe5eH4TpWWpV9N3mWKSRZpe/1siiegDSqmDlD0QRC0nNiRCjAejeGp/49qDImnRrpJ08DgtAi6OXpm0eH5R5sTAyy+8xCc//3l+47d/lz955ll2pjO6rqWZzVDeUxIptRATRIEkii5EZs2MP/j4x/n45z7LT/7sz/KDf/H7+fPf811srI4X04Np8fsfYMlzUPgKh5/UW9Zl4MrS9y8BHzx2zP8E/BxwFRgD/0lK6Y6oRRH5YeCHAR555JEvyslmWZZlWZZlX77eQGfq7ul1y6N9Ke4PqfWFQErCxz7+Cf7ej/4Yzz33AhpHrTylRJTArWlk5jqsdxSDwHXf8Vu/8/v8ySc+zSOXLvAf/oX/gK/9mneiSZDiYvRPkWKkc54QIl3Xcuv2bZ6/8jIhQQgBow11XWGVZn1tFRFhMp/xytVXqKqSuiw5u7nJ2uoqISW6rqNpG+qy4szaGoU1oEAWo3eSEmqxRirCQREHiWvb2/zoP/vnfPhPPsH2ZEZhDM10StN1mBhY1YkzI0ttoAuRLiaiMsxcwAHb08C8dXz6Cy/w//yf/xc+/uyz/Mhf+0Eee/ghVPJ9sZcWbb5TFD4njlre83N8Szvpgh2/CH8O+GPgO4EngF8TkX+bUto98kMp/Tjw4wBPP/30V92FzLIsy7Is+2r3gMf8loblDgIUDrs6McHV6zf4R//kn/OF555DJc/mWHFuVIFr6JwD4JVJx940MkJRVpEb02u89MorfPrZZ3npxi3+z//tf8MTDz9EipHrN67z8U99hs98/nleuvoKk9mU6WyKc47JvMWH0BdTxlCWJVopBsMBohZdoRixhcXN55TaMBwMabuWqBUooTIFg6pkUJaU1vLwpYu8513v5OzGBsO6YjweY61GYiRJovGen/u1X+f3P/VZbm3vEpynE4jR472nNnBxwzDSkFJAVEJHRVgkukuIVHYRM09iZ3ePn/mlX+Xqy1f5r/7zH+KDX/8+DBF1YhR7dgovAQ8vff8QfQdq2Q8B/33q/wf8rIg8B7wT+IM35xSzLMuyLMuyrwQPtJg6qfGRDhblCG3X8bO/+Et89BOfYd52rNaJcWUYFIqoFcHDagE7JrE77dhjzrTtECWIUtR1xe2dHf4//+s/473vfhfNbMLHP/EJnn/pZebTOW3Xoa2hHgzQ1iBKYazFNQ1z54hKceHSZYbjERtnNzlz5gy3tm5x/sJFrjz/Ii8//wKz6ZzpfE5Zl9iioCNyc2uH4B1aK/7485/nZ37tN1AxUBaWd7/r3Xz9e9/De97xJEor/t0ffZTf/MOPMRiNaOZzdra3aToPIsQIhRWGZaJS4JLggqC80HUeTf+8t2Al4lKfuNHO5/zOH32M7d3/F//1D/3v+M4/9c1UhUGISx2q153ufuTTOvr1LenDwJMi8hjwMvADwA8eO+ZF4LuAfysi54F3AF94U88yy7Isy7Is+7L3uoup/SjzoxHcS2ukkrCfCA6gIvzJpz7LL/zqr7M7mVLoyLiAFBy3dmYUBqrSIipRd5E4dbQhoaKnKAtWRmNG4xUQ4fmrV9meTSmKgiYpiuGYJArVGQaDIWVZoY0mkDDWsn72LIPBiN3JLpcefZzHn3qSb/6WD7A6GOK953NfeA5tK0DRzGZMJ1Pq4QARQWtNiJG2aTBWY4xmb2ebm69eY+v2Lld/+3f58Kc+zWNvexvaGK6+eo3JrEFrzXgxMjidzog+EH3A+YSPirUVQ2ENN6cNe/OIEkPbOkQbAp5aC3OfDhp7je/45DPP8N/9/f83X3jhRX7wr3w/66Mh6iDjT+gHDhchEqfZN2q/zmW5EL5jadBbSkrJi8jfBn4F0MBPpJQ+KSI/snj9x4D/O/CPROTj9Jfn76SUbn7JTjrLsizLsiz7svSGOlPH9zJKKfVJfZIIJNL+zX0Utncm/MzP/yKv3tjC+5axhbowiPTHWK1ZXxmxM/foWYMShwuOZDRFXTEcrzAcjfDeI8BsNmc6neJ9YDqdIilRlBXKWIp6gC0sIkJV12ht2Dx3jtF8jXIw4Kl3PMXjjzzCWj3Ah8jt3T1evPISRVVBSlT1gMThPk/JOcqqQmuNSGI0XsV1HqUNKUXQmldv3eqPJVGWJdZayqoiLcYbm/mckpLON3j6jtl8NiN4gWTwfpFAGAOV6kMwdIwYKygRktO4EHnp1Zv805/6Geq64Af/8l+kNnqxH5eQUEvhGfd3GMyxv9rrLd2ROpBS+hDwoWPP/djS46vAn32zzyvLsizLsiz7ynLKYuqEzXMPbthl6bEiIn0RlSIqQYqJ2WTOL//6b/Dhj32cpmspJFIbQaWEdw6r+yJi1syZzD2TxqGspdAl45UVzmyeYTAcUlYVtdYoUezt7eJ9IMaIVsJgOF50kgw+BFQwDEcDirLCGEvTdly4fJnVjQ2eePwxVqqa0liUCqyMxxRFgbGWdj4nxIBzDlKiKApEhLIs6bqOrmtp25ayqlFK0zRzuq5lb2/voIhCBFMUiFKsK0VRFmzdukUzn+Nmnmnn2JsnJAS6JjJvNbOmj5BXGlJIiNEYpVkpBOMTQqQRmIfI1Zu3+Sf/v59jY32T7/2Ob6O2ICkgaX9PrDurqVN3qk57bJZlWZZlWZZ9lXuDa6bkSHcq0W//JDGhUyLGxNbWLr/+m7/Fz/7SL3F7d48YHKOBMKot0UdciAQFqITVmnkXmDURHy2DYc1gOEKUQZQmxIT3jhQ98+mM+Xzed5+qihgDZVkfnIu1lqIoEQTnPUVdsX7mDJceeoiyKI7sUKUEppMp89mMlPq49BQjSim898QY+66b7O9tJcQY0MYwHA5RSpjN+vNp2xatDaIjKQQQjSlKynrAbDql85HWJ1yCqiiQ1uFjxIV+RFKj0Mownfe9vbIQtIb1gWbSelKbmPvIc1eu8g9+4h9zfesW3/qBb+CRixcYF0XfxTplMbS86fFy4t9bOhg9y7Isy7Isyx6QBxhA0Y+aSUp9THnneOb5F/jQr/8GH/njj/HqrS1mszmWxKg2xOCYNAEEggrYMtG2Hd5DiKCUoaoqClv04RVtRwgR7xy727dpmoaU0qKYUShRONcBMByNKcsC7zpijCCK0XjMZG+Xm69eA9dvlhtTxHuPd4Hrr15jsrsLIlhrMdYeFBUp9YVVDJ4UPClFOucWz/cFpYgQFsmBYb+I0nrx/r4/RilEaZIkQhS6EGi7SEqC6IREwcVITIqysEwax3QSMQZGFYxLS0p9kTVzjs+/+CL/8hd/iY9+6tO85x1P8ac/8I2845HLlIU52CbrvmXVscIrF1JZlmVZlmVZdjr3KabSiQ+Bg7tuSf0anX61VCLGyN5sxu9/9I/5+V/5VZ67coVm3tA6T4iekQVDYj73ONfvLSUGYqn6rpZRJAmIWqzJEoBI13RMnaPrOtr5nKZpGI3HfVcqJZxziFJYW1DXNdpofNvhfaCqB8z2drny+ZbdlZu88q53cXZjFTA453jl6itcvXKFbt4wGAxQZYlzjvl8igKC97RNQ1GWDAcjrLXEEJjs9RvxGqUInaOdzem6jhACCTCmLwjLoiJWNXVdg2tQOuAj1IVlODR0KbLXdoTF9lHOBwod+6Jz7mlcwsXEyHtWKkMiEIDGe169foPVtTV+72Of4JkXrvD0e9/NB7/uPTy8eYZBUS4+m2Of6n4BtRQ6ISd+yFmWZVmWZVmW3c0bC6BgMdaHIAl8gBdeucEv/vqv8rsf+UN2dieEpOicwzlHDBFVKJwLNF0kBhgPClZHlmHpGI1qXAtVBSEZfIxM5zPUvA9nmM1mNG2DWowXeu+5desW1lpW1zdYXRtjrSEFx2R7Stu2KBTBOxCwtmSys8Nv//a/421ve4jVlRWmsxnTyR6zvV26eUuKkbZrSN6zu7dL23R47ymtoR4MAdWHbcRICp7p7m7fyTIGESGGcDAuqLSmmc8BoSwLisISrKa2ifF4gGs69uaOWzuOrm+gARCAuY/o6KgKi5LApA1sRwgSqHQfod6mxGQyZbI7YWV1jVt7e/z673+E3/vYx3ji4nn+wnd/F48/dBElAsfH/+4YBUyLEIosy7Isy7Isy07jNRdTd9xwLyqqtvP80Sc/zc/88q/y2ee+QNu0aGVx7Yym6XDeQ4xYY5nNW7oOYhTS1FFYzXBUUtQ1G7VldS8RvSUJdPOmL4qU9CN7izVNelGoxJQYjUb4riN0jsIWdC6gbUGpDMEHppMJbTNjNFohifDcc8/xyquvUlUlk8mE7a0tdrZuM5/PqZs5RVmQQmB3Z5vgPUZpVCrRWmFKS13VYC0xRWSxXiou4tPdYvzPOYcKmqB1v4FxDNRVxXAwYHMNnG+5vtuwtRdpAoQoFAJKg0JwPhEC+OgolDCsFLttYmceWK0UpRaMSvgQuL2zw8a5TUxR4n1gZxr47Y99ku29Gf/5f/SXePTi+eOfWpZlWZZlWZZlb9C9i6lj99/H19MkQCXFvHH82w9/hJ/+5V/mles3mexNsNrQ+hbnHSEEREArQUmi8+C94CPMXWLazph0BtGW4bhi88wGaarYnjtmsxne98l6SmtIkZRAa93/fqXQWqOVoJUgKaKUxRjLoNa4zjHb22E2naGSMBqPKY09CItom4YXn38e37XMpxO86xARurZFYiQRsaMRohSj8YjCKBSJznsAyrIg+IBSinlcFFGq7wKF4Om6jkQ/KkhKrA5Kogrc3Nnl9jQy6yIupMUaroQRRaFAtMLH/pqHFCmNYmMgTOaJWZuoa6GQxDRE9vYmzCZT1jcrjPT7YnUR/viZz/Ozv/Gb/K3/6C8yrIrFflIn7qycZVmWZVmWZdlrdM9iarl4Ssv/EUHo1zTNm45/+wd9IXXj9g47O9uQBDGaSMI1rg9rALQIzjk6lwihT7RLAjEqtvYCr2w3rEuJo8SnxKzp+mIkRbRSGK0RMaSUMMZQliUrq6ucPXuWoiwJzrE2HlBYhdEK5Rte2blBM5/SOoeazVhdWWVve5vbt27RXb7EbDLFNQ3z6YQYPM7150kIhJgwWihjw6OjgnPFNikGbmwFps5Qm4rR4Ax1NWc2my2i0/vzPUj/S/06smQM9XBACA3XtufM9xyzJuG6BFEojKBU/0+LYK0QYr+IKqa+SCyVUI00sy6iYqIyilmItG3DbDbhYnkZHyPJdRTWIAhXXrnGdN4wqgrujJo4+kyuqbIsy7Isy7Ls9E495ncQI97XUsSQuHl7i3/1O7/Dv/7d32NnMmc2awBFWVeElAjRE1LE+YA1hpTAByGEREgQgbi4g587ePlmizcBXYIL/WhcjAFZFE8xRlZWV7l08TJrZ85QFJZEoJ3N8fMpK3GbJ4uWs0NDPazQ2vKxNnHtekPwDm80ylrWVle5de0mTdMy2dsjdA7v+72lSq0RpSnrGte1FJJ43+UB3/PuEeergOsSX7jR8NmXtnlxprk2HWBGa2ye3WTtzBl2d3bZ29lhurdDM2+I9F0r7xxt2zEa1MwnjpnTtC7gA2gBFGitKIzBaIUx+uCqxxgIPqIFlCgK4/ExYFFMPTjvaZqW+XzGcDzGuw6NYIuS9ZURw7rqRw2Xu1JLtVRaeirLsizLsizLstM5VTHVh56DpD5swneeP/n05/gXP//zvLx1C49CtEEZzXA8plhscOudI/UtLApr8VoRFnHiMfXVVAQSkRiEnZkn3ZyweqZkd9Yxn8/7+HFRaGPYPHuOx598O3U9ovWOkBLbW7dpbt9kPU74uqdWeMf6Hk9dHlOOOurVdTYHc65e22I2SxS6IMZE2za8dOUlXr7yMqUt2N3d6ddfwcHGu0VRsX27YWQ8f/o9Z3n67Ya4c5vdSYtbE4yssPPsDl+4sU03D6xvbjJeWWFldQ3fOW5cf4VXXr7KfN7vP5Vi7IudugaxuNAXjKYssEREQl9Eac2gLqnKfo2W8x1d29JJQNGHVJRaIa4lhcTQKnbayGw6Z/v2NsPxGKUUtigwRvHko49SlyX9le7Ja9iLKsuyLMuyLMuyk52qmBISkvpNbmNKPPvCFX78n/1znnnhCsO1FYajMTEERCmUyEEXqSiKfn+mlPAxYgqLjh3aKiASUkISJBHQ/Vig2JKQFPN5i3MOqzWiFOtnNnnb449TD0d0nSMGz97ulMnejLC3w9mz8PCZmtUikdo54/UCxS5vWws8vKr55MsBW5a03ZytrdukJFx/9Rpr4xF7u3t9AVWVlGWJ0WaxNiuxXlvOj4XCOCZtx3x3TtdYJo3n6tYu17cjeqTQRcHO7i6ra2ucOXOG8xcvU9YDXnjuC3RNQxcDs+mMHWNRKZKUphqNGA5q5tu3sVozGgwYDyqMBh88znk61685i1H65MQAiYQ2FoVnWPbJfy5GfPDc3r5NYQuMNWyurvDN3/D17Pe47vr5ygnhflmWZVmWZVmW3dPpxvxSH1yQBCTCZ5/5PJ/6/OcxZUlRlZAiCsEajdYGYwxt25KAuq4RJYToqcoa4xODSqFbR5x1BJdAK4arKxhrgcjNrS3a1iEkjDWcP3+eRx97FK0Uu7e3mc1nGK2YbE+4fXuLAeB0wTMv3qDbqPGzyHClZGAtKQoihohCFwaUYjKdsLKyxu7uLqVRiMBoNEJb028ArDV6Me63O2/Y2WuZ7cJ04ri563n+dsNnbrZsN4JPitg5dra2WV9fxbcts8keVT1gdW2Nhx55GN91bN+6hetamqahqkrK4YiV0QpWC366x6iyrI5HpOCYTaaElCjKkroe4L0nxsXaq0UoRkwJJaCJlAZ2t3fwF87RzZu+gyjw5MOXuby5wXJX6m7yiF+WZVmWZVmWvTb3LKaOdCskoaOwM53wyS98AVuUREmkGFFGE4lYW6KNBhFsYYmLdDsRoe0cw6rGzTucB6sUw8qCCgRtqQc19XBEM5+zO236PakUjMcjNs5scOP6dbZubdE1DePRkPMXLnLx7Bl8N+elK9cIc0E/vEIIARs146u7rKeKz78y4ws3ZsxcYC1FVtfWGJQV586fYzKdUBeWuh5QVRW2LAkxLMItKkRpXt5p+fWPvkTRrRF2Gz59ZZuXZorP3vQ888qMUA64MB7x8OXLkBK7k12ee+ZVirJiuLrCcDjg7LnzTHcnxJSYz2aUZUlZDykGQ/AzzmxuUAbHbLJHigFjFcOqZjReQVtLjAnf9cmI3nU47+hchwkKUj8eSOeYTPpNhkkwqEq+5eu+vl+PlTeQyrIsy7Isy7IH7tQBFLLoTv3r3/sDPva5zyK2QBNRSkNKtK5DGYNvGpIIRmuMMRRFiTGWFAK6sCRbolPA+4ikxMp4hB2vYodjWufY2d0leIe1GmstK6trTGczbr56jbIuOXduE+8DW9vbzGdTBlXJ448/yfOff5aPXdll3pbMZoqgK9aaXf7wxT1e2pqRlGY2nSEI2hiQxPrqCmfPneX8uXM898LzxBQpy5LhaIQpLMXNgrku+fBze6yPSuJkwude9VydwNXdgKpGPHT5EmfPnOHVV19hNp+jtPRhG67l6gvPMVrb4Py5C4xWbuK2WrwPTPf20MbSOceoHlBXJe32LYpCGNcVogRBWBsPMYuiNIaCrmuYzhOdE0yn+kIpBVKwmLLAdS3D4Tlm0z2+9snHeeJtD9+7hpL9fpRi0X4kV11ZlmVZlmVZdjqnHvOTBCCsr66ysbpGl/obfhFFCIHgPdPp9GDdVCwKtNYoJVhb4NqWmEDbgpXKQFK0KZJMibcFs6Zhb2+X2XRKTJG6GrG2vo7WmsnuDufObDCZz3jh+ReZNQ2D0QqjuqJrW1ZGI1bX1nn15nV8Eq7chlt+l7NrnmdvNOw68G4RaAH4GJnOZqxvbBCBs+fPMRjU7E6mgDASAVGEGJk1c6a+5V99couRSVzbU+y0YEYrXNrcBCJ/9LGPYQdjlFbcePlVTEqsrY3Z3NygbVt2bt9mZXXM3u5tog90TUszn4EIKVaMNla5+NBDlLGlUAm8RythVBmMgRgj83lLwqGip20aOp+Yu0QTFZtnzvFnv+fP8k9/9ueph0O0JP7MN30TdVWQUlx8dvcLnli0r/ICqizLsizLsiw7lfsUU/1NtdDvB6UEvuXp9zN3jp/6lV9j2gZ8CnjnQSk65+jaltFohPKerm3x3mNN36Wq64oY5pRWsEVBbUqmQTGdtjSdY7a3R/SeoigorKUoCqbTPZrpBGk7bty63Uemm4L3Pv2N/Jf/5X/B1tYW/8uP/ig7115lZX2DmXNMZg5/3VNu7bE19dzYa9DW0rYtt29v0XVDqsJy9epVNs+eJQLD8RgXI65z7OzsgDJoZYgxEEXx/NacUWGJSbNxZp3xuB/h+/hnn+XP/7Uf4s//5f+YZj7nf/zv/m98+o8/wu5kStu0XDh3np3bt1jdWKeua4LrwzPm0xlaG6Yx0gwHnB2vMhTNQEdMAkUixIBrOlrXMp3PmDUd29OOW3szJl1g2iTmQfjOdz/C9/2Zb+P3P/pHbG1v8fjFSzz1+BOklFAiSEon95vy+F+WZVmWZVmWvW73Kabk4EsSIQhoBd/xzR/Ed56f/tVfY54UQSm0UqQYaZqmf2OjUUqhtWY4HBC8ZzQYMmt2GI0qtC3wZsBkr8OHQDOf4TuHkn5MzntPItHMGprpDFsnCAFrK5qk+cM/+RT/5F/8NOfOn6cejrg6m/O2hy/j5hMSMG0atvZaGt/v8+Scw4dA8I7trS0GRYHrOuqqZmV1lbKqqNoWJYq26xAd8K7FKkvbtShjEG3YXFnh7NmzxAQvXnmJgKEYb/LyzW2uvfISN7e3sYVlVA6ZT/Zop3vMu47h6gqDwYD5ZArFYg8u77DWMJnP6OKIwdqQ9QJo54DgkzBtDPN5x+1py/bOHrszR5sUXgq8DpRFyTd94/t520MX+e5v+2Z+/F/8b9wsStquBcb95sH3/Z/BfldqMc75Bv4HlWVZlmVZlmVfLe5ZTPVLauRgn6n9RL+i0HzXt30ze/MJv/CvfwsRQSnFaDhEa8VsNmM2a9G6X/dUliWSYDCocbsGUxhMVTP3mib0senR9YWUsZYQApI03ntc2zIqLd18wrBQdBLBKSY7e3zoF38ZhbBZCDoEunnLeDQmkSiqip3tXeZucrBHVlWVtG1LXVbElGhbx2A4oh4MMIWlrGpEFD4EOtdhi4KyHhBTwmrFeGWV4WiMMQWundPsbZOc5h//2I9hh0NSdITpLkOBtcowUEN812BFSM5jbXHk2jbzOUprGl8z9ZGgC7rUYE1Ca0toA12EYrhKlQxDsZhBx/akIzhBoud9Tz7Fd3/rn0KM5U89/Q38y1/4Fa7fvMGtnW0euXD2sJA6Nroni3G+xPJkX19UieRsvyzLsizLsiy7n1N0phY31vvLaeiDtquq4vv/3J9jOBrwM7/0K+y5SFGWaGvwITCdTkGgpsZohTYKEUEXBXMX0Doyc4HJbN53pJRCtBBTJMSIjobtrS2sJM6dPcve7S10bPEIncAsCC6CEc9GXYMpEAUxJFCglaKqSroQSUqwRcl4vII1lpXVFerBgKSFV65fI6WEtQXKNBSUuODRWqOVoRt2zOcTjFUY229MLEoRg0f5hlVb07iG6V5HZTWSIrWBFRPZuHiZ569exYXIdGcbdD82GEJARDBaiDHQOM/OrOP6XsNcdcRminPbTGcNUTS2GOAwqMEaVdVR+B1821IWJd/9p7+VS+fPkhAuXbzM1zzxGP/m9z/CjRs34Z1P9V2mpUJqf91UWvqedPjhJhFI949S/0omIt8L/H1AA/8wpfTfn3DMtwN/D7DAzZTSn3kTTzHLsizLsiz7CnDKTXsX819yWFCllKiKgn/v27+dQVHyj/7FT3F9Z4Ix/T5T2hiCczSzOYUp0EphTUFSlt3pBOUbpsGQEqQQ+o2BSSRiX1gl6NqO1fVVxuvrvPNr3svLn/xIXzzpAdd3W/ZmLUOrWbGeaVR9d6koSBratkUZTVVX6KJkdWMdYy1GaYw2DAYDVldWqMuKT3/6k6QQ+wh31/WdqLJEaY2odVzXoUkoY9DWUJQl7VwTQmJzpOmSx7UJJYaRTbxtreDcuGC4usZu0Mxne1y7dRvXOEQJySdEFColVEpISrSdZ3vWEXVk5+YuO3sTmtYTEMajjtF4SIiRrumYtZ7OBb71g0/zfd/17WgNkURZVHzvd/xpPvbxTzCu6qXPj4PkviMBFNJ3ovafOuxQvXUH/UREA/8A+B7gJeDDIvJzKaVPLR2zBvwo8L0ppRdF5NyX5GSzLMuyLMuyL2unKKbuHPkShL4/pVBovvF97+N3f+/3eeHf/T4oYd7M6eYNEYghUNiCorBUVYU2BVu3GlSnwNZoo9AaVFI0i/cOi+5NYS2qKOnmjt2mpT5znnVpWRfPhVXD3k4CB5PpHGMq6qqgrEpmXR/PXlQ1qoTV9Q20NYhSFMYyXlmhriu0Uty4cQNrLaurq8zbBhHBWgsI2hbU2rJ5LjGfTDC2JIRE1zlEGdY2NihxPDxOnF+vSCGyOaq4NKowg1WuTFoefuztPP+5TyNaw6Jgk0URY4zBCIuI88RkOsfWFlPW7F7fZjJ1RK3p0pwYE1olmq5j1gW+7j3v4f/wN/8zLp/bIKWAJEEhfMvT7+dH/sZf52uefAJJiVNN7H11Jfh9AHg2pfQFABH5SeD7gU8tHfODwE+nlF4ESCldf9PPMsuyLMuyLPuyd+p9pnrH498SicR4UPPv/9nv5rf/4A946dp1qqKkUkLrHMF72mbO+uoFfAhgDF1UiIvEbsasnVEoobAGozUx9e+pjWCsoWk7bm5vs7W7x+bZDXZ3Gh7aKDG+I7Qt2xNHp0rOXbzEaGUMotDDAa51KGsRYwgxEWLEKI3SCrTizLlzrKxvsLGxwTOf/QzPfO5zVFVF27Z0TUtIkZgSSmlsWVHYgqq06ASiFcPxiLc98XauvfA8dLucGSSGRnNmY0zUAz57bcrmo5d5/vPPMJnsIkBdDZjPZsQYsdZS1xVKKZpmzswYfGegsxQKNs5eYLQa2ZnuQorsTqYo8YQQef9738d/+7f+C9719sdJeBKCSoIiURcV3/9934cS3X9iJ9VIx4onOfbRyikiK76CXQauLH3/EvDBY8c8BVgR+TfAGPj7KaV//OacXpZlWZZlWfaV4jUWU4fS4r+JRFLwjief4G/9tb/KP/upn+aZLzyHc4HCWEZG46NHSWKyt0PXeUQXON8RfaKbz7GDGhBE+ihv0KQQIUV823LbOyR4XNcyqCqeubaHkojoMRuPbGCKGlsVzOcNaM3ozAbVQGi6jqbtEKUJIVAXBYO6Zjwes7m5yWw+o5iU7O7uoUSoyoLbwfdro2Kgcx7vHVoplFa4EBGjmTYNpdUMBkM2Lj1CO91jb/cWO5OOl3e3mIRtzHCF9srz7O7cYjp3oDXGCN57lFIA1PWAsq7ZvvoK3kcKa9ArY/bw1MZybm3M2kAznU4YFmMunDvL+7/+/Xz3t38nD52/0A9Fpn5ccH9kDxQGIQqL0cn9z+luTshHf0vXUif+dccvjwHeD3wXUAO/KyK/l1L63JE3Evlh4IcBHnnkkS/CqWZZlmVZlmVfzk5VTPW34scithfdDRGICcqi5M//2T/H177rPfzCr/0K/+4P/oCt21usj1dYXzvD1mTKy1dfRikNMTCd7FHZEq3BKPr9kA7WY0UEIYYAEukaT4ge37Y0bcXa6jqD4YjheISpCgpjmeztMp3MKOqKoQjbu7s0TYuIWqQJJpxzrIzHnDtzhtlkQhKYTSbMZxNCDFy9erVfr6UU3ntiCIuwBiHG1G+eO5uSvOPmfM6li5cZb25SrozR4zGz3QmQWBPF3t4uN29s0wWHj4rSWkLwffLhYvauqArq4QBiJOERJZQCT166zNe/+11855/6FowS9vZ2GQ1GbG6eZTQao41ZlLF9F6lf07b/Ccki5TwdfHrHyfFXFvXU4Sf8lq6mXgIeXvr+IeDqCcfcTClNgamI/BbwtcCRYiql9OPAjwM8/fTTXzVzklmWZVmWZVnvlJ2ptJgXO0z32x8NS0lQ0hdcujA8+vjb+K//5t/kr/6lv8ztrVvURcnK+ir/8hd+if/5f/3HPPnY43z7t3wLf/QnHyO6wI3bt7h56yZRNNoYYggo3a8r8j5QFBYtipQUnYv4OMcHGHSOLkb0VPfrjfZ2ERS1QLG7iw+Bsiggge8cznUI0HnPzVs3GY1H1HWNEsE7R9s0aFF96IQIRWHpug5jDG6xGbFSCucdhMh01vC5Z5/l4uWLjFdWcTEx957ZZELbNMzmc1wM+BCoqwrB4pxHEFKCwhpGqysYbShUYlhaVodD/sZf+Q/53u/+M6wNR0AipkiKh9d+v6tFSgiL1D3Z/1wSB7GLcDDjd7flUEfH+75qNpn6MPCkiDwGvAz8AP0aqWU/C/xPImKAgn4M8H98U88yy7Isy7Is+7L32sb87mhY9KN5+y/s71lkrOHs+bOcPX9uMYKW+Pe/93v42Cf+mHc9+SQ/9J/+J/yNv/ofIxFevvYqP/+hX+JXfvO32J7O+jAFEUQJISRCiCitMBhC8KQUmTUNXYzszWcopbCLqPKqGmDaDu8cRVESQyQS8b7DWMPm5hkeunwREkz3dkkpsrO9DcDFixe5vb2NCHjnibbv/DRtn+63nIbnnaNtW5qmYTafUhQVZVFgjGZvPqdtGjrXgYDRGqM1hS2YzmaEGPq/x1qqoqYwhu/44Af409/8QQplePrrvo71tTVUhBjDQfdPFmugDq78oou3XPwsr3V6Y72lt25nKqXkReRvA79CH43+EymlT4rIjyxe/7GU0qdF5JeBP6FPWvmHKaVPfOnOOsuyLMuyLPty9LrXTC1tVHT4ZTlim8MeVhLh4vnz/F/+j/8ntIayqkAMCuHJ8Ygf+ut/jedfeZkXr12jMAat+vfq92TykASlNFprQkz4EPBtQ2z6NValsRirKWMEAa11PyJI/x6ihPX1Nd71Ne/iPe/+Gq698gpFUZAErr/6KoXVdG2krgq883TB4ZzHKEVdlf2oX0p084a0GPfr3zsyn3XMJ02/finGPnpcQEnCKE1pLKWxdG0LKaGkL47KoqQwBd/2/m/ge7/tm3no0jlE9KIg6kPi+yaTAknL/cAvrq+CZL+U0oeADx177seOff8/AP/Dm3leWZZlWZZl2VeW0+8zdZdXWBQPLNbtLKfHHUyPCSjg8vkLJOn3NUqkPiRBYG1tjcfe9hjV7/0B86ZFYuwLJ4m4KMTQFxVaG5JEJIa+cIkRlCKGQFDggsc7z+7OLsYYqqoihIBSinPnzjEajZlNpwzqisFwgCkKvOvY3tpidTzCe8+VF19kezYjoahHI0xhscYgJELnSEScc/3fl/YLKCF4T4oRUYLWqv/9tsAaS1rsXyWSsFajlMJozbAe8J3f+q08fPk8Quw3zEWOFKqyfxEfsP3Ne7Msy7Isy7Ise33uU0y9tpv4owEVaakzxSLgYD9VTha9l0X/SjQPX3qIuihJwWG0otKJRhu25wnnPKFrqesaoy0xJELwqEWYgxLBWIsItF1L2E2cO3+OEAIpJi5dvsR3fMe3s7q6SgoBrQRjNJ1zDAcDjBJm0ynz2XTROYq4tiW6AmUNRitKW9CVBfOdGfP5nLZr2V+jlEiI6osrEbCFoS4rrLG0riN1rg+/qC3RgFKa8cqYsxsbrK+NFjWpWtSli2u0KHROLnpOWQQdtgfvfOnIey6q4Jje8l2pLMuyLMuyLHtQTtGZOnbTfeThCTfecseRB2lzB3f3ixdVkoPvH7p4gcGgJiVHqQOPn63Z2nPsNVOU0Tgf8M5TlSVKNFpFEDlM33MOiQElUK2skGKiKCxlVfHe976Xzc1NIDJaW6GuhnSuYTadYowmWostCoqyoCwKxsMhnXXE5FAEFAljdN91EgVpsZaJPigjBQ8pHXSk6npAaS2z+ZzJdNrvUaWFswNF5xVOFYxGYy5duMiwLJb2d+qLHLX/+F4fy2sIi1guyE4szha/7L6/M8uyLMuyLMuyA+r+hywS4h6I/RVBS++8WI90+fIlLpw7iyhDVVrWa8XYBIwStNaIUrRdh/MerU3/nPTFTAihjzEnYq3BO4d3nvF4wLu/5h284x1PobViY2ODCxcuUtUVk70ps9mMsq4x1vR7SQkHkejeOST1Xa/CaoyKFFpRWNuP/PmGEB0xLQWKL4q78XCEEpjMZ8QEWhk2xgXvfds6K1UfPrG2vsFDFy9gjV1cjP2e3YPy1g2RyLIsy7Isy7IvB/fpTB2L2n6g9oMr+q8r4zGXzp3n+Refg+SppODMSo26OscYQ0wat9j3aT8dXESIMfYFmkBRGJQkiJ7V8YCnnnicb/zG93Pp0gWGoxFra2sAuMkUEaHrPGVRUlqDJLh54zpNMyeEQFmWmMJijGJcl5QqklzHfGbQ2qKVkFLsy1E5vIzamH7csG0JPmKNRhFZLQ0XVixTt8Z0C6qy4OKZVfR+WMc9rnFe35RlWZZlWZZlX35OUUwtvM566m41ghxsctSz1nLp/AUGheH8iuHc0DB1QmU1bRcREkYrUoqk1O8HFRaJfSKCFjBKEAIbq0POn13nPe9+J48/+iiD8Rrj1TW0NuzubjNvGpJAWZXUVY3R/ZmYK4ayqmjmDbawDIYDtDYUStjYXGWtMhhg7/YA18wQHE0XUPvdMxGsMZRlyc1bDq36WHStEhdXK86ulNyYeM6eWWE0HLC5sdaHTBxc7nTsGn3xiqgj750LtSzLsizLsix7ze5dTN0jwOC1ufON0mKTJFH9TX0MntXRECuKt23WfN3b1/n4M9cYWGG78f3GwCIkpN/3KYGkiBahKi0pekxKDMuS9ZUh73nn23ny7U9Q1RXjxQa9s9mMpmlp2o7pdIYSoR4MsFazvb3NYDjizNmzhBQhJcYrI1bHY6wk/O5NLlxcoaBje3tAO9VMg1t0qPq/KYSI1hHvI1pbrE1onbBGuLQ+YEUHHlqv2ZkO2VhZYXU0Prg+8hrq1sP9pe61yuneBdLxIq1/O4F0EIGRZVmWZVmWZdk93LOY2u+ZPLDVPGmR37fYgFYWUeApBVSKnN08g7IFEhPRdWyMCjYHmuuzvnjSoogJApG6MNQqMSgN3gXQljMrA1ZXat79+GXe/7Vfw/rGOuO1dYbjEfN5w7Vrr/DKK69w48YN5tMpMQRu3bqBAm5ee5Wt21uEGDh7dhNJCSOwsb6CUYpdP6FIjrefGbB7cYWwu8WN1KFSYu4jMQVENClFfIyYqqALHSlGBmXFuaFhxSQujCtejAPe+eijjIaDI1OUco8O0dFO0uLzkP3UiLtUva/5I5Ovin2msizLsizLsuxBuG+a34OMRdhfG7Q84ueDx3cds1nfKRoNV3lla4tXz3pWBiUXV0qe3wUX+hv9pu0oTcFqEXn7ZsWZYcGr2y1z53loRfHQ+Zr3PXqetY0zmLJGtGZ3Z5fPfOZzfPzjn+Dq1ZeZTCb4tiVGjzUalNB1Ha51aKMZVAMgUFrBGsXKaMDutGPaTnnPxZoPPHGWbnsL76ZYDbMmMu0gIPjg2d6+TVWVDAuDC8K4UtSqxdghu01iWI/42ne/G2PU4XV5IFc4y7Isy7Isy7I3y72LqeXovQdALZIjUqIPb6AvrozRaK2pi4IUAjdmgU9c3ePJs0PWByVl3EWbAbYwlJJYLw3vuVzz7guGh86t85HP32Rv3nJ+rHj4rOWJRy5QDscYW9DNGz7ykY/y27/9u1x9+Spt2x50eUQSznW0TUsMkaKwGGvZVhO0ViCRra1t3vH4w5w5u8nerYiLHY+swfsu1vhZxbQLFHbIsy/vsdPBroPpfMqwLlldX2M2m/K2M0MGVcGWN2z5ive+772cP7PB8TIqHdv0+PTe+IeUY9GzLMuyLMuy7LW576a9B0tzeK237LIUPiEHaXV9dwpEDrsySRQppX4zXNcx6RIv7XpEphSFZVwZtgOcH1ecPVfy+EbB1z+2ylg3kOZs2JYRibMD4fx6TSChBIJr+fQnP8PP/NRPcevGLdq2I6VEWZcUdc14ZZU60Y/8eU8InrZpmM/nhBio65q2sHzi08/y/vc+yRMPnaWeXiN1Ozw09nTnh9zaa1ldsTyxOea563s8e7PhlV2HpJa1tU1WjOcd50aU9YCPXdllWm/wXU88znBQ4r3H6MW1kbSopjhxzO7Ibl+yVPqILK2heg2fzpFwi1xKZVmWZVmWZdlrdc9iKr3mhsddNvhdvJaOPNd3ZURAlML5wLVbN3E+Mpm1TGrLLArr45ILazV7txourRi+611neNum5uyKRZs1bt2eMDK30EYzsglbWuxwhWow4vr1a/zWb/4bvvDMs7jOUw1qhuMx49U1zl2+zOW3PYbSpu9WEWnmDTdeucr1V66yde0Vtm/cQLRhOqx5flTwxMrDVDi6tmF1CA+vCWOjWV8vqK3inRfWeOZW4qPP73K701za3ESP4NLZETdmDbfTmMFwk7IoSCmitSbE2HfB9i/ZXWqa+5c7b3BYcHnzryzLsizLsizL7uu+a6Ze7xZTyz93+Hj/hn+pI5L6LlVd19RlidEan4SdaWDLOga6Y2VYsjb1DGrLuZWawnic7wjJ0TYzdAgooyjriqKqMcaSUseLn/ssf/wHH2Hn9jZFWSBmiLIGMYaiqumcw81mdG2D0gZjDOVwxGh1lelkh24+w7mW6Z7nxvaYZj7j4Q3NzRu7KBUYFMJws2Y40BiVWBkWnD1TUCnH83tDdt2U2EzYa0penUEqV3j317ybh86dp2s6xCiMMqTYp1CIyFIB2yf8LXeQ7h6V/toKqTveR4AkCIkkD3i2M8uyLMuyLMveou6/ZupN0I/+KeqqpixKOh/ZngRKo/A0WCWMh0O61rEzc/iuY2ICdaXxEVRRklJiOKgoBkMGK6t08wkf+8OP8OrLV2mdx7mGppuzffMWtiy58corlFVFCBFSQKl+76rZbMZ8OmE+n5K8w2jNysoGUVdMpjNYA1xLGx2CMBjV1JVmNp1jq4LVyvDeR9fZnK/xq3/0DJIiOw1stYpJDDz+8MPUVYEkCDEe7JVljDncuDdP3WVZlmVZlmXZl71Tpvn1HmxtJYv/9l0Say2XL1xgOKwxWuG6yK2Jo+sco4FBibAzdUzmgWShVYbGK7zTeG0xArq0jM+exZSW+WSbV156iXnT4AWUEmaTlhSnGKPZunmTsiywxpJiJESP877vVrmA0kJhFYUt+YZ3vJdv/a7vYuXWH6HtKyQB7z11NaAcDigGhpCEtgt0U8/6+hl2KHBty3B1nVf3Oq5P4PKj53jkwoX9RhBKK7TWxEVRFWNEKYWQDgurLMuyLMuyLMu+LN17zdTrfNPlQuC+RcEic0FrzdrqGlVZoEXhRdhrOowqSK2j0opoS2bzQCGBqWtY00O6zoMMSVaRBpvUZx9FmQG7119l6/Y2KNAiOOfY3pnTxcSgKhgUBucatDJopUgkXAzMW8dk2qEE1sYlKQkBxTve+z74/C3szharayOaXaFpA00bKAcVMSWmsxYxQwb1GT7/mZfY7iA0CRU1k8bxga//BjZWhpAUIon9/1NKLSLj91tS/V5PckKH6u6jfg9GLuGyLMuyLMuy7HTUaQ98vTfZaekf6R77wQrs7O1x89YWzSK+PCZhr0nsTCPbs8DV7RmfuXabJAXRK3Zuz7G6IKWOqqrwyeCTIYSIaztsYTFaQ0wQE0YbYoTpvKV1npiEGCIhJkKEEGHWeLoIEYULQgyBm69e4aO//1vM9rYRpUlKMXeJ3VZxbatldw92Zoo21ng1Ys8VfOalm3RSEk3N1AmPPPo473nn2zFWLdYlHfvzl59L6aBvd6oLfPTB6yd3PMiyLMuyLMuy7C7uWUxJOvx3OrKIPJc7Hh/ErCPAcidmv9gSnPfEALPOgSSMEnwMNC4xaQNzD89e32PSJWISQlTszuZUpWFtaDAS6dqGoBXVxlkeeuQh1lbHVFWFsQZj+oAHn6BxjpACSSIxeXx0dD7gQkBJwhihMIpSG3auvcRHf/3n2Hrpc3StI0ToXCAC86ZD2QG2HFNUFStn1vj089d49voeqhrjqOgifPP7v4G3nT+PQiPE/auFHC9cEqhjryxfq+VrfefH99oKqiPvefjLyMVUlmVZlmVZlt3fqYop4FT36QL3aD0dLwoWhVTq1wcprXj0sUd51zufRCmYzKZoo1GLEbyI0Aa4vjNla9pSlCXOO9ouEDqH6xpWzp9nuHEG7zyqqDhz8QKtc7SdZzLrmLaOlBJa+tE/LQqtFEb1JY4GNEJKfbE0mXXMusDO9i5pPmNc1/gASllGI0tVeCS0tF2LWI1Kkbk3/OZHn0VMTTd37E2nXL5wgQ+8731odfoRvS9lOZOzL7Isy7Isy7Ls/u5dTO3/S4tBvXTsH/3T/TGLQ5Z+Pi2OO6mAWI77BlBKsbKywiMPP0RRFMwbz/bODEgoUYSY6HykiZpbU0cbhCYJe064NY+ocsTKuYcIqmSys4PvOsZr6yRj8FHYOHuRR594O5sb66wOKuqywBqF1oqiKLBaU1nL6njA2TPrnDm7yXhjg5XNc6A16+tjlNZMpy17kxkxRjQRSYndnV0qK9RDy7W9Ca/utbRdovGRSxcv8Td+4Ad45NL5g7/15E7TG/SA3m55k+a3KhH5XhH5rIg8KyJ/9x7HfaOIBBH5K2/m+WVZlmVZlmVfGe4ZQCH36FGk49/E/arqsGBIKd3xDiJ3aV4lMNpw9swGVVmCaLousDdtGA8rlAhpMSCXUsQHjyk0Fo3zBbdnnr154ly1Sm0VrvGsnDnDk089xYd//6NYo9k8e5bYzJhLQFLEKEUIgaBAG0FFKIqKtTPnuPzoo+zt7rB16xbn18Y89Y4nqEYVxdwjq+vs3QzMXaB1gbSzy8aKQYzl5etbNF0CC9Wg5gPf8A28822P9psTf5GqlP5aP5A34g1v/vtlTkQ08A+A7wFeAj4sIj+XUvrUCcf9P4BfefPPMsuyLMuyLPtKcO80v8U99ZH79P1iicPu0n53qr8NPxzfu9NhoXXwHotjE9D5FqUio0GF0kIUCCHSOYdSoET1v18SVW0YVgWhbWgaT3INN6++RFi9wPDiYwSgrmoeefgiV194gZdfvcHe7Zt477BGYa1BlPSR5ClSVxWu9aQU2bpxja5t8N2cjY1V3veuxylMogsBU1goB8yiZa9tscYwGBaM1ypms47gPGI02hgIgZXBAKP6807pbpsZHxaYJyX4HftUjn1dfj5vUHUKHwCeTSl9AUBEfhL4fuBTx477b4CfAr7xzT29LMuyLMuy7CvFPcf8kkifPLf8b4kcFFupL7xE7mhqqBPWSfWPDoMOUooE75g2M4JOrK+NsEahtBBSZG/W4lxfJIQEn3p5ixuThqIs2Gs9q6sj1laGNHu32Xr1Cq6dAxGlwBaGC5fOc2ZjFa0ihVEMastwUFBa02/WK7qPSDeaFD2hnbJz41VKrXji0YdYXalo53PEVKhyhXks0eWAlWHJ6kqNNhVRl2yeW6U0AaJnMtmj7RzKWKJSJIGk7l7q7MdJKE7RFzpYzHZSQXUkP/H1ees2pgAuA1eWvn9p8dwBEbkM/CXgx97E88qyLMuyLMu+wtw7Gv14IXXk39Lt+n4Rtf9lUUAdXyPUf7t8p97f9McYaX3H1HcMV9d45LG3MRoPEQFtLEoMxhaIaBofeO7VPXamjmEhWGV45XZLa2pWzp5jdW0N1zX4riOFyKAeMByNWF9fZ31jg3pQo3QfbLF/6n3BlyhLS2E1xijGK0M2z22itLC9vcN83jKbzLny/BVaF8AYdNEfLwlefnmH7YmwN+1oplP29ib4GLk+2WW7a/Bx/2qdPDx5tyVU91xbdTx4T479y05y0pU5/pH8PeDvpJTCPd9I5IdF5CMi8pEbN248qPPLsizLsizLvkLcc8zvVOQw8e+13b+nRSmVSJLovCdoYbyxwdvf+Q4+9bnnaRYx5CLCvOmAAERaiby6NWN7Z85k0nFrDrLqKWYtza1bFKnCjtYwIlRlxWAwpKpq6kFHTAnXdTTOE0JAKSERcc6htcYUBVVdM15ZYTAaUg9HrK6NEQnMZzOKssIYwRjD7qzj9s0tLl/cgOh55dptPndlhy4YSB5EcW17i1dv3qQ8u8mwLheJhyxFkL/WDlIe5XuDXgIeXvr+IeDqsWOeBn5yUchuAv+eiPiU0v+2fFBK6ceBHwd4+umn84eSZVmWZVn2VeYNFVMicrBUp2869V2rg/2j7pKKcBhO0Sf9xcU/MYZ6NOLtTz3Ju997hdm85dr1W8QQQAQf0iLAQnj+5pw/eWGXcVlgy8TW1m3m84ZzDztKJ4xRTKctq6trjMYrFNUW49VEBIqqIqWE7zp81xBTAiVYYyElrDGUg5rBaEQ9HLO2ts6AhslsQqECs+jBddza2kEloahrrr38CjJa4/a8IwoY048QlmWBNobOdRA9hSkojEFr3V+fOyYjZfE3pjuu1/7X7A35MPCkiDwGvAz8APCDyweklB7bfywi/wj4heOFVJZlWZZlWZa97mLqYGjt+JjZScceC15YXtcTF2N+IqCVoaoHnD13lm/6lm/i6qs3aDrP7dvbiAFSABJGa17ZbfiTK7d58tI6hXhi07I2HpNcSzPZpljbIAb6YkZrBsMhtqwQZZg3DUVR0DVzJjs7hBiohyOM1v3aJVEU5YCirFBKc/PmLca64dz6CpOtLbq9bdq9HYZWOLsxJkni41f2aJTj9hyGK2vM5jOqQc36yip1WVBWJbWxpNh3wWKMGKMPLtxBsyrdve90ECdP7k29XiklLyJ/mz6lTwM/kVL6pIj8yOL1vE4qy7Isy7IsO5U3Pua372B9FPTDe4vu1JEFPMcqrwQSEzFFgiSU1pTWEEXz+BNv55u/5ZuYzztCTEwmk0XyX6TzjnkQdjp49faUSyuGGDp2Jw2ObdbLETevPI8drjPtEkrBynjM7Z0dVtZXKOcFKSWsElLwhBgZr6wSY0QpRYyR4XhEURUgibIqEdfRzBuCmzPf22NUFaTOszuZU61tcH3i2A2KSZvQ0VMWNfVwzOa5TWyhsVqjEJTuI9RjjITYB0mIUgcpiEvLzw6v2JGgvlxGvVEppQ8BHzr23IlFVErpP3szzinLsizLsiz7yvO6i6kjZdGxTWiPBFMcdKWOxqLvHyUiKKX691CC1pq6UiCKb/rgB7i9tYOI8NxzL6C1wnUdDmhCYhqEJmlEGSQ4Xr56leHKOnttoFpbQw/mzIIQvSApsL62ynQ2pVAVs+kUZYRhXeJDoLSauh6hlKJzDqs1KSQme3sYp/Fxzvz2HOkmaMC1Hambs7F5gd//xPPsxIpd148Qds6hbclwPGRU12gBqxRq6aoppfp+lDo6undQL+2PStL3rSTth36k5ct35DPII4BZlmVZlmVZ9uZ5cJ2phYQcfbwopI4UW8s3/YtiSimFxH6MTxtFmQo2z2zwwW/6RvYme2xvb7O3N6HaWGd3MsG1LbfnHs2c2iQujApiN2dv5zZGG8YrY2LXsHNrl3kXaZzHVgN80xC8Z29ri7Zpmc3naG0wSjMoLArNqLSE4BHXQFRM24622YV2ytDCmbUhbj5nNKyICNd2Hbed4uVrNynqEaIBJVy6dJ7V1VEfwb6/vmz/7z+2ruxgzVlaxMwfPL8fSX+P+b/7fSanLLJyMZZlWZZlWZZlp3fvYiotPbhHdPf+v6P34kdH+066UT+oERLEGEkxkqQvGqy1pCRcvnyJJ598gqsvX6VtG1ZWRozHwz56vHPcmk0xtzu0sgxFE7ynmU6Y3rqJGa5gXIe0ARMTzU7D9u6U6WTG7nRC2zq6zmOtwTtHM9nDWk1VlJSFJVUlGENVKpLrqK2mslCXitoOOXdmhZdu7HFte8aN3YiLQmhaqqqkrAqeevLtrIyHWGP6TXvvuIiCpMNrKymdWC/tT/ntX83EYYfvpKCKLMuyLMuyLMu++O5ZTMniLv5oEXD05v3Is8LB2p+Uju6ndEf+BPQdGBab9oZAiB6t7eLJiCjNaDTgiSce56UrL9M0Dbu7u9iiYHV1FYBmPmY+2+bGLDBeranKSFGVkIRhYRddp5YuJnanMyojtApGgxprLF3hD86zD4bwKEATScFBVUJRU1UVBk+SRD1YYXVtndY5PvnCC1zdbmiSBSV457GjEePhiPWVFZT0qYVRQB2rpU7ae3c5MF32P4MHvE4qF1xZlmVZlmVZ9sbdu5g69uDkzWaX4xKO7gF8mn2nIn0BprVBqz64Qon0HSoBazSXL17k6fd/PdF3vPDii4gypJRoZlNKq2hMpHUTWlFcOnuGldU11jY2cTGg53PWRivYsmR3MufWzpSd+RgXha2dCbPOkaLCamFtXHFmdYwxhuGgZjgckYhobajLikp7mluvUFU1k5njo5/5Ah9/eYd5VPSbDycSEVsWjMcD1tYG/XjfYlSvb0ItFaDSd6LkhMafAOrIBY+HB+VaKMuyLMuyLMu+5O67ZupgRc/SOh442pXaXxe19A3H+1l3vO/iRUW/ZspojU6xL64OllolRCtWxiPe+c6nKEvDYy89yssvv0IInmY+Y3dnG2ED1U1I3R635o5Udjy8vsZ4OKBrO6xRQGSyN2VzVLM7myO2ZDLrmLYdXUiURcGZ9THnzp5BG8N4fZ2VtU20saAtg+GAW1eeYacIfPLTn+al69t84dVtrm03dElRlBXOdVglQOShy5cYDOqDPaWWu3EHCX2Ly3Xw8EiHSg6u5nIM/fGm0vHRvjzql2VZlmVZlmVvjvsHUCw1nuRI0bTclZKjB57mPRcP9ocBfYxAQhT92imEGAJFUWILzVgGPProw2xubvDQQxfZ291lPpuytXULazQqOLrdLWbbW9zY2+WFl1/mPe9+inPnLlMUBfPJHsYUjIdD1puGpDStDySl8TGglGa0uspodR1TDqgGQxSCqISiY3b1Olc+80muXnmeZ158id0uMfMBbQylKhBR+K5jMKwZDSre9a6nqEuL1Rotan8nqaOF1LFr8GbIhVaWZVmWZVmWPRj3HvOTw+114c449FMXT3d7/8V7d8Ez9y1JQIn0vzcGYogEJVhbY4xiOKgpC0tZGmZrI5r5nHPn1pntTRjWlt2bNbc0FEbhXMtzzzzDubO7XLh8GVGK8ZkzGF2QFn9XTAmUIilFSIrR2ga6qLFFTfANN7/wWa587pOUKvHCs89y5dVXCcpwdn2NuL3HvE7UTUeLYjZv+gtqLetra1y+dBFrDdZotMjheN+x9VEH1zLdvZOXN+nNsizLsizLsi8/9yym0kHP5H638ncWVkfGAPffb3kcbfHYp8jMd7QxEIOHLjIc1v2onyRiDEAAwFqNtQZjNXVpmc9LunnJrlFYlSg2VpFmj4GKmNAyLEvcZJfrL8zxMVANV/CpoBqOGI3HBN9hy4JqtALaELqG29dfpVDCjRc+zzMf+R1CgrUzZ4gpYKyhMobaKsz6CtjAdrvDdLvBGkW5uoI2houXLrO+voZWoLXuY9+THI1BT8evnCwepyMF7ME1k8OS6niS3+F+vid8TukUj5e/z1VblmVZlmVZlp3KvYupe8Shw9HI7tdqPwS8iwEvgiiNa+cYAWJElOr3oBKFoA4WFGkFSQnBaspUIkRW05CumaHKgo31NcrUoTpNXdWo4NApoI3mpeef48Xnr+Jd4MzmGhtrIzrnQBmSVgwHA7q25dJDF9m68gJaJZyH1nlW1zdQWiHJYYym8okphuA7vHNENDElRuMxTzzxBMOqQCmH0BdS7IdPLIVNHL92/f5Si6LqLjHpd7P/iaRFUXZkK697bFG1fOy9jsuyLMuyLMuy7Kh7r5mS+xdLr6WgOuhWpYQIdDHRxkRSBq0MShRVXRJCQC9yxGMMiAhKaVIK/fcKCi2IBrEGKSsIfWfLDkeUsaPb3aZYdLGEgBhD17RE32GNwbcNwRdoIvPZHJ8ioZnivWcyrkAlhqtjpO0LsWo4oKw00c3RRqPnjubmTawtGY9LOh9RRvPEE4/x5FNPUJYFoXXofuXV0XSJdNiNOnolFwEVS12rfn+qk0uco2ETBzsC9z+Z0h1F7/77pMVIobCfMPjaP8ssy7Isy7Is+2p3/wCKU0iLvZBOGu07etzSWFqCLkWc0Meih35j2xAiJEcigqh+v6oYFgl/iRA8oZvj2ykpBLRoSmuRssT7DsoC7StSY+iaBrGWorQkJaQUsFYxGNQ413H79g7j8YjReIC2Bc1sjhJo5lOUUQxXxqjGMe88YjTD8SoqDRARtpubNC4xbxydF0BRVQUPPXSZixcvkFJEULRNSz2wd4R3vBavNRF9/zoffIUTRwCXxy6P/0yWZVmWZVmWZff2uoupdMd3py8UEtCR6ABlLSJC8AERRdM2aIlorTBaLfZuSqQUiTGQoid0Db6d470nodHaoiQiKoKi7yTVJRIjSvW75foQWFtfo5s3OO8JPtLMWoy12NJgtRBT/3tTCGAU5WhIOVKUrWOwOqYqC7Tq95PS2y1eb2GqIRaPNoYLF87zDV//dayMRjTdLhHF7cmEQmmGdX0kQT4td5/u67QRFIl0fDYzLc3uyZEvdxROuZDKsizLsizLstN7zcXU/bpPp+FTZOI6OgFb1GhROGPQpiAGh4jgXIdIv5lvimGxfiv1j2NEdIE1JSEmfNvgmj1CM0W6Bh0jWjTGaoJztHOHGMVwVLG6NmYy6cf5YjTUg5pEIsSEiEIElNZUdY0tK4w2DNdKVFmhtEUrmM5mzCNQVJRDqFc0ZzbP8L73fg2PP/E2itIQKElWCLTszWcUxmJtsZQKf+8FSsvXeX88rx/Lu/sPHYzzpaN7Uh0GVBw+nwupLMuyLMuyLHtjTlFMLd9kyx3PHHn+2A354Zqe1IcwCHgRZiEwCwHRmgIQJRitKYoC182YTacQPYO6wlYDrK2JMRFCIKWEsiViij5sISYkgevmEBPdfA7dnNC0kDyd6/CuQ5TgF/tCGWMoSktdaySBEo0SGA5rkD41UJQipoSylqIeILZAlAalMWbI5afWKS91vHpjB1HCpcuXePyJt3Pm7FmUNujFsfXQEJ1j2ztWlaHUClRfSElKxIMruL+OaWn0rr+oxy/z0qtLuX/7HShJfVJi2i+s0vKbLX14yyN+J3+qWZZlWZZlWZbd3WvqTB02S+7IoTvhOQ4Kqf6IREBoU6RNkQiUxqCUQimFMRptLNpYQkoUWh2Ubj54RGnSIuFOGYvWmpSErmtBG+qypplNcCHQzGZE5yBFvPPM5w0pJdq2xWpLNRz2xVJM+BgopMR3/UigNoJS0o8VhkBMiZQSoWuJKKJoZLDCmQtnuThY4b3KEELEWMt4ZZWiMITg2Q89V0ahtMF1HdPo0dpi9q/W0iWTYzXr0UIqce96J921s3Q4ILgcgHFCRvqRCPYsy7Isy7Isy+7nNRVTaZEQdxAkcYob7/3bdq/AA22MeMBojdb64D2UUmhjsLakKGq6+QTv5xQJynqlX8uUBNEGRBFjJKZ+/ZLzHuccoLDGMHWe2d6kH+ULnhADbefo2o6UZoxGQ4q6Ivh+ZHBnd4+27SirguGwRltDbDsq0fjOIWqOD30xaOohtTFoo0kpokhUpaUoCwqrFntLKULSxKRQWi+i3YVAwmmFSgnNfgkqkOJ+U+lI4XPvePR7j/ztf16LB/f/gJY6VrlHlWVZlmVZlmX394bS/PaLq3sTgoCXRCf9WFsKEFPEe4dIQmuDiGCLAu8q6uEKRWHxXYPRfafHeY9W/bigj5EU+gE5rRQYjTKGeQxM92Zs396lnTWIhqZriDHiXKBtOuq6IKSIQuGC718LHmUMISSmswalNUVh6ToPqsH5gE+JmBTDoiaFhNGasq5IyizWdmlA9d2zxZqkxKJIlL5oDNHjtWCioGJ//pI4WMiUFtsk73eljuVG3OVDOOH75QVTx3/++Fqp48+lO4/JsizLsizLsuxObzga/V4F1f6QXxQIIgRJIAqtFClCTIGuiyjlKYqCoihIIZFiH5meUsJaS1lW+BDw3mGUobIGYsI7h2s9wXlmt26y+8rLzPd2+2LCWpIkRFuaZkrbOrwL2CKijCGSMNaQIogovO/XY4nSxCQgiqbpiAmUTdiiwBqLEo0xFqHvlBlj0caglEYZi2iDiOoLrkIjotFKH6yPCkoIIuiUUKT9NIg7rum+BzV0d3T91B2Df1mWZVmWZVmWvUb3KabSkS/IyU2LlCIH0QkCav9ghKAEr4SQEkqEpEC0RpJe7MWU6FxLJDEwhrIoicERfItSBmNLEI0xiqIoF2NxCU9AaQXR0U53mO9u0U0m2KJk5fyQ2axBp0AzneJ9QCmFNx5t1EHxV1QVQr8xcIwRROM6t4hi78MnpCgxZU1ZDSiqGlXUaKWwWqNEAQqlNNbaft2XElKMsBhbVMqQBFJIaOlf87pfK1b4PvKdlBZXL72OkPnDUImU0pG1V8Jhoba/fu3w80sHY4X7a9P63Iq3/popEfle4O8DGviHKaX//tjr/ynwdxbfToD/KqX0sTf3LLMsy7Isy7Ivdw9k097e0RQ6SRBFEUURFl0mJZpEJCmFaME3jihgjSHEPnmvtCVlVeN9i3cdIQZCcKSU0Lrv8sQQCCHgu47gPFYZ6npAXF1HDwZEo6jGHe1kB9c2rK6u4H3X71OVYh+zHhNKKaxdbKgrQnABLYoYAmjNaG0dUw3QRUVZ1VjTF3YxJmLwaPpzt0Yvxvzo13KFhChBUEtroiL70e5Ra5LWpBAXhSd3dKhOKmlO2mSXYzHnh/HohwXa/itH1lgd2UD5MHr9rU5ENPAPgO8BXgI+LCI/l1L61NJhzwF/JqV0W0S+D/hx4INv/tlmWZZlWZZlX87uWUydfJN9n95J4qDHkhRERZ+IJyw6SYv3jZEU+9E9osXYol//hCBKUZQ1IXia2RStHVprQgiLQsr1G/Y6jwK0sWBrhheGUBS4tsXYjm4+wQVHUVjKykJKKCWEGOi6bhF4YUkxEX1AK0MT+y6ZLDpT5WCIKodU9QhbFATnEa1BQCQhBFIUQhCMaFIEHyIIhOARJX0RF8LhJlAJRCmSEiQcppZzjyt7UthESsc24D1p/RR3KcJOeM+vkr2mPgA8m1L6AoCI/CTw/cBBMZVS+p2l438PeOhNPcMsy7Isy7LsK8ID7Ewt3dgDUQlRC0FB8BFR6iCoIcaAVn30uVoUGzH0yXssosYRwZoCp+fM53OqqsIYQyLhXUfsWvAON5sx2d3GVjXlykq/3klP6Kae1nWI0nTOYQuLAIW1qKgI3qNE8N7TzBvaxuNjPw44WhlhCtvHQYhG2xI7GKG1wRbgXIsShSISXEuMHmVKtC4B1ScPSgIiXTsjxtgn/2nVjwYKRKWISt0ReX7aMT+Rw5CL07hf4XT4/Vu+oLoMXFn6/iXu3XX6m8AvfVHPKMuyLMuyLPuKdN/OVL++6M5b/LvuayQHK3BwMdKlRIiL9UL70eqL47QxJBcPOlfetRABJTjv+gJksQ9VWVaklIgxoJQFHLPplMn2LYrSUo7HmGpI6AKm8EQ3pyprWlsQRZg1DWVREGIkOL/Yu0pBjEymc9rOo5RiY3OD4XjUr+sSwZQl5XCIKqs+TILDcqNrG2wCJUKMvk/jUwqjLAmP9x0hOGKIB5sAa5HDxD2tSCIHI4CyPHp37Hp+sdyrU/UWdeIE5YkHinwHfTH1rXd5/YeBHwZ45JFHHtT5ZVmWZVmWZV8h7tuZSiktNnJdHiO7+013v1ZHiEkIMZF0QiQSQiKoft+llPq1Q8ZojKno2o4YIp4I4lCpX0/kXEe/nxJMJhOGwxGFrUimYB4Dqhqyer5ASULpEhGFNiBdX9SUgwHj9TVc25D26NdbxUTbdQSfUBIJIaCNYVRWGGuohwNQBhcCZWmwVY0qSpTSEBIoIaaIVQWiDSEErChsUSPSB070iYB9ARr3I9JFUKL6Ak6kv6XXhqQ6JCzWU3FYSB0Z3+Nuhc5y2cXBZ3TYYzrY/ffOz3Tx9P7k4XIgxVvcS8DDS98/BFw9fpCIvA/4h8D3pZRunfRGKaUfp19PxdNPP/1VcOmyLMuyLMuyZaca8+sLpFPcaB/cuyfAglJICvThBxEICHqx/klIsU/8E6VIMYFSGGuRBMr10edpPzQi9eEOLnoKa6gH4z4pz3cE3+KdI7YNSgSh73aJ1ihrUSEwGI4QoJ1NiaEvV7wPaKMZlhWkRDWoMbZAaY3Vhnq4gjYlCoXECCkQfew35Q2BqqpBa5wPqAhGm0WxBKS+cLLW9kWLCKAQdbhRsWhNEoWkpa5UWqxQk9N0ig67gHByEXbXvtZSIbU4m8U+V295HwaeFJHHgJeBHwB+cPkAEXkE+Gngr6eUPvfmn2KWZVmWZVn2leB0a6aW1+bc4/4+LRoucbFRL0oInTsYgQteobXBGEVMJd57AGypcd7164BioigKYuhDJ1xwB6N+zjmGwxGmKA7ix30rhOAIXUM7n6KNIXZNX/yIoE1BKhIxRAiekPqfSylirEEbgza23/uKPgDDO09RD9HG9h00JQTfIYu1XbYoMUVJSDCoB5iixCdDBJC+k9YXdX11uX/+KQlKaQ4m90STlCL1u1b1T53q4zia3sfx75c+pMidBdaJ7/PVMeJHSsmLyN8GfoU+Gv0nUkqfFJEfWbz+Y8D/FTgD/Oii8PUppae/VOecZVmWZVmWfXm6z5qpuHhw8J97i/1oWVCJIIlIIsSAd11fDEmHNhqrbN+BUgrvPXYRLBGDIwSPc4slRVoTlOrjxmOkLPUi8Q+U1uhkCE73xYgShICbN7j59KA0qYYjnO3XSrXTDtEaW1Vo7/s1W/0vIkm/fikC2lq0USSJhOAJrl2M6vVhFMoU6KIEbWk6T6lLbFWijUXkIOwcETmy5klpDbIom5QCJSStiQjqYPJuUf6ccLlPVfAs7QX2VdBlel1SSh8CPnTsuR9bevy3gL/1Zp9XlmVZlmVZ9pXlnsWUxL6YSpwyNS4BCCFBXAQsiEgffw6YFDFGo7QgYrDaoOlH5qw2tN6h9H4RJxTW4l2HiOCcI8bUF1+LcIj9zo8ohSpriuBp/C7eB6wtENuP1RnRVCHQzWcYY/suke33XYokRFu0NRjT/1OLNU++azHFgOAjyliUrbBV3YdJiMLaEpTGOU9SHcNyeDjCB/1eU4vgjZgSRvoOFYtzT0Ayuu+URX/6ovWUvjp6TVmWZVmWZVn2pXHvMb973Y3f5bVIItAHTaAMxhRYa3HO4boGrRUioHTEmgKz6OZI7Iuq4B2iBa0VRVkSYsB1Hc552qahtAUxxsWoXOoLtRRR2mIHK/gIunMYbQjRAYJRilTVFIMhvjMoFDEFUohoEUxh+k6X9OftfT+WqELqQy20Bum7SloblCn6YisEqqIAMShjMfrY5YypL8xiIMVISgHQ/Wa+i1RDjCUZQ3QdKqW+U8ZrHPdbjBYeXWd1mCZx8FEdiQk8PCR3sLIsy7Isy7LstbvPmN/+IznlzX0kCaA11hRgNNGWFHGIyJymnTGd7kFKlGXCJ6EozaJbA0VR0caI84GQAoKglMGYhDWB+XxGV1hi8n0qYAwE1+K7th/NK0qKetgXLt4Rmn5j4JgiPgZsWWOsJcVIcB1SCMYUKN0n9IXOg0SSKOrhEGVLtC0QpQkpoAl431HaEmssrW9xrsOWFrsIrgix7+Ptd9f2r0ufShjgIG6exeigAmP66xb7CIj9AIpTE0Uf8rH/rss1U9pvGELq+2H73bJ0PKQxy7Isy7Isy7JTO3Wa36mOA6L0KXXK9OEOMSWUCEZrEGE23WNvsgsIVaVxrsXaAmJCtKKsB7iuJXgHCkQZlE598URke+cW1hiqskIEumaG61osCasMaE1R1fhOo72jaxzONRD6KPYYheAdSvcjfX2Rk0gxEZJgbUVRlNQrqyht0bZEbIFeXAPXNmhbUFq96FgplDZ90IUIcVEE9gVUWuyVZRbH9gEUarHuK/XpFIg1RKVRIR7E6z2oPIiDWIv9LpUcvnm/5dWxauo1bAScZVmWZVmWZV/NTpfmd0oJ8PQFVaRfI1TagqgMrQg+eAaDwHQ2ZT6fYRYFUp/Z0MejK6X69U70YQzGWLouoY1GqX7tFN6RfIc1Bu86SAHfOUT1a7NQiqQ0Ufp9nmLsgySUaERpkEAShY+RGBNVVZGioSwMtqxQ1oI2KFugihJZrLOS4BeFXkeM5aIoEoy2yOL/UkqLvycuNilWiwJKLz1WBxsXi0AyhqQ0CffGR+6WxgQPdq5ajA/KwdhfX7DJ8sjf0k98lQT7ZVmWZVmWZdkb8uCLqZSIMVAs9lZSogGw1uJ9v59TXSW6rmU2n1LGihTB2rrfp0lSv+pKKUJIB9HoIoI1ltBpXDcjegVlAYuCyUgierfoYNGn+2mLLUpidH2UOoIoQUVNjL6PSxdN0hZTGIqi6NP4Fhsw2cIiWmOKcvG8EH1HignnHLasSUn1a6JSP1JIin0e+eIc9osokhwUU7LUHUIEjEGsgVbuHO+7y6Kmg32kltICD9528dR+cbf/wvG3SocbWnF0tjBXU1mWZVmWZVl2P/dZM3W6KO7+WPACjgQxElLoN4FddF+01hRFiUifvmcKS9PMadoGpQyiWlSKWGsxplhsfusXxUno94KyRT96py0heNrOUVclrt+uCuc6DOagJLDW4KLFxArQfUGRAnoRlR6jQxuDaIMYQ4iRojRopVFaoRIH3SWRPlAD0aTo8a5DmxKUwnUdKE1aBEBEOdzomMVmvf0fvihu9jtYi+dQCowlKoVK4eDCnn7z3rt8KIcbTB18nxIHW/PK8uFLG4ktF2hZlmVZlmVZlp3sdXWm+s7KfmR6f2seROgEolrsBRUTMUVEdB8RngRr7f479DXEQOO6jrZt+5rDJEIApSxaFyAanSLBOcoCXNehiwKthK6dEYMnpn7/p4Qg0q9Tcl1HirEfvFMGW40Q3ZJCILimX9dlC1Lo10klBK1tX/QVJdaWxOAJMYI4Yggo3XeaEkIKnpgSDYK2JVprYnS4DmxRLWLb42LPKbVUcEZiDIgsikwO1zSJtURrkS4iB52ig6u1/2DxPnfbfPcwiv1wZ+AEKS6aU+lIBZX2EyiQxf8nThc1kmVZlmVZlmXZay6mDpLo9u/vE0QEp/qCSi/2gIoxHnZfkhxsYGuMWUSEW4xYyrKinTeLfaQiMQS08RS2xmpDpI8v77pIWVb9mqUYsbagS3ERky4E70FAp0RMgRhCX8wojVEaEKJ0xOBIoQ+FSOKICXyIFKIQxcE5xMV6KpGEqD5QIiyKEoInxUjrPEnmaFMQgLJSCAklqi8x96/VUspejBGtDzf2JfUFjFhDsobkuv65/bG8+3SJlguru3awDmqmpfVUR0b70uL/pU8GzFN+WZZlWZZlWXZfpy6m7rypX3SlpB/v80pIWhbdGwghEGO/Me7yzblI3wUKi46WFkFqxWw6xXUNUfeFjCQwRdXf28ewGNEDYwtSiohEvHeEECD2HR+ldP89LNZZLYoapYixLx7UIughiRBRNF2H0o7Sd4QUiV7jpUVpjbX1ohhcFGyuI3QNrplhioIkFlNanOtQCaqqXpyb7sfpUjpcx7SgtRysAZPFei9JgNJgLUFpVOr//j7wnGMLne5c+3T/D08d23Y5sd+xWhzAwYckJ6zbyrIsy7Isy7LsDvcspu7XFRH6rAUvQlCLrgaH9+J9dyei9tcQLd5PKYWVEu8dIgpjhKqGVgTXNX2qnVLEDpTpN9NNKfWBDiKI0kRRaGPwixHBvkCBEBzBB7T0e0dppfvo8xTxzi1GA1M/4iaKyawhhIi1hsLovrNk+o11SRHfebxuMFbTzvZw8wnedUQSRV0s9q1KaN0n9gF47/cv4KK4k4PNf/cDKPbj0fsO1GLPJ2v7IIroSSkRFq8vW/5OcbTuWf68lgMqlq/9/gigLEqywyJraZQwd6ayLMuyLMuy7L7uHUCxfFedhOXaav+eOwh4Ij4JEvuiQOv+2BgDMeoTQxS0UqD7X69EUdj+PY3RtF1DiP2YXnKRpBTG9El/MQQg0cYOpS2mANfOkRRRShND6veRMhrvI8aaPgmwMKSoiV5ANM45Zo1je3dCWxaMxyOstYhWi/VXQugaGteglEJJRYx9kWSMJfiIKI1oA9r0m/YuOmOy2E8qpYT3AUTQWjCLSPT9MIrFRe7j4RHEGCgKknek5FCLEcqTSlpZ/OzhN3d3sI5q+fGRCPXDT/w075dlWZZlWZZl2f2KqcONiVjuYuxPgiUUXiKeRAz7+0X1QQssosyJiSh3xnjHEI7Eg/fpff3GvVVVE7zHO9//FiWUZR/0IEr13S5lsKXBS9cXLd2MEDws6oQYAimlfiRPGxCFVgqPoIwlNB03t7a5fmuXUV1y8cIF2F8zBATvaedzYvSolFAC///27j/EsvOu4/j7c8655+7sbEPTLtZ2NzYrLLVRkNYaogURK5iouP5TSKG2FKEoqVYRZOs//qsgooWaEtpoi6WhxILBVqtUwX80rbZim8bgkkp3NTXVULtJZu/59fWP57l3zkxmZncmuzNzZz4vmL33PPfcO8+9353hfOd5nu9TFBXFdBWVJV3fU06mUNZMT65S1TXDaNpchGi7nr4foChyUrc+/W8Y0rn9kDbqLaT0vHpKNA30HTBAFMzHkeYl2zcPHcXoVmyeFbjxs5+PUsV8DdX8NUWa9udNpszMzMzMbsh1SqOP9zDKF/EilfgGhoA+IIp5gQno+y4Xhch7OUWVRl3ma4Ty1L+u6xZrh2B9jVPX9RQa92EA0kiSlDbt7YeBAOppnZKQoaNr1uj6jklZUZYVfdfm9hmDmrRJbzMjIqjrFSLguf/9NpcvP8O5158lhiFVH6SikGjWXiT6lklV0qy9SFlWTE+egklNUVZM6rRBcSFRlans+mLdVtfRDC3Xrs0oywknTp6kqkqK/P778bS7/D6HlGWl6X9VRTTFIhHaPr1Z32R3vI5qkVztkBhtOVqVqyzuvhS7mZmZmdnxs3MBivE1dR7yGI8u9Qz0hVBVjl5oWGwc2/cdTTOjLKtcxW99RGaxZmjxeqkwRaGWYWgRafulrotFAjav3Ffk6XJSSV0XtNdezKXG0xqlIo9MaUh7VLV9h1TSzK5RFhVDOSCgmc0QYlqV9O0MuopiUtG1Hc1sjbosUBRMqoIYevqupZymPamKomBQQV1PFglIQSqWMfQD12YNz7/wAtPpCU6eOrV4v8CGz2BzwqS851QaIRtGo1HzIKybj4ONR6Y2r6PayeaEKr2I95kyMzMzM7sROxegmJfwHlXRVl6sM5Av5ssCVSUFQhH0vej7DpUFXdflin759UbFEMYX7JIoVDCpalgJ2iZtwDuvhpcKVcxLq5dADYpcfn1IG+/mKWt9PyzKtjfNjKFrUon0SOu0VIh+yKNfQ8erblulLgL1HdHOWOtnRN+l91OUeepeSUmk0bSp0ia/RcF0Uo9G1lJhiaZp6Yeeppnx/NWrTCZ1+ggj6GMgciJF5M9Po32k8nmqSqgqyJUJQ9vt/6T1fHcxLLWeAW+VFG0oRMHGJGoeZI9MmZmZmZld3w1V89OGeXfpn4GBnoCioChSMsXQ0/c9bdumMuQqcyGGVMZ8fWSpXIzmzCvchQIVRZqiV1ZE0+QCFmm/qr7rFtP6UoISNE1D2za0bbvYI6nrGvquYVpVVGVF27dp6mAhqrqmLCu6AepJyZnvPs3J577DK1ZqVuoSuhlt31JVEybTE0gFRVlSTmpUVlTTE9QnVimnK0hlnpqY3gvR07WRyqTnUajptObU6iqFRAxdmhcZG6fRqShyapo+26FIa7tUVqBmsd8UMdrbi3lx841xSW0bWl8yRXDbMSex+AYemTIzMzMzu75ixweLYsOeSGK9ol8fQUukkt9RoAHatmcYgAj6tqVrWyJ6gp5h6Oj7jrZr6NqGpmkW66v6ebGIvs9rh7SeZOWy5jF0NNfWaNsmJy9ADBQKuq6h7buU5JQVzWyNrm0We1qpqNBkQjVdSevA+p7pZMLrXnOa7zlzmtO3rzIpAVJyV+Z1UUVRoGpCWdWUZU1dr6CypKgmizLoZVEwdD3NtTXWXriKGJAKppMJr779dlZWagoF0Xdp3ZnS1D2VRZrSBynJGob1LZ4EMakY8h5Xiw11c0I1IAaNCoRk2pRIzb20ZMUOxpUGzeyG3XnxMwfdBTMzM9tnO45MveKNP+yrajMzMzMzsy3sODJldhRJulfSU5IuSbq4xeOS9MH8+L9KevNB9NPMzMzMDjcnU3asSCqBDwH3AXcB75B016bT7gPO56/3Ag/uayfNzMzMbCk4mbLj5m7gUkQ8HREN8AhwYdM5F4CPR/KPwCslvXa/O2qHx50XP+M1UWZmZvYSTqbsuDkDXB4dX8ltuz3HjrCXmzwtS/K1LP00MzM7rHbetNfs6Nmu4OFuz0HSe0nTAAGel/TUy+zbXpwG/ucAvu+xoN/d+fjlnr/JgcVyl/206/PP5dHhWB4djuXRcRCxfP12DziZsuPmCnDH6Pgs8F97OIeIeAh46GZ3cDck/VNEvOUg+2A3h2N5dDiWR4djeXQ4lkfHYYulp/nZcfNF4Lykc5Jq4H7gsU3nPAa8K1f1uwf4v4h4Zr87amZmZmaHm0em7FiJiE7S+4DPASXwcEQ8IemX8uMfBj4L/DRwCXgReM9B9dfMzMzMDi8nU3bsRMRnSQnTuO3Do/sBPLDf/dqjA51maDeVY3l0OJZHh2N5dDiWR8ehiqXSdaOZmZmZmZnthtdMmZmZmZmZ7YGTKbMlJOleSU9JuiTp4kH3x3Ym6Q5JfyfpSUlPSHp/bn+VpL+R9O/59vbRcz6Q4/uUpJ86uN7bViSVkr4s6S/ysWO5hCS9UtKjkv4t/3z+iGO5nCT9ev79+lVJn5R0wrFcDpIelvSspK+O2nYdO0k/JOkr+bEPStpqq5ubzsmU2ZKRVAIfAu4D7gLeIemug+2VXUcH/EZEvBG4B3ggx+wi8PmIOA98Ph+TH7sf+H7gXuCPctzt8Hg/8OTo2LFcTn8I/FVEfB/wg6SYOpZLRtIZ4FeBt0TED5AKTN2PY7ks/oQUh7G9xO5B0v6f5/PX5te8JZxMmS2fu4FLEfF0RDTAI8CFA+6T7SAinomIL+X7V0kXbGdIcftYPu1jwM/n+xeARyJiFhFfJ1WWvHtfO23bknQW+BngI6Nmx3LJSLoN+DHgowAR0UTEt3Esl1UFrEiqgJOk/SEdyyUQEX8PPLepeVexk/Ra4LaI+IdcSOzjo+fcUk6mzJbPGeDy6PhKbrMlIOlO4E3A48Br5nuY5dvvyqc5xofbHwC/CQyjNsdy+Xwv8C3gj/OUzY9IWsWxXDoR8Z/A7wHfAJ4h7Q/51ziWy2y3sTuT729uv+WcTJktn63mALss5xKQdAr4M+DXIuI7O526RZtjfAhI+lng2Yj45xt9yhZtjuXhUAFvBh6MiDcBL5CnEm3DsTyk8nqaC8A54HXAqqR37vSULdocy+WwXewOLKZOpsyWzxXgjtHxWdJ0BjvEJE1IidQnIuLTufm/89QE8u2zud0xPrzeCvycpP8gTbH9CUl/imO5jK4AVyLi8Xz8KCm5ciyXz08CX4+Ib0VEC3wa+FEcy2W229hdyfc3t99yTqbMls8XgfOSzkmqSQsxHzvgPtkOckWhjwJPRsTvjx56DHh3vv9u4M9H7fdLmko6R1pI+4X96q9tLyI+EBFnI+JO0s/e30bEO3Esl05EfBO4LOkNueltwNdwLJfRN4B7JJ3Mv2/fRlqb6lgur13FLk8FvCrpnvx/4F2j59xS1X58EzO7eSKik/Q+4HOkikUPR8QTB9wt29lbgV8AviLpX3LbbwG/A3xK0i+SLgbeDhART0j6FOnCrgMeiIh+33ttu+FYLqdfAT6R/zD1NPAe0h+aHcslEhGPS3oU+BIpNl8GHgJO4VgeepI+Cfw4cFrSFeC32dvv1F8mVQZcAf4yf936/qeCF2ZmZmZmZrYbnuZnZmZmZma2B06mzMzMzMzM9sDJlJmZmZmZ2R44mTIzMzMzM9sDJ1NmZmZmZmZ74GTKzMzMzMxsD5xMmZmZmZmZ7YGTKTMzMzMzsz34f/VdBnefWDgwAAAAAElFTkSuQmCC\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_result(np.expand_dims(img,axis=0))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ, നാം ഈ ചിത്രം ഒരു ആരംഭബിന്ദുവായി ഉപയോഗിച്ച്, അതിനെ ഒരു പൂച്ചയാക്കാൻ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ശ്രമിക്കും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 11,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch: 90, loss: 0.15769274532794952\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQEAAAD8CAYAAAB3lxGOAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAEAAElEQVR4nOz9WbBs6ZXfh/3WN+y9M/NMdyjUgCqgCjPQA5tkd5NUNy222aREBUWFpLAtOsJyWA5JL3xwhB5M88HhMF8UDskKP8kkw1TIEbI8iGZQJFsUKYqtZg9EN4BuAI0ZKKDmuvOZMnPv/U1+WN/emefcWwWQaFil6NoVt87JPJl7+IY1/td/SSmF94/3j/eP37+H+e/7Bt4/3j/eP/77Pd4XAu8f7x+/z4/3hcD7x/vH7/PjfSHw/vH+8fv8eF8IvH+8f/w+P94XAu8f7x+/z48fmRAQkX9RRL4hIt8Wkb/4o7rO+8f7x/vHD3fIjwInICIW+Cbwp4DXgd8C/nwp5au/5xd7/3j/eP/4oY4flSXws8C3Sykvl1JG4P8J/Cs/omu9f7x/vH/8EIf7EZ33g8Bre69fB/7IO3345slJ+eCzzyACIrL7Q5n+JyD77+0dex+f//ak977PUa9CqV+YTzHdz/55rt+LPOk6e3987N6vPdP1m3ivH9fv8x3G4crLd5q/f6qLPunMTxz83fuPzdve++/01etXe6f19KT5+77Hu3/o3ZbR4x8uj/25XBmWglr6ggj87je/fb+U8tT10/yohMATb/nKB0T+HeDfAXjumaf5G//pX6E9XNB0LSZl6APj5RYDNF0L1pBTJpdCLoAYMAZE9EFLQaQgIhhrEBFKypScr96CiG50/YquBdENaYwhp0RJmWmhWO8QhJTS/FjWe0SEMAZEBOcsKQRyiljnMMaQYiKljFjBtY1eNyZSiOSY8Y3HWEtB7296hmlhGmPI9d7FyO5v80jqc0j9rhgDueh708evydMCGKljlsu8YmbBWxfO/mTpvpEr75VcECM6xvU806VEhJwzUsDM5xWy6Ml0zHffEWQn67POnxhDqQtYRBAgl1y/XBBr5vkT0e/LtPpFfxprKakwbHqdL2vB6NrIMSI5z2NXKBSpNyi6tqbr6t0WXUf1+qXeI8boZ4qOyTymUodMdPPJPHWZUvJ81nns6xouuU7apHdyJqes4w2IMYjVf3ormZwzOUbIe2vGCLZpKFIYtz1pDDiEj//iv/wKTzh+VELgdeCFvdfPA2/uf6CU8leBvwrwE5/5VPGrjuWNY6wI4eyCsO2J2y2L5QJrhZgiKSYwFhGDWEsRsycApP6jTkoiR93MglDqbO1Lp+k71lqowgNrVRDkTE6pLlTmBZABM206fQ6MMRQj5KifMUbIRiAVcioYa7DekapgyiSdUCPkzLzYZuNgf08ybff5xd4gwrTj9RmnjT1tLdk/CQbRDZSpi1F2hs4khOopjcxP/gTtVDDGYq0lxaiLtJ5IEIwxulmqUJpOUIzMY16mMaXMG2ESesZIvcd6P0aw6FzPc2KEnCfRJvNQGGNAwDceUmF7sQYxWGexVn8KBbJgpicUYVop032psMrzPZq68Y21mLpeUtI1knNWAVafXeqJJ0E2CZCcE5DrOUxdQ4Wc9fzFCLmuJ2MtlEKKkRwTOSVSjEgWDL5+32KdBe+IY5gFa8oZSqJbLfGLjnGzpfTj9Vmcjx+VEPgt4OMi8hLwBvBvAP/zd/uCbVts4xkv1mxOz5E+4Jylab1OSkqzls+IbtKSdwvFGkrZSU3yZAXITrrKtB5L1SKGkgupLtIc1biYdpxqg6pZpu8mlbyCBlRSTpSiEytG9B4oGCsQCrEuEruTJnWypk2vqmLSO7Nmh3mDX4ndPsGa3Nf+1diZn5MyWQw7C6Ak1SDGWN2Q82Yz9Txl7980hDqOgpBKgZSq5VTPVcd4FgbThoedWZqLCqqqJaGQZRIcOtI5JRXGdax0nqtGnWTaLMAmW2IS77OtgrGCGKvfjxFLo9ZE0u9LzmTUgigCucoqlYW7Qa6GgWp9oxZIComU1NIrdS6l3k8pOsa5ZCYrQq2iPWEOs5VaSqlzoWsxRn1+65wusNmyECiZFBI5ZbUO636w3uKcVWFU9Nph21MoNIsO6y052nfcez8SIVBKiSLyF4D/GrDAXy+lfOWdPi8iWGNIQ6A/uyT3I533eO/ACClFcl3duT5kKQJiMEZ0wYFqhpzmBTZpnZ2tymyS1vvUCUt5XpdlMuX0A+RSpfu0uAUomZzibiHnpAt02kT1XsUapFoVuqHynjCaBEHZ08I7jZ/J1SPZ8193IzYLp73trqb45CTIzlTefX8ymVUAipF5HKSayoAK0NmdKLMrMWlgQdRMdfU5qwU2CY15qVchYOo1DTp/ZXrWyQqR3edLNa2vWkU733Y2lSfTHNQ8nzevCuIYItbY2YIzTC4FkOuc5QIlz+fQ+zX1uauVNJvmRddh0vVSfas9C3T+4GzySxVwk5sqoopK3ZsqFKfnmCyGlHUd7z+ugLEGI0KMeg+lzlGikIPVNVrXrAFcgdwPxLourrrFV48flSVAKeWXgF/6gb+QMuFySx5GvPe4xiGmbgYD1jpmmVsEI2bnx7FbWNOClLqgYNoMe5tmNrd3i8pMfsS1TTdPTj2vaimp/io7H5jdJiAXquut1kHei01M79V7nu5rMmena5e9DTsfe8quMH1uz4ydLYBJM+5/kdnHNtaS68bL0z1kSCXtvjFvhGl8J+GmY5BiJE9ugJH5S3LtegWN4Ux3Y+p58/TcVUpNgkiqSTzLhSsanivfmQYil4KpP0VUkKWUqhUEOUW10CZBUedNDGoh6ZSR2RMUTNbPPKCzkJljTjLfzCR65/md1sM8WVPsYfb9mQXoHFOpLofsTLnZkpjcCyMGsaVaELpWc1LhMc3VJAgEIEa1ePITTMh6/MiEwD/1ERMpBIgZ59TvEpm0v0risreupwGtLyg57WlH3QTzWM7raPr7LAWqiXdtZ+1rsrJ3nclKmITKNOH1tVg16XbXkFlI5JR3708aeH9xzytIZ3x6eeUze0+322jXvj/ffanW0p5gmMdgEkC7i2s84dol6jPOpnbhymbd1y66zmfzQU3VySKrm4CyE3mT+M5MwrMKcGfrfJZ5/vYMszqmuuWmR7bTrU5ydjLdBayzO0tvGrlq8V0ZfrkWByk8Nj8ipiqOSdRNY8Ju7e3Nw95X96xLUz8pVz8AYMBgQHbxplloTZaJ3QvI5rybEzWhZoEDGh+xYkh55zY/6XhPCAFBg20AzqlvnetCUVNyygDApCKubvj63hQY3NeDe+bn3hd08K6b2Fdel8meq+u/IEWl/3ztsveZXC0O2bsXa7C4WdpPEn9nOu7f/56lstMrV555tg9nU1Fmbau3IiBmt8Xk6nLULMNeDKDexzQOu/TsVYEwWQWTVSRi9uIJqmGN2V1Jb/mK7TULzymKPz2SKVI18CRcbDWTM5P9tm9dTJtM5jmZZ2+3uY1mIyRnjBGscbvxnYSsMTppe1bK7D5Nm7zsBzCrxVU32TxUomtUCmS5uqaKVMEk+gHh6hgVqhUgZhbfYqfr1M2fNUg1yeRS73OySOf1PcmAVN2bnDC5YMRTRNjZeI8f7wkhACqFU8o6mUb9Jx081dTqv8puAiZpCPN3zJRKm03Nfeknsxl45T12ImNerKAzuB+UmT6w982dX2p2mozJaimzsJml8xOUxZUFzt5CmW5mb7GVafHL7pkFkLRTa4/hLKpQ3K3OadHIrKL0Vq+Oyxzb2D9NNSsK1T0yQknUhbi70atLff8Zy3w9pvHZlztldmwes0CunXK+kjAFL/fXgq6ZnHROrLV6mVz0c2b/+zuhvjMIy3zZx/TnNUVxZdQm62ESJpNlN59oeqJ9K0CmK85raDduVcLM91XXXM41gs2sDPSZjArGbDQgmksNFl5f91eP94wQkAJxHOv8+Nm/y7kG/JjkQZXksx0me693E7lbOzKbY5N0nXzXPXHBLBBmIQPTwp2k7+6z1Gj2lCenbvK6LKcgU93EU0R+F1w0e5v92qRP48Hes+zFN3a3UK+3L6BmjT6fsr5+0gIoe1pNdq/np97dyCRH5hHIVXvVZ1TrZ1/vT2e5diOFXRBwz6qZtfj0XHsjsS9Arj/F/pWuGGfT7zlf0ZoypfIeG4+r43597ZQnfrZcvce9BXXlNdV6fEyaXJUn1+yoPVdoh2vZ3fZkkdVX0wKvqS2pZolmq64rw8eP94wQoAJMXOOx3hNDZC+Tiw662ZthZvN33jDX1uEUJNoJgTxr+MeW1J5GmjbUtADV3J6COLoJ5shwNYNzniyTGrSZosbGQs6KF5ik9nRD062Wvd95bOtc1ZjTVyezeu+1IBpuuPL5awtANAI+R+YnN0V235Fr19OFPAk5mDMdJc/Wz/5nr7+e72Pf/bjmkuzM+r27Ljt34DExNm+s6w+82xkTeMfUecpJBUORq+L2yXGX6/NwzcJ67LNS76nMguBK2nL/ZLL3suzd+RRbuvL56693ymp/uU9rUXa+3RwXKfvK8QnHe0YIlKL+m7FGQSgp7TaxUfPmyRJ534yr79dRm3Lg82BPaLmyC2jNEeB9rUuZzW498Z5FMJ1/znkbrDWa560LIJcCNS9vLJMEqtYNe1LpBxyb6X/X1UlR0JLMM838zFf1Vbl2sidsqllw7ql+rt3itL72Mh6TRfDYia5f5bpLtbvl+XPzZaXOeVHNvff27ndd+TsF/Jis04DsbA0YDVSmijycvKGr93v1bp4olB+bsz0xIYJBds8l7An43W6/IrauCQdV+kUjprNVoCn0XaBQEay7Z98TqKLWqBg7x3J2q/fJx3tDCJQ9c7lAjunKYM9Z8Sc9xxNFnMyLbP7YNMFl7+9M+3M3LVJ3/2yC7Z2z5CtvVKsgkyqMdppVnZisJtnkFpRSBQfz4r3yGLun/AGPGRO4e4bH9vpjZsHVa+6NxTTAO6ASV783PUNdZApZLVXI7Y3HO97t3nm49rlJc+7vtLqgd3/YBct293412La7z93N7Kf5xIjGT8puTKapf6exf7IAePyzU4bgSjr6MQn6DqNzbWz1q3mnhYq6xFMQeF8YTgKgVEtQ4zPTaXdS58krQI/3hhBAH8Jaq/DJsvPbJkmua6Jc2dhXTMfpvWuLRN/byy6YncTcZQ7mu2BeZ/uLadINj+0pmU3xCfeta24y2erfmJZAXZhmT0hdX1hPmK0J1fYk7b3byLOYu/ZBuTJQM1Y9X3UBStVaT9wMdSPNwBiEFOMVKfu4LL56t7v4xrX72p8npjGqMZA9gTGLvFnyXR8L/YOZB6ZewsiVOX4cQKVjdz1nWKZ7uSJ19lXC449bl9cst+Zsxe4R3/GYxNkER9fERb2La+t02h/zxq/vTRmInBPqHprdtf+HEBgEfZA8g2oErpvt1MVQ7cZpMmdtsP+ce3nvefjqDE1zX/J+ag3meMGkqXeh+N3J99bKLCym5Tu9b+o9zRtdzdqSkhZ3WC0yyiXPqdDdJfYW7PTqHST5bjFftwKujse+FzELpnmVXn3Ecm0zTN+5ci/1ma+a89dX+TtYID+AsVPqRff1/PX7mh2BKbtR0ZiToC5MQm6Xc59uVeZxrsJtEuZ791tDbOxDp59ojlZlMv25sA83n6yR3V1fHYQ9oSJXAVnlcan5xJcz+nJSCDLto0QugsV+3yF/jwgBheZmyl6greyw/7NG5/F1dW3jPP63+ndhjjGUMkFynyAgr7yxy1RPG34XNCvX5nIPWDRZBci8AXM1n513uMbruXON5F6xbvasDpjTTo9tqV04nTIv4t2p5lt7wt4s0/f3TNerinHSwHvPPn03F7AoLr9MhUsCe2jDnUTh6nvXhfKVZ97f4DsBP59miqdckYq7TVVyRmzFLpCvfG7f4Jq09Dw4ZSc0J2Uwp3rZWZAa7IW9iOpjD2emz1OY8QhzAHdfAOyExGMif9rJ+8JlT7DN1tx0zgqcmoKfgs5Lybsx2I+BPel4jwiB3WGs1Uq3mDQ1OJtvWYMle37O4xLhSdqoHtOCz2VvQcxqYedvFq5N1/4vu5+yb5/PP838zVLPOU3XhBg0ExiqvtZJ3lXSPWY372mgMk8+88qeNM/jWmZviJ4gI6docprLXx/X2jvnYE9Q1YU1lV0jmpGIaTrvtfG6Mj71/qfnqX96TFHOLyfhr9mJK4+yvxdrsY6ZbPEK3Mr6K1b2rZYnKXW9l3wlHrI3CpMRIXXTlfnOmMRlFfnztr6KILx27An+3TPtzdu1qdyfx6vraveHqaAIipZRu/xkpfmE470hBKoJk6KW2FpToZNmin6XGQ119eG/nzm6/3KnNWFvsZby2Df3zzq93jdNH/ebJ42zN517wiTFSAgR4xTOOkWtr+RuhLlKTWsR9q9+9Zn39J9uov2Jvr6hy7W/zfcvgIJoclEtporl+xmPzItrV69R07TXd79cX4P174ZZo+7P4jRmVyy0Asg1l2le7zp+peSKNqzoOpkyQ1xJpe0slKvPOFka13/fu5t5/K4IxUmo7Qc792IHMo/R7kmvjM2VeNGePTRv8t25yt515vub1m8ps/7R4qZpXECm4sF3mdb3hhCAOYCTYkKhr1WKF+qk2pqSu7755zNw9UmfIBjKVdN2+qlr4zHRfO3YF8u7zSv7y/hK0EkLPHLKxBgRb2gPVrjOU2JWk1WRUNXv1Cqxqby5TL9fc12uLCWthZ0j0rtYZpkXoFy5S725XeZDP2eMPDaS119Mj51rJmeOatZrSK21nqyHfUzQuw7lEw6pz1Bk2h71S1KfRLSQZl+YmsrPcNVeUImxk4v1b1fMlalA54rU4aqwmDbdbBKgxCN735gv+064g6sCcg9TWO9vP/grdV1UZSBXHaZd+XeZK1TJZrd2679c8t4131kKvHeEgOyV7JZaISWGYqBkrYqaxvE6Bn7vLI9p6Xmqp91Znrwq50ot9r+wt1gmVTQRd8hO2s4lg0zfLzXoWMAIzbLDL1p821SSiEgJkRJy/VwmlQjRYp3TMt1KnDQBc0opSK5FLlNsIu+XwVYXJCWKsCst5apFM73OOSm+3kwFO9VdkQmF+IQ4xHSWoqam2cuwzJusjvO8X64qUt5pMc5FRtOoz5pyN2eTIJqyMJMQhUkIVMadKkSLyHxNBW2lPfGwD+3dXXt3s+x2dv2bGmoT1mT6U71Hc13B7BTWlTX0pDGd3t93TevrKY6V9yyaK8LdmLm+hirQS1Yim5Knczxm/Fw53jNCAGQnCIyBFCl1ctNeTT6ZuYrtCvvMlTPpsb+Ir2rCer19c+uxE8gsM+aMRK0UEajR/roBrgiCev5awaUFURYxplI9jRAzJpVav6qkHKnoxCkocm/XPMnAAabAnhJ6UKvvJrN5sg54pz1XKcJ2VXZpz8+ctcyVL+xd/oowViKQ+X6RfZd3Dqw9fgPT23sW1b6m3V/0M0pUv2SqEEwxIUX94WJ2Wl8zCZaS46wN1dLcu8Y1CXfdD989KLMmFqkVrWVK2+ln9mXITrPLPHfTNO4P5VWBUdfZFLie+CkqECuXcnUTzwqnjrcwCwEQckm7dO6+BfQOxz+zEBCRF4D/O/AMapj+1VLK/0VE/g/Avw3cqx/9S5Vb4N3Pt/f7xE2nAyFYI6Q0L4kq6cpc+y1mzyjfG60ri7rs3t3T2VXr7Myt2aSepHOp/zMgVpQxqAokkYLYSk/m9F+SSu9Ur5RzJo+REitdWdba94mTrlAwztC1DW7ZIWJIISGza6cQZKr2nSLXgqIrU6kwWGN3UeBpA03aCq5s3jrKTNWAOYEwgbX2yk7nz8r+YM71/tMmnticZk1/3Xe9NiNTTEHXp9mN8yTEpNJulVJJUtAsyvx9IVe+RuecqmhjKGIq6YxgSiXgyHmPPGWfc/IJNs4VjVGuD9gccZ/lhOy+sMO2VKxIjVFM8OopdHj90MeuEf4ZFch8rv2w0X750Tyy9btzvHwqtJtmZ0/mvdPxw1gCEfj3SilfEJFD4PMi8g/q3/6jUsp/8E9zMlWmlZln8vNEEXxizJwYuFolNyHcLGqCPl5ksgsL74ahys9ZGMw2gVyxDfTDVcqKFcRBEYU3e99giyGPymUY+4B0gnQesRo5V7M/KeFDBlMmmik9v7GC8R5pG+yiRZwjjKEu1B2ZpgolLUS5YrFUSq5U7zPlUrnuymxNyGTR1EeSei4x6nKN/Vjr7YUJbLLv614dM2atqJefwChTIPOaxprO9ZgxMAFjZBYYUjSoNQcboVpXkypVM9caheaGMVbyFgPWgLPkLISUKrlUIYaEcWCcBpmnAZgE1hVNPs97tRaugSsm8586Brvx2aUTxVhKyqSUscZoKXIV9qpcpI5f3p1vdinV1CxZhRtGeSnnNThfUHYGYtnZa1Nh3eOCtzzhvavHP7MQKKW8BbxVf78Qka+hVOP/rCdUQkln9wgk9/jX2Nvge4rpCfdVrcndSp5i+/ubXFCzW4BcF+tUojt974pmqBaCbxvapoExMTy6ZPvwUnnfjMEdrmiMxXQesY5ceRGMkWpMCKbodQ36rFhLLJmhH4hpqwsggbO+BgY1JsAcdrj65POmmYpHcn0uNXEeUwG75zc1cDmRntYszF5OudR5mX9/wsArj8DEzlsFTqW+0pGfVuze+aaFP1NATiJ5J632rTFjNb5hJGPFUUIkjkFdR2fJFsQ7yqiC0Hlf8+ZgG4fpHOSEpHnfUeZr1T1PmX/urJRrw3c9jTpvTpnJlVKIGgg2HkSqKzvFLErlpJCajalxnJqmzUXXewyJUjNjmAmwtGfd7SZ/Xt/zWsi51hVU8tL9gXyH4/ckJiAiLwJ/EPgs8HPAXxCRfxP4HGotPPp+58h1sRvbABX4cY16ev/YuY87fV5XlL4/+Yi5qN84/XlPK+3j+Gd7QPZOXoM+U2DFOo/zDf1mYH33EePpGhkKjW8VABRg3ERAcAuPbVvNXYeApIoazJOgMoSYCMNIzJlQSl0cGktQvMukGWv9fjUQpFRWXaDEBN6plVTHSjfZ1ZjH7DNOi0Z2WnpXSry/K6q9ZCbnY3/cJ4Ra3mmlvXTZ/vhOwnf+7sxAXNRMrvUUImr5GPT3+TPARM1orcUA/banpIRbdOAEaSy2aej7LSLgG0fqe1IOONeBF8qYSJJqelIBBTIJoknE7dnOs9Cb1c9OIsj8bHX8anlyyYlcEtZbbONVyFNrYWTvC9O2nQOAOn7GCMY7StciJc+cj6WO704I1BsUYaKrFk3z1KzStM7LZD4/sZR5On5oISAiB8DfAP43pZRzEfmPgb9cb/cvA/8h8G894Xtz34EPPvsMUGbm2gJzpqDUwd+VrF4t0tgPukwLv1S1vlvc+/btpGXq5p/MqF0Rul6vlMrSot/PAuTC5cWGzaNzGBKLg2OaA1txTEJESKEQN4ExBNqlxxt1JXTCihYVZaFkQ0yZlEGMwzuV+iSQWPTnbt9WnkPV8lRroqRMiZESLSVY5Z9PuY5dYa5+nBcf82DNYTdRII76pDtX4IoafEybCDPScdZQ1V+ufNtaUcesVXPJFQWuEW8xRc198ixk80yyWS3BWvmXc8E6i3eWcDkwbnpc1+BaT3KC6RxZMsPY07gGITP2W4wVms7jnDCOqcZwDLNfVah+yLQ/Zfc809qQq8+9t4yYaL1EZK55sc5Uajz2YgPTLM5Dzi7bLTWmozEeZUISZbSu55yKh/bnY76rSvy6M2/rBShzv4NJAb7T8UMJARHxqAD4z0op/986cHf2/v7XgL/zpO+Wvb4Df+DHPl2mRZdjnosotPxf4Zpz0Gk+AVyx2+qb07yqBjc1g1SLKa6qs1mYXrELKUglAZm0xNAHUmNUw5SCXx2wOGpwWWAbicNIzbdhnTZ9CMPIkHpoBOcKSJ6DjiVrjKCI4JqGLBCrBWJQX9tYld65pNnAMUYXCVHBPWIsbdPg2xbXtlgREhE7XWi6nkwVuXuWwST72AFYc13U+n4VnrP9LHtjthv33dq6ZkPnQi5p557VC85FLfVsUgWPnlLNnEk4i5nkWMY3HcTC5uwCKDTLDrxVzW4M4zBQUqRbrgibLSUEuoXDW6PWklL+15Rsms3kuThtErezZbgLfl4p1Jlo/GohmplSdNWSlfqhGEbAU2oxz2x2XZuGiblaqA1shBr0DFi7S3teWftMyms39LOVVQWGVJd6qsx9t+OHyQ4I8H8DvlZK+T/vvf9sjRcA/KvA7/6A59NNm/Ieb8iT7r7sQX8fLyWdzc85RVLN2T2JvtOC7ElItQ2nSdS+BTCMI32KNMfHtDeOKYBNBRsKbEawGdc0JI1T4ZoOawUGIceBkIIKgkZ2UUERjfslXThz4xkR3YRTYBAwohqxiPIvmhpxtmJr5NvOfqVqU+VhmDRbqaam7s2dWVhlzs41mN0G2MF16+aolpUK2H3f9IqpAOwCYerGaarLOFMj/qKbKNeYf8ka+5v5CWWej2l+Y+1DYIywvbxg6AcOb57gFi0jGawhpsI4RKzzWAwX52sa77DWQC7EIRL6SBq18tFYt1tKqL+uVge7tYPsWSXsNPGk9ae5LJWCPCegzP0TJuEpzPJz91R7wepccSKUWplJ0U5VMUKxGKvzU6bx2Q31bI3M1sskx4AJMblnu7zj8cNYAj8H/C+AL4vI79T3/hLw50Xkp+qVvwf8u9/3TPVmrbV7finsl3jO/mtdKLL/4OxQZWrCKeoum2mA1UydFJX+rMbHvPazmotlp7WHMbDd9rgbhxw++wH8wZL+cqPdkTYjZohISEgqhO3ImAW7WmHbloaWkoXYR+IQkGzUVDSmLmpHilU7Fq36SjFRYsIUwTq/MzNFtbQ2OoEr1ZbGkFKGmBCxGOt1oCZts7Pad9p7Xhyyix3OG76a4uRa/FiF0kyGedVlmN6b58ww02Yb8UyO9xSNL0y0WLP6h2qpqNZEN5pRQFMRaBYtKSa2mx7betqDJTFnomSkWOIQQATfePrLNf3lmsOnbtMPG/zC673lMhNz2Lm8WMcxh4hYS6pKQ+nuhUyuY2XmgtapZmQGcWXVujPac48Id9+Cn1bpLOz1MbFG29phlBVYBMQ5XPZqpZUdwnPeFrvhny25yc6YgrLTup8/+C6C4IfJDvzq/v3sHT94r4H988EMPpnWx+4v08/Hc7yT1NsPskz/UAu9Wnn75lOZF98kRFTgKMOtGGWgGYaB0jgOn75Ne3jAOATiJpAvB0xfg31jgJRJm4GShODXtMap1vYtrkT6i57Q67lco3lt8XqTMSRiiMQcEGNoGk/TtHjjFP03YQ5K5VssU/FxLVn1bjbljdH2bEyadt+frVpLoGYomBfXtNDmYJwpM++CiNTuTuXqbE/uwTR+TNaXmQN7OU8grwlMpDNozAS5NTP+QoOh1YKoQbKSI84ZnHesz8/IOdMdrCjOMPRbpG00XhMS3jnyNjCeXbJsGhZtw7je0DpPIGkjGGd2luKU1syZFAKlQEqxMiYlfNvo8rA1uDePUZo395x1qqnOckUxTajCKiZl5wbtb+ppckqu7chqJmwqZlY3zsxCa39HzIJh33qaBMwUVH/iFr16vGcQg3MQZs9Ev2KiVg0xvXEFyTe/Oy3HsouSVtjx1QU8/ZgEh2p/phZiovRmqWQWx8e0qyXDZc+4GUkXA2wDNmUkRK12DIkcIqY09I/WSHG4VYt0wrI7wKTEuLnAYhQvYA3OOUJM5BwRB123pF10eOchFuJ2nJGS9SYBqdRlTFuWKbVUhl2OfwZbsb9RZR6gSRspQa0O0jS8AmTJ1U2pAmgvMr1fkHNVt9T7yompAUCp1X2gyEQxBqmgL7VwakTOSG2qUTfDnlASYxj7gWHbYxuPaTz9MKigsJaUMykVGmcZ1hec3nvIjZvH3H/0iLfvvc2mJB5enHH33n2OT05w3rHsFhwfHNA1DdZpY1hyQWIgh0gYAjlpaznfKXVSKUk/hyib1ORW7ZnlMr+xPyqy+zmZ79NinRCvQgU5lWpBqDCeCZn31v0kfqZNsZuLnYs8r/Ur8/XOwuA9JQSuRzHnR5ydrFnI1uPqF3b+kS6wIjJTLs+oqv3xnHzzOlXGGCX+ELUExDva5YKcC8N6C2MmXfbYIQCFnEYuLs555dU3uHf3lK45wvkF3eExq5Mjbjx1wtMfvMny8ARrIWy3DOsenObohzCSEQ5vndCuFqSQ2F7Uz4QJ+lk18sQliMw+/kTLbqf3a8ESFUI8m7zTIp0WU56EKiohKjx1Gr9d7K5q80ooOo9Zvd5kiu7PRkHToMjU1kyLwgrKHKVuhi5UUytFc86MMVBS2fFISDVXgDgEcoGmq92dEaz35CI8PD3l9bfvcXl+wevfeJnXv/Uyi2XL6cU5907vc/v5Z7hz7y4Pzy5YHh1inOVkdcDzTz/Lc08/zfPPPcezTz/NUydHrLoGJ5aCgZyJUS2EibBTvFOewurCTWNZSlY3Yeo8dHVVTouTSRBPEZhpbosIJldLV/YwHrlcdd3m0Z614u7dKRM07ZV8LV72LgbBe0MI1HW1W6j7puz+JofJyZ383LmWfi8lKBVppotwRzY5a6sqHfcnK9UL5JRxrVUci7OUIqRtZLzYIhFyLKzXG+6++QZ33nqd1958hdfeusejBxdYWdAtT+gOT/DdkqOTIz71mY/wkz/xUW7fWGBbMDXoU3KhbTqMd5giPHrzHhePzkkh433LYrHEOTd1X9eHzbliGyZtsmP7ddaRE4wxaxeb2Q0y6gPX5xPA2Mn7KaRc+ypSF+c0xjXybY2pefydFpuxG8bt0b+phpzcs31Id8mZOGZKnNwPoGRyjgqKqYE4EYu3FttYjBWyZMQaxiHgmkbbp5UCYllvBl6/c4//7jd+g+++dYft+oLzN+/SPzpjsVpwub0k2Mxw0HLn/kNCzJynCAXeiHf5yte+RWMtq+WKWyc3+PRHPsLP/czP8NGXXmLRLREyEkf1+1Oq2cxEykXBQM7rmOSEKWCdY2pGeyVlt7/OBE3t7rcnr/7Djocy7y393Trdnal+cz87MLklVKU2wdGn/cCVkzx2vDeEAI8Lqil/X65s1alUdPrM9IsOoORqMqeiJBT7aKuq6bSH4c6nm75uKmY/pazw3RRwzQLnGvrLnjxm1udrvvqVr/Obn/0sr732Pcawpl04nPUkKwwx0g8b1XD9yGuPHvKt177L17/5Vf7QT36CT3z0w5wcHsCwxTiNG2zXWx69dZc4RprFiu7GAca36lOnBCVjkprVIns8A7JzcyY/VoogOSJlX7NDSaUizwAKickKF6wTpNS6g6p5iKqdAxHjq/9s6nyIYCpl1UyhUv3rkrPWVtRAJ+JUCFV/n1gFAzKbu04sznusdVWQaO1FGAJFCsZbwhhwGIZ+oGB5+8FdvvKdl/nCV7/Bd994E8SSY0+/Hdmst4QUMQvD6sYhvnV473DeUKwl5kQ2hSyRMRXC5Zqziw2vvvYWX/idr/FTP/Hj/Nwf+yN8/KMvcrg6gBxIMSgQqLYHTynjp56UOWOdxztHCEHHwk6Y/507NY2TvtZ5mAXDlSDWntDf6a26XmXeF/OfStkR3FSfTuHJWppectZGsO8iBd47QqAu2n2/atfVZs8KuDIAu3fKBMShaqqqCXNtAW0mCK5eTQWAmHlojLWEzUiKGWudAlRq5D2Mka9/5Vv88j/6x7z8yvc4Oz+j6ywHx0dYK5oZ6CNxTBSTcTEjzYBrPH2MfOPrX+f+26/x2qc+yk/+xGdYLhuO04obN4/pvKf4hvbwhMXRMTEXQizEFKt5aTBW++0VY5WCTSbBVeGqKWtRUkEhtbngGz9XXqba7lrmoJOOTULAml2T1ZodsTWIFsk4p8CjQq4ZCvVfU9TW5NZp/AQBa2tRU0ozffxk3c1Vn9U3FuOwos9GKYx9rxiRyhOQcqJdtkgupBAYU+HiYsvrb93hNz73O7x+9wF3zi4R31DiwLhdk/qRfrslS+DGrZv41jNeXhA3lySEJJZiDNbUVt6SyTGTEwwp8frbd7hz7x6//eUv8elPfYKf/2M/y098+pMcdC0ljggF4zyN12BpqpaZiOI5coqVJWpiKJzW7s6Vnf32ff1esz6a8t37TKnmvez6bxSuCod5c5QdM9IklMVomlOMzH0an3S8Z4RAtTfZxQeFnV1UjycJszKNkdllAGqk3FiDSWZvUPWnRq5reseI4svFkkadjBgT4lSLYQy/9fkv8Et/++/z+qtv4hYNi8MFy6WjEBm3A3mIWkQUCxnFfds8QGnwzlJM5uHDB3zuC+c8Oj3j9lM3eOFDz/LJ9qPcOj5iZS3DpufhnbvElBHrsG2jwTQBKYVI9fcruo9pYxmtR5gCSM43uMbTLhaEcVTceosKtMlcL2UGlqSiAC3XOJqu05hI1hgEo8Y+qBgETK0VKEKxO43jvCGHQEmpFk4lsgilGNVUNWswlUlPHAo5B8aKtQ9DpBTBVNyDXzSYtmEYeh5eXHLv/iN+92vf5Fvf+R6vv3WPYhtyFnIaFa/fB3JMxJDorOX45hIhEs8vuLUwZOfpUyakRIqZHIP623lyUTTYPKbMm/cecO/0t/jOK6/y8z/7M/zxP/qzPHv7Jk606KuQiaOWKZv6XDEGLeE1ds5yzZwS7Fmt7CzQvbztbg9Q7V3ZiYopdqBafko97s4xef9ThCbXIjIzsVp/n6333hECyCxBy95mnf62ZwXrUQdiSoNM/G/U/C1onplZck5lqqJ960HLcGt3oFQiMSacNfTjyOr4mPVlzxc++5v8V//V3+ON19/U4qHWYBiJ/RqTIl60wYhzmRwLoRRSBO0sOSDWYBpLFgiXA995+bu8ee9t3rz/Nm8+ustP/viP8cmPfJTWenJZ01qHcU6hvJWcdMLWO2PrpO7cI4PmmqEQYqbP4LIhhMJ2M5JCoGsbOt8wjgFvLK4AsRJs1Fr8i4s1IZ6yXCwJY2QqXmqcx1uLcR7beMrESzgtcGuxzmrTz5QhJaxJyu9nhDShqNgrExbUZDYOb70KcOOw1hGGSIgB3zWY1vG9V17hV3/zc3zv1Td45dU3GIaAYLE5YyOEcdQxClqybdEg21HnYdiSGXEHDYMRhmQZRhgl14a+hlwMKWbGUBg020vOEJPw2lv3+aX/9ld44849/oVf+Of55Isv0DrNECiSUzSVKEUVhxGsV7LTXAt5Zn9/b/HKZA3Nrdyq+q9sQlOAcCo8K6UGuPfc2P2MwY7KosZmhIrtmGI1T4bdTcd7RgiUSeSVvQjAJMWmqDX7QRapwZqpS65qxRwzYsE5Q5kAQNMXKYqvt5qnthVWPPWoU1PLUrD4xQHf/OLX+dt/6+/w1utvIxSsyZjU07pIJ5GmqUwuIdJLIqCkEyGpSWacQbKa9JP5eHb6iIvtmkfrC77z1ht87eXv8a/92T/HZz78Et2Bas5ckppz1mKMxhwEIeXMmCLjGOj7njAGhl4rD0/PHvGt73yXOw9PNX0lhjAOiEBjDcu2JcdIaz3LtuWpm7f0nkjghLfuvM2Dhw85ODwEYLk8oHMtN49vcLRcceup21wOW7KxFCu8fe8eOSWsEY6WK1547jlWbUvrPW27wFvRvLxAGgfiqJaCIgUm7ZjV5aslzCFEYo64rsG2joePzvjHv/l5fv0LX+LyYkMYQq3GLBpUTJk8jIRcSGOmxMCiNSyazMolhost47jBmUTImUYc1lgWrSVFiFnUYvGOwQnGFPo+EVMhpEgRQwiX/Prnv8iduw/4M//8z/PH/sgfZrFsEQeUNGegRNCycGOIIZJCpKBAIDPh+yeTvuyBpxQlVf39ncUgM9ZDY1VhjBhnMU4VwcSnqLEw3SNTFe5EoJKLko6qMnzn4z0lBK4Y/3L9930BUZgLT0QBHFSfM6VQgyuOGQDDFHOY4gd1gI0gJZPGqJrOOa3ico433r7LP/hvf5l7dx/OZaC2RJoSWUliYRLO1HSkLYgrjJKJGSJCLoaQE9ZAToJt1bQPRVOFhoRjwek3X+G/+C/+Lv+zf+lf5qMvvACmYH0zP2fOcOf+Gffv3ee7r7/Om/fu8PDRAy7Xa/rNhsv1mjAGmrahD4GQNYWVULKStnGYkpCU8LUvYkmJRbcgxpF22ZJNYRgGFt2C8cE9fLsgp8Kw7rFJ6HyLtY7z7SXSNNiuoyfhjNAgmJTpnGPRNKyWC1arJW3nOT464IUPPscHn32Gm8fHNAutbzBiyCmSYiBLIaZMGAZijLTLBe2ipe8HfvM3P8eXvvx1+iGTskGwkKMSt9ZiqZQiuehmTjmxbOBgZfAEIpHlsmFCCeZScIJ+vqRa+18oYrC2pVs0iC3ECONYGIZEKoXtOvCdl1/hb56fc3p+xs/93B/l5o1DDIYYMzEEGu8opRD6kRgU+OUaj/NKF5fSjg9RaqxH1Xr198sEZCqIJAoVcm0dIhnjGlzTgKn1JGgMQfkeUyUYZeZdLDnjnEPcFEx85+O9IwSmEF/1e67HPnafg33fwJgdCmwfh77zp0xN3ez9rebPrRhCiozbLXTgugbTtAwh8g//0a/wtW98l5Itmpc2NDazbITWZBxJF5QYImq6+RJxSXPISVBGIDIpRHwpSOMQa4j9SBoTSxxWHN/75hv8zcu/x5/8U7/ARz7xEdoDy2az5u6bd/jKV77Ob3/uS9y5e58xj4x5pBgtiTXe4V0DRlgYS3O4xIslpEwgk0oikGmsxYqmEZ21pJhYHR1ydvoIf3zA6uiAt994kxHBdEte+syP8fDRBXdff4uSIBvPECMc3SA5wzYm2sPDmmHQYOTpdsODs3PSvQeUnGgah5UCOXK0WvHcs8/w1K0b3Dw54fatW3zg1m1unJzgfEM2GXzBt+BXS0IqfPHL3+CzX/hdcrEcrY7Y5jXbuCamQgyBGJR8JeVS4b4G4wrOZ1arlpQDZeIbQIih1uqPoWroloUXQswMQ2SMCazBGVF4d1FSkJi1oKfPgTfevsvf/qW/z/nlmn/xT/2PuXnjqFZtKmZhHAbIGescrmsrX2SFgyfFfUxVhinqxpWqsADIlapNkqZxjaYTU1S3QuMtSlJbqAHAqhinsmOguo81vjC5De8iCN4zQmDy8Wdapfre/GPCarJzByhllxM1Fd+u4WYlzJjQWJNfVirstpSZYVegBqMyxqv//pXf/iqf+9xvEyKabiKz6gRjM0LCOUvbWEQSyYhq+mTxLmMHpQ/L2ShIR4RkhLHPmKSazpmG2A+UJtGtDmgWK956cMHf/W9+lQ++/F2WJx33H9znle++ysMHFwx9xi2OaEwmD+cYn3HegFWGo7btKAX6YVCMwcEKEyOpJFIcFQ5bMo0zLA8OiSmyOj5icbzixu0bPPvBZ2iXC8IYyc7z6T/0h3n9lbdZX0RsMZoHHweihT4nnNeFa0XdId90tIslcQzEYSSGSLdoQQoxjty7OOO7X/gieRwxOeNFuHl8gw9/+CWe//CLvPiRl3ju+edoFy2nD9d842vf4ld//Te5TEK3PODi0TklJGI/MIw9KUZiDDp7RvCNU+vJRVwZcGQcGRrHuE0439A60d4IkhjHzLAdEGux1tI1DpeFIReM2pXgNA4SxsQwBMiZISYeXa75R7/yq1xeXPAv/ek/xYdeeBakKKBdDE3XKCOQUfcmhaCMSM5q49paP6LxqAlbkTDiKKLuq/UOayHlqAIgq9uUqgWrrMrVspAJqr37qaA3dbu0UzaPB9n3jveMELiS16bG+PZ8guslqJMDNUVgEwpXzbl2My6FGWlTkg7g1ErbKI3TEEbVWr4BZzDO8fD0nF/51V/j7t0HbMesRBYWpASIAzEFNqkQi9AtPFIDQeIytrPYkJAxqdmaNT+ec8FSpbxRTdE4wWRHiSDeYJYdp/2W7Suvsjxf4JYdi2ee5WRxk83FQE4BxjXj5hGtF5pFi/ce5zzOWIyx6lcnDUh1baeNTkohbHvS2ONsw8HBCb5tOLp1zMc+9VEOTlacHB/x8U9/mnFMnG9H/OKI5WLD4eIEidBvtrTG4kzBSKSIYL0CmRZOAUMhjkq6Qku0ka7rKCbTWqE5OGJxeIPh4oLxck3uR+4+XPPWw6/iv/kKt5/9Jh/+2Ee4efMm6/ML7rx5h/NNImTLsN4SxkCMGWMcTbfQDTQONBVfUKYipWQhe6zvoIBNibbAuNmA9YhxtK3HGghDIkbVrOqxGxwKjkpSGKIKTmsKrYOYNUMzhoHTi8g/+dwXON9s+BP/o5/nJ37sUxwsW0xlP4lR4wFTZ23jdR3HGCkJfOPV6nCO2AdSiKqAjCDGYp2Qc9AMBqJktXudhWSCerspWzOlwkt1FSaFqVB4I7yrS/DeEQJMwJ4pPcjOEpgCKHPmoNJMV/55Kmvu5E4IlQSkAifKBKCwDuuVfCMFHfxSMm3bYIwjhMJnP/t5vvKVbxKCAnCst3iTaU2mM+CNpZDoY6IkYSke78C4QvBgWsGQMSlhpCgUtiS10TCagWha2mVH0za4RYt0huwS1hrGtKU/29DmA5J4gsls00AaezqjRIW2aeiWS13o1mONo+TCcrkCUT5GYx3ONnjb0K5ucHlxyhh6jPUcHp5w+/ZTfOjFFzm+cYQ30PqOguG1N+9y7/SCGAKHB4cM64FkI9YIoQRySrjGc3B4QBgGcgg4Y5Ea5e/jWOvgPcaWyu9nkAPBZMFmA1592mAMpe0Ibcfb64HT8IjLB6fkkEmi1ZAijuXqkKbpGMeBIQbGMGDbBdYYxvWGftgosKiax9E0ONtQyhYj4JuW83FkGBK5RIxpaKzDYiDtrEapm94bhzNqGVijXA9lSLNlN8bEeb/lK9/+DqfrSx6en/In/vgfZdl64jhCSjjva/bF1kDvRKySkaQt95quw3jLOIz44pkKm+KYiHFQejTrUHO2KrycKx2c7ARArCmNmvqFUnt01NjZVD/zDsd7RgjsB/8mAfBYoLBUv5+pCk1BLDBlF6r5XwopZoqYHc7eaYFKJjGOWyQrfZNB8QBGHK+/+jq/9iu/Tr/uSUElqCXp4kpRDUUn+FajwyIRSqZrW2IRhjHhGsHmjJGwq8oFQsqAxbYtYg3daoHvGvyyA1dLUCUiUsgpsllHjO/IWcAMYANioVs01QJoSEkLWbqmVWhuiFgnLBcLkioBjMCyBupOzx6w2VxinfDS6kN03uNzpsEiQQlAOuvIw8jYb1gsG7brS1yjGHVX4Gi1ZHm4YrvZEPutEn+KKIUX0HaOlDNNVxe/FRrrkJRIxjKmTI4J2zQYZ0lOiULHIdBfDIznG5qawnW2wR9ZUgz4GPFpAZdrxpCx1jNsetbnPTmMtIdd5V7wGLGULFhxJDJFHO2igwD9kAhjqdkeizhwCM4YjS/U3gRWBFtgTIVRIEWpWIIaRxgDrDe88vrr/Oqv/zpHBwv+uZ/9aXUtk5LDaBm2kooUIxjrNCAJxBDxbcG1Day3TCCgHDVFaJ3FOkNByHHCz4gGr63GzVKI5Jhmd1/m/+m8v5sLsH+8N4TA5ALUxgm6b3dSYLYMrn+JwtSERNFS1csXQLRmX60A5X7LMVJSoKSINZp3l+IoxXD/wSm/+iu/xptvvKX3gKLenCQ8sfq/GmQcQ8CJwXtFFMaSwRvlFcwRS8ZHIZsKUY0ZstAuFhzfPqFdrWjaBt822MZNxMKkOBKTwmXjEJSb0HicjBgbsdawWHV0iwWxAni8b+ZyU9e2iBFiyTRtyxRbCZJZHC545vA5vLM8+9wzfOzjH+X4YEUjotZNMSTg1vER9+4/xJrM0cmS09P7hBRomgaKpV12DGPP+vJc+yr4BusNpKgNVxtD5xoKhZjzznetXPqL5YJBtogTfKt1AlYKcbthOOspQ8R3nRaAWcUTNF1LSRYZDcYMONuQYqGkARGPuKR1HrlQRC26UizGNoQ8MubCOg7EYonZUkRqVD9q2rKAaxpc2+C8J5VMyrlammBEezMQoFiL2MwYFUG52Q68/sbb/L2//w+5fXKDT7z0otZxjIGSggrQrJiUqXLTFCAXwnbAr1ZaI2J1EYQUNXjoLQmYGqlgtLYC9N5UWGlthZWrrvKUdpws5+/Tj/Q9IgQA3bxqwuyAEDtVeiWHOu31GYQhavpXrb9zf8xOwFAwWWnGvG/0u1l9sPPzNb/9hd/hS1/6MjEmUtbobOcdXiKNZGzJkCpwx2oQxhpHzoFYSTfGlBhTpFg3k2KmNCLesjpccXhyi+XhoaYjvdOqtFp4ksZRkXY50Y8D1hiyCL7J2DRCTCyWR4wiOFu7GhvVNpFSuQgqm04NiFqnmQ0txBHatkMETp66yeGNI5w12gSlTFWKWg/QNo6281CgO2wQr6kn7xpCjlxeXABoAMwKzjt1NWotQtNZ+m0POam2TyP9Zo2UagI7SzZQnKF4R84jYRNJ25HGeMgRKtmsraxCIWgVYtu1lARh1Ki7awx+cYJtDMPmgrJNbLdbcEc427E+P9f6AYEcDQrAFi0GSlEJXVImXAywCdiuxbZaXmwo+FpymVunMScRrPEUkzTrkBJnl2tefvlV/vbf/a/51//cn+WlDz2Pq/USEvUapjDDqI21NMYSx0DyAakBcessMuq8lon4ZPL/c8X/l7JLb4tlv1JwpniRolZLnqpEZnTNE48flmPwe8AFWoQXSyk/LSI3gf8X8CLKLPQ//UHYhiuEqv4rTMx3tRCqZgiulq7W6mtmNli9qQq4URJOAKGSTKbI1JtBMIRUuFhf8sUv/i6/+mu/wdnFBcVqAM9bgyXgKfgyCRAQUQBPSTCuR4zJ2KVDvCeWkX7MJDH4bkm3bMhHmRyhaVf4bkUWi2AoOMCSkxDHRAqJGAIpRfr1lrZtEaNAD5eFHDKSBe9aGt+SQiSkqHnoWvxj7QLvlatuCrT6xmONoiRv3LiB9QbfeuI4UJzBSG1KmktleFbKrfOzMwW+5EQqGuBKMbO+XCNFcK7RcTdW3a5cwx4V3TbNSAmR0I/zZiZpTMMZQxbVaiUViCMl9So04qDX9B2IU7em1j00rce3LWRhOazIeSDES9brS4axpxUhCioYG0+mwqorMCnnpCChinZUVxBKSoQh0scBxqQt5J3gnPrerdOVFIuQnQPrGGImZSGmyDYVfvdr38Bbx7/wi7/Ah577AK1VanFjDCZGbNQqRIxVEpSUKVHxCtFExRV0DalEjWlV7MvUc3Jv4wGaPtxvbLsPU574edR1+NEHBn+hlHJ/7/VfBP5hKeXfF5G/WF//b7/fSXLW0t9dKfGe7KrBPl1k08PIrM3rS2ZgkEGRVRhKzJhSMEWBNwiId4SYefvBI7761W/xW5/9Le7dv494Sx4ClERjDa4kbJ5KYi25CLHP5G1PyRHJEecKTeNZ3ujw3ZKcI6ena0LeYNuO5eEB7eKAKA05Gbz1GPHkbInBYAyMYyb1kXEcFW4aCtsUsB6ca5WLMKsJ27SNAlGcYxgHpd5uGiiCE9FGJ+wKqWKKytgbI85Ybj11m5OTGzjrmPgAJmKLVAt4Wt+yOjjg4vKCYegpSddgjgXJtdioFKxYnHWM/QjFMPQjIpamU79YskbIyQVnLYghokFSY4xidGPCiuBKoU+BnJWCXRl7lR8wjlGrJL3BNQ0ihu16yzhs2F6ecX56l812TcwBe9CRrSVbQwSwjoqw0aUzB890fSnYLs+4i5wK41AgRKwVvBOsF5wzeOcwpZCqdsaotg2pMIwDFxeJL3/taxST+cynPs6HnnuWD9y+zc0bJzTOIzGStz0mqHIy1Ww1RkghEJ2tMS+p6UKp9Ral7oGJO2C3D/Yp97XSsz7Pnk5VyPz/fwOD/wrwJ+rv/ynwy/wAQqDkQjE12k+atf9UCjxbA+zIQSYM9hQbkD0hMQ1NIdUmnbXE01k2MfLKK2/w21/+Kl/9yjc4Pz2jOEfKWoxiUPy5oyhzLxBLoSSDNtpwtK7B2QQMpJgIYdS8cMykUSsBU0p0ncEuO6y0GNMosCSree2sIY7KZBP6ge3Q64LIqCMnCijJQTHxiss3ipKLGpQ0BSxaLJVTqlkSBdSIdXNrK0rh8uKCYgpd2/D0yfFsPs57I2kkcRIGp6dntdMPmsrEYq1XgTEOkIsW0qSsEf0xEW0geF/Pp/crop2WUi6IF0osNV2mKTpqpLuURIwjISW8bQkhaJ69Zmpcdtga3I1jTxx64jCoEPENpRhiKYSUK4grU5wlFsh1qUulkDO1aWxOVTkAGEPjDCUbxlgYQ2aMCRuFxluaRnkipSqcUtdTCcJQEn0fOL+A773+Gptx4Fvf/R5P3X6Kj730Eh976cPcPDzEiqWkULtva32LMZNWT4gz1UqqnA1Ttow99mOZHOVp/dcNX4VTTnHXH5I6ue8sA35oIVCAvy9avvdXKo340xPbcCnlLRH5wJO+eKXvwDPP1EWj9eNllly5AiDYk4D1l/mhysz9PjHAKP2TlnbqjqqstJI5XV/y1W9+my9+6au89tpbbDcDxVlCCAwxKrQUg6llzBlmbZJj1ZYUsFBspPFFefCsknc4Z+mWHY20WNvQuk55DjIV9BHnMRhHTbmFMNAPW2JWzDkieOcoKWoD05p/FhGlp66LRp14rZK03lOQmqOeGrnGOeAUU2Kz3YIV+m2vFYVmKm4Rbd1lnOLmQ+L+vQdcXFzirWO9XuNNi7OWLIXGe8LQM44DDQ0phh2AZwQZph58So1urOIYshQyWh+QY6AEFWQihpSjli/nQIgBUxwlDMQhU0aFOmM6Sq99FawIjXPkrkXcIVYKIQfy9oJUlCugsQWcI42lci0oGMiaQkqVUCVX3H7NSIgRWidghSGKIhRjJpZCwtKKUTdB1Hp1TvDeEgbIIbLZbLh37wHNYknIcP/0glffvMt3X3+TT3/iY7z0wec4aFutfyiJrNRElJyIYUSSKKBo4kOcLN5J8JSJd3DnIUzKUouM9lwE2Lll77KJf1gh8HOllDfrRv8HIvL1H/SLV/oOfEb7DuRUoFETmZwoeaJh2nuUycRBdq23Kr5gvzuuqUUVWKGIY5MCb9y7y5e//g2+8rVv8OjROSFmsrPEMTGmwhAzRalZkKQ9B2MVPMZbxGun2zSMpM1A8gF/4hTcUSKYhGkKuEQae9IYcNZRug4N3+lki6jWDTEiRej7DcO4xTaOodeiH+dXFIQQgz6PU+0Qc8YZR8xaY2Cc0wBVVu0mJRNTxHqPtZYUI33JhNDTb9esN5csly3PPfsUh0fLukiEYgwpwXYYePDgEXffvkc/DIxm1DLpEpDGgbWEoGW0MQzkHGeyjSyJMSTiNtI4r9ZLAe+8QnizQmBTjErAEaJ22kEZg8QIYaxCIAzk3BO2kTwqI1AygVY6losFxhmSt4hZ4Wjo4whjIQWL9cIYIyNUBGlASlJOBtEir5gyMWkF6Zxerl2vjDU0ThBX6Mes/A5Za0BSgE605YFDSVSTLXhn2A5QUmGz2fLo4Sltu6DpFqzHwO9+67u8cecBH/nwC3z0wx/imWef4uigo/UWWwq5CvucEzkE0lAJZIpoxG2f2HXuCrUL9mnFaSV1qa70Pp/hu9UR/lBCoJTyZv15V0T+JvCzwJ2p94CIPAvc/b4nEhAxFQ9e6mbLOzvV1I2+xzYsMqVCACp19PSgaXKILJHCo4sLXn7tVb7y9W/wnVdeZbPptY5eDBnN+aaUSYla9afFRimjmyMDsdA2lnaljT7iVqn8mglOLAnbgFuAH7NmGVIiloFiE1kiKY4gGvHOKWl0OMO2X2uQqMqwMUSamiGNw4j3Xn3RLNhatCLGIM5RivYjSCmSyLOlkKOCU0TqeFS/POXE/Xv3uXP3LjefusHBagVJe/jFrKb0etvT9wND32PQSsiCAckIRrV40pLfoe9BhBiCuiQlYdGmmp3v8E47HxdBufSTVnLGcULEFbzVKHsR7d0XxhEEjXmETApK8mmSwUShHwp5jMR+0PoMAzkk0hCqAHW1UIq6bqbMkbpaIWqlYMpoFL3oz4nEJaOsPN7r2hIRxgQhG3I0Gr0n4yRjS8QVde2MMeQau9luB9brLU23wnctY0o8uNhw+rvf5Nvfe4sXXniWD3/oGT78wjPcPjqkcx5JUfknKv18ColxTFrkhMxuk6msQTttL1NWfNr91SLewfB/JO6AiKwAU5uRroA/Dfwfgf8S+F8C/379+bd+gLOpSVhJKUzrdPPFpKWjlc9d231Vb6hytU1xQQQFf9RFkYqwGSKv33mbr337W3zz5Ze5c/cuISatzNLMfA3G6aBrBqbMYxZzqWk4anfhEdMKy9azbFY4C+0iYG3GNdA6Q9Mb/CCkLOTosa2hmEzKgRACOVl868mpEGJk6INqfyNIVv99YrvJRQXFQjSgGHPBpkxTg56mIsxyHCsVeSUFLUarI9OoFFOooosBYhwZQ4+1cHJyyEc//jHadkGMgRBHQgy0XYOxwma9xhmHtw1JDMNmS7tcAIkSg7L41FZq2vREkdpNdmAyoejGsPX6FkFi0lrrWkVYAHGWVAoJrSgcNj05Rvp+q3z+CMUUUgmkbNluA+NmSw4R7z22aXFGi7FKRrEPADmiEC9DwBJyZoiFkApTS7Qaekfp3EpNUVOj+mhAE8XqayYgU6Iqj04yNidMSVgK3ntFmgJjjGw2PcuDQOcaRBzZFkKAt++dc+fOI7729e/wwedu8qmXPsRnPvwCB040g2U1HRiBbB1utcQ2rer9qp0k5aql6nuiKcMpNqTuotQg7o/OHXga+Js1OumA/0cp5e+JyG8B/28R+V8DrwL/kx/kZMrLVmrBheao2etuO/ddr9LNesWs126BulOrm5ANPDq95Fsvv8pXvvFNXn3rTU4vLogx0TUtoeLCc0yUGJUWqiif35x4FDT/XxSGWyKkHGDImIXj5NCxOFrQLBy+BdcZchG60dBGBXqkaHFeI76ThouhLjtjiTEx9j1pHDUz0jgkZ5wIaRzUxw8j0TvaRaP1A7UewdYadWsdVLhryrkWSEHKaYaplhpUkiKMRlhvMs4Ir738CjdPbnDz1gdIMVd+gkFh1TFyeX6GNY6D1SHGFlKqnZRR/zWlpO2/0KxEDCPeWUxuEO/JzgAeIWPFkEpBcoKiQkRyJpMJSaHFqdKcD9ue2EMmqVUo1e2jchemTIxKmGKdpbFW0YU5k/NAK5VzAIhiCCKMuah/nzOplLlfwsQylUsmSaYUC8Vr7X7RZK4A3ijgZ0i6kSkFI4lWcnVpwBkhWc0apKwKZrvZaGekptMqwSwY05JT5Py85+Lie5zee4AdI594/lmWRjBOKK3FLDu6myf4wyMKhtQPpO1A6UdI+3gaXffTMcHslVOAyX9+x+OHaT7yMvAHnvD+A+BP/tOeT7XILvcpNfc9M9tOkeyiCCqxpvLiK4hEa9QLQz9y594Dvvy1b/K1b32H+w9PGZJG2RvjcaK575IqjUwMlDBiqmUgJWlMQlDIaUlMxRs5FIbarCJnIVnhuLM0rcW1htYYlsmxCao1cm60hx6W0PeE7UDKWszUrVa1SmykhJFcDIZGi3QcSBn1JvKIwWFLg81B025B01mSHSkkrLU4q+w+hUIuQoipltoqKMaKYgKMWFzbslitGEPk/PScxi5wpiX0mh2588ZbxHFk0XVsN1v67RbrMohjvT5TOLBEjY+kUWMmKN9hTJE8aizG4xCTEdHYh5SAkUhOPVLGGhwr+kAycQUEwnZDAtqDFmuV+ch3XnkBk3Z0ykk1bkgJnwu2bVk6j+2Epe9JoaeYQj8mhqEQQiHHonX9FUeiRv2OP7HkSMZpvQcK+Cpzii7jjQaZQ8qUkAlWM1KmCEa0zsBamUltYwqEcST0AymB9Q0WXefJWYoo9PvO/Yd87ou/i4TEj3/0IyxXS9zRgvapY/ytEwKG9dmGEDKpD5Qh4IoCu6btXWBXWh1T3VOmVtIK+0Li+vEeQQyW6suZav5NddYVf80UDyizSZRzUupn0VLglAv9MPLGW2/xO1/+Kl//9nc4X28r41VCKvtL6DXHn2NQZttxVGSb1cAVFRhTpKhmyBNoy5BKgmJJAfJlZMyRAaHYFruy2Lahy7AKpjK/LCmlYX0+sL281MWQMylHrLeqEUsg5RGTNDXqfMWPGyoqDC1RFk1dWtRETaHHuWXtDqQlpxMgxxqj9ONJ+ftyZcmxptTot+Pg5IiDk2NM40k1XRmGkfOHp7z8zW8xrNe1LgBKjoxDpluu2G432jAFhUencVT23cbjfKvFQs6xODyg6yxidO5CSoQ0EvMAErFGi14MBbJuJFsSZehVKIpgbYdxyrBknVpFYYz0l1tyirUk15DLFpuM0qgtFjSNYf3wjBiGStqqmZ0Sa7FQypMFXS1MgxHFMxRRt2raYlN2CgRnCzZnXAnEXKB4orGVKCXjBJLRIKsYiCGwvbzEZFgcHClwq3HYohbBmLL2uhy2vPLmm+TtSFqPvPShD3L4gSNW1mCDBqzHdbUABi3HpjII7RLnkyCoZfJmWoM74N07He8NIaB3r6az7EX9K+xpFgYVowFURpWiQacCfT/w+ltv88Wvfp1vvvIKF9stMSfGUTeIE0saAzGNiEitIBQtJ80J7xV7TlJizpSStg2XQi4RazxZUq30EmI29KOQHw0UBkojLMRRcDStI4yFcYTtesPF6UY7F1egShxGYt9rhaK3pGDmAidrjdKAi/qpq65jtVxqhx6UVkvEau2Bt7jGKyosZe0vkAJ9GLRJZxi0wUnS2ErrWxaLBRS4uLikr38PKeIkYEUYt1sWbUsYei4vzokxEU3EWE8cHeRA6nviuFHi8RppJyvop110NF5YmMjCQimBPI6EmAkpaINWUXZnIwZinCviYs6UNGKtZmPaZVuDcBowzFExFWPfK6Oxc4hrsCVjwkiSRGwM2TtGDJv1AMZprCezEwAp11qTSkZrtQu0qe8VUTq4aS60GlXr/3PK+MqqVLwhW688j0Xr/rMpWnTU94SwxRwWnLGc3LyF907LiFMmp0AeFYChrqDn4XbL119+hcPVkvaoo7nsGbaRMGZKnOIAUVOIMAOAVNGrMMPM8UJVllELmORdXIL3hhAAbeJgRGvgbY12VuALVeJVgczUCJKcKcYwDiNv3LnDF7/2db75vVe42I6EWNiuey328Q1iDZswIiXNqShj3M40NLaWayaM8YQhk2KNvJdUud1iFUxKGJISjAOcn4/I/TUrnLLw9IbtxhCGzOYy6SSiDTn0XyGMI9Z1tItWKcWdo1sstGCFUhckNNZxuFgiArbtwBjGEjm6cYKIwXuH9UqTFsceYiGEQAij9t8rFio7TaEQx4D1jnEYOD8/V2EXA+eXp6zP1zy4dw/vLNY5bONwTcOwHSFl+vVaTd56vlQKvm20xqJxtCbx1MriGenywDI7+qFnM2ZCEkI2ULTvoG1apEDTqH+eSsYKtK2nO+jAGiU2raSggqEUZTIWwHqLaxyusXhn6BqL82BdoVhLEkMfMsZoapCKsjEiYCwyrSGYmalFBIehGC0+s1U4FEqtMJTJb8U4h2k92WjJcBqp3BGJcYiEYcRU3nu9V0tb16E4Qw5JuQVMwbWebrlk4TuaG4fc/NCz3H7+WUzrGTaDKrw8BQKLsh/ZWfcD1aphjhFecaFFpLJcPfl4jwgBTRtJ7dY7g1i8YudLRQle4W9PGs3d9Btee/sOX/ra13n5tTe4WA8MY6LfjIx9AKMdfhMa6NOAmvqiOSeKUQDQZC3lytaSUtUa1tbgWiaTMAhitMa7ALlYxuTZ9AY7NBjfEaNAsXP1oIjWd2e0y+5UjVhKol20tJ2ndS2HJye0zkFKili0QghBswkFQoauUcSZjRsW3mFCpDWO5WrBKAlsgSGxzpHNUNiOgZwirtYBjGHk0B2yaBrC0FNSomkbUo5st2vWF+cM/RbrDG3XAUIKCckQU1D6shi054E3WG/pFh1eIk8tDB88yDx11NGaQOtg3cM6Gh5cBh6tA+uxUOyCWDxiW7xT3xsjdIsF3aKj6Tq2Q4/3XslQU4ZsKOOgdQteufOMN1hbIAdKqJiAbEnZkLGUYikJBY5VK09TpW6ONRij7EK2Cj6xttaHVJIPtLw41AYDpt5r0zS4riOJJYQERpueplK3Xm2qQu3NkLP2cADBeUvKkZASJgZs2+CM1incfu4Wz7z0LO2ypd9syWnEzlBiUdRmM5GJ7tBCuZLmKC39hKmpBXRTBuEdjveIEIASIjkL7aKplo1o8CvEubyYPEnvwjgGHjw85buvv843vvcKb91/yGaMFKldZLOA8bjWKXxWlAcghUEnpnGMoxbaKJ23YC2MfVQ3wJgaxU4zKeW0IFRbm9oMUxlt1ltDepSwLtFvEv06MW7VCshUC0CUw8A3WjpqnaVrtf/dQbfixtENnHfqZ/cD3hsG75QrH6Hve8pwwbO3Fyy54NMvvMDJytP3F1hfMLLk4mzDofGM2y0PH22IUX1y21hiijRHx3SLDgusH13wxvde5WCx4sbJLZZHKw5vHHJjc8Krb7zC2f0HhJBwxtE4P8cHDg9X5BwxRgt1FouWpw6WfPrpBc8fC7cPLSVskJKIcsg2Ca+99ZCbznExwL2LnkdjIDhtgNI5S+M93XLB0ckJt556irOzc/pBaynGMSigK29xdfxCDloJGAYKAVdabLfC1UInQXsKlpyx3lVcxqAYfWPUP7cORJutNN7hKvjKTHRdVBKPSi+u1Y+qcpuuVSbhBMVk8I6M9p4wlVcwIIRK+jn0W7abDYfLQ2yZ3BslKJ1oy63JPPXUMcuFJw5b0jhoPMpX2vCEpgKtpkxL2nMHqO5ArcKdiolmMpH/IQgBxaEP5K6tkMkdD2DOWXvixVzzxyPfe+MNvvy1b/DqW2+zjYloHZhGiUfjiHEOb4SmVfIKawwxtlpDQEGMJeWeUrLSc4lUnLvGjE1jsTWgWGImS4AJm1BTTAKQIQTYPNxydhrxzYqSHLkGo3JSrIFx1fd0Btc4vLN46zhaHnC0OmTZLvBtSz/0LBctUWDbbxhjIlQcQ7g443ABT3dLjjrDMp7y/NFtxiaDDawOj4lPH3DvrCdL4XI7ki8iUVQIWoQUE8PQ03rLom24f/ceq+UKK45utUAs3L9/j7OHD+nXW5zzFBLOtvjGY6SwWq1IJc4gJ1NGbq8OeOmZFS/cMnQ2srmAHIUggkmGk0XDwlnsxcjlOrHBsB0CZKvaKikepOk87dGCg6MTzi8uWV9ccnl5SRy3Gl13DTGPDH1fTeJUfWLF3pMdaZiINpToxViP9S1WDHE0tbdgjb9YtdSMEZxV2LergqCUTEoBMVZjFkmFubGK9aB+xhurgeSiQV1DwRmj5C/WMPY9cTEQwwhkdQVi1IB0Dd4ZA8fHKz747AeQHIlDr7bmlOuv/4loqTHMODl2YUGZuxBR4cZitUR87m79hOM9IgR0QrbrkXG7xXZOwT9FgSbqfyvMcwyR1956i9/8whf5xre/S8jgD1bascf7OS/qnLLLGGtxzoMRXKNNJGMcKYxMHXmdN4owdg6sIQnK6uIMJWhQLY4RLVIyV6KtKWnjiiSG1dGSg8NbWFpCn9lsN5RxIEvQ4JczFXyUsabh5PCYWye3cMYo72DriWkgp5Ex9myHgT4qF964WbNk4LkbRzx91LByATaP2N4baVzGLxqa3GCN49Yy87FnVlxsIqfre5wNCdu2tF2DdaI0XYPTenqB9cUlm4tLVoeHpJTY1Nz2wfExjW8I40i36FgsOsZhSwgj3pmKFiyk7YgfModuSdtYusaSR8c29qQxYc2Co9UB66Hw4DKw7gfOLgbW2VFMYHSetFqQUsLHgF90dIslhzdv4roFrl2Q0gPGMc7NYii58irkKXlcCTYcIY+IcTTLlRYV5YJJWYE/1lJSIsagqdWJGWkiPqkpYVO7WpXaTj6lyDiMlFJw3mkWxjmcMYiFGNXNc23Dyliaom7oonUVg5gxJZLioPD2nPDOMQYNTHdNy4deeJ6nbpyQxzAH86Y9rj8ngTD9rDCnGqxWHEUl5amku0qxv4+2ffx4bwgBAd812LVluNzSdC3Nsp1TOLkWemQR3nr4iF/9/G/zu1/5OtttpF0uMVHwnUabFZpaI6I1tmBcbaDpvA5S0py3+EZz3TkzhIRYj2tbshicAe89qYhCikMkR0WUaXBPv5etIM2C7uiY1e2ngIb1xUC/GRjHAWMKrnEYq7gDcqHtlty+/QFOjo40AOUsMSW2643eT9G6glwnUCvpRhYH8IFbB3ReWLQtK98Bka5rMVYImw1JFN3ohh4XN9gcKleAqTULgaFPLFrPwwcPCSnStB3rfkMqyiOw3W5xbUsZA8ZaVquDmrqFOAZl1tmOxBg4OD7gxtLx1I0ljYmkoSe7lZbkbgdiMAxxy3qbWCfDZkxchsTpNrANFikDscKiYxpxqWVhlI5teWBo2gX5wPC0aWhcw8MHd7XcuetwjaY1h+3AkAdizGwuN4q0jFrz4NtOhXZRMtSMtjVvnKVrW7xTboMJfRnGkVD7BkyFWiEEYpzIPwopjAp5FkPTdjjf4mv1YSoazJYUKakQBmF5eIQpiWF9ATkqmWjJeGfBtUhjuX37Fh9/6SVcoTZjFarNipr5chXzM/v5NZuG9rVwE65GFK4NQsnxRwMb/j09CtjGszhccfnojP5iTdu1GK/Bm9pojJgK333tdb7+nZe52PTY4jTabIyWWcYIqRal1LSJdVbTUTPX+0CYyD6t0I+K2ItjYNF1MHjVBFbAaT2BsaIxhqwFHkkKprF432DaDtOucItDbUHWbxlDJGuNL2McsTQapEmFg9WKp59+luPjE03ziFaLeedxAq6xDP2GfrulD5riHDYbWoG2a7j34D4NK9am8IGbRwxli/UdR90SY4Wu6xj7gaMDuHEEt58y9OcD4rwKmLFQnOPs7IzlasUiHypWoMD6cs1ms2GzWWOMEnAIyofnmoYYUnWdDIujQ4azQIwRxHN4dMxy6bBmQ+oD67M168uBIh3rzcgmCGdj4v7ZlkCjgi4o5NaUwtAbxC9w2TGsNxgXKdnQNB0lC8vlCvcBQ0ojj84eEqJqvNhHzh+e6aK3jhiiBnyLxm6cbeg67fJskieNA7YkVl1L1zTai8F57dybMyFFTXmmpEVogDUF22iT2hSjXiMkLUFOCbsyeKvIRI0XZUxWhqoUhPOLM8bNhqODI0oMtMslcRhJjcOtGoyF2zdOePrmTa2sFChGU9Z5AvpU+K/2kdRNM8XH5urZooiaFJVEByu1nkExNu90vCeEQKEQS6Y7PiClRL/e0G82LE8Occ4QB+3zF8fI5qJnuxkrZFZLeJ0IppaEGrSiy1iPcR7ftMo/V/EHMWntwGLZcbm5wKEBGgwsVyuGsKWQ8U2Laxuaxciw3dBvCjhdVG7RYFctvm2xzYIiLSU74gDFJFxniDFogKm6HHrNFR/84PMcHR4Rg5qjgrC+XNNv1sS+J/Zb4tgTUmJECEURin7Z0BwsON8+orsorBqLPxcOfKZbJ4SBtvUo13+uHXky282GFDKN83RNq0LTKc9Au+gQZxlC4O6dO7zw7AcxxvDMc89yenGhvIKpMGzHGaRlRV2nxcEBXeg5fXTKvWHk5TbzbHuLm4eJRgoSMymgpv8WHm0z97eJ8x7WI4xZoFKwTW3kJSVMJc/MNtZCGQ30RRlpW8/JrZu4zrNeX7JdXxJHBXodnhyzOFphxSidl6vAqaJp1GIKkjx9yZQhIblg0arLFEdSNaFd4/CVbcjMqzPXVGokFNW6xWj5dU6JMG7x7UIJabP6+yWq+9gPa3IpDK7haLlQPMUe5sU6y3LR8cztmyzbhjQM1Q2ZGLOVw0K5BSZ+gV2WbE4TTrwbuaYTgSJZwVvfZ/+9J4QAwBgCpvWsbp8QU2Toe5qhxQI2ZcRYhjHy6PQcEjTO6xelIkHQVuI6uk5NI+cr1kCxBd57mqap5ZaaAkxjIIaRYb3BO49vOi4e3UfiyKJzdJ3HHS7xrWW7HRlCJFvd1MV4xDRY0yJ4rMkMEohFCwSMUeadGALL1ZKnn3mWxWLJ+nJDjIE49Jw9vM/F2SMoicPFksY6VouWg67l/qNHbMLAxcUFp62DLvLi0wecxxGs0I4Bbwz9GJE8EMcG0y0I2XK27nl4uuX+3VMus3AghhsHhzTNglQKzXLBya3bdMslcQi8eucVDv1Sewx4T9No/8Nx09M0nmEYaKwj9lrhd356wcWjSy7ONoQifD0MLOOGT3/kmFtHDWGAYbQ8uhg538L9TeL+ULh3mbl7GRiyas0QI8tD7X0gOdFZx5gip+enXGwvWRwc0TQLnPdIBtd6DswRY4isLzZkDEc3T1gdHVAquMwYDQRjBGs9pvHgCi4alkXRjW3JSCmKPcgKRhMxeBS5qoE9i6+NRHSza21FCEFJSot2sFZykoigFmgYAtvNFoypBCfCcrXEtF5rMqoVVoxSk908PObFZ5/HUihWCV+hFs6x68g1b+Y5VT51fNaxzLV8vqQdCel+Ff47He8JISBAGANlu+Hw+Ij2eMn27JL+4pKFb3AinPZbPv/VL/HV73xLNasR9f8LtcSy0l6Jlo5MjDpxGAEwjQbe2q4BNOfdOM/FGIm1VBURWt9wmWF9esFWMr4B64W2a5W2ui2EBDlZ4lh569NICQGSmmy26H3IFFhCOD7UINv5+TnjMHB5cc7l+SklDNy+eYPjowNWBysW3YKDxYKSEjeffYoH5+e8dfced+7c5Tvfu0u/3vDCMwf0gwKCymghAgcd1jtCctw73fC9N0751nfv0odCd3BA23pijHibcY3n5MYJTddy8+ZN0pg47A7JMdOI5eL+IzJKZdYcHWHEcHl6gSlKKNK1LaGMOOtYLA8By4Nh5OX7A+1izRASl48e8egy8eAiss0NF8FxNjpOLwshNOQSQBJP3brJJz/xMRbW8uDNt2msZk22fc+YMxdnDyli8E1Ht1jRLZasFoccHdxg3EbGwx7vC2EclJ+hQn2ttTRdi+8WmK4hS8Yh2BbImTBsKBVF2bimlhMrGYsTy6IGUptGSUdLUVdg6Hu2fU8IkXGMmDEyVbRba+hcp38LgWItjQjZGJqDBUnAlMzZ2TlFBGcWdM7y/DPPcfPoWPEolXGbiospFWWqRc6KYJUZSj9DA+tnK0lKKRrDESU3NUnI5T0PFtKKuLEfiQeJ7uiAEhPjxZrcByLCV771bb70la+RUKqqOAyaa7cTdptaFKKMO6Xml6eCI1sSbrnEOafMueLZFCGOEVMUJaa94TSq2i1WNFYhw+OwJcUtzYHFLw9ZNEt8t8K7Bda2xFDo1z2b9ZYcAkjBGSg1oOO8p+06heCGwObynPX6jOWq4dbJbW6eHGneuCQut2vCOGANLBZLbt28RbtYYW3Dm/fu8Pq9C0zjOFkWUm4YtgOYAyXSyANn6ZQ37q357punnA8J0y3AGbb9SCMBbzOrg04tmQw5JsJ24NZTz/D07ac4P33Em6+/zr033iA7w9GNm3SLhdYZFHA1a+Wk4UgybhvJ0WDCyNv9Kc+aA5ox8+hy5O5p5HRj2ITMw/WWRxsYpaMUg7Oe5194lo985AWsFV75zstcPHiEs0K7bBFTWDSOlfecXpxz/uiCfrthsTqhRMtyeUS36EHua2PTFJTExCiYyLUNbbfQngYVUm1QnsNiDK5raZzgradxyts4bSqD8gm2vpnbgwtGLctGsxGDDWpxeC0L136HgZgCRwctlEQyTklNybTLjmwyjV+ySitCjkjUPo0fffFFGu93m5haHTrzW6KCYK/KFabklmYhxICEpNwWTaV0swoqEquU8O90vDeEgCg8N46R7XrL4Y1DDm8cM2Dm91577U3Ozy9ouxYwWjUH6ldXITAlnGOIWo46apBHnGVxeIBzo+IIRIhBI/5ksBUFN/Q9i7YFY1ksW1qnVgDmhJACQ4j02x4bhHEAkYA1DSJaD19sIVTKsKbRLsdxNCy6Bd56xmHgwd27xDjwwvPPcvPWMeNmw6N793hw7z6bTQ+ibMEk7Yy0Wt3g+Rdf4uMvfZwshjfuvMG9055cPClFziQRSs9mSNw8aFhIx711JDaHHNw+5OHdh8TLgLOeg3ZF23V437Dd9qSceBATzz31LAfLFcMYeO5DL7DpN5xvLrj/8CFnp4/oh5Hj4xNSyhwsDygkIobNdku/DYzbBBm2Uvjegx7jl6zNAXeHNX1pub+JXI6O6DvaZokpcHzYcePwiLdef527d97m7OGpot20UoBCZHm44NZTt3nqxjE3bxzx2pt3OX10wfqg57kPNqyWK8BQUiGOmnYrBXrZYhqHa3vcYqF9HqzDFfAiNAcrWptpjNAZi68I0IQGfkuaqkczjWu1mjCjnZPHQOx7xn5LqGzDxVjthegbbUqaAl1rSa7j+PAmhwdL3nx4F5ywODrg6OiQew8fMW62PHvzKW6e3ABrleJNjAb1ZCqGVqiwav+88/2ppfdTrZmxFKPvg1SEZKr4gHfxBXivCIEa8LBiSMNI2A44EXzXKk992/HJT36ce+fn3Du/xLUtadCaam3OUE0jUdqu7XrN9mKDNVrX3zRuzrWqHxdrn7jKBZ8Usowx+K6hWXZ0y5bGJMQUTOtopKMDRQEGjZgPIRC25wxDIBZFA1rvcI0nU3AirFYHLBZL+u2Wy/UFJUdeevF5VquOV7/zPd569XXSEAhDjxjH6uiYo8MbnN1/yDYWTu+/zcO7l7z0qY9x++QDnF+sGfoNm9YyhoSkkYttpE8rzhO47Tl3HvbcuyhcjIaErV1rlHBzjJEmqruUXaFpWhaLJSUXTh89ol02rG4cceuDH8AuGh49PKOkyPbyksa15ArxjnEghch2s2HYqktFHkj9JevTFYuu4SJ5tsEwZEezXLJwHbZYjpYrjo8W3Hvrde7ef5OhlmYvF4fklNhcnpGGgWEYWK/XtPdbPvTiS3zsox/hwf1zTk8HHt67w+HBIa33xBJwxtMPA8OgfR5aZ7DG4ozVDeF1HFbNisOFY+EFT8bmQomROI5apdkoqMhmBfw4qyCiRCYJNN6RosOKoR9Htn0gFcE2nm61wjjHmDz+oCMnwwvPfpCf/9mf4W/8vf+SsziCE1rfaSFXLHz0xY/SuI4YIQRtJ15yVj7GSiMpRd2ACTs0uQmlFt4pQ1XRwqi65/epxyjvLgZ+GGahT6L9BabjI8D/HjgB/m3gXn3/L5VSfun7nS9nZRVKozbacEY7q/jG07QNn/7UJynW8Suf/Sz3z85wi7bSYimLSkxJYwNiMKhfl2LCeIv3Xgc2xl3evWgHWO+MSvCkbalc5+lii1s4WqfttcUpd0HMwMIhNit/fxKCz9iNcHGxZnOxxVpPt1riRLMT3arDGGG73RDHgePjI0IYeePV+9x5/W2268BqdYBrVrTdkudfeIlf/MU/SRwGCPCP//Fv8PWvfpNvfvnbfOLHP8kHbz3Lm3ffxJolicT6ciRlodsa1nFgufRs85J7jx5w3idM09DWdlYpZd0kZo0rLTjFoz86O8VbbYhy+uiU9fqStmsZ00jKEWcd/XZDc+C5PD/j/OwUMYaD1QHnFxe0Cw3Eelmx3Vzy2munnJwcMxrDEDPeN/jG4Y1h5ZccHxxweXbKvbfuIU3LH/wDf4hPfeonuHX7aR6ePuK3/smv8fp3v0FMlySJbNYD3/jaN7j9gad57vmX2KwfsF6f0bWew+NDzh70RECsVVxAYxFrGeNI6Q1eLNvUI61nJDMYdQedNxRJNYisbeObrtVgYNIy6TAGIiMxKWiroGChxXJFysKQMtt1T7++pAuBEBN9SrTdEuu0Y/SHnn+OH//UJ/n7v/4bPPBn2CNh2S148YUX+ehHPob2tNONbm1DKREMtfBJatZhKgJg3uRq/dbof9FOScaYSrs39S6cOnq98/HDkIp8A/gpANH+SG8AfxP4XwH/USnlP/jBz6aStHGWsR/IIREkkZ3VbpDWYg289PwH6fuf5J98/vOcXW4wvoEste98ZAqrmgxhO7Bdb5BGMQLdwYpQBkAr+ATFjDuvnWhLKjing9h0Da61tB5EtDNxQRgrDj/EkbHv6TcDaVD2V+ctTWqIYyH0kdwJCUO2luIsaRzYbrfE2LNcPc3mcsswJA5PbrE6usE4JHISNheFz3ziD/Ppj3+Svh/5Yz//Z/iVX/5l/vpf+b/y5jdf5eN/4JOs23NKhGKFxnb4pqW4FafrC+6dnrHdZh6dbSiuoeSBkhNN29LbkWboKdbQWq3E22zWNNZx7+F9bt+6hYhiFoy1HN+4wWKx4uLhOTkGxlE3WyJzuFphvKH1jhQzttUgKdYSh8TlZsR3HV4Mh0crFm2HROGgazElcXr3Picnt/nTf/bP8gt//E9ycHCLUAzJFKx0/K233iL1keNbS3KJnD58yPr0kvPFA8J2TYqQGDDesFx2hLHXXn8oiWkfRnzTMA4RO4x0yyVOOoIpjLbQS8Hi8M7QNg1GjPIchkSarWqlEcsVrdoPA8O2p9/0rC+39EMgosQmIUfi5ZqQEkMRerPmmadW/ORP/Di3b53wsz/9h/nNr3wF4yztakXajCy7BV3bVTdIOQD28f4lF4WtZ01pCpV2vExhwbq1s/7PGLej4psQgmWyIH70gcE/CXynlPLKu13s3Y4ihmbV4RedcqhN/IGlkCp26mDR8JOf+gSEkV//whe46Iea81ZgxdiPmKxCIA2Bfr1BoqM7XGEGN1dX5aTsQUagazpCHGmahq5pFWUlhrZtaRsBItZYLTpKhszIwnhEPM56elMDglklkBXtWZBDgNLVWnVLKpnteguNIW4HtpcbDI6mOyBGx3ajfQ2++/ab/Gf/yf+HX/yFX+Tw5JjkDc9/5KN86MMf5quf/zwf+dhHuHVwg4vNGdiCWyw5ODxic3nJ5emGGDJ9n5Cs1WrFlEp9ZWkXHcY5hn6k7wdCUmDNjeMbWGfwznJ8eEgpkcZ7FqsF4xhwjXbLGcOoATYrLFcLHj58wGqxAIRhO5CGQLNYkq2mGNtGuwUdLBs6Zwl5IA6XXJxvuTw/4/mPfIIXnvkIngM2Z4lkhPW44fVX7nN5EXCuxUnH6qhjfbrGFoNDGC8v6VNCzAfItXdf27WVbl27JjurjUqapqPrFjRtQ7tscc7SHCxYLRcctpalAZ+U0nwcFWhTsmZQxDmiaPo6pMym7zl7dMrl6SUP75yx3Y64hcctGppFQ0oRSsG3HbnA0XLFBz5wG+sdLzz3QV589nm++LWvY8eCGQsPD08Ig/ZTTBM7dtb+GPPvpWCL9i+U2nezqMyYu2lNvAE7FqQdTbkA6V3qBuD3Tgj8G8B/vvf6L4jIvwl8Dvj3fpA2ZGmqlzbUBg9KnDDz1xuBlFmJ4yc+8XH6oeezv/M7rPuttsUu2lmWWmy0WC6IKUKjdNab9RozYamLtmtuWsUNZDLFFBrraayjr+SSRnZlpqUoaKNpPDEPGCJkTcU0jXauSSYpr4MkJf+MQYEr1pDGiKSMF8dwsSFuR7xx5DFjXMG4TkthW8Ov/9pv8cXPfwW7aCkejE8sTWZ1cMjbb9zhpU+8RIwDMQ8sVgcs2o77Z6e0dsHSOyT3hJJIKH/e0EfGGBHvOD45wVvPg4cPaUJLYz2nDx9x9PyHaHzL0G+Jw8jmYs12u0EK3Lx9m/OHpxp022wZhoG377zN6cP79Nu+lt5anBhcUfy89cqic3R8wMFyCTEhxRNDYd1fkih89+Xv8p/8tb/Oj3/mp3j2mRcZovCNb3+Dr37lC5Rs6JolaRPIxtCJJY2Rzdkp3ha248i4veTg8JDN0EMueN8otZdDq+zIxBQYwhRsK/jDlcZGUiajmBFrIsYJjTf0255cYNG15JzZjor5KLVnozHK+3B0I9MsRmVsarVj07bv2cSRxrccHJ3wUz/xGW7cOCakjLWOn/z0J/mdL36Je3fvIiHzoeefI5bIslW+iJyz1iII5By17Bw1+CekYO02TmXgBajoTiVLmeIHOevzipJE/2hiAtMhIg3w54D/XX3rPwb+Mnrdvwz8h8C/9YTv7ZqPPPtMpULSI1UySJmgEjUIIjVKujpY8Ad+4tOshw2f++KX6IeAazrEqWh0jWN5sAQn4B2Rwmbbq4CwVtl5LJq6a1tSCow5UHJm2S247NfkkLGLRrsR4ynGIkUwJis9WTJIEiQV7a9nlCAi21wBHJE8aoccY4QcA94IjsLl6Sk5Jtq2IQ09KRusPUSsw68EOo8RxyhBO++kyMntm2xuHHD/7h2e/+gLLA5WbNeR5WIBpbBwHus8l+cbDZpOvf+MEnH6rsMay+npKauDQ1ZHh6zXG8zTCgNeX15y+LGPcXxyxHq7xhrLcrFgm3tSijSLjof3H6qVZi3dakEXDmi7FZuNAq0MBVcEL47FotWy8MYSbYaSkaYQx54xrWkWkDHcu/cm/+i/eRuSI2dHkky38iwXHc4lFjazMIabR0eEuKVfX7A6WJBMot9ccnR0wKJpuJxRdEbpzGvDmWwghUIeM4tiGHzEukzjoB8iPlWUp2Sll0PX2LDZMIyBMGpH6q7xpLyEAnG1ZLFasVkPbDY9ISaGzUAuhWZ5gPiGj77wIX76p36K1eEBEVUWn/nUJ/nYxz7Cw3XPuN0wmsRIoF02FfaeMAViDBVxWDkiQ6qkp6ra5y7FtoKJKho2BY2PuUo9VqTCigXezUD/vbAE/gzwhVLKHYDpZ93ofw34O0/60pXmIz/26UJtw2TEKstPyUiOFdVVhUINcnhjuXnzmH/uj/404gxf+PJXuexHpBga32BwpOxZeqVt6sfIZjMShgjeEGKkabUbsLXKQCWjtqIOw6CloZWgM4WC9VpMEoIwDIk4kVbGXIt7tGhJqqgWUSLTMAz06412GsqF1cGK1hX67SWNyzRe681TGRhGAzLiqWyzBtzCYQSGi1NMPuCghWE9EtOAXTps8ZhGEBLeCzZlTMp4DCNVUwiIMXjnWXYLmtqZ2HnHyckx68tLbhwdEcfAw/v3efGlFzk6PuLw5LgyD60B4fDgEGcdISQ260tCDNx++hkohn6z5vLijDwOSE6avnWatYk50tpGiUNiJqUthp7lotHafGcgWnIQ1bhikCYTGdS0loRJA8vGwHLFW2+f4vySle/YjAPr9aVquqzFPzEnxf5TI+miFHS2abDWk7IQQlbcBBlXtIW8LVF7VgL9ODAOYw3KGYh5ZvD1TYOEQCg9jTdwsFAew6Al5lEcR+2Sn/yxH+e5Z55RlyJnTM4cHR7w0Rdf4LXf+m36fsuDs0fce3CXD9y+SR4C47rX5qnUJiJqCmsJkbU1u1VI1R+w1lbW5KouRbNWYkT9h2oJvnuC8PdGCPx59lyBqfFIffmvAr/7A50lQx4DWdJM0w01ACI15WFEGVUBJ5ZbJzf5uZ/5aZaLli986cvcfXhGFsE0DpOE1rSIdRSxOHGMMZDRHoF0utG1SCZjDHgvjMO2MgEJQz+Sh4D1Ee8XxATjdmTsR0Lfk6Y+fCRymQpXlOZZsiAlsTlbI23D6qDlxuEJi85yefqIywf36bzmp0MUzvqBJAUpjlwsWDAmEsc1nRkx4RJDoFl5is9kA37hwWkjUms1Jdk0hpg9xYA9WFK8wflGeQHEEGPC+Ub9/+Pj+qzqgr3yyitYI/SbDWkIOOdYLBacX1xo92AxZLR7btM0bC7X2uFos6Yf1pQYadD4bM6WpunwnVNWJVEe/832khR7lp1lLD2ubWHpyFEtK8QgjcC4xZqAdxlfRtpmwc1nn+Hs8oyYCwfHK+gDKQXykChZG4hmsXirdO45pFomrPUhwwAZbb/mjbA1QCp4EiYHSgzAREWvHYNFuee1wEgE0zTKUXHSQsmMIbDeDmyGRMEyhpHjo2M+/KEPYRpPNgpHBsA4Pvz884y//N+x2Wy5OFdrzFpLTqPCoq2jkDDOgKugH6Odo5VEpGjPhpLBakUklaux5EwcErZYnHHqGk2Q4R+VJSAiS+BPAf/u3tv/JxH5qXrp71372zse1lgQpZROY0Cs0jfvWjIrj7pWE+Za1224deMGP/fTP8Px4SG/+tnf4u6DRyQpis6qhTKOhC0gIaO04pobztGQo8M5yzgqiUPjHTEpIWnfjxASxkeCz6Ssvj0lacsvU7EJWXO1MaVa0qlFNmOKkB3GFAoOaRe0J0s+8PxzfOd3fhsXe7yxeLfgsDT00bLZREI2mMYSypbDlWG1apGyJZVIt1piGqO/L1rwmRKigq36EWkMXrSeABHa5RLfNHjf1opFKDlxcLBUii4RlouW5557hlW35O6du2yHLePEUVibwAw1Bx9jpGsaDVqJBkKbpmEYeyJRC5egVgmO+NSooHIOivY5nLIpJWr/wKEYUuV7TCmTtyONCRwuPTdWnpWzpGL4xKd/jFcfXXDv9AEHfsnKJh4+PEWiovLECVJz6955TRuXBHkkjwmkxTQGg1KlD2MGq4KBqFgNivZI6C/WXJye0/qWZdNxuFrhnSUhjCESRs0QbTYbNv3IOhayaTi+cYM/+FM/xa2nbpFKxohiR7TlWsPHP/H/o+7fYi3J1j0/6PeNS0TM27plZt1v++zbOWef0336crqbRn0xBowlIwsJA34AC1oIS0Z+4cFuQAJhtWQEmBckHhAIkDCWJUtgEJLpNkL4odtNN+5297mfvc8+u2pXVlVWZq5ca94ixo2Hb0TMWCszq3bvbkvVUapca80ZMyJmxBjf+C7/7///Lr/4vW/zH//W7+Abh/NaiQkpgRgWqzWpRHCQRResRKkAJvWEs0FJcmsjkmu95q0ylN2BlBLWu6m7cKohvmb7h5Uh2wMP7r32X/8HP5C6c84pDLNU+O9ovCaXx0zpTuWfz5lsVUr7F7/zPbbbPX/9//u3eXa70xbXlPBWqaQtiRx7Gq8DJg+J6CEnj7WmgpUcXjytg/1+z/GwxxZRZeJ4QMRjC0q1XcswiUSI2lBCkcpjn8Bossy6DuMWIAuGIPTZ8v73f4mb6+f0P/2EhoRrLCvfcgyGrSscY6bIQMyRhS/YFCnG0KeB9aMHFKuIUt+1YBPb/V6xZWIQ7ykogYbtGtpFR7daQVFGYmXVgd1uy7tX70JRzDuimIshDmz3W4Y4YIqSvhYKQ99rGW0IHEum8Y712VpbsMtCdRT7AyUETNFryVmIGXw2iG2UJ7FAqDJxrUO5HyRwTIniVL/BYNk0hosWfO5xbo1vL/iNH35Ce/E2Z0az/XnYEcK1ekKt16pPylNzj7MWiuC94L2hacHbhClKAjr2GWgiPrPb79nd3uIw5D7S73qyh74cCcfA+dUGv2wpcVC9ipLV1e9ayjHijOOP/+of4c/+2T/D6mzUlTA4UcNLCqwWLb/8ve/wG7/5GyyXHefnmypKo9oMoWRSzpiqhFHRQeri58ovVOrPnJT7wCtPo22Um2JkGDbWTVJ0X1Uf+GYgBuvcLjlXCLCgAnO5xrS6w2QWjNWySKoukoNlu+A7H33E7//wR3zxxRN1wYyKQ5ZilA62DBjXUmLWQR5Ee+V9oxNWLK3xKpaZtQ6bUxVzyIXGKURZkVkRssprI0qRTaKKYhSKazDeYbwni6eYFtcs+fLpDR9/9gUPP/yIT69fcOaEw/YFMdxgreN85VlkpYlqfKdaAdmyf74lS2FzeU7MieVyCVYRkSGhqjYixBLpY8R0SlzarZbkGk4Zp7G3CKwWS8KxZ7VcsVgs2O33fHHzBd6p+tP52Tk3u22lv4IwDPimZblanDrrcqVaixljHW23IIjFiXZPGu/JxROLIRaD8R3L8wtun9+wP/ZcrTttaJLMAqFYaDtH5x0rk+nCgMsN67OHfHEQnu8yf+Gf+mf4D/79/xdh94IUHcOQsQtX00ihVn2cAntqFSgHbRWXbNTlF6vS5aZgRXtPrBXa1nH9bODmZk8ZFH6+Wq3xxiH7Pc3CYZzQ77fqjTqHXS3oh0izaPmjv/yr/BN//s/y4PIMceB8Q66sPikOSAyYFPhjP/hlfv+HP+SNt9/j/ffewXrL2dU5RhxOHH3oyaL6FKMQj5x4xGHqKlTDkENERCsDxhrC/kjyTvk1hRMV3mu2b4YRgNoGzESYACeAg0KlTzLaUkU5shRKLKSoCIpHl1f80ne+w+/99u/x+RdPODs/12xqKgz9LSkfwCzIaKNHSo7+eGC1XuDF0VpPDpEcQn14KpVtU0YymBKJudBH1S80Umg6C02nzENDpBRb+fC98glYQbzlkAJDTDS24Ue/8yN++QffJ/olhxR47/1vMfQ7DuGo7mZMysGftX11tz9wfbPFn62xixbfdRoHikOMJRtPHAKIsiItz9d0FxuadUcWzUyrnLeKtDijLLRto2y/nW95cH5JZxqOe6Utv7y4Yns8IhbaxYLD7U6lx0uhP+y1o7IU4rGnbVoW3UKlz5JQslDEQ2kQGkrxDAm8NTx85x2lL7++BmtZLD0+51odipCPuEPGC3Ttmu7simNZ88nTa9751W/zyWdbPvn4OVfrhr7PWNNixWJMroumdoR2C63Vm5KRIUBIRBsQsWRTlX8FQtb2XyuZ5aLjwaMHPBdDvzsSd4kggXbRkgWOKdCUzJCjJiBjZtsPiPH8mT/x6/zT/9R/nrffeEggqnya03FpSsE0Bms9kgpvdo/45/+r/xztasPZZkUKmuMZhoE+a3JTRVB08pvJCOQJNXjHJsREsVpKtNYylKK6GqliDr4GuvONMQJ53i5JVU4pMhU5c9FM7+g1TCgoWznUsgqMfPuDj/jF73yHxz/9hMefvGBzfsZ6vaZbWAoN1gZy2usKUQIJrRK0TiWicoo40fAgFUGMpRShJFQtZggEk+laT9suCCXiclR9el/BHFWBRiSDRGyTEO/YDTsaUzg+3/L7Gc4WZ3zywx9BEN57Q7Pvt/sd/U4JRveHA9v9kWPMiO944633WK43hCrbHiP45YLV5iGDOUIqdBuLaz00lpAjmDrBCrWjzOFaT7Po8F3L+cUF6/UKI8Jbj95g6AduXrzg8ePP2O32LFYLvG8Y3ECKga5t2W61kSanyHAc8M6Tsir9rlZnhCHhcDjjIRtyUWVnkzKubTl/9JCSM9v9jizCom1YeAOhR0pm2ba07RLfXXLTt/zm739B3rzJ229/n9/4u3+PdMjkzrB7ccQVhxNLIagLnYsSujhou0WlNI+E44E4FCBOytNSFZYGMrkkjBXcYsHlmw0xBLY3t4TQQ6Py7weTaGxhcNDHRAiRRbfiB9//Rf7p/8xf5L03HhJI2MZiWlPVtUGyJp5NFiRoCfLNBw8wviEcDuSshhO0EajxflI+phoBk7XMqjJzilLVlmOFytvKoeDbhtS1E3ZAaov9f2KJwX+Um9SJR5WKFma5gMykrFJqL7UaiEqyaLRcF2NgvVjyK7/0fX74w9/j7//2b/H06Rf0xy0CLM6WGGvog2B9owlEtK/de6nyWpp8aaySaojTQRVzrFp2qh3gnIpepDDgDdAYNUhF20pVR76ASRg7gBFCUq8l7vY8fvGHxAdXLBZrfvTx5/zBD3/E0gvFCoHCkCKlFNrlksvzNauLS1ZnZ2SRSp4JJgnxkGiaDY0704eOMMSBEAZFUVupxKZ6n3yjrvwQA03TsDlb07QNN9c3rB4t8I3jZnvDl198Ac7x1ptv1p4IC6JeQcxR8RUxaOK18VhpiCkTaxOMpSHH2uMeC7mKbhgrSNPQbc7YxsKz2z3yfM+qMZwvWs4WG4xpubmFJx8/5Q8+35O6K371+9/nh7/xB3z8Wz+kc5bDzYH+pqdpYeE7jjEqy5BYsEI4BiQa/MqxbNdEHDf7WxKJPqsitA+OxaIje0sv2gHqvKdZtDSrBZtFy363JacICJHM7bDnEAasMbz18BG//sd/nT/+q3+Utx4+JA8DpTFVOg0F/5c8hSXK0+ghFcLxAEPGuhaMwxk3rdqJSmVfgXKMP2soUGDK85Wi7EaVKVfnR/WYc64iNjMMzqu2b4wROKUx5zWN+lNmu9TXx+pnEQV4FFOqdp/hW9/6iP/cf/af4OLqnB/++Ifc3L5geziyT8eJeXhztiRklYzq+yNttwKjKsdxiEgxqlWYE33oq5Q1DEPP0Ee8ZPyiVXfNgBNTrTQ1f2GqwYqU0jMqLA9DpD9ssX3musByseDy0SNSPCP2PbGA8Y5V61mtFniv+gRN1ylhSlbwyxASvngkqZG0YjTOTZFchFzVb0pOaiyTllatbVmv1qzPVlxcnNN1LUPt1rtdbCkUlusl1jkevvEGKSaOx0NtsrET2YixhqFX5V1RDW9yUYCKdZYYArlozB2DnttYT9ctWV9d0S7WLM4eEvuBfnvL7bOnvPjyhtI/ZzgE9rtMNGecPXqf9z78HoebPU+/+IJmGHBG3XUJGb9wNNZxOOpzc21D2zbkUIjHgWQ83eqMYjzXL64JYaCp2hZDUCDU2eUZpm20WmQdxjZ0XcOybZEQlcega3FGWK/XnL/7EW9fvcn3vvM9vvud77NoW4yzxJKwrUFaD05l2aURxBddyWNQ9eOQKEn1MMR4EKFUrQKkqm6WuddbpsWP8d8xNKZU7kvFOIykIqMoai6lTvLXuwLfGCMwM3QndJPASK084gVGXJi2BquFzCi3vzjl9Ds7P+NP/fqv861vfcRv/s5v8h/9vb/L7/3Bj7g9HOj7o7atDj1N0+KN5bjd0okjQEUWQk7Qh0CymeMw4MXhrCdbqYpQuVKhqxucYiYPOtGzGIotqgZExlAVfENm6GttO0eOvaEQkdZw8fABzi9AHBE0kWUSxioaESPKvZfhuO1V9aa0uIUBMUQLQwr1fPUmjj8qU01OWjf3ztE5j8Vw/eyacAzE48CTL77A14rCg0cPCSHy+PPPSTGwWCz1zhujsX/tUIshUuRIYzr1UqqhVig2DDHo4IyJ4bgjhcj5+QW2XWJpCPaI71oeXF2R9gfCdk/so1YEFpdYv+K4j2yff0baPyfHGygtKe6xknQCCpocy5q0TSlVCjkoccA5Q9M007iS2v9QMpXMpdA6TwwJH+C9Nx7yS9/7Lpdna66/eMKL589Zn61YLpa8+cabPLp6yEI6lu0KEUs4RPymwXiFpUux5AA55Kp9mLSOHyMlCSUUUjRYU/UpSsJVfkKp+H+RabDr3+M8qdPiZBSqvsCYM5dRPn72Af4xSQyeGo9qB1TFeo+GYIxrpP6tL9n6mt6wkrICjpI2/bzz5ltcXV7w4Qcf8Ls/+j0+/vwxX375lN3uQOdbLlcbri4f8MXT53z6xRe8OBx48vQphMKj8ytMyRxDoA/a3NJ1DWbV0WR1qROFQ99rqTJkYl8qLbkg3mM6weKA6trFiCtJce1O6PNAfxzobzOHom696zY0i1XN7CYwRWnLnSH2e26fb9k9P2Bsg2sK7dJREGJR+SnJhZwCQkLMyUgiyod32XWsVkvlbgiRGALeetbnS7Y3tzx59pRjGLh5ccN2f9CVJaOlKMA1jYYcxyP72x1SRHEIjVdCzWNPmspSWYFCpRB7xVHEoVCiZfPgCr9cUtqGw35H7HvssqVrlflXcsvudmB7feC4PXDc7wj9niEdaGSNyAG3SPgOYjzqCt80ZEnkFDCmIDaDZHxnca3DNILNShQjItrq6zwPzs559713WLdLLhYbfuHDj3jv/XfpupZ+u+O433N2foYYoWs6TILd8z05an42pQJ9pAyFGHvVq7CCOFeVgzImF0wRyDKFvLXJQWnI7YkrsD4uRvEg7Xsrk1E3FSp8t/JfRpLBiQ4NkZMn8Y+DJ3Dy+nNNqM1MmNSkYOVJU23A6h/UmzP+HOMnXZGFrl3yvW9/j48++JDb3ZYXt7cMxwGJhU3bcf7gkl1K/N/+6l/jP/w7f4fl+Zrj7Z4/+Z/6dTaLJX/vt36T5/stIoph6EPPbn8LQYE5Njdae6+ADs3g6oWXmgOAMnUtIopMTGPTh0Cfj8QduEPC7CLNMuG6BueFrhM6B/sUON7csnu6JR0KzVJrwzEFCpFi1R0kB4zU60D1C7C15EplID4cOcTEcrFiuViQQqTtlhhjCRTi9pbd4UDbdey3O5XpajwxRK001MFlNA6i6xYqwTUMxDBgMBX+rc8jB70/JsPhxZ5+F9jvB5aXZ/jlgqZpNdt+GJSxpx8YDpF+rxDt4dgT00CRQLQD2XvIvcK5PerdlYxrHUNMgOZAsi2aIFx2FCc0qxYG6DqFMZeQeXB+zp/4wR/hj/7RX+Fyc0FjG3zbVk+zYJsWnzJix07KRBkyIWVc4/RRW6eQ5NiTh6jt794pyrAUSCDF6OTNY/5L5c9FxrAXzZ+Msf7dGPhUKRv/L/O3q/hoOfEH3Mmgfw1u+BtjBGSc9GXWKjWmCJApEUjhRLRYQMY4fNY3LXZkGIYQM6YUnDiulhdcrS6xGEqIykvfNVwtWv7sn/nT/PYPf4+QIiZn/uSf+uP84i98m2//wkfc7PdgHBm43t3w+z/6XT79+A8pJRElU4LCVvNQUXaiLnoZxR+oajHGIFbRDrbyxqWSSSKUEojDntxnXJ/wyyVN5+iPid4pQGl/fUMJCd902MaQCdVhUjVdoWheIyvbbCnqipZUsN5X/b3KUW+E/fGAb5Vk83a3U8Vi52najrOLC1bLFeE44LwKkOxub/HW4ayhcY4Uouo2JCXWTClqPz4J29mq45gxFkgQDkcONwdyEfp9z367w3WtJtJyQNJADgMh9BwOPWFIgCWicHJxGWdAfKoS8lalwGPQpOxYQxeUEcpqM1mzXpCNsNxs6ELDw6tLVsslYTfw6PIB3/+Fb/PuG29PDNHGOmJJ+rwaj6miuGV6rgKNpzSOMFQhXe9IsUdQSvc8w7uMQ3dyzUcSUDOu8rU3uM77XIRSpsE/Jcr1w+MxTnNbax06DkbW09FjnshKv2L7BhkBmNk57pgvufPjnqWTcfjrIKhewMSuksqUPZUaVmjdNeNEGHYHSoh8+O57/Ok/+Sf5G3/rb2HONnzw3ju88egBv/Yrv8oQM65pwRuOsef73/uI3/6t3+B3f/e3+eSzxww5q6ReFYnUnnvFfherzUcwwztYU6+n9nmYTCnKWptzIR4Dx7DDHxy+EZI3GMnkPGh23WfEJQpD7awUrFj9/lIQURalmFO9Bwmc5erqgnfefxtvHWmIlTuvqEcRE0+fPiWmiG0azs/OSVGbgbzzOKsafYIaM+cdm7M1shNlbiqF4XAkpYRzXvH3SQ26sZb+2HPs9+QUFfI6HDjcJNipnp8zhbYxCIm+Sp2JVRh5RhNqzlmlgytJ5b69ZsNDSjVjXiqHZEHQbsfFaqWaAN7x8MEjHm02fP+jj3j04IrhMOCt4+033qRrWsIQKdVbSijiDgqStYvUFigYJQLyRcliYsR5i2kd+aghUGOtal5awZS6ANRnnWufigqQgjG64GkZt7r4xUAxtXOWySsuk5kbqcVqhqz+NChYjax6A2YMsf9xMQJ3tjH7Ifdeu/fS6eW5waixlVH7aDxIrqWqKiaq0YbGyrGq1i7alr/w5/48m/NzSIk3Hj5UJt+iCZxShMa3+EXD9777Xd5+8yHLRcuzm2sGFB3W+FY7CnNBUWmKTCtiqrW3MzCUxvqllKognaEop2FOiVJ6whFK0NJjU3MExntMm8FGMr265RM5pd4gQyHlgspwa+344sEFH3zrfT74hQ8Zjj37ZzfkkGmsx1nHIRzY3twi1tBZRxE47A/4Rmm3U1IhzsN+j3EO6yqTsnVYo4m3wSuduxhhOPYUwHaeXBI5R7JEiksIhpSPxGNfB3uiJ3OwgGRyCoQYK4S8SsQDxvipB8Fbq+Stw0DKGed8lRkbJ5dSdi3WZxjr2XQr3vnOA375ow/56J23Wa8WmkuJicVmhbWO3AiIIRVVERKvqsUS65KdUdZfo+VODJpvsaJJQaMuvVh9EMYaDQdKxb/ULkWRgqnNsjK6CDX8KFnzBblAhXrWcV1O82K+Ko5hcB1Wql94chdMbbr7qpDgG2MESl3Rc6ngYKnJE6ECKWTa735KBMa3Tzdkfm+s1HKNaMOLOmkCulgrhXlKnK/O+HN/+j8NZGUgHiK4BmsahpxUZy5FrPE8evCI733ne/ztv/t3uNn3GvC7jBGvybhcSKWQRF1+NcZmFsOBkVKh0joAxCYyNaFVYMT7h1jIWTC2IG1HrP0MIiq/PYYqdSRRigqxiNW4ve0alusll1eXnJ9teDEE9rngMNiiWgs9Pcvlkm7RaRcghbJc6nEoHI5aXk25EIcBGw05qafQNi2pFMKiNjKFQB8OGKfdbylFIOMaC5JJsZbDihK3pBhU8j0LqUSkQIhB+zScrY0zSiXeNB6SKklbMRwPvTJGG0MfMpmo90UE5xqadknsM+99+A6/9K1f4NHZmlXrVBwWEOtAtDFIrFPFnlKQkcS2lJO7PY5AOfXoa4NgUTIZZyvt/ejyG6UJH915BbooZqAmiEo55ZDG0AEMUsyUCC91TpTT3J4Gfa0U1qqEDsNaNK9jyn2lIjF8g4wAtWGijN+0nKb6GB/JOMjnllBOEgyjYTxlX3VFTGXEEshkHa2pqq1Fy0thCJSY8Fb1Dfv9QE4F6xdk6ylB21RLTpXaUdgsz1g3a/LhE0JIDLtDtfYFIxZxynkXYyFlU6sZogOnDhJrjGId6ncxjAajfl+HgiZjJKbI/hjr6qEAlCIF7xrSUZl1pBpPFcMc8I1neXXOctGShoGbp884bvc4hK7tMNYq820ppPSAlDO7vZKKPHrwkP54YHt7y+GgjEIpqdHCCI1vlJ9/2UI1tIf9ngFh8A7fNCBCiFFdfm8oxoFLlFhpsiqPBCZrr0Gs2oyVNMM3Dcloc43zDu88GXXbYyrEoGFHJlbMhkqXIYKxDimW1rV88Pb7vP3GWzQGtK5TlHkJiLlA1OpKSdpzoG3hpVLdSWX3qVS+tSZPKZOisVLWKWIxx6TAKERLgqkagVxH6ThGa5JQHfmqf5myepF1/I5gPw1xxnDgzj91pMyXxzFhfid7+Nrtm2EExqAJdYPsaN5gmhBqFORkVccvPAVOMJYOEcFUYiblVsiM/5W6SuccKSFoL70IOWXNUodAGAK+7Uil4CcVWi0TjqihGDNOWtbLM0wSiAlSVlbjkpGKZRcy6ag05UWUBdc4UXfQFG1/nZ406n7W21L/1ISPs8SYMaLSVfvDnpQzNg244GnbTjnoRJuiSsjEMHB29gbvf/gBVw8uaLwn9YGFb7BnC7xrsLXRBwrH47F2sxWGEGi9I2dlX/Lesb+9JcQB7xtSLrRNnegoj2LTNAzHHmsNy9WSAuSSSEMk9AMxRSXBrIPbNpacs3b0FVG26KLoNte0iAHvnHZEiuYhlDHHqHEPgX4INNZq551Rt9w4oySyzuKcZbNe8+DqQg2EHceZhoZZxvzRKa+gm/Jakqs2sH6ZaUUXoKQ8aR/mWjkRRAVBjVF4cuW8NKOHypj0M9NiVZKQQtYOwKT5jJL1+FrTGath4zCfjZBqDHLNDZ2qZNXr+BoDAN8UIzDLZE7x0RgL3MsLvPpLCYwP6rSruuWMk2xMlNQbmpmhstSguMYxHI8Yo1nlEiPGFEwuNE7dYtV/156C9XrNm4/eZLFYarLMauej5IwVdcmHjHLCi8J4slSl5er2kYt6CKN1mxkCETUAkuuDr/BSY6xOPmNIogO1KaMDWGr7aOHy4RW/+Ed+mV/5Y7+CM4bUByrAUinRRfkCxuy1s5aSMsvlkrLbE2MkhEgWlWnv2pb+oCU8Yw3RGiRnmq5FRAjHQSeGdUgnmgw89oQQCbVSIEYqX1/BOPXMnFNtAKkckDlnnK84N2NxFZEpojp9EV21c9RkqnMOIxFpHImC96Z6OB1d17Jedoo/MEzu+igdVoSpyjR3+XX41IlURre8rrbjOCyF6lySY8SipeAcE75VPEVJBdLpWGX0XAvkWBelmIglTaGcmNrePYIGGJe82jMwugOzhJ+Mc6UefBQwnabLP0xOQET+d8A/A3xRSvmV+toVqjnwEUoc8l8ZyURF5C8DfwklmPmXSyn/3tedA2RKqpxqKbN65/SjTA/pTo5kzAfMt5zR/v76OVEy0bEUOcZsowdiRNWMUkr4psF5owbEFKwtNM4jxhFDNSQ54J3h4eU5jVP8gMZ6VcLKZBZW6LFkl2CAlA2RyglHqR1i1XAYTVTKCPqBiTRybKUWBCwKJHIGsY62XSDVw7DKkY4YwYnlg29/yLe+/20uHlzQb3eUPuCdp/Ed3jYqyJqUHDUNcepCE2uw1k289aUmBZumYbFYkmJUY5MSWQpCQ+wHhn6gJCqjcWAIgaHXZJ04qzJgWSdOTpkyKIWbtiQLrvU1qWswxjGW0J0oWnKIGaoGRCmqTmWtofWCKQm/7IgiWKdTul0uWG82XF6c0ThB/fIKp82KaNQbq662qeOrMCr+UFfTuVHW8TRiAEZXvZQ4dbcWdFWfnHFjEOVOq0ZXJgkxEIzpQJRNKI9VrXGmj+XwyTCNc7+cJnwdz0wLAeqxVs6Er5j/wM/mCfzvgf8V8H+cvfavAv9+KeVfF5F/tf79r4jIL6PMwz8A3gH+moh8r5SS+NrtlOIUmAa+WrXx9ZllPKUOZq9NpoGqK31Sb5n+mFn5uVVHa8S5chgoRLlQioqiSAHj8hSb5UoCuVx2tJ1nFwxdu8IJWEmsbeKscewT3MbMMZcpJiwVOZZLRZHV+q6xefZd9R5IOcWCppYhIzph26YjW6HrWtqm0XKetSRvWbQdV29c4RvHfrsl7I5ILnRdy2q5wYqjPx45xqRlpVJU/04vEWctMWWcWGJ1XY2xNG0DXoFDIRxx1pNiVhhzVvLWjPJCeN+yWChJRkFUGzJVV7cYUkiqnjMq52CVcVnUCLWNJx4DJUcKcBwCwyHircM2LabxtN6wajJ5iAgB2y0JKSHisEav7XJzrrke1KCWXKri9yzKHlfOuUdQOE2hMsPcjcOpYllMzdEYU2nxjEqjZ1FDIzWKlGpwtJQrjDRI1pqa/KtjK1eE6Zj0k9NpRxXi0wJfpsmPKJ5mYtSW2Ye/Iir4WiNQSvn/iMhH917+Z4G/WH//PwD/b+Bfqa//W6WUHvgDEfl94E8Bf/3rznPCCVQaJcxk7MYcgMz9fZjIEvTmnGK5mV897slYPz/FDIaZsSejZI655gx0XioOv6RMCEdMVISYipY4FquOb337F/jOd36B3/mDH2oiMA40RNb0LIwmnhbOcjCFXF17/V6mGhKwRcMBGTmmqRnoMoYBo+HSUMaIpYg2PtkM1nmsMUqO4S2+87z3/ru88/ZbOCAeA41rWHQtF+eXdO2S0EcOhwNDCFrCq5Ld6Ziw1upkzgFr7IS7KFmx8CkE+r1qLXirtfKSK2ZfIIZAGgZiTJPbmmLQBqkYKyBHM+kZqR5JJhwHrShUyveuW4LLHHY3hBiVtixWjL2HbtGw9oV3zzxEz+c3W7Jz+MUS8GzOLlguVlycnY86PYzqveNkN5O7fQoJyrTgjMOnzCbeOCJnPydwm8H4ehRTFxEzhpBjT0epYxlK1T3UqDBqWVs0bzGZogkjINM8GMesjBN/Wh4Lp3hhXOi+MhIAfv6cwJsjmWgp5bGIvFFffxf4G7P9Pqmv/UxbzlVA0SqcMk9fXaZv8qoQZ0wGjlZj0mmr+5dpNa3hQDndyDLDV4/1Fv2oYRwqYkxtmW1U4KIKnZSSWS5WrLsV2y+vKVZLYEub6UwgW0h9ZP/swHaf6bMhi1XCEasNPJJAcgWVjOy7JesqZTSGFEQJVKx+z5AiVgRvLaSsFOZtS3t+jl+0PHz4gI++9QHnmzWSoWsaVt2KZbdgvdoAwvHQK511TsQYVba8lkqNtfiUyRhC0bbmUEkqyJmSdMA6V0t2tXNwuV4Sk2L3paCsTFmTmcPhQDj2xJRUl6BxCnDKTglfS9EVP2tZkJS00WnhyWngsNthrKHxXpO+NUm3WjRsOuHNq3cxT57x+aEQkrBabzg7u+Ty7IKrs/PZ6l4mkc7585eppjzmieZjbBx/Mk2saWyNQw+0g9IrijDV0LYIFbNiuEPyNQJ9alhgyoksZ3JFxzE6+iuF6ubfmzh31ruTEbifN3jd9o86Mfgqp+OVV/GS7kB9ONYaZVqtuMgprhLUjZ5eOJ1yXg6Z3CWRaf8JkAEoMcPpro0DY/xprJ5bx4O6wMWC9g40tXsPSDDsenJKrJoFaR+4PV7jW4u0wllncN6zaBzeiuLvvQfrFUQEWo6qrjbjYpLNFGuWAmKllpyEYUi4Vim0va01+NDjnWe9WvDw6oJHbzzknffe4b133qZxLWnIrLo16+WGxrdQhH4YGMKgSTLR9tNhGGi7jtVyRUyR5BLWedXzy5mUAmEYCCFgnWXVtjr5K0S7aTuatqMfeo4GcgwU49jvU02OJUyp/5OgREQUBGUqJyIiWO9UrCUGbp895yZGIootiEdFSBZjMcVRhiOmj0gj9LfC2XLBs35gtw9I2bNb3OLOLrGlkKPSeIsp04pbgDRbLdQYTGvqKZ4eZ7owxdp1eDBBwtEEsPOeoY+QMraxjJ2u0xiVanzu+/piTotXffilDvzZUNerKrP3S6mApDr+x69TF8WvgwzDz28EPh+pxUXkbeCL+vonwPuz/d4DPn3VAV7WHdDed2vM9KXGm1y/VrW8Y/KluvGjeyfVnRs9gpn1pjIUyUTeOBqU+iByVTiqCjBGqBn+ar8LOhGiCkFYa7DOk7PQeMc773/Im++/R3P7jKYR1g4edsJb6xaalsNqR34x0CfoYyYlda9JBYkF+oIthhhyHW+mZss1uyzGkUJABLxYGqfMN8aCdw1nZysuLzdcXl3w9jtv8e4773C2PsOJp3hYdBuW3YqSsnYtVrx/EcXXj0loV6sOw/GAdEI2cP0ik3LAOUM4JmVesk1lyZWp0dMZS+Mdjbd0Vigp4PoEKdHvdjSuwVKwaaDp2tqGHWnalsa7ulICorDdxrcQtWyZyAwpk4agybvGU8TjMZTDju5sQzxs2QehtWsWXcdqtSGmyGa9omm8QrXlNBmVuWfu8o9j4n7H3RgEaC9AritxmSavVE4LzS9Z58lxx7A/0oonhah9DtRegalpSCavNecyu4yxj+CUCCg1hLjv3AvKG2BkvhDOV8kx1/HVDsHPawT+XeBfAP71+vP/Onv93xSRfwNNDH4X+JtfdzBBND4qRVe+rPFVYbzZpwktY3Z3fFiiSC9r53HR6BXpRB9jPM0hmGpBTuAjPTKUpIg3ALLWaEtIKgpZ0AYhyXWSKuqtSKHrOtabNcd8oG2gy0dc7il9IKcBR8FKVhc2JXWpx9itaO7Bu1bLTMZinGWIoWboKzip0k9Re+BVR9HRdR3nm6WqGznh0RsPubp8UBWbM4t2xaJb4JxniCqq0Q/KZJxrZl5EaL2nsV5ludsOlxO7/kAOAWuErus4bG8xAt472q6h61pKLLWk57Gi6MNQEvb8jH0/0HqDKRHvCikc2W1vsUaIsWhoZbXKYaxWxGOMiBi8b9hcbDBNw+3uFhcTjfOUkijW4Zeeq4sV7y5hs4KHD87Zf/wEWa6Iu8zZ5TnOdbz1ztuVb3BKxkw19XFlnY2AUyhwJ+6si0qtJpWaqxkfSamewhi8pphI6YBrKuLSjJJ66u2Wyho8jT2BsdZ4Nwxhupgyju1pNo8mYfRZmLzn07sy2+f1289SIvw/A38ReCginwD/I3Ty/9si8peAnwD/nN6M8hsi8m8DvwlE4F/6WSsDOWeFuTohBRnnxyzmGmOkcqrvj9DLWnvNtY1YplWe+lDl5CGMz5NTeDHWfFNMOKdknGVChdUQpUAqCWeVPioOynsQYyTHQOoHwuHIpl1wte74cLXkzCSe7nrK4cD+6S03x6hlR+um70MFhWQnFAZStoBXyrQUdXW2nmF/VKLPxgOJ84tzXY1zQYbIYuP49rc/4t1330OSpd/3tG5Bu+lw1lMKpKTXq3r2iTAkwjBAhsViQdsq6zKlkI57hu2B1AdWbYdpPbfXz4l9UM6CmPDWa27AqzEyAsN+DyFydb7hgsTjzwfS2YKUj+xve6wU0tCTU6FUss/iCiUBRUilYLzl2AcMPX1IiG1UJgzlVcBrObRrLe++c8WZbFmvPA8frPnJzYFFu0bQFufFckmIEYHazm10Ra6lOskj4Ho+UUZf4OQRTDBhUcKUceWXcfJWZqlSoFm0GOtpOgVSlZQrJqAaotNRaxrq5MGOQjvl7m41eJCZKtGIBTh5xXf9Fzl5Pl+z/SzVgX/+NW/9k6/Z/68Af+Vrz3x/ywVrPRQLI3CiZj9H12jiF6w3Xr23EQVIRXfN4q3p/+oWzUqEjDdJj1wvQTvPCrEScYzlFu0DGA1IzgmRjHqYwma14Hyz4bMnjzE58WC94N2rFhN6+gzni8z5YiBmxagXxuMpUCfbQkYFJ8SCs6VmjwtWCk6gFUNJ0BVHay35EDjcHjk727BpGn7xO7/At95/X9t3Y6FrF2yW53TtQoE9MRLSQEiBY80JhBBUYKUUrG9wi06biW63bG9u2d5uCf0ABtqmYbVakmNQBKF1lKiVhM1qyfrsXNGWhx2NhfVCV7995zkeBO+0UciUxHA80g8JGAG8gjSWIWjvhfUWKVYNbTIY8SSJDMcDKRSMWSAZ4n7H8CJjNoIJmXfOPAcsnw8tJWXOuobL1VpxFHJ6/qXkiaTzlB0qUyw+zqZTdoD6W9FW8dqzb6bcE7VbVas3rlV16xAG7XuZdcWLNafJWsOBWW8gI3JrPO5pZR9/mbv8TIvcPRdAE8siJ49zbiHubd8IxODoXplKlKg2QK2YMbVVeCzrCArO0E8CTBlWMeaUNBm9herOyZ0SoXDSb68915XbTdVdTDUw1cLXfu8pf1eKJvVChJxYr5Y8fOMRv/G7v8X1k2fc2iXPk2fllcmmJeJSpIRIEqfqSkbbRY219CUxpIHlek2Jibg/4BtL13Y42zAcIpt2Re4T62ZFY3XwtMslV2dnfOeD9/j+t79NaxyShK5b0bVr2naFMY4QA7v9TrkWdzv2uz3b7Q0pKgYihkQ/DBRRNaGb58949vQJh8ORGAdCSchWAUgPri5ZLFaEfiAde2TR0TaeRddwyBEnhWxRuPVhz8YW0rojpwUMC9rcsyNhSyYbQyyJnHtSbRIzxuvTyZEiLc5ajqFXLYio4ihSDM44HlytuVo7lk1kYQtN67mSFbf7BSk3fPTue2yWS3LMWC8nBF6No8fQchpHLy2ncwNQw8oxZ12bwnKqcbwUxI4uu1K55SFijK9y92N9qnodM89+NE6T8z4LUccFUGpYe5r/ZZo7J+f/5P4XGSsN871fvX0jjIBUX02MIQdldh0pVsy9L6Nhz11LCDABJupLI4JK/y7T/3cDsTFqqEbBVOtrai5CpJauYKwYiDFYg8bTRgghst1uMdZwdn6BDDv6BAGV5l65wvki0dktzgg4bapRb0IrCHEYSCmx3pyxe3GNzYk3zs5ZtZ6bZ7csmhXH7YDPQlsMa+tYrRo26yXvvPcm33rvXRyCSQbnPFYczjU41xBC5PZ2x7Pnz/jy6VNub2/YH/bcvrgm9D1mjMOBp08+p+0W9P2B/W5HKYXtQdWcdtstvvWcXV2o/uJ2YNjvWS5ayJFw2FNST86J/eFI2xgWZB6eL1ivPMQjsu+4GVricUfptPuxTxk9u3p0tjYLIY7MQAqB3B+wJWMcFNuQrSYfXe5pjbDpGs03HHd8+bwnu7d4+PABH771LiafxsREu3VnIp3GROGuDZhgWuWUp6OcyDwrhTB2BAlJgTLyBRjElCnhWUam2ldNx7lrUMfuVOOv4eoU+Y+wxTK/7jJ5znNwEzKGwa8+7bh9I4wAAFYm8g2yulZYqWqsc9M4T4zcS6TM8AH64hw0OQ8FChN0VNPEWpEYIy/FME8oL6VsrlUJo+FAyplYGXViSjRNy9nFBf0WtsOOZ7tA54R113CxXvLmVWQnPdukvfkpUg3fGO05Fu2CwDWlRB50hZWNrDcW2yz5+PmBZQhscmSVClfiWEpglSMdsPALKMpzn1Mhp8Lh0HNzu+Xx48f89LPP+PLpl9xsb0m1v7/fbimVfDQOA8+eP8e6aoxr+e94ONbW38hZc0Eowu3NDbdfPkFy5uzhGfv9LYfbF5xfnOEs3B72iAdphavzJZviiPuOsG2JfUvYrHDDoH0Bx4Fjn0gpIVmwJUOOpBI18RoTjcmUksglERDVUkgHvHj2L3Zss6fxLTdDYbvN7GXHL37rknW71NKkN3eme66lOlNeBtV+dQQtU1nVWNW5nFb4os1jwihNP9qEE2vQKTfFzLDcNUTjm6dwYL60jR7u3as8Jb3LtN9sCnzt9o0xAnMOtVy78WwVa4wpMhZu7rQR11+meMvYU5YEdedP7pKc4i2MQjzFUrL2xZuSsVV8U2M+M7mNJdeus1xIIU2um7MGvGfZtqwWHWkY2G4PuMawDZabQYipZ7/rYeg5Xl+zjw7nO6xT1GEohaZpsSSWxtCsWq7OH/DRG2vWTths3uPL68wXP/4p77x3xUcfPqQxCeKRRZP56L1HXFxeIq4hW49zDb7KX93cvuDjn/6UH/34xzz+7DHb/Z5jP2AbBeH0IRL6I03TKLX6YU8Yeu1O9K428ShxSCyF3aEnP3nK4eaWfndAHNzsdtzevEDiwPn621gSbecwzrEPB8QtWHu4XBYOS0M4GEpWQlEnQukcL26PPL8ZiMXhRQhZJcCKSTTW0VgDqWhfgG/AO9YLoWuFbtEg3hGbjiF7FmdLOveINx++ATljvaEYrZSQkhJ6jjz8U/b5NF5mA1J/zNz2Mcw01k6r9agNUOrEHROEFPViy5zz/44XomP5bgLy5cl999Ux2ffyvtMoH1+eQHCnz71u++YYgdpZp/V4VdQ1tQkjz0kRZsZuXs8dw7kpi4pMN1EdpczUupmztqKmSMmavTUGSiy1f7wwKh+lXKachRWjzDZGeweOfeS433PY7hh2O9LQE2PiOgbSMZLigneuzvDLjtXK0JotrXHYplEj0HiIEd96RTDcfMn33jnnyg1ctJEP3npIt1xj84E3rhY8erBk4QOp37JshQ8+fJ+33nlI++CCY9NRmo6mbfHOszv0fPzTT/i9H/6Ix59/xu32lqEPhJiwcaBkT4qDDlgjiLPaD5CzYhBy4nA40HQtZmnJUrjd3nDYGnLfU3Jm4Rfc3tzS39ywWnj6wx6TIu+/+QbZFnbPd2rcbOGqK8h5g0tLXAnsY6L1ls41XK2XmHzN9e3AorHsQ6TPSRuZGpmanrK1JOfwjeGD85Zzf8TaRHP2gOu+cB3Bdud8+OF3+fD991V9uGSatq3U4ijL1IgLMVLViMaVc1zV65gcUXuTuz0bhmPeqXqIMpto09R+qWR3b5tn7mX85+6JTtFuqYhChZifzn83hzD6AaNxGdu2v/E5gXGTms1MMWFbBXhMrCqv8GtGNwiYYJ/zcE+qa6/dfdQef1E3XDwiHnDkECg50Hi9wblWNXMuimUfMQulqEZcbfCwRliuFpSsnYdSeQVjtOxC4MlNTy5bztcrXNuyWHXc3GqZsHGeVdeyKsLSO8LzI5fuyIeXDzD9LV3uKftrdvs9w+3AWw+WNC5hwoGzVcP5xZLV0rPbbdk/fY676GjdgpwS237Hj378CX/r//d3+PyLJ8rkm1TXMCcNgWytQDDy3TlHzgXfdfU5JIqoik0/DKQYGY5HnDWUEPDW0jhHOBwIQyAuGn762WNWzvL+xQrnLU2/IOx7DiFicmBhBh4uDGlo2WW0PTsNXK2XLPD89IsbSutpjkKJcMyFEiJDoQqcOsQarhYtV43hsm0xJvP46Z6PXxwJ9orFynF5cVm5BAyZQSXjjVF+wgpRllxq9py7K7TMPeg6qcsYiZZpko3j9c42LsWzsDynuRTYfHXmXi7g7vRl5sGOPAGjfoTmH+r4H8OKV5UC75zs9ds3xggoFZMw9Joka2yHVFru0WU7fWF9UqdsqUxJkHmYpYChXF067RITqSUbySCZkoZKCJGJFV6sbC/KzweqTDxy9yMG64wmnGwm9APPr1/w5MkTjoeeXATftjSmIUvkpo+IO6rOwWbDi37LPivY53Ld0pTCo7OW9RuP+ODRhodnLTnAscbuQ3/geNiTQ6RrV2y6lrYBQTvr+iFT+sTimLBNJGbh6fUNv/t7v8NPPvkJh2OPGrZSCTyAYggoJsJ7z2ZzgW8ajseBnDOH3bYKeDhiUm2CnCvSkdErgkN/YPv0Kb7xFCd8+sUTHp4teDNc0hrHRWMxQ+QwHFl4oW0LcUhcrhtc0vvbikNSZnXRceHhKJZPn+2xyfDiEHDWE4rhwfmb4AyJgaUZWHtLV8OpJ9vA870hGVifL3j0xkPEJMQI3jUUtEHJWq+8f0lODaXTmLmffWccbJMBeFV8PccXjnuPK+841u5M7PvHGI97/72a2J483JrnzjmdeuTuXsh49jvnG73Y+/Zqvn1DjID2kKeQKmGFnXrLpZQZt9qIjKr/jDN+8gLK5AFMDxegVMbhUd89Q0kDKRSSqlYrf0Cnrn6RXHUOTD2OZoEFVHWnZNIwMBx6rp+/4JNPPuHTTx9zc7NlezzgvCV6A63QLBsKBWfh4mzBcntkCCAlcd463n9wxTvnDQsb6FxgvYzk0vLOB2+TYmZ3MzDIU3bhCZfnS7yoDLX1BmkazHLF6uHbLM7foljLi+0Nnz5+zE8++Zjt7S19H8gp4VtP07Q4q0w9yg3oOb+44O1338e5jv3hiBjDbrcjU1huNuy3O55/+SXH/Q5nG7AgBAhHdtsbrl88Z31xRtN3HHc7NkvHYb9jVTxrE0kl0e/3LC8dy4UlbAdW3uBbFU1ZWIMJESSykYJbLVg5OF8KH392g9iO633k4eqKYCFz5OE68uiBg2HLzX7gtlj8ekM4emKBIQ64xiiTb01wxjBgckXv3ZlgpZaC5840009dc+5l2Ge73WvqvbPbfKbKGGpMn6/HF16e0NOH1JqU2Xif2IOmrdzZffrYSw7A663AN8QI1IRgTBgxdMsO593EDXiytHNzWU7Wc3oop6aKyXCLTJDUma2eMNfOKkGEyMnVy3WFOHVjnLyzcdUQcVjnWW/OeOe9d3m+vWVfMvnLJ+SccN7iWqssO7lAEhaN53zlCdtAPxxBMhtvsGFP6Pe89cEbtK3qCd7sX9At1uxjz3Z3w8qpYEWox87Ok42lsV659JwhhIEXz5/ykz/8EV98/jm73Z7Qq2iotY7soBiLiHYxLlYbNhcPaLsVOYGzDe16RTaWVGB1eUWxHf1QME1Ls+rIRI7bGw67Fxxubskp0Q8Hnj8bCH1gc7HmendkmSOXDzd44MUXW45+QbtpsY3D50DbOLAGWxKNMyzPl7x4/oKYbvjlDx/xxq5g4pHD4DjeBsLtgWAzRY6sH5zro+k2DGFgebHgeBs5vzrnB7/0SzRG2G9vWW0WyopsMs5IFYlR6jmRSjczMkxR7k42TpWnKXk3Cz3L3F68dlAXSkkax8uYjBwH0uguvGw67mx3qPPu5gT0+HcvRMGy9TWpQKzyegMA3xgjoPFOzsrIYpzRpN309gn+KHefTN1OLZhjnGZmx8yzm13Gh1mowI+ZxzAy+IhUheF6TGOU+80ooMnU44ysuORCfzgqlLZpCUPgOCg4KJue7JXa2i8XrNcLDgFiH7GAN0LnWwCGmBnSETFagbi9fUF/1Fo5AkkyKUca39CtlkjVC4hxIKaB/rjn6Ref88nHH3P94gX9oPJo1gjBOXKGYBPBe5rU0K27iVg09JFjP9CWwP6wpx8yyTmG46BS6OgAyyHS7/bcPLsm7w54r22/sc8UMRwT3O4DwVmWyyViMqU/cryOrBcXGGuxJuCMKvjYbJAYySWwXCvhqciRi87w3Q/P+cPHB9JbZ7Rd4SeffUrbwPEabqOlNJabbUQ2DYvVkqvLN/joWx/y9sUZMR61/0IM7aLFFatUaVEJWabknZkPpDpG7i2jU8Q+vv7K+TpbnKaXpKpljRwBp2PMUo6cVpc7J5tf0clrmS7qrvGYComnhMXs1a/yA74hRqAgtakmY1zlEsgzZpQy0jjN/B2Z37cZPmCMiwzqARjNA0y6bswmes01nAaEJstOUlCz9+r+OSWNj4eB0B857vdcP3/OFz99zOMff8yLYw+uJs2sUJyQIuxSZG2q6q0xEAM3X15T3thwPPaUEnDbIykf8K2oxl0sDEPAtQ2xCFEKTetYrjuME/oQsTHRCgxp4Pr2mj/8yU/47PPPFb8QKwVYFhgEkUEZhazHDQ7TKHe+e/6UGBL7Q0+z6og50/eR2+OekosCgWJPf7wlHnfsXjznuN/hSwJxhBDxVuXGzWLDMUOftLbvpGArDiEOobq/UkMkpU4PCWg9xWbICWsKDZEHZ5ZcFnyweIsff/aCxh5Ih4FPf3zD5rsfsTsEnj4/EG5huXnAG7/wkFXbknOiaTzeqJJQCBGDUQ5FVXhhmoZlPlX0qc9iztOY4eTSv2q+T4mo2XYaMxnrqQnmKlUu8vIEvZOPmL1TPZU8nWK24/2/728j/uUrkgLfCCOgsbay85oqk0Vhoul/KQKaW1O5Z+XqQy1pXhoxNbbTHaam5JrJnbKrUmmnsnYKCkW16UuhVKlxPYTSjLnGsjxb8da7b/Pt732HbYiUL55ws9/TB+07b5wnOo9rHMes5CRnlxc6wWNk1wcwA4033N4GnHNY16hApzYQgDVkl1WYtFNm4JASq9WKy3ffoXtwSZ8yty+e8fizx+wPKiSaVMGCghBCrysSAZEeGYRMYHf7Qu+QcYQYMS+88ggMkd1+R06Z2B9I8UDqd6RwJBwOSApYQ9VEKPh2Sbu4oFk/IOZAFAg5452uxMN+xxBUE0DEQBYEZREqJhMwKuRZk7adt7gAcuFx5wt+7yc/olskFmdrji9uud0eaK8ekkjcbrXZ6GK5wRV1+6Mo1Nw6iwikGIkxKwWasVMOYO7ql3KK2aWOs9O4mY3V1/whQiWBmS3olLrAVV2CXHNSlW9wlim4O9KLnOauHniGWhz7DNClf+qUHS/+lBu7a+BevX0jjMDYJ2CrWAVltKLykhUY4/zTh+/Z05lROMGE1fJPN4nMycnQx6UhWyX5rAklU/UBjAgj6YMYwRoPRUuLEoXlZsnmcqMde9uGBs2Cx5y5HSJDySxTohmEpm3wzoMX9nFgPwx4myu+3OJ9y36XCLHCk6MhAKVRIhLrBdtZludrzh5cYbuGmAbCMLDfvmC32xGilgQLJwWaVLkKQCeFJCHfRg4VsWidkpTSW8QYYkzk7Q0xDOTYQx6QEpCSKDFgScREjXcdsTguLt/l3W/9EmV/gxw/J4nDNOCWC3bbW4YQaVuH4rKNojWdQbwKfNrWYWxLCkpbLilxfr4kLg1DObDYNKzXZ1jf8PxwpN312G6NlcKDhw94eHmBRXElznmVWStJewfEVkrvTAypdu6aGg6esALj+NKFaT5BX5EEuOcJvGrCTR2BBbQL5kQicwIc3SuAj6v7THuDcdK/dN7ZeUZD8PXz/s72jTACoLGZQRQrnsrIwDBzm+YT/+6fd14fj6dj+6RTOJGQlhNcU2DOPjw1HYnUKoFe11iaFLGVlQakWKRkcja0ztF6h0gho6g06z2jVR5ygH4gZ22YaZqIcVTvQwFIyn5ruT32pBhYtC0F2B0OZFoSIK5A05KdR7oFZrEkCZADlESo5cQUtD3YGJUIiykSwkBM6l4pKYoh1dVcRJBQuf1GKGwuhJSV8qsEJrLvHCkpYKtIp/UN1jWE4lhfvcMP/tifxQxbbn7nPyTkLxHv8W2DMVJ18mAkczFGsfzOWLw3HPNAiJUSPAJJaMTw5PkN+xAxrWcXAtl7osBPf/qYm+C4ePQe3/3Od3jzzYe0Vih1clMdKepElIIqJjuZjD8oGrQkFRApKGbCuSoUU16eUy9nEU6vn5qCYFROGnkrrfLOU2Imz2Dycn8wz+3NKyb0HWNz302+t27KPL59zfaNMAJ1vpJTVukvwDqpbDD3v8TrHsHYk80UEkw34yWH4pRMmT4yxRbV7TInEhLBouVCU7EHY7OyxRrF/D948ICrNx7w+PaGWI4MOemANoWuaWitwRlVosgFusbTdBuOKdF0S9Kw49gfKFJo24YimdvtTida05L7TDFCMg3JLvGrB/jVFXZ9Caah319z82LH8XBE0D5zUzIWQxIlIukH9RCUptvhjJCNaL+Aq1nsUkOnDFJUKJUcSQRCGogxUFLEp4J4XxV4DQlDEI9ZbDg7W1K+eEDaPsU4i29V0LSESGkbirGEqCSrzlhCHLC2So7hyLGol2CF7Jf87m/9iOttj02WpnVAS7tckw6RnOCtd97g/Q/fASIxKxOTVH2IO4m0yaWuiUEZJ6LV0C+nCu6ReyPlFdsrjMOrhujEY1H1MKeVv+ajXgnnvbeYTWH/iFuYUaDdnfGzn/8A3sA3wgiATiyVuFICS3G2tn5CqfwC0yazX+YIrfHVGkeVlz50HzRxIm8QhEnlSCrFtgBU+TCUAdegbrrkQk6DLsIBwjEyHAJxUPUfYqGkTAqR7SESSsZbcI3FW8PgBO+Fj/Mz3jjvaES0g9JZjseBaDSccc4RciGTsc2SYhr84ozN5VtYvyYcMikfuP7iGddfPqfkTNs2SEiqWMQo0KkOY446cciJbATvLIJV2TTKiaglV3qmHClEYh4YYk9M2vMnxpCcI1tLDInOqWrwzc01thNSSTRtR8oDCFjvyKUwJBiyJRdDlxy+bREnxJJIqVDEqSinOC7fekgwLdf736HPBleExjUY0zIgZO85W2343ve/zTvvPMTWzsxcBFvJSKeRMU6c+4J+5TTRpDI2T4tGng+se7NK7s7f00QdvYG6yotomGt17Fkr0LjqWdbxLdWZf03kccpLlFe+/1WTXqSiar9Cj/DnFR/5nwH/RWAAfgj8N0sp15Wa/LeA36kf/xullH/x684BJzfKVPGLQr3wUzaEsdZ6ulezmzLe9DtZG/1R5r+85BroKMgz0pfCSF9WKDnWGK4mZ1AAEymTh4EYem6ur3n840/57A9+yvXnzxTFFyv9lEFlqkql1BoSg4n4xmIbIEee7Ac+OFsiBZJARhhioHONKiEdjiy6hkXjabxHirB7seMQnlHcEtu0WCOslkuWXadlMJvZ3x4gJxU5EbB1ic+lqOQdUiWyRFslRFeZUZEol4Qq9iUlIYmBglKeW+MAq2IjGYiRZ59/yk9+9zfZrwybw3P8xipNOWhvQsXvJ+MIKbMNBZc9GeiHvpZlDeEQoWS6pfCjzx/z5fWR4hfYdkmxjj4V9octzXLF1cNHXF1sgIzKgVtIJ56AUr2il2PIchpBpVTaryphb0+y3nc981lgOssW3vXcT+NuCjkrNLsULf2amaaGGqhXp+/uuv1z9+LlKGB20jufH4uh+ZXxs24/r/jIXwX+ciklisj/FPjLqO4AwA9LKb/2Mxz3zjZnCdZtZoXv1W2nPe7cl/pQpa7qopZ9LsAgI7FoHRR5OscsUEiqADyNmzJKhVeXLqvuHFWxtuRM3wf2N3uONwfiURmEBZAUlUarFI7KLqqrjTX0MdBlSwmZH3/6nEv3iDZnEonitBvQNoZ9fyClzLIVfBxosyHt9rz4/Ambt1Ys37jCrDactS1vvv8ll598Srq5QUxS1t8cSTGiCjhVnl0gZr1OJ+YkjTUSrci4cKo3EGJmCIlSqHV+p7TfsZBzwOFpmszN4x/zcTkSLhyLB47gLMEOtVkHYiiYDMUYEpk+JjKqM2gL6o1YwbaRRbdhvy/8rb/7Y77cRboHF0i7JIknC/Rp4GK55Aff/y4fvaP6CoLKmJkZXdfE8j3vspkRCI6polFktoBqgph7Q08mKtSp6nZ3YZ6NLRkNUH1TyiRwOoUD8zL3rNFwPshlNtvv431k9HTLyzWAcu+XYuTEUfmK7ecSHyml/D9nf/4N4L/8dcf52q1OsJcvtdrXO8ZhHvzce63O3oJO6IlPknEVP0FE57fvZDHHZKLUyVClueYGZ+KE1+7E7DIP3nrIarUiP/mSIArQUVIJjftM47DWTiwzRgq+MRAHnj7fsX10xeZiST/sSaic2eF4JKaoMN+c8aYgMSGm4JuW9cUZdtEQjUHaBZsHD7i4uuB2vydnaFtPPwwKmWbspKSGqBlrRQdInaQjWKo2GFDtBilkSBoWSTGaFBWLw+CypbWelWuQ/Z7w9HNwS9zlhtQLx6Lnt84iw0BJtXORTI7aoOTEkcKhSnCBcQ2r8zf5gx895sltwi4uENuRiiUE5fbPYtgs13z7o29xtlpRYjo9Vykq+17GGHo2lsppPNydLON+r4EQj1HnfIAKp9dfHrLVAEgtdddJPxLcjrtMpyp3PvryH68+xUvbvdBg6rd5vQ34R5IT+G+huoTj9i0R+Y+AG+B/WEr5D171obnuwHtvv8WU95jNtgmhNa3m91266Winf+X0iLMepGr8ndz5UhTzp0N9lNqmemYFETfFvRkmaakxqTSajFxUA+DMn/Ph9z7iw59+zMfXXxKPR6R2sTVewUFiayiTldTCoJ16KUSePdvy+PGXvLV5D+9aSJHh2EMe2YAL2SlHfnKW5XrN+RuPWJxvGEoh7o9I23F++YCLi0t+/KM/pO8HXNPQD5HDoadYJVA1Rte8XHTSmJGWzVaCk5qLUIp2IAokg6VFNRI0P6KVFEfOKjee+sIhbFkYaB52NDljkpBSJNZkm5VMzgOICpKkmBn6I93mAts2pDBQYsY3HZ89PfA3/+4PuT0Kq7MNoVdtQ/GOUgLdYsEvffe7vHl5hSTNv9i2GQeOGhMZ3eA88wRmE3AWDk7Q2jLmD067TijTOrumlXxuBSqo7RSalmm4niZ9LUVPDugJCXh3JL/k/N7ZJnPxujwAUqth495fYQH4hzQCIvI/QFmF/0/1pcfAB6WUpyLyJ4D/i4j8oJRyc/+zc92BX/vBL5VxAqtrWu64YS9hAV59NdO/WuLTzK8Ch3QQmELV/hs93axtxnZ8OMowPOUaTTVEluojyvTgwNQYWgVLzq/OeePdR6x+f83104FEZVDOBW8KplTRC2eRrLTUoY/kIZP7xKePv+QX3rhk2amGXYzKUJsquszmhFkY2vWKzaNHLK+uEGs5PN+y30akWxKGAVMM+9sDz65fYJdLdrsDu/2B1eUFViwmHjTeF+0EnA3Pes9GY1zBUgUcDSCkokzIJRciMBQwodDYjv0+kcKRs8ZhY6b0ETqPyq3pOaxBE41FdRZCFvp4JErAePUCsxj8asnv/uEzPv7ylrI4I0mj9yMnvDc4Y/ml736PX/ne91k3DXkYMCJYI8pQpAOMqdIz89yEMs3uaVTNWvWmuV4/V8ppz5GMpJAYu/NOA7qOvnnY8fKYPxmM2QdfNU3vLOj3J7u84rXZdx49jnmQ8BU25ec3AiLyL6AJw3+y1CW7ahD29fe/LSI/BL4H/K2f8aA1jh87MOvDSvdIRRif6ymuUjeLyfVTjYhc4/46uUdDUSdzirnKY5spjhsxBCfjforfilTBULHTRRQKKSesM6zWS9rOE2PkeKwEHgitM3StxzuPWEsuQsoFKRlxDrdaYZaWYCyHYaAPx8lLGYJy8+M8q27B5tGbrB48Qtolw5DZv9gx9AUTDYf9HlMsXbsi9s9JZaCxDW++8y5vfet9dvs9X/z4p8TDgYJFvEJpnSiS0YhU3oVKqFkyiUJrPIKhcQu69RkpJ0qJtIBrLReXDzlebyEmVosly7ZDiiElwTWq5qzkvgaKUoYZo+tfPxwYwh5vIYYBnCU1wuMXz0ltg18tGVIipoxtlM/v+9/6Nn/uT/0p3n5wCTFgZi71tAioW8dI9jEGfWU+4+oCM0KHjcxzQXV4jfiR2Ws/w+J6xwsoc0PE6Et+xcR8xaSfqedNHu+EGiycjM84cMdemWn8vv6Cfy4jICL/BTQR+BdKKfvZ64+AZ6WUJCK/gIqP/OhnOCKgcTBUKqhScfwpa2NRld26mzEdHyBIzrMecchSyHVZ14FgxovUwSi5iocYvG2gWvf7lzW1eFRykynnMIUOmkPouo4HD6+4enBJ+9mXDFFwqOBISpnQZx2wJlGM1U4vI7jOs2gWnD9YUjwcdz0pRw0nvCoPOd+QrCe5loAl0yDSUYrF+hXrrkVcQx8S6/NL3n7/PZ7d3HJ9c0vXtTx49y3e/9aH7G+3pBc7bmJUTkev7E0yXg8V5y4q004s2uRkHRTBm463Hr3L+nyjZb39ju3za6xtQOD84ox33n6Ly4sLmjYhUrAWmqZjwJKLBYGUghZbrGHIkZB6Wt9gPCCG237LF9dPobEkgj4XWxBjeHh5ya/94Ae88/AhTiCWhDO2ehuVUHY+cccpJ7UtnRkvxTT0xpi/zJ77aVye3PtTL8lXLq2vGN2T/Rhj/3uT8r5deenwL83hMo3F6ZUR/ToaLwwjK/JXbT+v+MhfBlrgr1aXaCwF/nngfyIiEUjAv1hKefZ15xjNWQFKZcBBdICmqCw/xqu0dMmzh3s/Azxec3XVjH6BV32p2hmo2XLlC6gsMNRjVwur6YIT4ozKNyjYurrVwVEK3hraxk8JwGyrVxMjIaq8uXf6mjGCWFEZMGdAkrIbNVZjUCe0jWXRbjCuo0+Rfog8fXqNdNec+wf45TmLzSXFeIYQwDrWF+e8+9EHvNjd0v/e7zOEI7fX13zxk09UXXm/J/c9flmFRmrYhKgi8xCG6o3ZKcHmrd6fsN3DvufB+++zOF/x/POf8vzxJxzjLU0jvPveIx69eUG7bHBdwriCsQnTdBjbkMpAQkgiqHOn9yKmnlQKuQSKtRyHnj72iG/AJuwYdlG4PN/w6PKSzjtVMhpXxwlVc3KDS30+0xyYZckLd2PxEVx2J/qcQoq7PfwvVbBeZxHuRLFf4T6U05B76Y1Xhf7Td2byRk/n09Q2onJ6aW7cXrP9vOIj/9vX7PvvAP/O1x3zK06mXPgxKZVUjbGk0pHranw31pmyrsDIGgAzqzuHGnCKDcdqoSryJuWln/AAp+uRWhqcQo2iyfNCqUl0fTEctbHGFcEbixlx6RassVgyzlQt+1IgJ0oyenzUuizWHU209Mcd64sl62XL4XbPMAT6MFCcJ+6PHK5vyPIF3SW45YaQMoc+UIzBtA3ryzPefu8ttrsbnj67Zndzw+52iy3C/vqFCoiIV+YkW5GQYiq4KVHaMWyqBYOS6JqGsOt5+ukneCc0K8/N08/YvXjC+eUF7779iA8/fMhybSguQmsxzZgQdRjfUGxDCIHEKMVesCVjTcb7AikT8kCKDt86GBSqLEU9PVMcq+WSrmnUUynKAnWq5PASCO/uKlibfO74+yf3XOv1cs/ln4eJ49+v+v0122vm/RjNvnKVnmKFeYLvlTvMTlH95HG8mjpvyuuqbqftG4IYlBMnvGgc6dpGV+s8wjjL6Y5V1w7uPZJZzHRCZN219nqYBGJoVx0mhHrsWb4g60oNKls1Tn49mkwx5Mj5ZqwhpszQh8qOa7HGkjKkEFHO+cxARlStQsE7jSN6Ibnahx8Kl23D1UXH5dUZu92WIQe8sywiuJIwMXK8fcGz257lYeDRB9+GdoHrGnBwzCqd7ozjbHNGMgZe3LK9uWU4Hkkp4BqL8xbvLcYrei8VzdaTM1ZUZceIeiQpBoy1dEtD7G/54ie/r5ZQes4vV3zw/gPeffOS8zOH2IHiHHiPtB6xjpQGkmvANxCVUtxWD0SZnrV/wiwyNhmk77E1r29K1qafGLHWVAPgTgw7E+HeCfgzzpGX4u6KH5gSv2MOgVfMVTkZidPgGkOJuWcw71Z9xWo/jz3qAnAnFfiVyQFeWvSmcPRVHxJqWbdO/ErZn0q848nc374hRgCN42ON/52rjTvjDTxl5e8Z9rueVoFJbxROCZF5LCfVEygJ2zjECVRpqtE8Fxn7vcfzV+dRoBSZVpxiBOctRjKHY89+t1f2mpQpIVQm40QaenXXUZFTK4L3SpyZEwx95vOnB4abPd96Y8Uvf+sB/eHI85s9sahYaOsM1rhKFJqAgHfgnHAYjtph2DRqfPpIfxiw1rNcrhhiJIaBQwwUb/GtwziDcxqOlIoYDFT1XARy9XQsFEmkfMA4g8mZGHqazrE5W/LwwTnnnaORSAp7cmUuohiyGIoRsniSbSjW41zAkZCsHIYpG1KyZGnolg1ihBdhwFmBEsnJ0B97Qoq0qyVS4/+Ux6kg5IrskfE5z2Ll2aJat9PE14TbV63ms/dEJ9eYJL6/n3qe9z4zvT1ei9y5jvmx74QO5f4ep/Djng98urY5gqmC2NSLnoXNr9m+IUagTFoD4xdLsaL0qmWfcNzjJ8b7OZVE7tnicWWYLQlTqCCjikyqRqNMxymUqkA0RZZ3KxWgLLWopRUr7Hd7nj+7JqTM+uyMs7MNz/fKYSjFkrJ2HIJ2IbZtw3LZYb0DI4SUuYmwe3rLmoR89BBJgYWz7KJj10dMcSyaBoxldb5h0ay4ePMB3dKzfbYlF1F3enskHSOmCIvlktwL3jq6toWU6Y3gnCofWasAply0V0AqAark6lLWOFwclBSV2tQWfOtYrDyLhYcwsHv2HJd6SCvYLPHFYCMMQ4+YhC0R2zS4riWmASFhsyYfkzWkZDgcoW0XNI0FIt4JJQ0MOdMPvU4zY9kej7w47FmtVzhTaaSrulxhFgrMJuq0UNzbRjd6Tjl+783ZeBr/LppDesXaL1NG/tXOd3mle/KKbZ6YuINvqCVc5pWBl8OCUrIyYeWMdcrVeT8ROd++IUZAV+1RvGGe3b1L/zTuTK2DMrtZc3s5c7XuuF0y8xCY3MNJj07KlC+4m0coszBAt1wyzigb73a7I5XC2YMr8nLB57sDN7FwfbNnOA5YA6XxWCNK+Ok9JWv5L1QmY2cVhotvOLs4o2FH6OFQDPuYqvy6koU2yxUDjpQC/WFHCUdEPOE40N/uMDHT+oZs4RgGNQJNWxObRUudaJmSOGrqqTiHSUVLeNZq/kIEnCHXkqt3alAWXYt3Vglic2a725Nr735ZJHIfca1gfKFrLEbbBJGmxVjBVfINUwTjPM++vGF7c8uDh5c8fb7jxe2BlBIxFWJKON+Qge0wsA0DuxDorKX1Xj03OLm8r4yj77vqJ0+B2TyblxAnh7+GlvPeo9ct+q8+173tqwL0cXUbTzLf9z6QbryIO5Zo2kGRmvgpCf667RtiBKR6MaMlZQrUhFEQ9LSr/qwu+h13bmwRffnw9x/YFCpMcdpp33HajyHAHGuubyrISKwwHAaO/RHTOpp2SWuFs4tzlqsFu0OF7FqVNVNUbuGwP2hjTdG24oyQilKuH7OwPwyksOd403M8wDZkTFeQkFicad28DxG7veVwCBz2iWa5pmRlEPaNwzpLg8f76gVUQ5djnPIspRRiyqSUSCGThkA89kDC0KiUN4pu9K2jWVisczTe0zYtXbdkvVyx6Dq8gOREP0QsPU4EYxuc9xTjKKbgVoZuvcLEgeN+y3G7w0thbQRbCsNh4MmXL/j0ixtuD0nDiKQ5DmsdRQy7/sjz7S3n6zWm7XDGaGPU5Knp83zJAz7563eG0Z2tzH7KbNhMf8/H28y9/LqV/WfZ5scZzyejVzHOi9NYnYhI7oUXI6q1FJWPLzkrzXp4/am/IUZgjNOpKiun1XyyzmN8M63GYz301H1xN4F3NwY7xYA1fBgHzWRFy8zEV8s/fW5ECZbJQEjl3wh9T0oR1+qA9U3D1cMHXFw+YbvVyR5CoKRCilEThVGx/AmlnSq1iUfbhg1fPt9jb294/nyHW5yREJpNw5Bhd+yJT59hnKdZrtVVNg0GOIYecYZm0bEYOmyJHIcjh50jOjf1QEzt2raCq0WQnEjWEqqze0q1G83AGzUA1nt809AsOvxyiV+tWWw2nC0XrBqPp2AkY6XQOMF5h200D+EcDIctL273bF/sSX3gctkR+iMl9JxfnjHYhn18TsSRs3JDGuMwxtWHKoQU2fdHbEzYnPHeKs7ACOZeXqDMJ9bsZz3UPQ9yPnbGn2UyBKex+Mo5y2lRurN8z/b8mu3eQU8BxzwqeNl8yYgkmjkPxhhSUSyMa/zUlv+q7RtlBMbArsxW5jJ6CegXnZIv4wp977u9dI9m93+c0MAJUly5Dae3iu45nmdu98cW0IKqGpUUCUMPAtZ5jFFa8Tet5cVuz25/pJTnFCCWQJkMViHFQEoVoGQdGEMWYTskPnsxsBgsh8FwuW4o4UBOgUzh+bNneOtZLFcIlpAcfnmB8Ue+fH5DzrBYLzhzFzy/fj6tGtZogjF1nf7dnIxAiolkYm2PDrjW432Dc9pnYLR5AmstzjZY2+LcAusWGLcAacG0uKahaw3kyHDcs+sHOPQKrxYoaeC4v2F3/SWpP7JoGprzBieJ6/2AaQKyXrDvVQ4tZUEqE5IRrR41ztP6hmXT0hhtVR76QBoGmsbR1Ocwjp3R+J8gu68YezoAp+zA6DTc8cjL2JZby3B3wsVxfJ7+/rm3iTOwXtm0+LzCw2VmfE7L5uRFSNbqS8kW+Yrr+sYYAQTsKNdUH0aelwTH/9H7Mt6kMWF4spC1W3DmIs5OwVQjnioH969Dqo0ZkYXzXZUptmQtWyldlrpbSQQxFt84zruOD7/9Ibe3W4ZjTylwAGIuYK3i240SlGQKGP3ubdsSMHz6bEs3HMm7I915xFqhPx7AeobDnrP1GVcX50jO7G5ukEPGdRtSVLzA5sEFbtnw/MULpAht09A4T+kWNE1DSKnypmiLazKRgJCODmsNTizOerxzSNImKcHqilwckhty9BAbCA1xEA4ykIcjW4nYMiApKR36EIgxEIYjMRxoHCxax/r8jNYKYjK7Y+Tx0wNym+iuhJtdJCaDd54YVb1YRA1Q13W03mMRTMlKzIpCnlOIHAYla/VeQVsgVYV4fK7AzK2mRoQyf79ud5CFL01COe00G12vG9zT2PvKdMHJbdXrHHECr1r9x4s8/bx7dqnYmprv+Qpv5BtjBOZcAjmfZLNebtKgGgUo5f5zGV38euNm929ebR3dvHlIMGF2RgNQW35Hb0HhlyqPnUtGrJBHtWRRt1UqUtBI4fLygvc/fJ8nnz1hvzvinaf4sV+/IFmPnbOCOpq2gwLXNzvS7QvaMNCQuXozIyZx2N+y2KzoupbLy3NKzux2t3TLNfgW13oW6xVuAcuzc1IK5CTkpLBd5T04YMRgjTIYGyPkbJRQxBRVJzIW7xo612r4YFXBmaJtxEYckhrK4Agi9CRMSdhSMG3Guow32tmfMRhrabT1ATEOcsCRWa5aLs861kvHJz99xrNjIR4i9C/YD4aYYbU5I8QXytArhbZrWC9XtM6rcIyr/AEodblrWqRoL8cwDBhjcM7X9m3UJa4AsikWmBbb1wBq5nNwiiF4CUV48gJePdnupK5eawhefuNOXuJ0+pOnWuafvbtJnSRllPJ7zfaNMQJK0AGlqG7chBFQ7C+MbpjurS/J3HLObt48WTKLAcffxtBC/zeVVVZXflPRfiUXUtKVkpJPyL4xnyCqA5CtkKNR3oHGQ+MnxNa777/Hsy+fsb3ZU/JhsspibS0nFSAjxpFC4rDfs3BCXjSYhWe58PRZaAQsCXLAuAXGtzx7foNYy7sfPOKYhdtnT0g4uuUZcRh48ewFu+c7pTorMPS9TgxraHxTuxPBGo8pSqcWTE8aCtIKjW9wjYYFYJGibMgiDiceZ5Rf0Bhl8W2M4A1Yc9J+dA7EFkKKSMkar4swHBPPjresOsfq7Ue4m8SBnxJS4bgLHKIQExz3RxrrGIoyEnXLJWebNd4ajFG8ha1GQIrofRfBW482dmVCiCCVz8BWt9icaOYmA1BLolOpkfH3e5N+DE1ri/epIsFrJlr9vIGRzuFkU14zM+ezHu4WO6bJn+vR60J2B+/MdM2jB/SPB1io3txSre2o5Cr35naZTex7H6/v36FsuPvmGAwUKiZBk17K+gKlkoumnE9sQjCFIWO9NYtSh2UxZGsJJhKNwXqnzUE5YY3h6uFDfvBrf5S+z/zeb/8IezjqJOjVcMQwYMSSU1F6LRFs15KckJ2BxvPZsy9552rJsrGEMPDs+TOyWIiwWiy5vblhNyTELRiyoQkDtj/w5efPCENg2S05DgeCc6wXZyrLhX5HhUwHzb6LxRqDdZblZs3FgwekGMm5EENWKTOnsmqNa+h8R9stsN7hraFpBG8TjqxgIyvkHICAkUSMgRgGHAVbYPtiyyfDgYzl+hBxyyW7m55dHzj0yo9YcmK1WmKVNZX1ZsFy1VYDoI1NXozKyc8HQzXUzjoqirby/adp4hlrpoY1xUPMh0wV+ph7m9McOxmCExbtqwzBuArNEY0yeR6vhBRMb9wb6zPXV69pxsRV0avThBeZDF4p+aX+mvn2zTEC4w2cf7E5OutOGa++Pt30V3gBZfZeOaVOZDQG1RqI2JoA09WkxOr+5zKZ4FJyfehZVxEr1VBZiijkNluL8U3lJkSRg0Z48803+KVf/WX2+56nXzzFOcuL68hh6CmpjtCkZB+mseAdxxToGgveUpLgnKfxqIKPgZvtLTkUShaO4QlDzpw9eoP9kElDgylCiIFm0WEo5L7Qti3dquN42DMcjzUE0gnrnMWvLc4qkGi5OcNaQ+wzq9WK5WqNsw19jMqgnAsxHYm7gLEGQanMOg+tS7SmIJIIOZDTAUMhVW8ghoBDOFt05BT57d/6Az5+seOIxy1WGJdZLwz5Zocg+IVTyjYLm7MVi0XLSELtnFF+ROwJ4TnmicbxwUicoonFPE6soqxGhVK7C+/2nsyH1IgTEOEOlF2MGheZz9f7k7q89o/TsJ+nFUYv9f5WDy7Tfubu3BjL6GX22hTyvq4HQbdvjBEoudz3Zu6s+nMP/85Ev7P/5Hwxfaqc7u3JaFQ1gsJE9FHSjHu+PtgJRETB2Eoz5gzFQDaaA9CugIJUhmSTM1Y8ZYjkkCiSefjwAe998C5DP9APR5x3+MaTciEcekpK+K5FWottPa1r6NYL2s2SjT3Hmsh295xuscA6z83uyDAkbYE+HHBdo7x6riBeCKmyAmehH3qG44Gm9TTGgvMIgRBqsq4qMJecOex39H2Pa3rapqFtWi4uLvFNQ4oJEYeVOHV2hv5IjNoZOQwDw7bHlJ6GTCYjDjbLBjGFFCJQcGgvgm1butU5P338hGN2yHJNbwzJmqqcfCAMR0ppwRaaRcPZ2YqF95iccYICrII+4DICmwoTqo7qwucp6VPtuhElJKW+XsoJPvwVY8sYU/NDZSYP/qrJdWdWv/qA94bp127VWoyebpl9p1eee76Qfs32jTECo2S0xl5qAMbqwOkLj2jxWXvn3D3SnU9x+/g3VPeoVHrnMSQoZMk1X6Qrv7Hqyo7VBbX+uppoJ2plzx0fR6ryaU4z3dRY0rjaIZgTi2XHux+8w363JQxHjv2eXCLFOZZdB7mQbcG0jkQk5sj1dsvN82u6HHjrbIFPB95ZrNnf7hiOAYwlDMeqe7DGSma1aHGN58snt2yfPceIAzSZ2fcR80Ip0FMfyDGxv7ll3x8QryvFYbvnuD2Sc2HZdYhz9Lc7nm+/IKXMarOuxjGDMXSdI6WEMcqalEtWYQ0pCoSKmSEZNosO0whDPygMOcNhvyUZj3QrOrfmZkg8fXbDcX8gD5nGOUQyMQbEGNbrJZv1Cu8MDnCiaj6ZqDgGqaxBZj4ayhTKjbJsImCstiHnMTacpdoLvCw4MoYBUzLwRD7y+vX1NZNPTrmAr0wjvNaDqOjV2TEwM3q0XNAqVoGSa2n1tRcJfFOMQHWzRguXYqpqwkrdNU7oV9Y66zMUqX3x5W6yRswslpsZhyIjsERdKR0cgjgzGSL9VI3dsrLs1HoS4qiJIU0QeSsgZeIIkKSt6ykVjIXz8w1vvvWQ/X7Lod8zhCPFGFZnCzarJdvtDfthT+NaoBCHQB8Htrd7JMGbVyuOWTgcBgxCYx0lRsQJToRht0O6wm7/lJvH1wy3A9Z7TAO+USMWw5HD9kA8RhAIIXDsD8pz7lSkJEshpcB+tyMNA8NiT+ijqvJ4qyGEKNdDESVBzSHRLT3ZNsQhamNS8QzhiEjBdQ7nPIt1i0kJH1qImetDYbcNPL3peX4cCCVDdhgyVhyYrOVBCmfLFZercxoctghSMQRilL5sLAhVithJeG7M5RjRZ5irIKkSpt5NNo/DZHQby+jfV6ugHkVVTqpjQapG5dw1f50BGHMQ+Ss0AOBuEm/OeTCFOLNxPFbVsl7gBLobsTZ2/NxXmKufV3fgfwz8t4Endbf/finl/1Hf+8vAX0JJRf7lUsq/93XnGOdWTklRdSnVL1vjmbF8Y+Yx0ejy3fMCKHPDPr2v6QZzEiVVFsraa603KIOWy6aHX49T9xlDsWLRslPSCSOSsWasJOh5rGii0JhCQug6z9nlGRdXZ7x48YLd9pab/obtccti2bBeLym3iT4GVexxlqbpuC2wK5mnx0B7DDS+IR96kMxwOJCcY981lP0W2ywJucHGwrrzYC3iC7Y15KKcBDENHEOvYYwpiBMlYUuZlBMYg3GGEAf6/ojznmPoIQqDRM3GG4M1mkvpFgtyinQLi7VCGnn1c9LknbM4B01rEBwmJc6vLiBaHv/up7y46dkfMimpUKl6W5EwJJrOItkgJfPw4gHrdoHHKRtBrhoVotJu1LzNOAXHZWMc+qY2hMjo+teKjzDvTn1d3/2Je1AdhzomX45feXkZn3kZd+xDef3Z7o3f8fcpyCh3o1utrI2hzez05dT6/FXbz6s7APC/LKX8z+9evPwy8F8DfgC8A/w1Efle0d7Xr9y0MqDum/Me48yUH9E47M7Op4nNPddfmDAEd0MydVcputrJaADyyeqfjjkngpfKvzeeuFSabkOOgZwDpjEYqx13pRgkqwExop6FESim4fzinPOLC1aLL1l2S0iF3X7Hi+0WbzRjvWrXNZMeMbZhuTmn396w7RNfXN/woGnxveYbhsOebr0iDj3ZepabhpVb0jeFIUCfIsUmpCRiOBDjETEJsdpcIlZofUsu2t9gJXKMRctq+ahMwVLIXm9qkEwWgzOQykDGUVKPUAhxAJcVbOQdJUFJEWcdrW/o2gZSYblsWXUrPvnkKV882XNzkwjF6YQmKVW4AUg447X8ZywX55eqd2ANpujqm5JySCqxrK15nroQUOP/O30fs8Fx53m/YpUcF/c6kEbDoosJY8tJnbCvcuxfNfFOqMTX+wvT6V/6YzqXcJf2vrJt3QHIlVMYrQSprz/bz6U78BXbPwv8W5Vw9A9E5PeBPwX89a/74FiSk5GSa3LV5hc/h0e+/LXGbKgYlbgen9icFy5PGf/TagHVrSowKUEUqWjErK3DxlQxUuXqTyUTBuXQt9acElAVRRirwo8YU9s4hVW34NHDh+zf2vH08y8pbcc42pzzbLe3tGJYLJf4oSEMkSSO1eqMFA4c+gPZqxfTNJZueUF3tqE9W1Oalqs3HnI8Bvp4wBpDJ1bdRElV4MPpipjBDIZUClZEm4jINI1TMJAYJVNJFpylXTQ6+TA4Y2icA0buB22PzmZ0pxVhCHDb3xKHgeXCseo6VTseCj96/Ck//OHnfP7FjkNvSdaqbDgDEEgpYICm9UgWmmXL5uIc2/jaW6I8BWN4luus0qbvGVFIOU3e8UmbOg5kVlIbJ9lLYjZzAzK+PhKT3N93PiDnlF81WTmN0TFBydds02o+jk+mCT6NtTEvMK+i6Q4noFC5WzR/1fYPkxP474rIfwNlEv7vlVKeA++iYiTj9kl97aXtvu6AFaFUrHqaLPrs8ck87oKJ+aW+rW6RJgFK5c2eoL/UByUFy1hOqaazgjhmi4iKloxWlFIrAYCxFUug2e44KOOOeKdDTxQhp7FfheSmRApJ9f/EsvAtbz56yBcPrnjyxROGo3oWvvG8/e67yhhMJqIagsvGMwwZ03W0WHb9nm5h2Vye4Y2At5yfn2GXS3zn2B/3NEu9DmeVnTenSAqW0HqObeLQJYYhE2JWgE4fOAwDScDYBisO1zgMibbzLBcLnFNAkansPk5UQFRXmYQ14K0n9ZHlsmG1aPDWUna3uBBwQY3pdnvk08fXPH7Ws80OnMcU8FUZKdWcBM7W/gYVNF2fLfCNVKNrKUVIhUlu/KQbCWPGfwrvq5s+NmrpeBkXk9OknFfRlLT27uquGhXV0zCjK1DfuxcBCKe80n1HQXNXtX7/Kld9tE93jIe+lnOuOQVd4c2oHTmGzAKjfJIUTmHCV4QEP68R+F8D/1r9av8a8L9ARUhe7QO96sU7ugO/XCbI8MiOWr/RyOg7bgInqTG4++VGNR0xlV9N6//jKiE1ayozl2k8xslaqguvLyuX/ShHrmjGRCnKgQ+orLjIVJsekzIiWlI0Vqmz1LAY3MUF3WIBAn/4ox/z2ePHDCky5IxrGy67lpIiO7vlcLtl2S3wnVeV5rAl3RxYPrjALhpKSixXa0SEzWqF8Q2hacmN1rC9F1qvMObj7sBx39MaS+sysSuEUBhCpm89fe4IAqkIUpSK3FtovWW9WrBaLSvXo2Wx6HCdY7XaYKyDFLHA0Ees81xcbij9FnPc4lcWUwL9bkcfC/shc7PdcXvs6fEkRvq1hHWFtmtpF9qs5DuPbTybyzPa1isjUqhGIGtZ04gjSVbwZx7r/ePErhNktlDq+jEagtdsZWYQxgV91KCgehxfV3p7lT9/GmHqwdTD3LER5bTXyUU5nU5qeHoyADoux+9eX5iOADND8Jrt5zICpZTPp0sV+d8A//f65yfA+7Nd3wM+/ZmOybj6zr/+vQsXdGWvVn4M8eqFTBaiMMJI9UMGjeGrH6g3rSaSTqfRAaNu1BgSaP9CSfp7qZzmpaZcRXSwjm4wpVT116pjYEYcgkEa9RaMa1iZc9pFR9M1PHr7DfbHI9c3L9jt95SUWbQtq/WK42ZN6HsWQLdsadhw4wrFNzzZ7zlfbxCEw3bPo3cXLFdLJQkBrLd0ywZrihqLpuHQHBn2gdCrF5CiCpPGouX2KMremysLq7InWxZtw3K9wjltSV2slpiuYX12QeMbSkxYY4lD4vzhFevNgk9/97d4sNmw9CuePPmcjx9/xu1h4BiEp7dHAoJ4Ubc8Kd1YToF+PxBzoGlbDr3hfL3g0cMHjOzRzmmTE6VQUoRktVohQjZwh3uiMHmU6iQK5BNV3Z04Yb5SM2sjf2kclpc/8NJ797dX5wzkq94/laeY42WmbltKlW0rNT+ioivzFviRWyHnzD9yIyAib5dSHtc//0vA36+//7vAvyki/waaGPwu8Dd/lmOWEeMsZZpPExSLkykfUWHCKyKdugqXkiFlSiwT9ZRiBMro501GRJeEMZ6QKTTQSX5yGU0V6Cg1L2CMr1wA9Z5MGWc9l8yPa2osSRXfqO7rerWkaxv2hwNnZyv6ENnvdxhg33p21lDiAivQLTtWnaU1iVXnyHEg58z1caDExNObG9bn52wuzjSR6S2LdUvojxxutzjrWS8t0SRSowpHKRdy0vArFYilkIBslKDSWkvTNLTdgsVqCVb1CbrVQjsmjRKMhKiZ9q5rWHcNPmXSXjEMX15/ye/84U94frsHv+AYYCiCeFfxvBEpyipc8kAmIESsNJQUWC073nr7LS11pYSvzUPWGUxRkhSxI8T85DWO2KHxGZSqP6EsO6cqwpgoHMcfcJrHd1Zl/Xmqz98ntBnH0ivMwyvmn5bwSuW3eMUOd4b+2EWrUnSlFBXkmXk4o7zcdLW1LDpiG74KK/Dz6g78RRH5tXqZPwb+O/WL/YaI/NvAb6LyZP/Sz1IZqJ9lis9G6LBI5fgfd5r+mf6UMd6pNVz1JhIkJS4tIVNSmoyHapHVuye6mo+5gykhVs8/GgCpOQY9goqB5hKISScNVic5lRJ9is2KSpKbIpSsOIaSKtQ0Jxrv8MZATnhrGGJgs+iIIbBZLDmul9w+f44ADx5d0jWGfndN5yzGrPjy6TPsYonkwpcvXrBYdVycb2gWLc5Z2tWKdqkTdtgPlJAxJpNcxEYF9JRUSCVN7balAvON8zjfYH2LbVuaxRrftaRc8IuWtutIYYAQON48o2s9y+WC25/+hC8/fcyPf/e3yaUnMpDFYHyDsopoSdXYhB3jaoCsKD7rHJSk3X/OcXl5wRuPHtI6CynjWkV7WhGcHZGfZTYu5oXCEZ8/W3PHsTVbZE4LkD64UuZCwbPxJlQX/hSHj7u8thlodphpzRknsg5gZivcq4a5XrepOS5TkNFTrYbixMh1+tBI1Wectq6Xfxh6sX8Q3YG6/18B/srXHXe+iTC51SJCzpBz0orBtNMJKThNMua/SP23/jSC8aK1cnzFj4+Tv0zEOXrRp3E0jafq/svofkld353FLVr2u6ArqWi4MCokzfw2HYJZxT+Vz7AaqkpsvFhoi691hiEEmhjIKWtpLkTWy45F49nf3rBeLbi8OiMPB/a3t+ScaBdLctbWXTFwc3tDTD0X52dIQbsAG0+3WGNtIg6ZEiAPmRQzKWueRKqqSikFjMU4RzIWY1tcu6DYBmk87XpFCAPtZsHF5Zr9kyc8+eTHfPzD3+PBgzPKxRmf/ugnPPn0cz5/8jk0jsVmwXK5xtiBfR9wBtrWEBPkpJn9YYhkMhZDOA7kMLBcGDbLhsuzc9bLJRICUgrOGWwCyVr7l9oDIDPDPiZ0p7EwLs9TGunuUn8yF0xjsAYR+voYY8/VRKfwUTH8ZjIDrzYG5Y6hqlT2Y7XpjkGYOSLVGmiUqc8nV/VlsXW5kbuBxbh/yXWQGTexab1u+2YgBtEbPKIFY0UMIpqUmzwmKbUCwHQ/J2olZjdjXMlF6ipN9dRqDDV6fvU4d0o+9U2pCUm1GeMqKZjWUZzlGAZUZklUFhtNIgrzy6t5DtGSolR1mCKqOmScEo5a7+hqc42ScEQV6QgDnb/AVWCL944333yDz2Ighp7z9ZLdbo83QiOFHAMlGvrtlhACrXcMIWBdy2K5Rmjw3Qq3WQNeE5ypBwaMaGkzZ0jFUlwHtsMvVyw2a1KOGFPwTaBpDbeffcpPfvPvs/3sU64//4zG9ORhy5Mvf8rtsEcW2lHZD5FSoPWeECNIJpGmLsxQCsUKKcJwCFiE9eIC5xxtu+bRw7c4W51xvL3FYrBi8d5Tgo4FQ3WDC7WTbgzFKlBmnMjThC+zWXYyCKV6bnef3jg4x1j89Pbob7wSwDL/7MxDmW/j8Uav4O6b02knozSRnkxe6jiIy7Ro3fl9HO/18/9JVAf+kW6lKMV4yqlKg1UJ7dG6Mz68e3mAeX20zF4bb059//SwynS+8RbJHVeu3vbZZB6FTI21ZDGIcwwhchxUMitLoZREShWoaszpWJMl14cjRlSRyNkax6KZ25zJMdX+eC0NWgPJQKSw3qzIJTIcjrRNw/nZmv1WE36StZrgUAoxLwZiIvVHwnHHcX8gJRjaPTkaMBu6xSO65TnNosGahpQCMSe8tThjMTRgF+CWSPHkULh++gQpR5YLw+3nNzz98e/zo9/8j/GiNWvvG774/AliHdko14KRrGxROWGKsFktKNYhbcQVwQxFm50K1d2H9XKFNcIw9GzOr3j06E1NBtZJWnLBtR6AHLWTUt+sD7bkycWefMRaPrsLx50ZeGSSMR9ZhuTemBnn93z8nX6fu5SvHOEnT2Tu608fK7Nxe++Q801OC9aULpsnBqZrrq3TUqnzvoJfEL4hRgCYQA3WVVjoSNgwPnxm8f/4xeU195yXbPnkas3Nu4yvzybrvLZbeU1VrTZGEgLOcRwCKRbEOHW7slTkmnbPWTnFbFNewShXnlTVH5XnkmoAUFkyU6Z6PFlr8q7xCB3D8UAKA7FoiU5KpqSIpECRgjdAUfIMg0BMMAyUvsdiGMINX3z+jN02k8IC55ZcPLjg4nKJMeoNOCc422H8mj45xC4x1rPdX7PffomYI9/99vs8/fRjvvzDH9OgVOh9P3Cz39OHRElwfnZBun6OkYy34K3BmUKxhc2qIRrh5nrL9kVP7IWSPAZLYzqOu0Q/HFmtFzx6+Bbr1ZrUB0pK4C2p9nAo2UlNkI3em6mIvHJq5JJqgDW0k8nwz71JRBmVT+AaczIh07ApM6jKbKmeGYB549Hcn5g+M39fTkear2N3HfvxxTIZoWmhnzxhPds4f0Zvl5wpRTkGlZ6N127fDCMg6KSoJY/MWPcsExrqbjVgxHuPDSLcDRHGvcYVeNpBP3v3bp8KQlodHGPKeh4yMSkrMM6TYmbfD4RiQTzkCMVSStTrJ1WJLm1wKaKNy8bUxiJjGLUVcilIyYw4dkPNGxgBJ0SEUlSY1NEQc62pi6FpPJv1CkcmHg6YnMnFYK3DO4t3DpMLhITzVisAaWAIPeFwIByfcrj9nMOLBZuNQ9AwJCdDxjMkh5gF5+eXPP7sY64erGnXhmF3zeH6KXE44NqWvoBvO/pDr4pCwOpszZAGrBSlHjOauY9ZjZU3kIeBsDv8/9v7t1jbui2/D/q1fhljzrX2/i6nzqlQlMtxFYkDFSQcB+UlYCFAQPxigkQwD5EjWUKRgiASSKkQHiKkSAEpkXhCCjKShSI7kRyI3yBEoICUC3Hi+EJhbCcWVFxUJanL+fZac47RL42H1nofY63v29859onZ++jsLn3fWnuuOcccl95bb+3f/u3f2N4p5S6Uu7DdG43Oek1cH36GlCO9GYW6143eg3M0OrJEgjLrNbQbyIl0Dwn6STiW09Y//qFTtwMPG4IyWaKDZHb+OJhs/NEH56VnMWbk61BAXnkUY9dXjk3nhZcxz+k0R30Vj9Z6Al4xaPO5u2CuwzsEL2zS5tfyvt2Sj8UIwHTlXmcJ7G8nl32GBK8AwvHn8+bPq79x2OXxnSKcXPgxRwS0z5ZckkzzvsfMc2ncS0NDNlqqFHqvVonnJ6DaHMH1XcVFMEZHqEFJlT54CLa4Z5GSbzkhBFoKVA2eUsPSixFC74TcCdfK3hQtO1WL0WzTwp4SIkdj1Fp2RDoSKw9vL9TciVIJeqfeOlE6vVVqhb3C7dYJ+colVsrTb7A/NJZl5f4us9+fiUskLRerMAzWdLW2yvXhigBvP3uDtkLQboZOrM35dt/Z9t0kyZbMM3cTwgyZ/Gbh8eHKl9/9jN/5t/xOftd/5hf4qZ/9HtLuPPWbEbcEtFWrMYiesh1y2wOMPfneB4/km9fBhJiGuy/CS1GPs8sw/v6+FfV6uz0zDk6fOUUPX9uh9eU/RtOTI6NwdM4e1OFRQRtmSDHWkX/HzLl/8/hojMB04U6WeqTlplt9cuUPF+CVNR4I6/ne63G3X8RxftDJr5bj2FatfpSnN1We7xvv9kYhEdYFWkDqTm+7LdAArl1jBkaNNKQOBvbWmNnc3l3ByKXN3CuQXgnqfeTGLImJ1tVcavXPxkhImbCsyKXRAhNTif43CQkJ1v3H/KsKukMIrA+Jvu+AElRI3lex58CCEFJDYqD3J0LYKfs77rfCti2EKCzLwvJwpYXCXk1FKUkgJ+MXpHxBWyCKQG+IwN4bci+GISwXvvzuI2+/TKgudMnIshBS4vHtA7/rd/8CP/e3/Txvv/cF99/+DdJiJcShNrRthKvd507DLcDhJ89HOVz8ET7raTIdnuScD3NunfblVw7kS5dzLLr3L7BhlE6O53k6fn3Mw7885uAVjPWAMPtwSAiTJTllxs73BF5c6evx0RiBF81AXsRP44aHlx8Y7ztZ+hf37dtu8kvX4Gt5VsGLUjDwTUW4K9yKsktC84LmxYQra6GXO8Myj/OfaSkNtgA9pOk0n2MyrXt3JWMZxJnpFbj2nQiECK35dLJiBo2NkDOsmSKd1KrXK3Rn9wVCzgQHIlszebKQLFZvCtt2gxaoUbhcV/I1k0SIl8x6eeT5q2cul0hOEEJn2+4gkNeVlBeuElkU7rcb18ersRMvF3qvxCV6ByNTX9qfniilc78V/qPfeOKrrVOxrsghrcTlQoiJEL5npcohW91FaaY21AL7052okfDWuB/BlQO608K7a0MMQ6zj/gmTLzAX0nnKiLzYONSNxcstRuezQ85xwfsX2Jij51TjmGtzswivGIp6fK/M63jlUZyvhVcb/cggdP/Di4N/fXxERuBYhIf1euW+c7qWGQCNoV83BPMDLx+ATZKBN4jHkuPOD8/AST1+DrVDJaBxQeNCDwsm3NPo9ye0Cj2OOO8wJqonAQtc3BSz3k1d0qwbocnos9a6W71HoASjxbrj57CJV8oFQWMgLgmVxtIy+1YpZbe/CaR1QVFSzizrSm2drlZOnJbE8/1OLYqETo3w9nFFpJNy4uHtwvPzVywPkcvDSlqTaQ4QCEv2LkZDnbmSUiRmYxGqBnIyZmQA9t6R24ZKQmOGZYVe2PfCfq+I7Cy18ubN53z2+JbvfPYdUk/c321s7zZ0U+jK/beeWGO2ZxYa4HlzMRq41eb4swynHf08T17ND8UfvzDBw7lwv2nRhREyHAvzWGcn1+FrQw/jMle5vPjbONr41yk4tkOHg0gHVn17luufgjhng/PjIjn+8iSPB/etggjzztsvynFPh5Vl3thTBCHMIFAkDCYxA0k6GIsKkqgdtlJpElHJEDLEhZCF0CohZcpdrL49mpqLCISRr50xvphbmzMdpe06m5hob+bm14qWYl2ZEVJSYrDKxF6NaUhveEGDfU8QYgim/NMsthcw6a8YqbUQU+LN4xsE2LwEOi2JDpRt5/HtA2FZkBToWslLoIeOLELskbAES81pRwOkdTUPQ61fwSMPhGSKxXlJoIEU25SME+Dy0MmXQn7oPMSLEV/uN/J9J2jgsjzwU1/8FL/jd/ws3/niu4hG9lvhfiv0eyO0yu2+UxflVjeWJaNUW1hhGF8nheHAbD9tLhyhwouNczqGYyGdlvcgH42FqzoxpOlRnDzwg2vwTfPU3yuWwVDs2c2Idbj7p49NEzA9XicYcbj6OrwJT6FqPzYig9qO937T+GiMwNfjrVcL+WtG/eWDPUcG4/MjKyAE5HRjrOmG00OjkCSeJJt1PhRSpEv0Gn2l5WBgm0uVhyDEFElpoUqwVmGj66+tTuc7RCRF4rIQlwVEaKXQWzv+K5W2F/q+02sFMRXgruo8AGZaUFtBLa+I0F0uS/18xGnSRmKKKXm6tXNZF3q/ukpud5amct823nz+lrwuZpx657Jk9lasO9JiIqqSg6kfZ7VwQ2QuehE1OTOx8uUYM6KFgMmz71vh3dONr56eed52nvfGc91p0lgfFta48Li+4Xvf/Q4//b3v8ubtW9KyWi/CZbUH2o0wpdr47f2ZL5ZHYpZZixFOE151ZF/C4ebL6+V/zJvTGuN4ZYDPLydfOHkJ8+1jSp7CTdGX7zsTdw/DdMjqDQOFf7OeeTDnrADMzlvA0bl7OLM+949Q4dvjgY/GCNiQw82fuRM5//XV2/V81+YvQcRLLS3fa4U+6hPEYsgQxVRz+ygttkWkqtayOxij71YaT1tha42QRzhoRBjx8CGmSIqJXu600thrRROQlylSGl0rsTeL2Wup5sqdPJLRzEPUymVjCGhv1O1OqQXtpmSkpZghwJB31eIgY58y2NqaU5aNFty7KQnlNdFZKaWYF5ECeV0IKRrPvLeZxti3AiEQc4AwaiuUELOBjXqUTEexEtf1cqGUwpIzombESqk8PW88Pe1A4vr4GZ89wCWY/mJEeLM+8uXDF3z3Oz/Nd777BQ9fPLK8uVJb4JLM+LVWySLofue57eQSeFhXUhLf/UZDjkHlNWj32FEH41S/lkWy/3yxyHmuCWOhdv2GhQ+HbTmHFuM9evJmX3znSQNgfP/ZI5HxU07n78GCnoyIswdftOMbm5/gAjvfrmn40RiB4WLZzR5GQBkA2hkseXnnmDdCiO5+Wqlpr90qxmp/4YYFNR097cafJwi0Zmm+oCARUmLvna9ud543K4JZxcAxCZ2AtcwOvVoxS07UHm2R9uqiIzs5ZZJ7ACF2FLGag+FxjGjftQcAL40Ndk4oMSSQSsW18mtDWqO1HcG1AXFtf697b7WZ69rczdRmpacEYjK5814762U10G0xvb5WK3lJ6N7oeyP6IhJ1nT5lFrOAzsKjlDKoWmlxtxBBEEpXahE0PvLmOyvhc3hU4QtV7lazSFLhTb7yxcPnfPHl9/jsyy95/M7n5IcrujV6yDTjaNs8SVC3zvf3ndI7n18fyS73rn7dZvDDFAY5ikMPn/OYUGOZ+Qs6JlaYoYy4obY00MEonfNyZCbmPJXDSdVhoAb992AwWjWgxxrj688LfoqHDiN2OlO3Pn1yafzzp4USxERwvq3A6aMxAqNAwsggfsIDBJk2+mx+j/yoODFntBRrzbTxx+LHy6mDx1JBO0mSLeJgdt5anwlIoAehtMbTbbcYVLspCAWr4gqhIxg5KGgnuDegLdPKbh19UNs1u+n5aSnILDkMsyvyGKrMvK+6OtG48rRmyAFdM7fWuD/fnGlYEazmwEKY7nGl8Q9aMQM1pMBad9JTEyKJrjt5XVhX+1Rv7j63SLlVSx/YzXbWpN3PnLIz9ewKegfx0ELVQiYl0hE0RiQl8uOVxwdhIfAmBGoIVO+fkRFShTVdeHz7GZfHB8KaqdJoNJeAtzZvrRkpimVlbxvb040oic/fvmXJArG44bcQS3rwvpKYSCwcJKKxEx8v2LMAmwteFTrStT49bOedRuK0KyvHMRRD533hdg/X8I1I3IIMZsM8wDkc1bMBOH3FsECn7xvfeRgc9wJGZe23tCD6OIyADhnm13HOmSd4is+ccTuyhjoWWrU8ubbDNRJn6QzXHVW06ezUOl0rMYlwJFBaY1NT/iUYfTdEI/0E1wYI2sZys3/HQM4Z0Uypt1mzTvKmJTGBBBRnDSZr2dmadQHq2q1ZaIrkJRNDoO8FrVjcrw7yxcjdsxYxCHWrlPt9Gsze+vzZSnPWgsX5Q2iV5js7gRwTIQSqazwGjbPKEKxaTUUhQi+dFCMxRMq+E1Oy+13V7h1Cq53a1Bq0AEWVvVvNxZIy18uFuK6QsrVzaw0tjVAaOa1c3r7h8nglXzMNJfSI9GSl4d05GN0wHInKXjd++6tn1vWKrJkcXFYtRgqVXkxApnOU/vrjnpwN22AOI3BMQmZ+fuj507C+hRJGZPn1OHWu4uOQB7Zwgg7kwLrkeNexo4857B7x0ZnrbK6ON+sQWlfDEyZTdjz394yPwwgIpCVN12t4An2oDE+0A/vHiPFPaKh5lgIqzpILL0KFw48wEx0CaA/gKK1Go/hWVTZViu9iEcMMgxuAMCipCPROoM+/kSLCQq8L+7ZRt2IlwtpZHwN5ySDJD2Sx6yhuMSXdaKo5AWo1+fXQO9JN1FRaNe68l86mnLl5+/OQomcCqhkB1ze0PovORUBBhegiqoHgO7gZFG22NPatUvaCirBcVxBMOAQhLoneO9u28ZCSYRzdqNUC7LWylUog0AiUrnQS6bKSH67E9YLkjIZAx8I2SQ3Jxm1Yrgv5upAv2TydaqXldteNFaC+MCRCzCv3bed5qwgmeb54liItiUqzxTrUSE/ZirFTvwzW9TRT/P3qG08fSP7hsdoUM6tyNJn1eNxbiw8k4RyCHA4/fK37ER7bn+NfGeHsOMDLny9VucTnleFiZjx/BE/gPX0H/jngb/O3fAH8lqr+Hlcl/mXgL/jf/jVV/Qd/0HeAVdZpV+s74G2ujCZvC3uETd3jX8IRSgniwJW/98XdHL8cDyc4sh9ytFhZlVIbpSktguaEzvrBTvAuQ6YO5ASVPmJt6zmgwXj+IWf08gCtU/c7tTfq852OgGSWi4FwJujhnsuIWlox/lvAGmWUSqTT953tdgPtxGBNS5N0WtnY9sJ9K6SupAVKM7LRUG9u4ztOs68rRIlTM/DAXAK1C/dduT3thpvEaN2VqtC8vLEUa2PWWzdj1dUKoFRpRdi2DWmdRoCwENcFSaZ8rL1AVSRmQvQeBlkQ7xwco8Xd2/3Othd6NezF1vBJOluSqS5fH9gUttZIzas6e2fN2RSWky+KrjSGJBezUceYI3qaK0e58bHzCmKtyyYGIC42ajdV5NXePF6fM++0e6sv8hCmt2EG4vBUzEs98w8s3BvP6vwdL3Z5tYUzDFQkvzA+3zT+uvoOqOp/Z/wuIv8U8Nun9/9lVf09P8RxXwxzX6ulzrrOnVz0QKHHcxllxocI6fTlpwUdL9t98knudNyG0quSlkATpdTKvRRaTsi6EJZM3zudNuPAI27sx/HVMIGIkXa6BrQHUl4Jb4ReV1vYrQKGV/TTxBghTGvKvhcUNcJNcoBz3G8gLpmUI2uMUBt1e2a7VbbeKb2b4YxeZdcarRa7/qaWifBJEUSIYhM6BcMnrLtSIGg0sZEq9GK0prYbVlJDJ4nQerdz7VBL43bfubw1gKu2SkN5vt+IuaMhQRRSNsmwlBeWh9UbtwqtmfEQjgIrgoUI+/ONWgfGAbOysgMa/VoUUiY/XGkSqDFCb/StIB2WlNDenNjnGIsydfpPE2TOQ3vKh9vu72Lm5V/xVqaHLqcqgfHLWH3nlTy+dhLKjvern994bRqpMGBY/3lEyLP0eRQSzSpI8SK8oSj0o/AEvq3vgFjQ8fcB/+UfdJxv/xJMUcbR8KGmOq2zGgpthTjB4tTxmn/+cIXghSc1jf3JDcRSZ12VZkudliPycEHWlabQevVr9J3Zqb06Ykv/bsHAxUSgaaR5lV+ImRgj6GItursV2QjiC7VSSqXtlVosXs+XlWXJFqrUEQopIUbWy1tSEurzM/f9zn67se07PQQ0ResWvBdCMgGTvXk3JIRazRAgQgpWjDR4DF0NtBKJaDcZNLqQQmL0rLAwqVuvhdoopRJj4vndjefbjS9+OlBqodSKBmEvlUgk5kh0ktH6cOH69oH18ZG4XkCigXzbTt8KlGo7q5i2guxt6u+NJFlQKwdGdaaBFchhseuICXKi1c7tthEukKIYEUtHu/FghV8zCrAQidOcOYzAqwUPLxfTaYufuR4nJbzYnOXY3cfnDnxCjkO+8vTHNc4M48kIHfPbjdPw9j3FPgrY/kb3HQD4LwK/pqp/8fTaz4vIvw18H/ifqur/9Qcfxm7g7Dvo1Me507vkt8W6BlodljnMv30tFDjf1VPMZCW9yRB3Gjpy+DF4I031ieZWV9yHVlffcdmxsbOaynmAaEAZ2mieeQxxqOGaWGnEqL+1WYqObtJk6+XKer0c2gVSqcr0juq2IXXj6bd+i/vTV/S9UGshrQu1VXrbMO1JJzSFZEItrbPtlV47MaZjroRocbZLvIcQ/HYKaQmoROuqlIW4Znqr7PfNSpRzQhXevfuKrmLhQW/WNSklYxI6UBJiRJy1eHt+ovRO3gv5ciHmheW6oBH07kRZUWjV+ixiJCR1tzvqNLNzPQAAQ51JREFU8UiDACG4lIB5WVWEvC5khLbtlL2wvLmSREyAhGMOvFzwY57Ii0WmetB4T5jcMTxMmPJz+soAzG1bX34wgPRw8vNfTtmDm+R9Mb20foYLjPDo8CbO5zR3wnHsb7cBP7IR+O8Cf+z0718Ffqeq/kci8ncC/3sR+dtV9fuvP/i6+UjKdio6LDaDxHMYgDPjK4gBaKNUFszCz+OPX8biHwu5NQOaRrpGDGyqDqTNJxDEUnoDe6CjvdpuyfD27H1Bguf4hR7T0VOxG1obJRADBImGLANZIpIXwiURl4W0LkZX2As7lYARjKiB+7Zze/qK8tVv0rc7dduoZSfmyLIu7NuOqtULBAQLhIWyPVP3ZpmK0YvPW6hZF+FmZKIYCNHl04JQQyOszltIYvLft0YpO7WurNeVfdvoKHFdeHp+JuRsnpUq6/WRuKxoypAWQ/ldB2CkUEsxKvOSEksMpDWCRpNUAug6u0XRrf8wKlMJCNf7C2LFQ9HBVg1CerzSnp54+v5XhADLaizNwACbpw/PeQUOIzFmz8nrPhbnqwV7mtAv0fsRu4+XzgsTZvbrOJC9eVS1D4Eb6ynQ544+POAXh3NjNEOC16f4/kgA+BGMgIgk4L8F/J3zC6392Oa//ykR+cvA78a6FL0Yem4+8p/9RZ1pGH31CDwD0Dlf9GHlBgdbtR33cp4kMw6MYDlz7yRUA7QQaVGopbHXjoRAchWW1rt5CH1Ueam34TYyUuv2frzBSRBTDuopopppvVL3Sq/NdtmYACP74GSglBar8lsSIlCLN2MdRe6907zfIdKRFMhk2n1DNJIvj+SHK6UGtueKpMDl8QrauT/dEL0RQmBZM6rWLi2lQExhZleMahy8Ht3Ue0MNELN1UhJluWQqEbRR6s4iCQmwPFxIlysSk5UtOz9A0kJ+eDAl5GUhLZnlspJyOlKl3qqrd1NsitEauEq29CkSqB6qTHhMZ12lPdRgGYnQZRYO9V4Jbx55+N53+P79znbfDfvw2Oacnz+HjKcjz2l05nHYx+Y2y2vNgeHe98EtGFPR2XrTcz07p8diQNzb6F7rcDQTGR6vjHVjc1rk1HzEvdThGSiz9d387m9xB34UT+C/Cvw/VfVX5q0Q+R7wG6raROQXsL4D/+4PPJIqrVhGQDw4673P+/xCU90ZUPZezn7dYa3nCVlmJ4y1L2ZkGkoT0BioIuxtsxr34IQgz0pIPIqSRNRUbjBWnKl5GZ6gQWyX92YkoPSe0d5MEqw2YjA3fSSXzfX1/oaKEXGqestt8UyIhTvLeiHliDws1OdndFeWa+DyxRskJ2q1PvRpCaw5sj09wdONZbX6/K6WKrRsSp+t1BAPjaLtQCkFWytFiDmSUmIrO3lN5D3TtgJimE1V5e13v2S5vLHFSiBisWhtCvdCTpU0iqV6I2gkCi4tngkxEOmE3oxwlV08JUSb922oBCkm1mDgqz0Q42co3VrYGVpDr6aX+OaLNzw8fUH9zd82DCMn9xpPk2a418KLcNGWuqcDvxYGzBjx2HVf65UNV/0bItPx9To+xksD8YLsc6COc6ef62ByZDojCHkRAbjhGO3Xvy0i+OvqO6CqfwTrPvzHXr399wH/MxFxkif/oKr+xg/6DsRy3qg6773PGzAIPy+BlRGpHV6DkXheunFmBHQWD3W3rj2AhoimQK/Nctwj2T+9TTEt/GAlwiFY486yb4Qg5JTteIpz9IcASSCkRGIFlKKdum3Gp09GzGlTDhonN1klYS915vXLttNaIcZkvPwW6VqtcWdK5PVCvj5SizHkHj7/jOWa2Z+/4r7d2cvOer1weXultjJjyn27Y1Pcp3oYrEuIKZgUmGZCEtZ1RVFSjB72BtaHK0hAYuDtl19CWtC9ErAy4kh0rroYbbtY2tNEVJTUIa/RcvwuQpJCNiMdTKG4dxzZBg3dbqx6u1E5LSBfd+ZFunEV5fmrJzJCXBd6XoxYhLMeR5ptLphjQxle43jhxfeM4QZAPWwYu7WMg+gIH89m4bRTTWMgp8Y1cuIYcGTGfN6P2S4qs1jIsmNmOwIe6uFewdmHGef0DctujL/evgOo6j/wDa/9CeBP/KBjfuPxvLecgVPBGmnaQadVHWj5QQBiuvz+/dOaDveoe4nuOE4PAdYVTda4tLRiCzjG000foYlZ11nQIcZT2PfNkP7gkhkyClXEwpIQiDnbLiZWzFO3jU0C1+uVIMHhCatDUGTWMVhOHzeMi+kDlkJtjV4ADVwe33L9/DMkJWp7Iq0Xrp+9IS6B+9P32UuBKFzeXrm8vbKXaJ5GN2my0UW53PeZ6bAGpta3UEI0yu0iPFzfoD1wf9qorRNS5t27JwhpKgtf3761rs0xE2MmMjQULaRKixGkBCva6rrRSqemSF8SLAYeitocMKKT0E9ta1SGBzUeuh7afWY1nGcv1F7Z0k4OEXJif7qjrRGWhZAM/B2HOfn+x3eNufR65fhGNM7hvMAVdeP3Tc63L3J9mfY9b1YT2JaXrv889gkTMBWqwOhBOGoW+jAyqhhg9uLE3zs+DsagKrUWwIA+VWyHm34T3un3sHjzZnv8I34cVRy5H1VUyW+sASpj15clUwRK63QwYAkPPXySqE8uVOduHTyvXqo13yS4Uq2Ti7p2p7QGQkzIstIv1YzAfYMB4MRAul7cXTZpca3GgtPeCQmEUQhVKNtG2woSEte3b7m8eTQWX7izPj4Q1pVWN25Pd/bNQDdXHCDFxLZvaLUaiOWy0HunbAWtppyUkun5122n743b842Yzbj8h//f/4Df+s2v+Ow7nxNiZNs2rg+Z53dP9JR488UVCKRlZVlWJ2MZX7+pVS/GZC3PO6O5TEeKGrlpE1pKpGUxJea5rfq972NhWIYFgrWZo2GFUYYN9NapvSMhUpfG9eGB9Nln1A7cNmNgxsW9sVFQdbjac8irn+OfgTm/DLYZAJ3Ohdy+1ulHp1ERfW1VTu/qMPN8etQMvMxIurVS/NrHRuVNc32z0uEdDSM5P/vN4+MwAiIure0xUbObHAb1d56/3wAPrF60lLIDuVs278QRa3kcTgzIutLzYkIhlh+bHALrQmxss6ZKq77wVan7ThBzey1No1ZkI52gatRdTHDTKMXmtuUlU5bM9u6Z7b6R14W3P/UFlzcPKEK9b7bbl93FIrtjDoVt23j66ivavpG6ki8XlssDreE1EOZG91q5vXvm9nwDEdbLhU7n3VfvCCFwf/cMvfPw5moLstYjEeLX31oz4tTtzv1WSPfG8/ab/Nq//+uEkHj75ZfkJfHw5g3XxzcuTNop20YnGC4hEUkZopVDB8RIRKUScybGZJmIUfffO9VIjsYiXAwYDDVg/VAqeOwPja6n3ZB2KDY3686jCGENBgjGTI5iYK1Au++IeOl0DMYQ6QehVoYXeJpjL6apbyznVwfl91C01heL8fBUTwG7Hr8ex9YXr49w4xznjwPaV8kEHQ/tAPcIuqfQwzA8r1ydV+PjMAIA4ic/6qLDETOd/H3gqBy014bVG/Hc8bo5AAeAoyKQAqRMaUYVVgb5yBh8teCTF0I2WXENQqoL2+1O61aZFvoghhj9t+y7PXDvmNt7tfr+bostrwv7/U4Kgc+//ILHt2/pImz7TiueRZBAClatp61wf3rHu6++QuisSyaFSL48sCwrt20b6tpESfRSKLedQGC5XCzrEIV3X30FHdreLOZfFgjBiEqjN3aKkCK1NcpeuN13vnq+UX7ztyxEAb74zpdc1pXiij6Pbx7ZSyPFzPX6QHdl416qhUpqFNucEzln9lIoW4FQjaPhI2CgLcIsSyYIEoOVQWvA5NzbEe75LjfCPlVFq+FIaVmI60rKqxmTIOhilOXtdqO1xkPAU7LJuvn6GgmvYoPx/8PLHAtpICo+3dxbGWXco/npPMLr9eeejoxrGYiEnN78YvWPX87go86wcYqKcJIe9/B0jq+dxDE+EiNgVYCHuo8TJCbRQiZPYIAkZwklAz4ObTU9AUFB/OYGQyrVtfG3UijFXMLR6GhQaoMOTAAHzhLr9YJqp27Fi3tc9FMiiJUW1314NBbj91asAEhN7GO9XljXlevjA7VUY9jhgYRYXl5Qei/cbzee370jBOXNmzdECYSQiHmxS9470q0GIKVILY1E4PHxkdYKpRUCBrpt+4ZKsOKdmNj3wv12p5TqBLMIwTyB5+cb797dkOAeT2tcHx+4PF5HSEzKC007276TLhlVsVbrefHyVS+wqcpeDZlPph5C7c2apgTDYAbt1frrWQPNlBY0GEHJePAyWXcjCzCXhM+LuERiSMiS0WigbwtCixAfLqRJS69szxsdB6PPc3BWsupcl8Ax/06GYNyLF+8bwNGLo77+xf/5YlHqfO287w0jo68X8AQUj3M7zmekK8caCd/wfS/HR2IE3LZ6k8WzSspUUPbJMi3vyV2aKIHfCcv3GztPXDmod6W2ShU7fhdFxMpMW+vQLQtA91p+Nbqp5xNQhbSspJSpW5liJOYeqnd66rRm2AZdHQSz9JeEQFptF356eqK3ZiBaygQSy5I85LhTWqfUzvX6wLKmSSBJ0WS2ejX13ZCgaZqEppQj9IXeA7FG90QCvWELcV1RidR9o9Y+J87InOylct924pJ5+8UXEIV+28jXxLIu3kPRKMd7bVSFJWaL6+87MSYeLheUPus/amts2+4VkskIUS6HFmMwQ61iikqWIyCkgGiitYHmD0GINhfTmBMjeSwSPMNjxoQQrSdBtnsrgrEsn+9obdR9P7nwNnmOCOBwrydAOMlAY7M5PqfT5/e/O84wyUVyeKvHfPeP8+q18aHze1+EFkcxnT88a+x6RlFPB5bz/XrP+EiMgAFHA3wre3HX2nLu9gAOazYsHXLEloas2gQYqja9NKgmjlFaZ0fRZSEOXUGUJM3agHn7sIFLjNiqV9fzc7AxBKv3F0fxRSIajOkmyY6pvdlU8M8zmmaoAW5tb6zLheXhYoslRgMIe6VVKzfOyyNBrAQ0ZG8iEhLSlFoK6bJaLLwbVgGQl0wrd0SESGC7FUBZloX8cCWvK603tnuhtg4yMiKBUrqp/obIZ18+sqwL97Lx+HghOMNQJKDJvIBAIl9XljefmVQ4gf2+k4N1R1Lt1p8gZSiBrVjn4RSdCFQKNCWvF9a8EPNCXq8s+UJOF1QTKdvzFYHexPGAgcD7RjF2w2BALMn+i8k4G2FdiUmsLdsSicW8rdY6bS+mmOwB/Nfd5/Pm4uIpw0C8iFUdsusCxCOo6M5deLULj8X+QixEzYU//ePkfZwXsVdC9pOhmMbhMEwEmeXjo5vS+8bHYQR0cORdcLN317XPJ5ffGHtyssgDIDFvP0zZq5Fz19qt6qy5q+cqNwTT4G/FNf4FF8eMxChG6gF6EJpaifHkLpy+e4hc2MMzdaEQoBeldpsctTaCWHWgKq6MY59qtdODOHEmQoCcG5pXKqC9WQuyHE2MVIXWNvZtZwkR0TYn1KD/piXTitL2alJh60oS80JCjOy3nVosDInJxDlaN81DVeXhzRsu1wtdO2teWRfjQ4RgwigiEHqDmFiub1geHukSDMSthf2+GScARXexEESMOq3NnsHlstBbYt82bs9P1Fi4PAhpdVC4H7NegrhYaCCoZY60Dx7J2OZcP2Kgcb3TSrGQpBRqhHTbqKU4YdRCFrpxNGRknsBC0RP4N0NCGYAk/j3+plNK7/ACOIB5OS1OTt6GvqhamK7/IY47uC0vBUHGBjieu7z4nJvH+f5v2/+P8VEYAcXIMdotX325XlguK70rZbfqwiE/FmI8hWDC6Za5pmAzlLhbbzkrQYUuVgjDmtEUHWgCxmdEaVHIOZOTkpeVsC7UZHHr3jcja4xn0qHvzTX8uxXV5EjOKxpAaPQSKWIVfNo7KSWWdYVkIUppViQTFOftL4QOsSkqQgydnAJoo2w7KJT7xr5txCWDNhQstq1QdrsHtRpPPy2mb9h9p2y9UctuKkbOi6jVqiWXvMyeASJWRSjJzKuxJ+1Y932nd2s+slyNMhwlsF4WYl9prqGgzfUbWyOvF1KMhvGoue5v3jzA4wPb0419Nw2JfSto2Gg9EWIzhSIXED0mvVjh0CkumFV/2h34aUhX6FC1IsmKj2LOhuaX5qIyntufxv28wZ+BPbUMkj2Klz68Hgt4LEYBE4A9g3nDm2DQfo/Pz7ns3zn6cJ75AdMojhl//vxcEOYRHzHAYRi+zSB8FEZAgLQYVz2mZHJb1bT0LLcbZ4HO2eINoKYpB7kHjs68TS3N5HqEYUlWKTjEG3unl90XgiHdooroQkrWgIOcKDkSimnoWYccwxg6ahJgvZr81V5gSaa73xM1RpLr8fXWaGI5e4LYjqfq5bFMEc0QPV8eha6V1ptjC4r0RinPlnngQtdCrRvBG5TQ+2QxxnUlBQupaqun0KYbXTfaPe6qrOtqCH7rJjiSou2IvuAI9ntrjX0z7yLEhGiglWIcju7AZjZFICXQumU+CMWwjWhCIN1FQh6vDzw+PLLvjdqAlO3vrdK7CbIeDUJt0dINS0CYKrqjO98Ex7zBqzTz8FJMBK1oClAiihWKDe69lVJbCficW2NinkE7ESctjTBkfuH0CK2uTdxYvNjn7XNyeuVsANyS9G5zJQztzOmFuDE6uMbH8cffXqyo0+8vo5GvjY/CCCAuY9Vt19xLtWKaUkEgJGM/9a6TyGNhgbnhjhBN0GTEeGN0rEUFXgh0NGgw+m7KCZEhb3YQdFoU6wHQuxUHuaR3WpKBXEsk3ILrIAh1L9yf4dIv5mYixJjQ1OhdZkgTo012bR7GdMxVTlYVpyn6rtNBqxfRdEQb2gshKqI7rW60eqd5N2L181gfHpAEXc2A0AynMKzC2JExRXqz/gHr5WoVfs0Yjs3JVaoe6Ggw8RPPZgw1ooHex7yg+47mOLUcJQkpLEbqGbt5DIbgA/ttg9q4Xh/IaUWmitGCanSKtz9btd/Ny6v0briDRAsPAqPGw0FCOwXnz3fattNbQUp3enL0HPuxSHW69jgBzd3uIWMHnsER17Ds87tGOfaYl4Nirt10Icccn0jGCTAcQLhlR3VqRMpUHfLUqS/66VucwuTXyP8saR7H/5bMAHwsRkCV+/MzvTQDlFzFNV8Wd0Ut5lOtk6zRemWUhL6AaMYkVHXNQWsmqmKCocNum0acl9KK4dKqUHslNDW+QDAJ7t4M0Gpj52idlIW8LBaylJ2RoWilscs2Lf7IaMQxGYYFV9uhYoxmXDxGnftQgEigNetlOM7ZvBFLofZa6KXQO1QK+7ahAg9vHpAobPebTSrU6vO12+6nlk5rYr0MoyS2cvciqGj3KkSGQOcoP05DMDUIS06m7NM6nZ3SG9Q473GIiRAzKQ2JdfMmQk6uWFR4errx/LSxrFeWhzfES2LW9AdhqndZEbDnw5W2F6qY93gWpDXPxe7xzBh1K16iVUKzMGFoQbzcMPXFxiHHTPHIwJWap2uuM/0sbTy1QWBTe78xoI7jj+c/jI9rPfY+in8swxEG5nROSepxlce6OTsTB24x3m+vv7isbxwfhxEApFtZa5CM4hV00dsvt+qCic2lv8M0FB6K+bCrFQHpPgmCoNUkxSYvW3UuuuqYQwxGdU0pmo77cAMbRkRZIkta/MF0b/GVSDl5YxAlRkvXWQ1BPx5MV2qtzgYUeq/EkEmLXau507YLmLCKIdUhJho7IzPRxRqihGQLRbtStoJIJKZEXlYkmz6BGbdAzgt9L+zNmqWkmHxXC4TQyTHhhfhTDCTEbFV36h5yjISUyHk1hiV203trFut3pUkn9oCtXEHFJNdiyq59f+zWeVmIIuwKdWvcnjc0LlzyBYnu4Y21FsR3Y7cN3pWpljLPd3AOkICVKdoxgg5DEKG6J1aLeXbu3psxOGUG5lZ7iq0xr+gsZ3dsOEf4MOow5ub0noU5QUM9Yv7g19DboKy7URmnNDEAryY8eR5nPGHyZRgQ5Rl+/Obx0RiB6JOpO3regaAyXUm/v7az9WMinhM7RzmlvgR7/F1DhjkMT0FthzC38aAot+5diATbhb0AKcZAElvgJjTkbLPmAGbqLJfVmIZq4FXOmV6zhww2TOyysu87aVmJi+2+fUyy4Ba/Ww+FrmoS5TGS9cGUgVVpRXl+d2NZr6yXBUKGFFwASRGJ5JzoqXDvpulnHlEy3kI2jEJbt8U68uwpWRZFjasv0bAaUHOte6fuGyln8mdvSTGTcka8nwIES5uGREgLki1tNoRJl0XI6+pxs2U9uldiRuSEegt0THYM6MWqOSUI++4dnBh1IpHgTSBjyqZwBDOboMHCvNAdh+ltVjsevQR4ZQAG4DienExw07NwvpgPQY8jPjejNBb8WM6vd2UJRrcOErwlnRLCURY8T8l/nyHSK5xvcCnseg824YsDvWd8NEagFZeGxmLO6BBqcBVfOFtWXiCsY6lbRO8/1VNfTY0ZmDMTWxUTGEkSaS65ndbFuAqqhguEgPp/HUvtZcS19q0ysY8JK0b1rc20+FMyhJ1kOoMW41mazx5QoewNpGNLy9NWqNVMeElz2a3oBYyHLyEi4cE229oJcSWmi+XXL1dKNZBzkFcCJu+V0kLOF2CnaUeCxdPGPYioVNMeFKwCcknueZmxDCEQxQHV1thvN9Jipd+1NEIyleXWOkpwVqODijGS14tN3dpo+85+v3O9XM0TUpMeDynjjvBhAFTNM4hm2MbrIUXa842y7UbA0jYbewQNx4I5pf40+jON0bgjbmRV1GrL56Z5Di6PefUC4zvJ2Km78ZyMgO0ZhybEjADOmIU/I5HRKs8AQXwjOLvx5jToi89OgHHsjuN1Tt/H12zFN46PxgiImMQVGEtwpPpGTD3dLzkmw+gjeI4KaR7ru8ps6UpVjEvvpBckUWMjpkzKC6q2YxODFcM4wJYXZwVGS6WVUsg5E2JCtdpOECM5L+xht5hcb7TaSdk4B0MsMuVMk+BuXqDWuyH/vZPoSMpoq8YwNB0sU16uBZozF9Moygl0baT1yuMXX7Isdu7WN0Amf7x3KFul7J2QFtaU2Vu19/otlODeQLf7F1NyKXZM1MNBUStwsXO7PFgRUlMDcpcHW+zDk5PkYKHazhWyGRViZ6+d7XlDupLzat8nhjWENJ4P0xWXaOpGqqOCsJuoSTFCWbqsqFabGGpzQmu36sVkz44YoJtBb27IknaiGjV9KJkf8fZp6Yxdfm4xx9+nBJhv1QqTT2I7/DLByq6nXXzsdmo7uA4eixuAiUacvJEwCT86MwUvOAPHSkJmGPPDjR9GVOTnMLnx/wQGif4zqvq/FJHvAP8c8LuAvwL8far6m/6ZfxT4w1jW9n+gqv+HH/Q9IYwWYgcn4HD3X6K/dqk2jvpqv7mtWVdelx3rCmFZyJeLscNiJAjUEOgpkZqx22JInkZTyma5eIJwcUHMpoWyF/a0s66XKe8dA6yXhVYvDjYazqAa0VHA0g8xTzDkXIKYcGfO9JYoN5M4ly7kxQqCWtmp+06931mWhbQm0rJ6+tDany2XhXX11BoRNqtJEBFaLe4NGZU5LZnRQMOou+ZqW+cjp/A6rtG68Q1aLUgwbr62blyC5YLkROuYy4sBgVGFe7nT9sI1L9TWEC/zTTEaKl8q5fnG/d0zeoG4Xg1vWBeW9YJJt7WZkgt+rn3oP6qlKg0jEC8LPtzfMUV66yN+ME9FxBioHlbR2lQUUu2ubDxmlr5nJz1eH3+cG9J8s8/WGfO/nunjGMc2P9qSjYyAzN6BY/c7jM78edr9h57AOOAwTvNy+HoG4Tx+GE+gAv8jVf23ROQt8KdE5F8C/gHgX1bVf1JEfgn4JeAfEZFfxFSH/nbgPwn8n0Tkd6tqe8/xDZV3cA1GnBSmEZiACydDMPx6HRfp3oD38VNGqW9HUrLGFtm69DTU2nyF6Np/5vJqsZLUtlu83luHLz4np0zMmV4a2213ZmE8vjcGLm8eSEumlmKT1OM28fOcaZ4JQJmGwnZ7orVC752YonXgCRdLaWlHa2W/3c2F1ZWcF2IIVIG4BPJyISVbiI1G3SxelxAMgIyBlBNNCjFanFp7d/xEfYG6QKk6eBpAutJL4emrd7z9/HMTBhG77rxeiBerQxjYgxJIayIWE2zVZsYQEVrZiWKgZE6BJUfKzdKXIdszD8HATQXnMzR/lt1VidoEWVtrrBcjK4UQrM+fWDcl8SyMNu9pae6asykTwop4S3fZ1XX5RwrWvI4jl+879xgGd7zg4x/reezIRxgx8Cq3ByeL8soQzPS2sxLP36kyPz/hLnzuv/Bc9PR/mW98WWr/zeOHURb6VUxFGFX9SkR+GfhZ4A8A/yV/2x8F/i/AP+Kv/3EXHf33ROQvAX8X8K++7zsEX/iDGMFQVD3O3m0gg06pZiEO3EM84h+WUw6LGFwFaABOQS39FPA6A3f5e7MOPylE7qXw1W/tqAoPbx64rMvcXbdb4PJwAcVUhdWYjHldiEuy14oRdEIMxBypIdFKdW+hHvnkYjJi2tU8FWksOaDqghmeZWi1Ujbh8jgYbl4UFEztqOmRS7cW5XJ4UlEIvhAMcGxmAFxdOMVEH/0EML6/0Rps5hqBRQkhGS6RMmG9Ismkx9tuCs5pSeR1hb3Ys+ieztt2QuumttSalWkHr/L03oZW9yGeJTFvLllchKXnDE9p1ejN1zdvjDUJroZkQq+WcrXQBVcWVldS1mB4QsiZ0Kw8uc/aE3O/5aRbJq8W8jEXv/7aiwXOYfyBWdNvRx4WROfKHjv2QQbydKeOMMSO9ZIyfLIqOlbK6axEOCEXJ8/h6+OvCRMQa0LydwD/OvA3uYFAVX9VRH7a3/azwL92+tiv+GvfcuBTdqCbS90ZZB6ZE3pe9JEvAbegBzbgYYHYjVTFSEKetz0/9CBigFQM1nCzdaPgPhgP4X7faM1R/BDIMYIItRZqMa+iN+vIg7qoSIrjXqFqtQNxzSyXTAkG3ImaWx1TdDXhZj0Pa6NuSslGFhr05/W62k4Y4nSN7d7olCmbkyAEWxzBqvNaLXMCKHYvrKGFElxD0RqGFPZ7YZFA1sXc/BBZrw/u8hshqXehqdGKydm6O+vuS8ZAQQm2sGPYja1YK1U7sStJRom3pWRzzpbqw8DaLqC1otoQSaCGjZTNpNC0W41GvqxOuOqjM6QZtegLzslYduGGA9QGvVRCqSTPMs16AJnLbdzJufu+WD4vEvDHlJx/kuMz808vYvRj7o5demIK52nt3zHCnpceBhMHm9iA4vikpwtHOD090PePH9oIiMgbTD/wH1bV75/j89dv/YbXvnYa8qrvwHAhByhixw+zjnzeAjmqoo7rOw5/JlOYyq0zt3qz2v7g8l9q5CHEGIkSA7F3Yq0Q4KKPBC82Ct6Zt2OuYuudvVZysJJVoRl5qXhn3xjmJKmlgu7k64WwZILYzp2WTKoZ67ij0Mw9lgClWENNCytAkglsGCvQdsMgQlNnq7n8lriqzxKsE1KtZebngwgNy1KEqC563CEEeod9b96eHaqCjmOlxRash0TqfQ1rayyyElJCpE4iTQiRlK2HQrg9m6HBFmTt1cVOEkh3zYLsBTyDu2EGgDETWnVSlGFF+bJwffNIXrPRnjsW+6vds+iiLhrEm8w6+85FXVupcNuo9zupFiMOSZhl4XP/VNzrlDn5hmF4b9rtPS9/bR2+WOyvwsTTr2cRE46VMcNM9fdMQyEBFV9D5/fIycB8w/ihjICIZMwA/LOq+i/4y78mIj/jXsDPAL/ur/8K8HOnj/8O4K++Pqae+g78537xP60DGbU/yulm+02Sg6AhcqoEO+duRlIW3yF7Zy/mmqZLd/79AMQMCLPW43YTo/jurp20ZoYuIbhkthi4F8QmV/My4OV68fROHyaarobkW268ovvmXYn9cqLJjokqe7dMSOuV0IPvnGYI07IgorRWyDHRa6d0O9aZLqs6pm9k3jo3DCNuUg8jNAy0H8Aorl3VavAlWrdgCcS0kKIRmdK6kNcFdgcd9x2uV1twqh4uG1U15Yz1LjVEPjrNuHYlqkBIdKqdRzTVn6BGQ65lB4w4Rm9H/YB/T15XHj57gwB7vxkbsXZCtpoHcXBQxEIOjZG45uk1tFZpd9M+pFYCXg9CHDftNEdlTi37cfxbT299hRx8w/o5pvFx8Bk4nEP4F+85JfxO3sVp25sZAqYnfJzLCRt4cVVfH99eaGwHF+CPAL+sqv/06U9/EvhD/vsfAv7F0+t/UERWEfl5rPfAv/Gt34FMnbvTI/AbIy/eOQlFo+TUTnKGBP5J64bj5BTrnOskJLcixoxzcot9gCCQxIxDdN2AnNIsgy2l2IJ289q7CTqAEF0TIC9GnBmNRXNOpmfXmu1CI3bv6inL4K6xp0jFvIf9vkPHyEfOZbAdtbPdDbQ8iCYmxoGKyXarpbNiTAa4hei4iNXyWwjlFGG/T4jtyiGZirCKtfQyFqRVCV4eLuQ1WxOX2git0bcNrYUgnSg2oQIGAo7riymOWzx7FGjINAKNQc4yHQmrJu2MhrPNxTLGok4pOTHJvIve2twUJBgA252KOzcML0xbLguXN1cub64sDxfiOq73CCd5lV47+5jj36OKePw+3qnnBXo+wGsLMbMGh5cxDJB843J9dU4noBw8vBtS5LxcC8fpv98M/DCewN8N/P3AnxWRP+2v/U+AfxL450XkDwP/b+C/7Sf450Xknwf+H1hm4R/6tszAvLDeZyOFI+Ix62uWfbD9hnzVcI9Oj8dvblelqlIRI4yI8KJcxHdEglhBkvlVto/GSOqR2hUJyRuWqOsPVkq9U0IxlD5FT/u5J+H1/CEnd3GNupQGANUxlDokmu6udgsigZQ9pxyE4pqDuq7EmCh7sevyVFjXRtNqOgPF2I026Q9egmINSULSKW7hz8fcXzGR0tabVWE6S1CSdQgSTIyk3jdiDNYs9bLSVSnPhbZXpHVq2dFaiEsiBqx1W6v+72CVkyFQhoKz2oJv9qAo1RiRUZRtt/6BFt/HQ5ffPYaggATTZKh9ajMMKnn3DaKV5j0hQXpwIo6Hkoot/Iv1haBYs9hRXHbefb9mAKbbflqUvhhfZOzm315P8uN4o0JwbmTntyieJvz6R8/nZEZrgOn2Vz0bgJOX8COlCFX1/8b7vYn/yns+808A/8QPOvZ8P76oTy6/vc4BCMwdXA7pZrFY/SBh+CIRoY9YOGUYaSM1Rp7OohN3sPpQYJGZOuzBzynY92s0UsuuWPqrFrBuonZeqlOaLM6410k5TZDRoaTbLtnzMqvyCEIUAyhba9RSptFTdRXdziwGMvagsRfLVth30xqILvoRY3DacyQJh34j3du5eWmquFoPFhNbOGAYQYzWgWjvd7JXTaaYWJcL7W7Iu7RuqctazK0WATpad6RnUk7UaqlO6R6/YwVX99udNQQrk0bNKBWrVFzWZab+wMC+lNIsqKl7sf4MahmOgePXUujVMBM85BtzR72qT/cd3Yu3l3PjMoVB3Uj+IP9+Lng9/3jxmfMGP7UyxxvGQpUx+31Jv5r8Lxbd638c8YEdufWTQRAGOI6HRz+qJ/A3fIi7NC/6r51M6rSJw7+bd9h/iNiDCDLff2AHNrFdwp6pQjPitN4ZXWnMJY9EDxvM5Vbn0wdyzizrMiWdRVw2zMUptHdaraRRXOQCKJVBLHX3VqyIprVCH5qECCktQHH03tJdrdquZhoLlmKM2Qt9gjXSaL05x94BLkcLhght7d2iBRXvdmOLJogBeaM/4uC6a8dZg/belJJltLp6e3XsnmFswlbdOIlfYym0Vk2P4dl4CxHjRXT3bLbnZ9M89HtfmytBeZgWYrAUn8uaSYbW7ORqqfbog/FCdGouMMPF0ag2SLAWcKMCNAT2buXFVFMaygqTYPxirR4hwNcA/pfOwNiDrA4hHMVtFtX2mW6d3oa7D+cNetoWOR1Yzq+dipHmeejU0hjhV3NdiQCeWXuNNrwcH4URGDGy7eQvwZnzr+fb+OLPfjPNC8BR82Ez7PEODQHLRxuCPICVKXU+3U4ldkWo/gDty4OIdxYasaBOEQiqiT2WssMdFrUGnNH584Z3W8579AU0tuAyMyOIYSMxZg9XjB6rqsQgprFQC0tcjTrshBjxCkursrQJH0ffPcXqH7pr2ozY11tahWBFNOOWmoRbdK9CZh1Dq426FVCs/8LI8+eEYXnGDBR1I1CLgay1sj8/GyjaK20zRmHru3dFtjRo3QqikK8XEyCNghUiefswXE3IDbft4sEagbRG2wshjVDH4+OxEtWMV0wJWRI5R7YU2N69o24FbUpSAzbN8RtpVD+Ofj3OP++rFqObsYrez9LmVpsFcS82tNdzWk5e75zn4w+nOGNap5cv2d4ms7hqzGs1i2Qe8zeuPBsfhREwcMNXlrrbzvts17HbWypH541oWGvspkrznV88V6Kuo5d7J8nx2ojBem+IGs1XYiT0jjXAtF3e1FwtrTj47X1oEpwzA1jlX9ltt0yulmMVkVjs2W2xgdUsqHoVoi/UEEzFqLVugqDBd2jxiMJBr+JdjEMI3pG3e7VfZ7jRpodv91VmZCWc6+dHmsmwhWYpPgfmzNPwOLs0l+y+sz5eiDmaRHuwuFtQo+k7iJoXUwl6/urOw5tHRJWy3amlupaj9Wfo1VqW55xJORKSGMNTOjSb6YM0hXbqXtzDw2jag5iVkol4CF4c5SXapRrGkwIpRS5vHljfXCm3R+6//Y727obed7vGbh2lIjKEhvAJ9/IX8YDS599kLIp4f0kzcKi6h2pzZoZ52IbmCrT2XF7s2DLXwdgXX4T17uZblmKajekVjBLlGR68N6L/SIyAhSzWW206/+IpHg6X6cjgHCZiek7+nx3BHmDwBKm1KRN3G41xFmLgSAEfi2ESj0Z+uXXAyDWA1ygo2kwjYN93Wt3pztePKZquXxBj+iqui6hM7MO+bApqDrps3YvH7jYBSqnuYvq9idFptgaOtV7npJVgqUW7lwaEhhBoU4mJA8kWTG3IzyV4urPVZqGFdqvXV6WVSs7Z/rbv1PtO2TYeP39jKTlVoy07yy8mAx33+2Y7eGs8f/UO7Z318WFyEZI3R+mte5jjQq3JQoGc05QnGxp/MVkH5rLv5gU4w7CVakVaMVl78/HsxvPqlmLVXSkiSDapuRAT6eFirdj8/M0jtQU6kKMx5ho87eq2C/tuq0ZpHu3rRECS/+11TK7H/D1m87GY9fQ9s9JwPEgxA2pGqB+G3j85v2p4Bu9f/8BHYgSA6Z6PBwCD+WQ76gsXb7xvIjgyDcBRjWhhQJuxmj1Oq9luxlKT8w3/GtDgPyIh2DYqAuNxCIrGSI+RXkwtudZKiIEL2AR1N096I46HJMfOO/O84iXKvVN7nf5hq9W8CCezWHOSjIRIdf7BCAdCCNYmHdM90NaNmDRcYpETFdtDIHd9QzTl4lqMOny/b6CdFIwzgSpl3+h7pe0myjEkytrumIZaWLQsJlF+3+6EYN+zb7ulIVNGQzLyk2ciFPNAhvFMObkyc6dsZnBCtHRtXDKtbTYfOhC8R0SMTkG2tGjMztxUtQVePfPkFaZ17+jtBmAen/dBUw/sO7M4eM4PfY3W+66uMpavpa2NfMRMOx4LUMesOc3xY3xz1C6vfu/TsZDTJ8SvfdRWwMgSyUn04P3j4zEC84KYgNRMbeicxy9u1nAK7CFZrH9YZf9bN6Yfw7JPDKAf6x081+rpRwcUDq9gnICdQwRCDqwxcO1Xynbl9vzE/XabyPQI9sZE6EAaVYV+DsPIjcUqXvMus6DH68zFJMVEAhItJ969aUrrpiAUU4BqCz2HwOg8E3yyjh6HpzvHOeOiwL7v7PtOxL730duQN3dvo+88psloXmiv1YRCkoGY4NmJvXDv1YqYkvEktvtGvETrDrwsMEBJIC0L+bKQ1xURYXu+s90213UMfs+aNZBp1go9dCEs2UhMvuOjlj1J62IOz17oVO8toTQ35K1jWEKp3pvCNBjpllp9ybI7FtHYcg40H4bojbj3OjzWry+/kyLQ6+nv9/P4xxHbzxZZhz8w5474ohlgo3kG3TeWU1bsm5acj4/GCAzE+rwRTwLHuMPuHYjXvs94X5iI/4jhx0LuOnZKGRgJOkA0BovO0dwRe+upYYSj7aPLz3geo3w5xkC4Xgg5knLidrvPODp023nD0MbrzdRvFyO7tAJUo+AaB8JJUy5xJtK8DsbqKQapynZync5T640oViBUaiGlMDMlIVjL8YZV2nW1RRVTopTieIdyv995fnpCFW7N9qyH69UkzPbdSFMpUUtgWVYQrLvQXtj3QgiJsu+Ual2JUWW7mYx8Wlda7da7VazwKeTFvJOuhJRZrhdrFCpWYl03E1SJyaogh77i2HdntV2w8meTOG9ILbRqDVeDP8/ZlUiEGM11jqrQGl2CYx6FjjM9tRHHMxn40Zin47/pAbjFl2/a+Y84/nDlTxHti58vF6rMI9jSH1Rmm5KHeZk8Ax3hpofD0Tw8HZJN3zI+CiNgvPyOBhdk6AC2cC1E7ZPb7WifWWA3AB3o4kwxvxmCC9uIEBwk7cZPM9ev9ak8M/jl4kVMCm7hj1jLba1Vsnn78dqtiGfEXWlduIZArVbgM4gr45xVlbwkcl5IKRDEsgC9+wR2g6GSkaA0yrT2qubsd7GdqnsJrEl4N3ozafa9NbZ9M7qvx8lD6ai1Rt+aGcWU0FKsI9Fmop/3vRIQ9tvGkvOcYDEl1scLQZVaI/mSQKHsO7fnG3Wv7LoRJZK31e9LoFUj8sR1IaziWoWZEIzJ2L39WF4zcUkgpqa0328GcKGm7JwTtRnSrlhdwFD1j3gKM5i3UmtD9mJGL3iasY1QoLvrbJmCEDOaMjW7DLyC9B2qqRqjao1WPdwy5+rlHj66Eo+/mFIxM9Q8JjlzEXuwa585S5u50tHweofFOLCw8UWDEHQyPiEwuAGSZXqOVkD27evvozACAIjLbcMENFQMRW+9EyWhwWOzofrK4N9Y74Hm+fuBfDdVk6j2oqCwXkjyhrAstqAOzaqpYVBdk342wNQRSogXHhnog6cce6umYuO7jcTA4jUDrTXjqnt9vBkXz2GP6jkXyxi5cglWyluLKeO21iF4U0539WySHapKCK5Vb3Fh2QsNa0sWQpxGbmgGqLvMAznf7htPz8/ctuq9Girhuz9l/QyCcL1eWJbFvSBb2K116v3O09MToqYw1FSRZXGwzFmTwXb9kK1dm6kQW18DOqTFKgkFvD2790bwMMUUhQ170ObYgreKb81p2wlSSpYKra5nsBtmgzIBv9aqgWgKKRnFO+ZIul4tE6CuQrUVSxV6Bqm1TveUZAhHChLG/OAUrzpqf0b2OXb1w6j7Tq5mCEZh0ESrB/YlHMCfYwHDaz6CA+ax1I1fSB7atoN2/b7x0RiBMPKbvSNiu0Iv1ZBgsfQOgblTT9Ybzj3n8ALUEedWdsp9o+27kX3edC7LQtI247iDtjnCgk73h2DWebQaY1JykeF+mOBFb9W5AgOcOmKx8UAHeIOI6Q9gtqq25mSeYCpImLs8Ji8xIs2qH3u1kEI9ro0enzRvdKG9E4DSmmMTfQqstLpTtru52GIudBBxl37n+X7n3Vd3elO+8/lbHh4ejKsfInUvpBStM3Ms3LbdCn96p9zvXC5XStmpT53ojUwQNZc/eP3+srhxt/oFS+mZunOMgvbqXl+zBa1e6CWBsu1stzsqRkMWMUMiMdpCaEYqYuAqOijWltYdHX1MiVRd8KSiTYktEldrTxfXBS3Vuj2rNS6BQ0/BQrDDQJnxtWdseJRJro/3vWhR1k+uwJhRbgh6H5bBvMLgZKPpPpzwqJllGHjO9AqOIV4ujitdWajwfivwURgBQQjizTOaYm3trPa+lZ3l4WJS01N2zKrmunaq89DbyfIeiQYTwIzZU0erCWC21iCaLt0gEI3oS90YHI9LZ0xlE80KbaxLj6f1tsC+bU7m6fRsvQclYBMqRtexO6y8iukWDh6AyV8Vp8biAqHJVIBErZNS2U1zEBPoGPLc2gcEYJQanLmoWCq0Y+h+ud9BrWpOsF22P8FeCs/PN37rt7/i4eGR65sHAOq2m5FRZV0Xz/837k83U1TG9ApErl59CaWUOTnjklFv2BpS9oatQq8GUKYYyMnbsY80YbSiq33bETF58dvtzna7IynRY/T0byQnE4cVDwXnIpMhVe/5964O8nmsHJKFnKqT6BWS1Zl0BS3uEa1CWhdSXNCOVVs29wTHbu8/xybRigGgEgy0DCk48NyPydmxMHLgXNhc7b1N+3CCAOZL5kkOgptL9McwdTjM0GF8iJzsnvqa+ZbS/4/DCKi7k91zwkFcbgwD6+JiD7vNfoW2A9bSTU8vpWmBRZjdbJargU/2EBwEjOIPvmBW3sAzxMhGGuw1PT8JR12759bF5cVG+6/QO1K7k2lcXmzxRhzaLeywC50t1QYPoKuadFnzWB0rsJHuhmDJ9GrtzkIUZDdGXhqa+xFCP3ALbd37NFhWo1SrQ+ijJgFBV6b3gQj3fafsVrZ7ebiSYmK73VgeVqQL67ISQmQvhW0vPD3fWFerj2i1GTHocpngl093Y0t62fVoTV5KQbWR0+INTISRXhRMr1F8MYrAtu1s+04DerP5kVOgNSXEilx8V3ZPsPcx4Q9+SQgnz8w3i1G9idPCDVdyItdu2YI4uCRD6TlF0ixhH2CtNSWJyUKd+/MT+20jrdnUqt1giFpWJ4jPRT2F+VNxWEEOyrNwyuaInbP4mpgajCE51sUMo7PXXuzPz649Eb61XvijMAJgbhAwaapCMLfY89Ejd+6gAZxakIXkDSj6aPjBtKYjHdhrR9Lo7mJMNcPW7FiDG9/V6JYaLGa2uvsjpz4eVqsdciIuKznYbtcl0NsTrVjbK5Mbd29CsUXsFN7q3ZfjYqIaRtcNrgNoVZBRhLgmSIr2nbZZ3UDbzUtK2QCuUdw+lWvFJ16MlgUZi8CxD0Wo3a4z5EzxUuv1ciHnTKk7pWZ6X9AokBMVowsXT9GlnpCoTqO25iQaxDsU2Q6urROyNTINKXu7LiV5DYaFASYa2ps1UI3rSuuWMdHWadoprbG3yl6tJiNm61gt/p3WWMaKoZqHUWPnCwOXCGI9HFzFGjqSHCBcTNOAYAarNtMasJDRAclqbduj4ySgE5cJ0chPAqYklTPLwwNKn5R0bY3YI6RA8N1cZPj4A+nvI41w/OT0bwfDj3SgMjoqD29keEHlvnF/vtm8W8IkT33T+GiMgHgqTp32mBar9aabDNV4HWxXHpr6Qc31JkR69UIKiSaMiXkY1t3W8cLx8Bg98rCKsq6g1SZUdAqo4oU5HGkWL7JpVSF0YszEvJKJVnocAuX5mVY2/y7xWK95Oy7zJHBegrnRthslj6V7a2iwwiOiLSzdA02shiAsiS7KXispCj26S9mhSzdNPVf5teJBFyhZF+O2x3B857p48Vbjul7I7r1IND0+iYHaC0/PlkYTTAsxLtbqfLlAuixmrEec7nhNFyuUWq5XRAJ1r4QQWdbVWZKn3TovrG8eCSnz9P13bHsh5GiLOkW2bWNvjSUuSFqIl4sVIIWANmNWDk9v7PgSApKy/SfHPVK1ZxFiJIXo6UpFSkFioBWTe4spTIUeOABGSZGR7QEvxIpiWou1mQDLZfGiKFNcbq2bsOoA/bpatyTVmf49XH5OboKPU7SjjpWMFmuDBSsaDCdq1plK1YRrgoeu7xsfhREwum3yIppOXOzBNO8wgzKJKFZhNhaRzJsVohDV3KqcjDq67xvb7U7dTM03XTI5BcumiAANwdhp1unH+haGnKzgZBRgaHePAatGbL5b7+2Q3RaQlMmXB5vYYrhGUyteCZ6u2e47IUXWy8VrBLBS4pw81rOiJVSorrWYTKoXcjKEu5lVL3uhBchXq8YDS1sOvkXvzbsOjXTbwpJXJER0yHWlzOP1Sg6RJNFSbmLNRqxTkeEetdwp28b1spKXzOXhwRD3rnMCW/m08ylViSmzPlyJKVNKQ9VJTU57DsEMR1dLQ0rK3G47T1/daL2RUwIs27FtFUkL6fIW0oUeFrokaxM34g8cFPTwK4YIkmbJdOsBawriEmTuOYjilOwFCdkMfBJSyjQ1TyW4l6BOUw7JGXqOCxgwe8iiTYAvmwsfY6TshXpqZhriKNBq09McnBDrqz2o9A5ah8NIqDI7W4OJ2cYlkxYL0Uz4dSWt5oGZaMQ3j4/CCAAT2Q8xQko07exldzabo7LD9QF35+2mD4tsjTmcd7/v3O837rf7pJ/mLfEQP+Py+YW4LLTSpv4+022zqq+0jpSNex8TJQgT3JEAWm2RzfRQTKR1ncmbum3WIyBaAxJV47731m2BLA6YpWTpx27CoR3nALRO6ZZBCDmbi79b2rNsleenJx71M5Ylk4JVLVaFVl1jECHnhZwX1nWxib03tOxob+QkfPfLL3n+7jN1b2SBJUQSQhILJfe79T9oe6GnxPXzN1yuD+zbRrvvaOlIwroUOQkHEdbLlbyult5sEEPyRid2P3POtgu7EnHdG8+//Y6ybR4mRVpp3G8bvSpv3jyyXh4IkgkkE5jpppVwZnyiOEHMgMjRmHYAcANr6lhmKbg3GAis64WUF1rZQYUYM8VZoAZCWoOaVhsxRy/u6lNdOjr42bZ6ELZiJOYVYkZrgVJMSq1W9/5cYzF6F+iuNJdPHWDgdJlw+rdnyWxTtIYxIUZq6dyfb/TaWC4ZCQnd928lDH00RoDRx24qxFREDVwyKXy7IerZgEI3131IYmHFLNrVePUOtC0Xcz1jDLRW2J5vbE8XHnP2mNRKhlsxoc3WOlKFJp0UMyod07P1yeU+mzr4FlKguorxCPFisFjbGmypNyMxduGyXgz43CvtfgeUoMnpwiYXFmP0wiVTEdqe79yfnxFtLHkhpJXWhLJXnr7/FbrtXB4fySmaa1w7Wjt0ywCkZSUlazy633bK82bIv0DUyON15ae/+wX7fafXxiUJsbuhEIFaSSKkdSWlbGh53en75nnoMCvvxla1Xi5crhej6HrIZu64kaeiMxBVDbcp2065bdy+egdieX9U6XslE1jfvuXxzaOnABuJSOxYtmR0KFKLySeBx/Pko8knrUGzjk6SEoKakGmJ1ianVmLO5LePlN+qlL2yPGRjSjaFqiwXoyTv+07tzNZ1VXWGUdZAtaHVdnakWHbKdRIEo113DxEOdWCZFZ+2rZlLKWOjk4FFMPkK55qBUnfqXtDayXkx4LZ4f4ePPTsAzMBrcvfxmJQw3Z5R2mpyFkYQCgIVtUIQ32G6qOkKiNBE0CiES4ZmKOn9eUfCDfD6b5fbQj3Fpgr7To99unkDyFHtsxgJtY5B0T2Jsc/Y7tRca889m27cdBFvU55cCXnbTOU4ZZfPgjj62LVOUqE06Fuj1w0WWNcrMa/0y5Xy/EQrlbYVpJmwR5CERnMfYzTAynLd3YqAeoVoiHaMgaiBt28eaZeLZR5CcFfcUrAhqu2qIRKXQKCz356h62x8IkHtfmDHXbJ5Nr3uxJCtKWkzJH0WBKG2iIcGZNmIEVJeWBYzEJoC6c0DISWWKEjoXprdrHeANs9C2PMIdOtdGLDfUWRIugTXmbRGRER3daS5KEuzpbc8XJCyU1w9SWJCaZRa0d12X6t7aNbcJnjL+1G+7HPZNgUxObhSkCpoECLmicyKVJv4DOm3KUQEJ2xgeAOjmhAzNh4yDsxMBPKSDlGWbgbg21KE8m3aY///GiLyHwBPwH/4oc/lRxjf5cf7/OHH/xp+3M8f/sZew9+sqt97/eJHYQQAROTfVNX//Ic+j7/e8eN+/vDjfw0/7ucPH+YavoVC8Gl8Gp/GT8L4ZAQ+jU/jJ3x8TEbgn/nQJ/Ajjh/384cf/2v4cT9/+ADX8NFgAp/Gp/FpfJjxMXkCn8an8Wl8gPHBjYCI/DdE5C+IyF8SkV/60Ofzww4R+Ssi8mdF5E+LyL/pr31HRP4lEfmL/vPLD32eY4jI/0ZEfl1E/tzptfeer4j8o/5M/oKI/Nc/zFm/HO+5hn9cRP59fw5/WkR+/+lvH9U1iMjPicj/WUR+WUT+vIj8D/31D/scBgnnQ/yHaXb+ZeAXgAX4d4Bf/JDn9Ndw7n8F+O6r1/4XwC/5778E/M8/9Hmezu33Ab8X+HM/6HyBX/RnsQI/788ofqTX8I8D/+NveO9Hdw3AzwC/139/C/y//Dw/6HP40J7A3wX8JVX9d1V1B/448Ac+8Dn9KOMPAH/Uf/+jwH/zw53Ky6Gq/wrwG69eft/5/gHgj6vqpqr/HvCXsGf1Qcd7ruF946O7BlX9VVX9t/z3r4BfBn6WD/wcPrQR+Fng/3P696/4az8OQ4H/o4j8KRH57/lrf5Oq/irYAwd++oOd3Q833ne+P27P5b8vIn/Gw4XhSn/U1yAivwv4O4B/nQ/8HD60EfgmQvOPS7ri71bV3wv8PcA/JCK/70Of0H+M48fpufyvgP8U8HuAXwX+KX/9o70GEXkD/AngH1bV73/bW7/htf/Yr+FDG4FfAX7u9O/fAfzVD3Quf01DVf+q//x14H+HuWm/JiI/A+A/f/3DneEPNd53vj82z0VVf01Vm1rh/f+aw13+KK9BRDJmAP5ZVf0X/OUP+hw+tBH4vwN/q4j8vIgswB8E/uQHPqcfOETkUUTejt+B/xrw57Bz/0P+tj8E/Isf5gx/6PG+8/2TwB8UkVVEfh74W4F/4wOc3w8cY/H4+Hux5wAf4TWIlfL9EeCXVfWfPv3pwz6HjwDx/f0YSvqXgX/sQ5/PD3nOv4Chtv8O8OfHeQM/BfzLwF/0n9/50Od6Ouc/hrnLBdth/vC3nS/wj/kz+QvA3/Ohz/9bruF/C/xZ4M/4ovmZj/UagP8C5s7/GeBP+3+//0M/h0+MwU/j0/gJHx86HPg0Po1P4wOPT0bg0/g0fsLHJyPwaXwaP+HjkxH4ND6Nn/DxyQh8Gp/GT/j4ZAQ+jU/jJ3x8MgKfxqfxEz4+GYFP49P4CR//PzE7HALJ+rCiAAAAAElFTkSuQmCC\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "x = tf.Variable(np.expand_dims(img,axis=0).astype(np.float32)/255.0)\n",
- "optimize(x,target,epochs=100)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 12,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Predicted class: 284 (Siamese cat, Siamese)\n",
- "Probability of predicted class = 0.8651191592216492\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_result(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "അതിനാൽ, മുകളിൽ കാണുന്ന ഈ ചിത്രം VGG നെറ്റ്വർക്കിന്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ ഒരു പൂർണ്ണമായ പൂച്ചയാണ്!\n",
- "\n",
- "## ResNet ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണം\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ ഈ തന്നെ ചിത്രം വേറൊരു മോഡൽ, ഉദാഹരണത്തിന് ResNet, എങ്ങനെ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 13,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = keras.applications.ResNet50(weights='imagenet',include_top=True)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "> നാം `model` എന്നത് ഒരു ഗ്ലോബൽ വേരിയബിൾ ആയി ഉപയോഗിച്ചതിനാൽ, ഇനി മുതൽ എല്ലാ ഫംഗ്ഷനുകളും VGGയുടെ പകരം ResNet ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 14,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Predicted class: 111 (nematode, nematode worm, roundworm)\n",
- "Probability of predicted class = 0.13089127838611603\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_result(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "തെറ്റായതായി തോന്നുന്നു, ഫലം വളരെ വ്യത്യസ്തമാണ്. ഇത് പ്രതീക്ഷിക്കപ്പെട്ടതാണ്, കാരണം ഒരു പൂച്ചയ്ക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുമ്പോൾ നാം VGG നെറ്റ്വർക്കിന്റെ സ്വഭാവം, അതിന്റെ താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള ഫിൽട്ടറുകൾ എന്നിവ പരിഗണിച്ചിരുന്നു. ResNet-ന് വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ ഉള്ളതിനാൽ, ഫലങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമാണ്. ഇത് എങ്ങനെ എതിരാളി ആക്രമണങ്ങളിൽ നിന്ന് നമ്മെ സംരക്ഷിക്കാമെന്ന് ഒരു ആശയം നൽകുന്നു - വ്യത്യസ്ത മോഡലുകളുടെ സംയോജനം ഉപയോഗിച്ച്.\n",
- "\n",
- "ResNet-നുള്ള ഐഡിയൽ സീബ്ര എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്ന് നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 15,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch: 450, loss: [46.166]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "x = tf.Variable(tf.random.normal((1,224,224,3)))\n",
- "optimize(x,target=[340],epochs=500,loss_fn=total_loss)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 16,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Predicted class: 340 (zebra)\n",
- "Probability of predicted class = 0.8876020312309265\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plot_result(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഈ ചിത്രം വളരെ വ്യത്യസ്തമാണ്, ഇത് നമുക്ക് neural network-ന്റെ ആർക്കിടെക്ചർ വസ്തുക്കൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട പങ്ക് വഹിക്കാമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "> **ടാസ്ക്**: ResNet-ൽ adversarial attack നടത്താൻ ശ്രമിക്കുക, ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക.\n",
- "\n",
- "## വ്യത്യസ്ത Optimizer-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ഏറ്റവും ലളിതമായ optimization സാങ്കേതികവിദ്യയായ gradient descent ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നു. എന്നാൽ, Keras ഫ്രെയിംവർക്ക് വിവിധ നിർമ്മിത [optimizers](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers) ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, gradient descent-ന്റെ പകരം അവ ഉപയോഗിക്കാം. ഇതിന് നമ്മുടെ കോഡിൽ വളരെ ചെറിയ മാറ്റം മാത്രം ആവശ്യമാണ് - ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ക്രമീകരിക്കുന്ന ഭാഗം `x.assign_sub(eta*grads)` എന്നത് optimizer-ന്റെ `apply_gradients` ഫംഗ്ഷൻ വിളിക്കലായി മാറ്റും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 17,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch: 900, loss: [41.451]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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\n",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "def optimize(x,target,epochs=1000,show_every=None,loss_fn=cross_entropy_loss,optimizer=keras.optimizers.SGD(learning_rate=1)):\n",
- " if show_every is None:\n",
- " show_every = epochs // 10\n",
- " for i in range(epochs):\n",
- " with tf.GradientTape() as t:\n",
- " res = model(x)\n",
- " loss = loss_fn(target,res)\n",
- " grads = t.gradient(loss,x)\n",
- " optimizer.apply_gradients([(grads,x)])\n",
- " if i%show_every == 0:\n",
- " clear_output(wait=True)\n",
- " print(f\"Epoch: {i}, loss: {loss}\")\n",
- " plt.imshow(normalize(x[0]))\n",
- " plt.show()\n",
- "\n",
- "x = tf.Variable(tf.random.normal((1,224,224,3)))\n",
- "\n",
- "optimize(x,[898],loss_fn=total_loss) # water bottle"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## നിഗമനം\n",
- "\n",
- "പ്രി-ട്രെയിൻ ചെയ്ത CNN-ൽ ഒരു പൂച്ചയുടെ (മറ്റു ഏതെങ്കിലും വസ്തുക്കളും) ആശയചിത്രം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ കഴിഞ്ഞു, വെയ്റ്റുകൾ മാറ്റുന്നതിനുപകരം ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തെ ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ക്രമീകരിച്ച്. ചില അർത്ഥമുള്ള ചിത്രം ലഭിക്കാൻ പ്രധാന തന്ത്രം വേരിയേഷൻ ലോസ് എന്ന അധിക ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കലായിരുന്നു, ഇത് ചിത്രത്തെ മൃദുവായി കാണാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരമുള്ള ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "interpreter": {
- "hash": "16af2a8bbb083ea23e5e41c7f5787656b2ce26968575d8763f2c4b17f9cd711f"
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "ai4beg",
- "language": "python",
- "name": "conda-env-ai4beg-py"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.8.12"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "fa1cb9392b268515620da41e09c364e1",
- "translation_date": "2025-11-26T00:46:39+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 4
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു പൂച്ചയെ എങ്ങനെ കാണുന്നു\n",
+ "\n",
+ "ImageNet-ൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് 1000 വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളുടെ വർഗ്ഗങ്ങളിൽ ഏതെങ്കിലും ഒരു വർഗ്ഗം തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന് വ്യത്യസ്ത ജാതികളുടെ പൂച്ചകൾ. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് കാണുന്ന **ആദർശ സിയാമീസ് പൂച്ച** എങ്ങനെയിരിക്കുമെന്ന് കാണുന്നത് രസകരമായിരിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "> തീർച്ചയായും, *സിയാമീസ് പൂച്ച* എന്നത് ImageNet-ലെ മറ്റേതെങ്കിലും വർഗ്ഗം കൊണ്ട് മാറ്റാം.\n",
+ "\n",
+ "ആരംഭിക്കാൻ, VGG നെറ്റ്വർക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2022-06-17 13:28:58.931467: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 FMA\n",
+ "To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.\n",
+ "2022-06-17 13:28:59.603736: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 15401 MB memory: -> device: 0, name: Tesla P100-PCIE-16GB, pci bus id: 0001:00:00.0, compute capability: 6.0\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "import tensorflow as tf\n",
+ "from tensorflow import keras\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "from IPython.display import clear_output\n",
+ "from PIL import Image\n",
+ "import json\n",
+ "np.set_printoptions(precision=3,suppress=True)\n",
+ "\n",
+ "model = keras.applications.VGG16(weights='imagenet',include_top=True)\n",
+ "classes = json.loads(open('imagenet_classes.json','r').read())"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ഫലം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ\n",
+ "\n",
+ "ആദർശമായ പൂച്ചയെ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ, നാം ഒരു യാദൃച്ഛിക ശബ്ദചിത്രം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, പിന്നീട് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രം ക്രമീകരിച്ച് ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് പൂച്ചയെ തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "ഇതാണ് നമ്മുടെ ആരംഭചിത്രം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x = tf.Variable(tf.random.normal((1,224,224,3)))\n",
+ "\n",
+ "def normalize(img):\n",
+ " return (img-tf.reduce_min(img))/(tf.reduce_max(img)-tf.reduce_min(img))\n",
+ "\n",
+ "plt.imshow(normalize(x[0]))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "> നാം നമ്മുടെ മൂല്യങ്ങളെ 0-1 പരിധിയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരാൻ `normalize` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "ഈ ചിത്രം ഉപയോഗിച്ച് നമ്മുടെ VGG നെറ്റ്വർക്ക് വിളിച്ചാൽ, സാധ്യതകളുടെ കുറച്ച് അഥവാ കൂടുതലായ യാദൃച്ഛിക വിതരണമാണ് ലഭിക്കുക:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "2022-06-17 13:29:02.100818: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:368] Loaded cuDNN version 8303\n",
+ "2022-06-17 13:29:02.570980: I tensorflow/core/platform/default/subprocess.cc:304] Start cannot spawn child process: No such file or directory\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Predicted class: 669 (mosquito net)\n",
+ "Probability of predicted class = 0.05466596782207489\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def plot_result(x):\n",
+ " res = model(x)[0]\n",
+ " cls = tf.argmax(res)\n",
+ " print(f\"Predicted class: {cls} ({classes[cls]})\")\n",
+ " print(f\"Probability of predicted class = {res[cls]}\")\n",
+ " fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(15,2.5),gridspec_kw = { \"width_ratios\" : [1,5]} )\n",
+ " ax[0].imshow(normalize(x[0]))\n",
+ " ax[0].axis('off')\n",
+ " ax[1].bar(range(1000),res,width=3)\n",
+ " plt.show()\n",
+ "\n",
+ "plot_result(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "> ഒരുക്ലാസിന്റെ സാധ്യത മറ്റ് ക്ലാസുകളേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണെന്ന് തോന്നിയാലും, യഥാർത്ഥ സാധ്യത വളരെ കുറവാണ് - യഥാർത്ഥ സാധ്യത ഏകദേശം 5% മാത്രമാണെന്ന് കാണാൻ സ്കെയിൽ നോക്കുക.\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ ഒരു ലക്ഷ്യ വിഭാഗം (ഉദാഹരണത്തിന്, **സിയാമീസ് പൂച്ച**) തിരഞ്ഞെടുക്കാം, പിന്നെ ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെൻറ് ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രം ക്രമീകരിക്കാൻ തുടങ്ങാം. $x$ ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ആണെങ്കിൽ, $V$ VGG നെറ്റ്വർക്ക് ആണെങ്കിൽ, നാം നഷ്ട ഫംഗ്ഷൻ $\\mathcal{L} = \\mathcal{L}(c,V(x))$ (ഇവിടെ $c$ ലക്ഷ്യ വിഭാഗം ആണ്) കണക്കാക്കും, പിന്നെ താഴെ കൊടുത്ത ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് $x$ ക്രമീകരിക്കും:\n",
+ "$$\n",
+ "x^{(i+1)} = x^{(i)} - \\eta{\\partial \\mathcal{L}\\over\\partial x}\n",
+ "$$\n",
+ "നഷ്ട ഫംഗ്ഷൻ ക്രോസ്-എൻട്രോപി നഷ്ടം ആയിരിക്കും, കാരണം നാം രണ്ട് സാധ്യത വിതരണങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുകയാണ്. നമ്മുടെ കേസിൽ, ക്ലാസ് ഒരു സംഖ്യയായി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡഡ് വെക്ടർ അല്ല, നാം *സ്പാർസ് കാറ്റഗോറിക്കൽ ക്രോസ്-എൻട്രോപി* ഉപയോഗിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "നാം ഈ പ്രക്രിയ പല എപ്പോക്കുകൾക്കായി ആവർത്തിക്കും, ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ചിത്രം പ്രിന്റ് ചെയ്യുന്നതോടെ.\n",
+ "\n",
+ "> ഈ കോഡ് GPU-സഹായമുള്ള കംപ്യൂട്ടറിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് നല്ലതാണ്, അല്ലെങ്കിൽ കാത്തിരിപ്പിന്റെ സമയം കുറയ്ക്കാൻ എപ്പോക്കുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch: 900, loss: 0.5220473408699036\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "target = [284] # Siamese cat\n",
+ "\n",
+ "def cross_entropy_loss(target,res):\n",
+ " return tf.reduce_mean(keras.metrics.sparse_categorical_crossentropy(target,res))\n",
+ "\n",
+ "def optimize(x,target,epochs=1000,show_every=None,loss_fn=cross_entropy_loss, eta=1.0):\n",
+ " if show_every is None:\n",
+ " show_every = epochs // 10\n",
+ " for i in range(epochs):\n",
+ " with tf.GradientTape() as t:\n",
+ " res = model(x)\n",
+ " loss = loss_fn(target,res)\n",
+ " grads = t.gradient(loss,x)\n",
+ " x.assign_sub(eta*grads)\n",
+ " if i%show_every == 0:\n",
+ " clear_output(wait=True)\n",
+ " print(f\"Epoch: {i}, loss: {loss}\")\n",
+ " plt.imshow(normalize(x[0]))\n",
+ " plt.show()\n",
+ "\n",
+ "optimize(x,target)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Predicted class: 284 (Siamese cat, Siamese)\n",
+ "Probability of predicted class = 0.6449142098426819\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_result(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നാം ഇപ്പോൾ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനായി പൂച്ചയെപ്പോലെ തോന്നുന്ന ഒരു ചിത്രം ലഭിച്ചിട്ടുണ്ട്, എങ്കിലും അത് നമ്മൾക്ക് ഇപ്പോഴും ശബ്ദം പോലെ തോന്നുന്നു. കുറച്ച് കൂടി ദൈർഘ്യമേറിയ ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ചെയ്താൽ, സാധ്യത 1-ന് അടുത്ത് ഉള്ള **ആദർശ ശബ്ദമുള്ള പൂച്ചയുടെ** ചിത്രം ലഭിക്കാനാണ് സാധ്യത.\n",
+ "\n",
+ "## ശബ്ദത്തിന്റെ അർത്ഥം കണ്ടെത്തൽ\n",
+ "\n",
+ "ഈ ശബ്ദം നമ്മൾക്ക് വളരെ അർത്ഥവത്തായതല്ല, പക്ഷേ അതിൽ പൂച്ചയ്ക്ക് സാധാരണമായ നിരവധി താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള ഫിൽട്ടറുകൾ ഉൾക്കൊള്ളിച്ചിരിക്കാം. എന്നാൽ, ആദർശ ഫലത്തിനായി ഇൻപുട്ട് ഓപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനുള്ള വഴികൾ വളരെ കൂടുതലായതിനാൽ, ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ആൽഗോരിതം ദൃശ്യപരമായി മനസ്സിലാക്കാവുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ പ്രേരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നില്ല.\n",
+ "\n",
+ "ഇത് ശബ്ദം പോലുള്ളതല്ലാതാക്കാൻ, നാം നഷ്ട ഫംഗ്ഷനിൽ ഒരു അധിക ഘടകം - **വ്യത്യാസ നഷ്ടം** - ചേർക്കാം. ഇത് ചിത്രത്തിലെ സമീപമുള്ള പിക്സലുകൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് അളക്കുന്നു. ഈ ഘടകം നമ്മുടെ *നഷ്ട ഫംഗ്ഷനിൽ* ചേർത്താൽ, ഓപ്റ്റിമൈസർ കുറവ് ശബ്ദമുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ പ്രേരിപ്പിക്കും, അതിനാൽ കൂടുതൽ തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിശദാംശങ്ങൾ ഉണ്ടാകും.\n",
+ "\n",
+ "> പ്രായോഗികമായി, നല്ല ഫലങ്ങൾ നേടാൻ ക്രോസ്-എൻട്രോപി നഷ്ടവും വ്യത്യാസ നഷ്ടവും തമ്മിൽ സമതുലനം പാലിക്കേണ്ടതുണ്ട്. നമ്മുടെ ഫംഗ്ഷനിൽ നാം ചില സംഖ്യാത്മക ഗുണകങ്ങൾ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു, അവയുമായി കളിച്ച് ചിത്രത്തിന്റെ മാറ്റം നിങ്ങൾക്ക് കാണാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 6,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch: 900, loss: [27.257]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def total_loss(target,res):\n",
+ " return 10*tf.reduce_mean(keras.metrics.sparse_categorical_crossentropy(target,res)) + \\\n",
+ " 0.005*tf.image.total_variation(x,res)\n",
+ "\n",
+ "optimize(x,target,loss_fn=total_loss)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇത് നമ്മുടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനുള്ള ഒരു പൂച്ചയുടെ ഐഡിയൽ ചിത്രം ആണ്, കൂടാതെ കണ്ണുകളും ചെവികളും പോലുള്ള ചില പരിചിതമായ സവിശേഷതകളും കാണാം. അവയുടെ എണ്ണം കൂടുതലായതിനാൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഇതു പൂച്ചയാണെന്ന് കൂടുതൽ ഉറപ്പുള്ളതാക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Predicted class: 284 (Siamese cat, Siamese)\n",
+ "Probability of predicted class = 0.9201651215553284\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_result(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "VGG-ക്കായി മറ്റൊരു വസ്തു എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്നും നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 8,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch: 900, loss: [29.59]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x = tf.Variable(tf.random.normal((1,224,224,3)))\n",
+ "optimize(x,[340],loss_fn=total_loss) # zebra"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## എതിര്വശീയ ആക്രമണങ്ങള്\n",
+ "\n",
+ "*ആദര്ശമായ പൂച്ച* ചിത്രം ഒരു യാദൃച്ഛിക ശബ്ദം പോലെയാകാമെന്ന് കാണിക്കുന്നത്, ഏതെങ്കിലും ചിത്രത്തെ ചെറിയ രീതിയില് മാറ്റി അതിന്റെ ക്ലാസ് മാറ്റാന് കഴിയുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് നാം കുറച്ച് പരീക്ഷണം നടത്താം. നാം ഒരു നായയുടെ ചിത്രത്തോടെ ആരംഭിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "img = Image.open('images/dog-from-unsplash.jpg')\n",
+ "img = img.crop((200,20,600,420)).resize((224,224))\n",
+ "img = np.array(img)\n",
+ "plt.imshow(img)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നാം കാണുന്നത് ഈ ചിത്രം വ്യക്തമായി ഒരു നായയായി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Predicted class: 171 (Italian greyhound)\n",
+ "Probability of predicted class = 0.9281901121139526\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_result(np.expand_dims(img,axis=0))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ, നാം ഈ ചിത്രം ഒരു ആരംഭബിന്ദുവായി ഉപയോഗിച്ച്, അതിനെ ഒരു പൂച്ചയാക്കാൻ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ശ്രമിക്കും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 11,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch: 90, loss: 0.15769274532794952\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQEAAAD8CAYAAAB3lxGOAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAEAAElEQVR4nOz9WbBs6ZXfh/3WN+y9M/NMdyjUgCqgCjPQA5tkd5NUNy222aREBUWFpLAtOsJyWA5JL3xwhB5M88HhMF8UDskKP8kkw1TIEbI8iGZQJFsUKYqtZg9EN4BuAI0ZKKDmuvOZMnPv/U1+WN/emefcWwWQaFil6NoVt87JPJl7+IY1/td/SSmF94/3j/eP37+H+e/7Bt4/3j/eP/77Pd4XAu8f7x+/z4/3hcD7x/vH7/PjfSHw/vH+8fv8eF8IvH+8f/w+P94XAu8f7x+/z48fmRAQkX9RRL4hIt8Wkb/4o7rO+8f7x/vHD3fIjwInICIW+Cbwp4DXgd8C/nwp5au/5xd7/3j/eP/4oY4flSXws8C3Sykvl1JG4P8J/Cs/omu9f7x/vH/8EIf7EZ33g8Bre69fB/7IO3345slJ+eCzzyACIrL7Q5n+JyD77+0dex+f//ak977PUa9CqV+YTzHdz/55rt+LPOk6e3987N6vPdP1m3ivH9fv8x3G4crLd5q/f6qLPunMTxz83fuPzdve++/01etXe6f19KT5+77Hu3/o3ZbR4x8uj/25XBmWglr6ggj87je/fb+U8tT10/yohMATb/nKB0T+HeDfAXjumaf5G//pX6E9XNB0LSZl6APj5RYDNF0L1pBTJpdCLoAYMAZE9EFLQaQgIhhrEBFKypScr96CiG50/YquBdENaYwhp0RJmWmhWO8QhJTS/FjWe0SEMAZEBOcsKQRyiljnMMaQYiKljFjBtY1eNyZSiOSY8Y3HWEtB7296hmlhGmPI9d7FyO5v80jqc0j9rhgDueh708evydMCGKljlsu8YmbBWxfO/mTpvpEr75VcECM6xvU806VEhJwzUsDM5xWy6Ml0zHffEWQn67POnxhDqQtYRBAgl1y/XBBr5vkT0e/LtPpFfxprKakwbHqdL2vB6NrIMSI5z2NXKBSpNyi6tqbr6t0WXUf1+qXeI8boZ4qOyTymUodMdPPJPHWZUvJ81nns6xouuU7apHdyJqes4w2IMYjVf3ormZwzOUbIe2vGCLZpKFIYtz1pDDiEj//iv/wKTzh+VELgdeCFvdfPA2/uf6CU8leBvwrwE5/5VPGrjuWNY6wI4eyCsO2J2y2L5QJrhZgiKSYwFhGDWEsRsycApP6jTkoiR93MglDqbO1Lp+k71lqowgNrVRDkTE6pLlTmBZABM206fQ6MMRQj5KifMUbIRiAVcioYa7DekapgyiSdUCPkzLzYZuNgf08ybff5xd4gwrTj9RmnjT1tLdk/CQbRDZSpi1F2hs4khOopjcxP/gTtVDDGYq0lxaiLtJ5IEIwxulmqUJpOUIzMY16mMaXMG2ESesZIvcd6P0aw6FzPc2KEnCfRJvNQGGNAwDceUmF7sQYxWGexVn8KBbJgpicUYVop032psMrzPZq68Y21mLpeUtI1knNWAVafXeqJJ0E2CZCcE5DrOUxdQ4Wc9fzFCLmuJ2MtlEKKkRwTOSVSjEgWDL5+32KdBe+IY5gFa8oZSqJbLfGLjnGzpfTj9Vmcjx+VEPgt4OMi8hLwBvBvAP/zd/uCbVts4xkv1mxOz5E+4Jylab1OSkqzls+IbtKSdwvFGkrZSU3yZAXITrrKtB5L1SKGkgupLtIc1biYdpxqg6pZpu8mlbyCBlRSTpSiEytG9B4oGCsQCrEuEruTJnWypk2vqmLSO7Nmh3mDX4ndPsGa3Nf+1diZn5MyWQw7C6Ak1SDGWN2Q82Yz9Txl7980hDqOgpBKgZSq5VTPVcd4FgbThoedWZqLCqqqJaGQZRIcOtI5JRXGdax0nqtGnWTaLMAmW2IS77OtgrGCGKvfjxFLo9ZE0u9LzmTUgigCucoqlYW7Qa6GgWp9oxZIComU1NIrdS6l3k8pOsa5ZCYrQq2iPWEOs5VaSqlzoWsxRn1+65wusNmyECiZFBI5ZbUO636w3uKcVWFU9Nph21MoNIsO6y052nfcez8SIVBKiSLyF4D/GrDAXy+lfOWdPi8iWGNIQ6A/uyT3I533eO/ACClFcl3duT5kKQJiMEZ0wYFqhpzmBTZpnZ2tymyS1vvUCUt5XpdlMuX0A+RSpfu0uAUomZzibiHnpAt02kT1XsUapFoVuqHynjCaBEHZ08I7jZ/J1SPZ8193IzYLp73trqb45CTIzlTefX8ymVUAipF5HKSayoAK0NmdKLMrMWlgQdRMdfU5qwU2CY15qVchYOo1DTp/ZXrWyQqR3edLNa2vWkU733Y2lSfTHNQ8nzevCuIYItbY2YIzTC4FkOuc5QIlz+fQ+zX1uauVNJvmRddh0vVSfas9C3T+4GzySxVwk5sqoopK3ZsqFKfnmCyGlHUd7z+ugLEGI0KMeg+lzlGikIPVNVrXrAFcgdwPxLourrrFV48flSVAKeWXgF/6gb+QMuFySx5GvPe4xiGmbgYD1jpmmVsEI2bnx7FbWNOClLqgYNoMe5tmNrd3i8pMfsS1TTdPTj2vaimp/io7H5jdJiAXquut1kHei01M79V7nu5rMmena5e9DTsfe8quMH1uz4ydLYBJM+5/kdnHNtaS68bL0z1kSCXtvjFvhGl8J+GmY5BiJE9ugJH5S3LtegWN4Ux3Y+p58/TcVUpNgkiqSTzLhSsanivfmQYil4KpP0VUkKWUqhUEOUW10CZBUedNDGoh6ZSR2RMUTNbPPKCzkJljTjLfzCR65/md1sM8WVPsYfb9mQXoHFOpLofsTLnZkpjcCyMGsaVaELpWc1LhMc3VJAgEIEa1ePITTMh6/MiEwD/1ERMpBIgZ59TvEpm0v0risreupwGtLyg57WlH3QTzWM7raPr7LAWqiXdtZ+1rsrJ3nclKmITKNOH1tVg16XbXkFlI5JR3708aeH9xzytIZ3x6eeUze0+322jXvj/ffanW0p5gmMdgEkC7i2s84dol6jPOpnbhymbd1y66zmfzQU3VySKrm4CyE3mT+M5MwrMKcGfrfJZ5/vYMszqmuuWmR7bTrU5ydjLdBayzO0tvGrlq8V0ZfrkWByk8Nj8ipiqOSdRNY8Ju7e3Nw95X96xLUz8pVz8AYMBgQHbxplloTZaJ3QvI5rybEzWhZoEDGh+xYkh55zY/6XhPCAFBg20AzqlvnetCUVNyygDApCKubvj63hQY3NeDe+bn3hd08K6b2Fdel8meq+u/IEWl/3ztsveZXC0O2bsXa7C4WdpPEn9nOu7f/56lstMrV555tg9nU1Fmbau3IiBmt8Xk6nLULMNeDKDexzQOu/TsVYEwWQWTVSRi9uIJqmGN2V1Jb/mK7TULzymKPz2SKVI18CRcbDWTM5P9tm9dTJtM5jmZZ2+3uY1mIyRnjBGscbvxnYSsMTppe1bK7D5Nm7zsBzCrxVU32TxUomtUCmS5uqaKVMEk+gHh6hgVqhUgZhbfYqfr1M2fNUg1yeRS73OySOf1PcmAVN2bnDC5YMRTRNjZeI8f7wkhACqFU8o6mUb9Jx081dTqv8puAiZpCPN3zJRKm03Nfeknsxl45T12ImNerKAzuB+UmT6w982dX2p2mozJaimzsJml8xOUxZUFzt5CmW5mb7GVafHL7pkFkLRTa4/hLKpQ3K3OadHIrKL0Vq+Oyxzb2D9NNSsK1T0yQknUhbi70atLff8Zy3w9pvHZlztldmwes0CunXK+kjAFL/fXgq6ZnHROrLV6mVz0c2b/+zuhvjMIy3zZx/TnNUVxZdQm62ESJpNlN59oeqJ9K0CmK85raDduVcLM91XXXM41gs2sDPSZjArGbDQgmksNFl5f91eP94wQkAJxHOv8+Nm/y7kG/JjkQZXksx0me693E7lbOzKbY5N0nXzXPXHBLBBmIQPTwp2k7+6z1Gj2lCenbvK6LKcgU93EU0R+F1w0e5v92qRP48Hes+zFN3a3UK+3L6BmjT6fsr5+0gIoe1pNdq/np97dyCRH5hHIVXvVZ1TrZ1/vT2e5diOFXRBwz6qZtfj0XHsjsS9Arj/F/pWuGGfT7zlf0ZoypfIeG4+r43597ZQnfrZcvce9BXXlNdV6fEyaXJUn1+yoPVdoh2vZ3fZkkdVX0wKvqS2pZolmq64rw8eP94wQoAJMXOOx3hNDZC+Tiw662ZthZvN33jDX1uEUJNoJgTxr+MeW1J5GmjbUtADV3J6COLoJ5shwNYNzniyTGrSZosbGQs6KF5ik9nRD062Wvd95bOtc1ZjTVyezeu+1IBpuuPL5awtANAI+R+YnN0V235Fr19OFPAk5mDMdJc/Wz/5nr7+e72Pf/bjmkuzM+r27Ljt34DExNm+s6w+82xkTeMfUecpJBUORq+L2yXGX6/NwzcJ67LNS76nMguBK2nL/ZLL3suzd+RRbuvL56693ymp/uU9rUXa+3RwXKfvK8QnHe0YIlKL+m7FGQSgp7TaxUfPmyRJ534yr79dRm3Lg82BPaLmyC2jNEeB9rUuZzW498Z5FMJ1/znkbrDWa560LIJcCNS9vLJMEqtYNe1LpBxyb6X/X1UlR0JLMM838zFf1Vbl2sidsqllw7ql+rt3itL72Mh6TRfDYia5f5bpLtbvl+XPzZaXOeVHNvff27ndd+TsF/Jis04DsbA0YDVSmijycvKGr93v1bp4olB+bsz0xIYJBds8l7An43W6/IrauCQdV+kUjprNVoCn0XaBQEay7Z98TqKLWqBg7x3J2q/fJx3tDCJQ9c7lAjunKYM9Z8Sc9xxNFnMyLbP7YNMFl7+9M+3M3LVJ3/2yC7Z2z5CtvVKsgkyqMdppVnZisJtnkFpRSBQfz4r3yGLun/AGPGRO4e4bH9vpjZsHVa+6NxTTAO6ASV783PUNdZApZLVXI7Y3HO97t3nm49rlJc+7vtLqgd3/YBct293412La7z93N7Kf5xIjGT8puTKapf6exf7IAePyzU4bgSjr6MQn6DqNzbWz1q3mnhYq6xFMQeF8YTgKgVEtQ4zPTaXdS58krQI/3hhBAH8Jaq/DJsvPbJkmua6Jc2dhXTMfpvWuLRN/byy6YncTcZQ7mu2BeZ/uLadINj+0pmU3xCfeta24y2erfmJZAXZhmT0hdX1hPmK0J1fYk7b3byLOYu/ZBuTJQM1Y9X3UBStVaT9wMdSPNwBiEFOMVKfu4LL56t7v4xrX72p8npjGqMZA9gTGLvFnyXR8L/YOZB6ZewsiVOX4cQKVjdz1nWKZ7uSJ19lXC449bl9cst+Zsxe4R3/GYxNkER9fERb2La+t02h/zxq/vTRmInBPqHprdtf+HEBgEfZA8g2oErpvt1MVQ7cZpMmdtsP+ce3nvefjqDE1zX/J+ag3meMGkqXeh+N3J99bKLCym5Tu9b+o9zRtdzdqSkhZ3WC0yyiXPqdDdJfYW7PTqHST5bjFftwKujse+FzELpnmVXn3Ecm0zTN+5ci/1ma+a89dX+TtYID+AsVPqRff1/PX7mh2BKbtR0ZiToC5MQm6Xc59uVeZxrsJtEuZ791tDbOxDp59ojlZlMv25sA83n6yR3V1fHYQ9oSJXAVnlcan5xJcz+nJSCDLto0QugsV+3yF/jwgBheZmyl6greyw/7NG5/F1dW3jPP63+ndhjjGUMkFynyAgr7yxy1RPG34XNCvX5nIPWDRZBci8AXM1n513uMbruXON5F6xbvasDpjTTo9tqV04nTIv4t2p5lt7wt4s0/f3TNerinHSwHvPPn03F7AoLr9MhUsCe2jDnUTh6nvXhfKVZ97f4DsBP59miqdckYq7TVVyRmzFLpCvfG7f4Jq09Dw4ZSc0J2Uwp3rZWZAa7IW9iOpjD2emz1OY8QhzAHdfAOyExGMif9rJ+8JlT7DN1tx0zgqcmoKfgs5Lybsx2I+BPel4jwiB3WGs1Uq3mDQ1OJtvWYMle37O4xLhSdqoHtOCz2VvQcxqYedvFq5N1/4vu5+yb5/PP838zVLPOU3XhBg0ExiqvtZJ3lXSPWY372mgMk8+88qeNM/jWmZviJ4gI6docprLXx/X2jvnYE9Q1YU1lV0jmpGIaTrvtfG6Mj71/qfnqX96TFHOLyfhr9mJK4+yvxdrsY6ZbPEK3Mr6K1b2rZYnKXW9l3wlHrI3CpMRIXXTlfnOmMRlFfnztr6KILx27An+3TPtzdu1qdyfx6vraveHqaAIipZRu/xkpfmE470hBKoJk6KW2FpToZNmin6XGQ119eG/nzm6/3KnNWFvsZby2Df3zzq93jdNH/ebJ42zN517wiTFSAgR4xTOOkWtr+RuhLlKTWsR9q9+9Zn39J9uov2Jvr6hy7W/zfcvgIJoclEtporl+xmPzItrV69R07TXd79cX4P174ZZo+7P4jRmVyy0Asg1l2le7zp+peSKNqzoOpkyQ1xJpe0slKvPOFka13/fu5t5/K4IxUmo7Qc792IHMo/R7kmvjM2VeNGePTRv8t25yt515vub1m8ps/7R4qZpXECm4sF3mdb3hhCAOYCTYkKhr1WKF+qk2pqSu7755zNw9UmfIBjKVdN2+qlr4zHRfO3YF8u7zSv7y/hK0EkLPHLKxBgRb2gPVrjOU2JWk1WRUNXv1Cqxqby5TL9fc12uLCWthZ0j0rtYZpkXoFy5S725XeZDP2eMPDaS119Mj51rJmeOatZrSK21nqyHfUzQuw7lEw6pz1Bk2h71S1KfRLSQZl+YmsrPcNVeUImxk4v1b1fMlalA54rU4aqwmDbdbBKgxCN735gv+064g6sCcg9TWO9vP/grdV1UZSBXHaZd+XeZK1TJZrd2679c8t4131kKvHeEgOyV7JZaISWGYqBkrYqaxvE6Bn7vLI9p6Xmqp91Znrwq50ot9r+wt1gmVTQRd8hO2s4lg0zfLzXoWMAIzbLDL1p821SSiEgJkRJy/VwmlQjRYp3TMt1KnDQBc0opSK5FLlNsIu+XwVYXJCWKsCst5apFM73OOSm+3kwFO9VdkQmF+IQ4xHSWoqam2cuwzJusjvO8X64qUt5pMc5FRtOoz5pyN2eTIJqyMJMQhUkIVMadKkSLyHxNBW2lPfGwD+3dXXt3s+x2dv2bGmoT1mT6U71Hc13B7BTWlTX0pDGd3t93TevrKY6V9yyaK8LdmLm+hirQS1Yim5Knczxm/Fw53jNCAGQnCIyBFCl1ctNeTT6ZuYrtCvvMlTPpsb+Ir2rCer19c+uxE8gsM+aMRK0UEajR/roBrgiCev5awaUFURYxplI9jRAzJpVav6qkHKnoxCkocm/XPMnAAabAnhJ6UKvvJrN5sg54pz1XKcJ2VXZpz8+ctcyVL+xd/oowViKQ+X6RfZd3Dqw9fgPT23sW1b6m3V/0M0pUv2SqEEwxIUX94WJ2Wl8zCZaS46wN1dLcu8Y1CXfdD989KLMmFqkVrWVK2+ln9mXITrPLPHfTNO4P5VWBUdfZFLie+CkqECuXcnUTzwqnjrcwCwEQckm7dO6+BfQOxz+zEBCRF4D/O/AMapj+1VLK/0VE/g/Avw3cqx/9S5Vb4N3Pt/f7xE2nAyFYI6Q0L4kq6cpc+y1mzyjfG60ri7rs3t3T2VXr7Myt2aSepHOp/zMgVpQxqAokkYLYSk/m9F+SSu9Ur5RzJo+REitdWdba94mTrlAwztC1DW7ZIWJIISGza6cQZKr2nSLXgqIrU6kwWGN3UeBpA03aCq5s3jrKTNWAOYEwgbX2yk7nz8r+YM71/tMmnticZk1/3Xe9NiNTTEHXp9mN8yTEpNJulVJJUtAsyvx9IVe+RuecqmhjKGIq6YxgSiXgyHmPPGWfc/IJNs4VjVGuD9gccZ/lhOy+sMO2VKxIjVFM8OopdHj90MeuEf4ZFch8rv2w0X750Tyy9btzvHwqtJtmZ0/mvdPxw1gCEfj3SilfEJFD4PMi8g/q3/6jUsp/8E9zMlWmlZln8vNEEXxizJwYuFolNyHcLGqCPl5ksgsL74ahys9ZGMw2gVyxDfTDVcqKFcRBEYU3e99giyGPymUY+4B0gnQesRo5V7M/KeFDBlMmmik9v7GC8R5pG+yiRZwjjKEu1B2ZpgolLUS5YrFUSq5U7zPlUrnuymxNyGTR1EeSei4x6nKN/Vjr7YUJbLLv614dM2atqJefwChTIPOaxprO9ZgxMAFjZBYYUjSoNQcboVpXkypVM9caheaGMVbyFgPWgLPkLISUKrlUIYaEcWCcBpmnAZgE1hVNPs97tRaugSsm8586Brvx2aUTxVhKyqSUscZoKXIV9qpcpI5f3p1vdinV1CxZhRtGeSnnNThfUHYGYtnZa1Nh3eOCtzzhvavHP7MQKKW8BbxVf78Qka+hVOP/rCdUQkln9wgk9/jX2Nvge4rpCfdVrcndSp5i+/ubXFCzW4BcF+tUojt974pmqBaCbxvapoExMTy6ZPvwUnnfjMEdrmiMxXQesY5ceRGMkWpMCKbodQ36rFhLLJmhH4hpqwsggbO+BgY1JsAcdrj65POmmYpHcn0uNXEeUwG75zc1cDmRntYszF5OudR5mX9/wsArj8DEzlsFTqW+0pGfVuze+aaFP1NATiJ5J632rTFjNb5hJGPFUUIkjkFdR2fJFsQ7yqiC0Hlf8+ZgG4fpHOSEpHnfUeZr1T1PmX/urJRrw3c9jTpvTpnJlVKIGgg2HkSqKzvFLErlpJCajalxnJqmzUXXewyJUjNjmAmwtGfd7SZ/Xt/zWsi51hVU8tL9gXyH4/ckJiAiLwJ/EPgs8HPAXxCRfxP4HGotPPp+58h1sRvbABX4cY16ev/YuY87fV5XlL4/+Yi5qN84/XlPK+3j+Gd7QPZOXoM+U2DFOo/zDf1mYH33EePpGhkKjW8VABRg3ERAcAuPbVvNXYeApIoazJOgMoSYCMNIzJlQSl0cGktQvMukGWv9fjUQpFRWXaDEBN6plVTHSjfZ1ZjH7DNOi0Z2WnpXSry/K6q9ZCbnY3/cJ4Ra3mmlvXTZ/vhOwnf+7sxAXNRMrvUUImr5GPT3+TPARM1orcUA/banpIRbdOAEaSy2aej7LSLgG0fqe1IOONeBF8qYSJJqelIBBTIJoknE7dnOs9Cb1c9OIsj8bHX8anlyyYlcEtZbbONVyFNrYWTvC9O2nQOAOn7GCMY7StciJc+cj6WO704I1BsUYaKrFk3z1KzStM7LZD4/sZR5On5oISAiB8DfAP43pZRzEfmPgb9cb/cvA/8h8G894Xtz34EPPvsMUGbm2gJzpqDUwd+VrF4t0tgPukwLv1S1vlvc+/btpGXq5p/MqF0Rul6vlMrSot/PAuTC5cWGzaNzGBKLg2OaA1txTEJESKEQN4ExBNqlxxt1JXTCihYVZaFkQ0yZlEGMwzuV+iSQWPTnbt9WnkPV8lRroqRMiZESLSVY5Z9PuY5dYa5+nBcf82DNYTdRII76pDtX4IoafEybCDPScdZQ1V+ufNtaUcesVXPJFQWuEW8xRc198ixk80yyWS3BWvmXc8E6i3eWcDkwbnpc1+BaT3KC6RxZMsPY07gGITP2W4wVms7jnDCOqcZwDLNfVah+yLQ/Zfc809qQq8+9t4yYaL1EZK55sc5Uajz2YgPTLM5Dzi7bLTWmozEeZUISZbSu55yKh/bnY76rSvy6M2/rBShzv4NJAb7T8UMJARHxqAD4z0op/986cHf2/v7XgL/zpO+Wvb4Df+DHPl2mRZdjnosotPxf4Zpz0Gk+AVyx2+qb07yqBjc1g1SLKa6qs1mYXrELKUglAZm0xNAHUmNUw5SCXx2wOGpwWWAbicNIzbdhnTZ9CMPIkHpoBOcKSJ6DjiVrjKCI4JqGLBCrBWJQX9tYld65pNnAMUYXCVHBPWIsbdPg2xbXtlgREhE7XWi6nkwVuXuWwST72AFYc13U+n4VnrP9LHtjthv33dq6ZkPnQi5p557VC85FLfVsUgWPnlLNnEk4i5nkWMY3HcTC5uwCKDTLDrxVzW4M4zBQUqRbrgibLSUEuoXDW6PWklL+15Rsms3kuThtErezZbgLfl4p1Jlo/GohmplSdNWSlfqhGEbAU2oxz2x2XZuGiblaqA1shBr0DFi7S3teWftMyms39LOVVQWGVJd6qsx9t+OHyQ4I8H8DvlZK+T/vvf9sjRcA/KvA7/6A59NNm/Ieb8iT7r7sQX8fLyWdzc85RVLN2T2JvtOC7ElItQ2nSdS+BTCMI32KNMfHtDeOKYBNBRsKbEawGdc0JI1T4ZoOawUGIceBkIIKgkZ2UUERjfslXThz4xkR3YRTYBAwohqxiPIvmhpxtmJr5NvOfqVqU+VhmDRbqaam7s2dWVhlzs41mN0G2MF16+aolpUK2H3f9IqpAOwCYerGaarLOFMj/qKbKNeYf8ka+5v5CWWej2l+Y+1DYIywvbxg6AcOb57gFi0jGawhpsI4RKzzWAwX52sa77DWQC7EIRL6SBq18tFYt1tKqL+uVge7tYPsWSXsNPGk9ae5LJWCPCegzP0TJuEpzPJz91R7wepccSKUWplJ0U5VMUKxGKvzU6bx2Q31bI3M1sskx4AJMblnu7zj8cNYAj8H/C+AL4vI79T3/hLw50Xkp+qVvwf8u9/3TPVmrbV7finsl3jO/mtdKLL/4OxQZWrCKeoum2mA1UydFJX+rMbHvPazmotlp7WHMbDd9rgbhxw++wH8wZL+cqPdkTYjZohISEgqhO3ImAW7WmHbloaWkoXYR+IQkGzUVDSmLmpHilU7Fq36SjFRYsIUwTq/MzNFtbQ2OoEr1ZbGkFKGmBCxGOt1oCZts7Pad9p7Xhyyix3OG76a4uRa/FiF0kyGedVlmN6b58ww02Yb8UyO9xSNL0y0WLP6h2qpqNZEN5pRQFMRaBYtKSa2mx7betqDJTFnomSkWOIQQATfePrLNf3lmsOnbtMPG/zC673lMhNz2Lm8WMcxh4hYS6pKQ+nuhUyuY2XmgtapZmQGcWXVujPac48Id9+Cn1bpLOz1MbFG29phlBVYBMQ5XPZqpZUdwnPeFrvhny25yc6YgrLTup8/+C6C4IfJDvzq/v3sHT94r4H988EMPpnWx+4v08/Hc7yT1NsPskz/UAu9Wnn75lOZF98kRFTgKMOtGGWgGYaB0jgOn75Ne3jAOATiJpAvB0xfg31jgJRJm4GShODXtMap1vYtrkT6i57Q67lco3lt8XqTMSRiiMQcEGNoGk/TtHjjFP03YQ5K5VssU/FxLVn1bjbljdH2bEyadt+frVpLoGYomBfXtNDmYJwpM++CiNTuTuXqbE/uwTR+TNaXmQN7OU8grwlMpDNozAS5NTP+QoOh1YKoQbKSI84ZnHesz8/IOdMdrCjOMPRbpG00XhMS3jnyNjCeXbJsGhZtw7je0DpPIGkjGGd2luKU1syZFAKlQEqxMiYlfNvo8rA1uDePUZo395x1qqnOckUxTajCKiZl5wbtb+ppckqu7chqJmwqZlY3zsxCa39HzIJh33qaBMwUVH/iFr16vGcQg3MQZs9Ev2KiVg0xvXEFyTe/Oy3HsouSVtjx1QU8/ZgEh2p/phZiovRmqWQWx8e0qyXDZc+4GUkXA2wDNmUkRK12DIkcIqY09I/WSHG4VYt0wrI7wKTEuLnAYhQvYA3OOUJM5BwRB123pF10eOchFuJ2nJGS9SYBqdRlTFuWKbVUhl2OfwZbsb9RZR6gSRspQa0O0jS8AmTJ1U2pAmgvMr1fkHNVt9T7yompAUCp1X2gyEQxBqmgL7VwakTOSG2qUTfDnlASYxj7gWHbYxuPaTz9MKigsJaUMykVGmcZ1hec3nvIjZvH3H/0iLfvvc2mJB5enHH33n2OT05w3rHsFhwfHNA1DdZpY1hyQWIgh0gYAjlpaznfKXVSKUk/hyib1ORW7ZnlMr+xPyqy+zmZ79NinRCvQgU5lWpBqDCeCZn31v0kfqZNsZuLnYs8r/Ur8/XOwuA9JQSuRzHnR5ydrFnI1uPqF3b+kS6wIjJTLs+oqv3xnHzzOlXGGCX+ELUExDva5YKcC8N6C2MmXfbYIQCFnEYuLs555dU3uHf3lK45wvkF3eExq5Mjbjx1wtMfvMny8ARrIWy3DOsenObohzCSEQ5vndCuFqSQ2F7Uz4QJ+lk18sQliMw+/kTLbqf3a8ESFUI8m7zTIp0WU56EKiohKjx1Gr9d7K5q80ooOo9Zvd5kiu7PRkHToMjU1kyLwgrKHKVuhi5UUytFc86MMVBS2fFISDVXgDgEcoGmq92dEaz35CI8PD3l9bfvcXl+wevfeJnXv/Uyi2XL6cU5907vc/v5Z7hz7y4Pzy5YHh1inOVkdcDzTz/Lc08/zfPPPcezTz/NUydHrLoGJ5aCgZyJUS2EibBTvFOewurCTWNZSlY3Yeo8dHVVTouTSRBPEZhpbosIJldLV/YwHrlcdd3m0Z614u7dKRM07ZV8LV72LgbBe0MI1HW1W6j7puz+JofJyZ383LmWfi8lKBVppotwRzY5a6sqHfcnK9UL5JRxrVUci7OUIqRtZLzYIhFyLKzXG+6++QZ33nqd1958hdfeusejBxdYWdAtT+gOT/DdkqOTIz71mY/wkz/xUW7fWGBbMDXoU3KhbTqMd5giPHrzHhePzkkh433LYrHEOTd1X9eHzbliGyZtsmP7ddaRE4wxaxeb2Q0y6gPX5xPA2Mn7KaRc+ypSF+c0xjXybY2pefydFpuxG8bt0b+phpzcs31Id8mZOGZKnNwPoGRyjgqKqYE4EYu3FttYjBWyZMQaxiHgmkbbp5UCYllvBl6/c4//7jd+g+++dYft+oLzN+/SPzpjsVpwub0k2Mxw0HLn/kNCzJynCAXeiHf5yte+RWMtq+WKWyc3+PRHPsLP/czP8NGXXmLRLREyEkf1+1Oq2cxEykXBQM7rmOSEKWCdY2pGeyVlt7/OBE3t7rcnr/7Djocy7y393Trdnal+cz87MLklVKU2wdGn/cCVkzx2vDeEAI8Lqil/X65s1alUdPrM9IsOoORqMqeiJBT7aKuq6bSH4c6nm75uKmY/pazw3RRwzQLnGvrLnjxm1udrvvqVr/Obn/0sr732Pcawpl04nPUkKwwx0g8b1XD9yGuPHvKt177L17/5Vf7QT36CT3z0w5wcHsCwxTiNG2zXWx69dZc4RprFiu7GAca36lOnBCVjkprVIns8A7JzcyY/VoogOSJlX7NDSaUizwAKickKF6wTpNS6g6p5iKqdAxHjq/9s6nyIYCpl1UyhUv3rkrPWVtRAJ+JUCFV/n1gFAzKbu04sznusdVWQaO1FGAJFCsZbwhhwGIZ+oGB5+8FdvvKdl/nCV7/Bd994E8SSY0+/Hdmst4QUMQvD6sYhvnV473DeUKwl5kQ2hSyRMRXC5Zqziw2vvvYWX/idr/FTP/Hj/Nwf+yN8/KMvcrg6gBxIMSgQqLYHTynjp56UOWOdxztHCEHHwk6Y/507NY2TvtZ5mAXDlSDWntDf6a26XmXeF/OfStkR3FSfTuHJWppectZGsO8iBd47QqAu2n2/atfVZs8KuDIAu3fKBMShaqqqCXNtAW0mCK5eTQWAmHlojLWEzUiKGWudAlRq5D2Mka9/5Vv88j/6x7z8yvc4Oz+j6ywHx0dYK5oZ6CNxTBSTcTEjzYBrPH2MfOPrX+f+26/x2qc+yk/+xGdYLhuO04obN4/pvKf4hvbwhMXRMTEXQizEFKt5aTBW++0VY5WCTSbBVeGqKWtRUkEhtbngGz9XXqba7lrmoJOOTULAml2T1ZodsTWIFsk4p8CjQq4ZCvVfU9TW5NZp/AQBa2tRU0ozffxk3c1Vn9U3FuOwos9GKYx9rxiRyhOQcqJdtkgupBAYU+HiYsvrb93hNz73O7x+9wF3zi4R31DiwLhdk/qRfrslS+DGrZv41jNeXhA3lySEJJZiDNbUVt6SyTGTEwwp8frbd7hz7x6//eUv8elPfYKf/2M/y098+pMcdC0ljggF4zyN12BpqpaZiOI5coqVJWpiKJzW7s6Vnf32ff1esz6a8t37TKnmvez6bxSuCod5c5QdM9IklMVomlOMzH0an3S8Z4RAtTfZxQeFnV1UjycJszKNkdllAGqk3FiDSWZvUPWnRq5reseI4svFkkadjBgT4lSLYQy/9fkv8Et/++/z+qtv4hYNi8MFy6WjEBm3A3mIWkQUCxnFfds8QGnwzlJM5uHDB3zuC+c8Oj3j9lM3eOFDz/LJ9qPcOj5iZS3DpufhnbvElBHrsG2jwTQBKYVI9fcruo9pYxmtR5gCSM43uMbTLhaEcVTceosKtMlcL2UGlqSiAC3XOJqu05hI1hgEo8Y+qBgETK0VKEKxO43jvCGHQEmpFk4lsgilGNVUNWswlUlPHAo5B8aKtQ9DpBTBVNyDXzSYtmEYeh5eXHLv/iN+92vf5Fvf+R6vv3WPYhtyFnIaFa/fB3JMxJDorOX45hIhEs8vuLUwZOfpUyakRIqZHIP623lyUTTYPKbMm/cecO/0t/jOK6/y8z/7M/zxP/qzPHv7Jk606KuQiaOWKZv6XDEGLeE1ds5yzZwS7Fmt7CzQvbztbg9Q7V3ZiYopdqBafko97s4xef9ThCbXIjIzsVp/n6333hECyCxBy95mnf62ZwXrUQdiSoNM/G/U/C1onplZck5lqqJ960HLcGt3oFQiMSacNfTjyOr4mPVlzxc++5v8V//V3+ON19/U4qHWYBiJ/RqTIl60wYhzmRwLoRRSBO0sOSDWYBpLFgiXA995+bu8ee9t3rz/Nm8+ustP/viP8cmPfJTWenJZ01qHcU6hvJWcdMLWO2PrpO7cI4PmmqEQYqbP4LIhhMJ2M5JCoGsbOt8wjgFvLK4AsRJs1Fr8i4s1IZ6yXCwJY2QqXmqcx1uLcR7beMrESzgtcGuxzmrTz5QhJaxJyu9nhDShqNgrExbUZDYOb70KcOOw1hGGSIgB3zWY1vG9V17hV3/zc3zv1Td45dU3GIaAYLE5YyOEcdQxClqybdEg21HnYdiSGXEHDYMRhmQZRhgl14a+hlwMKWbGUBg020vOEJPw2lv3+aX/9ld44849/oVf+Of55Isv0DrNECiSUzSVKEUVhxGsV7LTXAt5Zn9/b/HKZA3Nrdyq+q9sQlOAcCo8K6UGuPfc2P2MwY7KosZmhIrtmGI1T4bdTcd7RgiUSeSVvQjAJMWmqDX7QRapwZqpS65qxRwzYsE5Q5kAQNMXKYqvt5qnthVWPPWoU1PLUrD4xQHf/OLX+dt/6+/w1utvIxSsyZjU07pIJ5GmqUwuIdJLIqCkEyGpSWacQbKa9JP5eHb6iIvtmkfrC77z1ht87eXv8a/92T/HZz78Et2Bas5ckppz1mKMxhwEIeXMmCLjGOj7njAGhl4rD0/PHvGt73yXOw9PNX0lhjAOiEBjDcu2JcdIaz3LtuWpm7f0nkjghLfuvM2Dhw85ODwEYLk8oHMtN49vcLRcceup21wOW7KxFCu8fe8eOSWsEY6WK1547jlWbUvrPW27wFvRvLxAGgfiqJaCIgUm7ZjV5aslzCFEYo64rsG2joePzvjHv/l5fv0LX+LyYkMYQq3GLBpUTJk8jIRcSGOmxMCiNSyazMolhost47jBmUTImUYc1lgWrSVFiFnUYvGOwQnGFPo+EVMhpEgRQwiX/Prnv8iduw/4M//8z/PH/sgfZrFsEQeUNGegRNCycGOIIZJCpKBAIDPh+yeTvuyBpxQlVf39ncUgM9ZDY1VhjBhnMU4VwcSnqLEw3SNTFe5EoJKLko6qMnzn4z0lBK4Y/3L9930BUZgLT0QBHFSfM6VQgyuOGQDDFHOY4gd1gI0gJZPGqJrOOa3ico433r7LP/hvf5l7dx/OZaC2RJoSWUliYRLO1HSkLYgrjJKJGSJCLoaQE9ZAToJt1bQPRVOFhoRjwek3X+G/+C/+Lv+zf+lf5qMvvACmYH0zP2fOcOf+Gffv3ee7r7/Om/fu8PDRAy7Xa/rNhsv1mjAGmrahD4GQNYWVULKStnGYkpCU8LUvYkmJRbcgxpF22ZJNYRgGFt2C8cE9fLsgp8Kw7rFJ6HyLtY7z7SXSNNiuoyfhjNAgmJTpnGPRNKyWC1arJW3nOT464IUPPscHn32Gm8fHNAutbzBiyCmSYiBLIaZMGAZijLTLBe2ipe8HfvM3P8eXvvx1+iGTskGwkKMSt9ZiqZQiuehmTjmxbOBgZfAEIpHlsmFCCeZScIJ+vqRa+18oYrC2pVs0iC3ECONYGIZEKoXtOvCdl1/hb56fc3p+xs/93B/l5o1DDIYYMzEEGu8opRD6kRgU+OUaj/NKF5fSjg9RaqxH1Xr198sEZCqIJAoVcm0dIhnjGlzTgKn1JGgMQfkeUyUYZeZdLDnjnEPcFEx85+O9IwSmEF/1e67HPnafg33fwJgdCmwfh77zp0xN3ez9rebPrRhCiozbLXTgugbTtAwh8g//0a/wtW98l5Itmpc2NDazbITWZBxJF5QYImq6+RJxSXPISVBGIDIpRHwpSOMQa4j9SBoTSxxWHN/75hv8zcu/x5/8U7/ARz7xEdoDy2az5u6bd/jKV77Ob3/uS9y5e58xj4x5pBgtiTXe4V0DRlgYS3O4xIslpEwgk0oikGmsxYqmEZ21pJhYHR1ydvoIf3zA6uiAt994kxHBdEte+syP8fDRBXdff4uSIBvPECMc3SA5wzYm2sPDmmHQYOTpdsODs3PSvQeUnGgah5UCOXK0WvHcs8/w1K0b3Dw54fatW3zg1m1unJzgfEM2GXzBt+BXS0IqfPHL3+CzX/hdcrEcrY7Y5jXbuCamQgyBGJR8JeVS4b4G4wrOZ1arlpQDZeIbQIih1uqPoWroloUXQswMQ2SMCazBGVF4d1FSkJi1oKfPgTfevsvf/qW/z/nlmn/xT/2PuXnjqFZtKmZhHAbIGescrmsrX2SFgyfFfUxVhinqxpWqsADIlapNkqZxjaYTU1S3QuMtSlJbqAHAqhinsmOguo81vjC5De8iCN4zQmDy8Wdapfre/GPCarJzByhllxM1Fd+u4WYlzJjQWJNfVirstpSZYVegBqMyxqv//pXf/iqf+9xvEyKabiKz6gRjM0LCOUvbWEQSyYhq+mTxLmMHpQ/L2ShIR4RkhLHPmKSazpmG2A+UJtGtDmgWK956cMHf/W9+lQ++/F2WJx33H9znle++ysMHFwx9xi2OaEwmD+cYn3HegFWGo7btKAX6YVCMwcEKEyOpJFIcFQ5bMo0zLA8OiSmyOj5icbzixu0bPPvBZ2iXC8IYyc7z6T/0h3n9lbdZX0RsMZoHHweihT4nnNeFa0XdId90tIslcQzEYSSGSLdoQQoxjty7OOO7X/gieRwxOeNFuHl8gw9/+CWe//CLvPiRl3ju+edoFy2nD9d842vf4ld//Te5TEK3PODi0TklJGI/MIw9KUZiDDp7RvCNU+vJRVwZcGQcGRrHuE0439A60d4IkhjHzLAdEGux1tI1DpeFIReM2pXgNA4SxsQwBMiZISYeXa75R7/yq1xeXPAv/ek/xYdeeBakKKBdDE3XKCOQUfcmhaCMSM5q49paP6LxqAlbkTDiKKLuq/UOayHlqAIgq9uUqgWrrMrVspAJqr37qaA3dbu0UzaPB9n3jveMELiS16bG+PZ8guslqJMDNUVgEwpXzbl2My6FGWlTkg7g1ErbKI3TEEbVWr4BZzDO8fD0nF/51V/j7t0HbMesRBYWpASIAzEFNqkQi9AtPFIDQeIytrPYkJAxqdmaNT+ec8FSpbxRTdE4wWRHiSDeYJYdp/2W7Suvsjxf4JYdi2ee5WRxk83FQE4BxjXj5hGtF5pFi/ce5zzOWIyx6lcnDUh1baeNTkohbHvS2ONsw8HBCb5tOLp1zMc+9VEOTlacHB/x8U9/mnFMnG9H/OKI5WLD4eIEidBvtrTG4kzBSKSIYL0CmRZOAUMhjkq6Qku0ka7rKCbTWqE5OGJxeIPh4oLxck3uR+4+XPPWw6/iv/kKt5/9Jh/+2Ee4efMm6/ML7rx5h/NNImTLsN4SxkCMGWMcTbfQDTQONBVfUKYipWQhe6zvoIBNibbAuNmA9YhxtK3HGghDIkbVrOqxGxwKjkpSGKIKTmsKrYOYNUMzhoHTi8g/+dwXON9s+BP/o5/nJ37sUxwsW0xlP4lR4wFTZ23jdR3HGCkJfOPV6nCO2AdSiKqAjCDGYp2Qc9AMBqJktXudhWSCerspWzOlwkt1FSaFqVB4I7yrS/DeEQJMwJ4pPcjOEpgCKHPmoNJMV/55Kmvu5E4IlQSkAifKBKCwDuuVfCMFHfxSMm3bYIwjhMJnP/t5vvKVbxKCAnCst3iTaU2mM+CNpZDoY6IkYSke78C4QvBgWsGQMSlhpCgUtiS10TCagWha2mVH0za4RYt0huwS1hrGtKU/29DmA5J4gsls00AaezqjRIW2aeiWS13o1mONo+TCcrkCUT5GYx3ONnjb0K5ucHlxyhh6jPUcHp5w+/ZTfOjFFzm+cYQ30PqOguG1N+9y7/SCGAKHB4cM64FkI9YIoQRySrjGc3B4QBgGcgg4Y5Ea5e/jWOvgPcaWyu9nkAPBZMFmA1592mAMpe0Ibcfb64HT8IjLB6fkkEmi1ZAijuXqkKbpGMeBIQbGMGDbBdYYxvWGftgosKiax9E0ONtQyhYj4JuW83FkGBK5RIxpaKzDYiDtrEapm94bhzNqGVijXA9lSLNlN8bEeb/lK9/+DqfrSx6en/In/vgfZdl64jhCSjjva/bF1kDvRKySkaQt95quw3jLOIz44pkKm+KYiHFQejTrUHO2KrycKx2c7ARArCmNmvqFUnt01NjZVD/zDsd7RgjsB/8mAfBYoLBUv5+pCk1BLDBlF6r5XwopZoqYHc7eaYFKJjGOWyQrfZNB8QBGHK+/+jq/9iu/Tr/uSUElqCXp4kpRDUUn+FajwyIRSqZrW2IRhjHhGsHmjJGwq8oFQsqAxbYtYg3daoHvGvyyA1dLUCUiUsgpsllHjO/IWcAMYANioVs01QJoSEkLWbqmVWhuiFgnLBcLkioBjMCyBupOzx6w2VxinfDS6kN03uNzpsEiQQlAOuvIw8jYb1gsG7brS1yjGHVX4Gi1ZHm4YrvZEPutEn+KKIUX0HaOlDNNVxe/FRrrkJRIxjKmTI4J2zQYZ0lOiULHIdBfDIznG5qawnW2wR9ZUgz4GPFpAZdrxpCx1jNsetbnPTmMtIdd5V7wGLGULFhxJDJFHO2igwD9kAhjqdkeizhwCM4YjS/U3gRWBFtgTIVRIEWpWIIaRxgDrDe88vrr/Oqv/zpHBwv+uZ/9aXUtk5LDaBm2kooUIxjrNCAJxBDxbcG1Day3TCCgHDVFaJ3FOkNByHHCz4gGr63GzVKI5Jhmd1/m/+m8v5sLsH+8N4TA5ALUxgm6b3dSYLYMrn+JwtSERNFS1csXQLRmX60A5X7LMVJSoKSINZp3l+IoxXD/wSm/+iu/xptvvKX3gKLenCQ8sfq/GmQcQ8CJwXtFFMaSwRvlFcwRS8ZHIZsKUY0ZstAuFhzfPqFdrWjaBt822MZNxMKkOBKTwmXjEJSb0HicjBgbsdawWHV0iwWxAni8b+ZyU9e2iBFiyTRtyxRbCZJZHC545vA5vLM8+9wzfOzjH+X4YEUjotZNMSTg1vER9+4/xJrM0cmS09P7hBRomgaKpV12DGPP+vJc+yr4BusNpKgNVxtD5xoKhZjzznetXPqL5YJBtogTfKt1AlYKcbthOOspQ8R3nRaAWcUTNF1LSRYZDcYMONuQYqGkARGPuKR1HrlQRC26UizGNoQ8MubCOg7EYonZUkRqVD9q2rKAaxpc2+C8J5VMyrlammBEezMQoFiL2MwYFUG52Q68/sbb/L2//w+5fXKDT7z0otZxjIGSggrQrJiUqXLTFCAXwnbAr1ZaI2J1EYQUNXjoLQmYGqlgtLYC9N5UWGlthZWrrvKUdpws5+/Tj/Q9IgQA3bxqwuyAEDtVeiWHOu31GYQhavpXrb9zf8xOwFAwWWnGvG/0u1l9sPPzNb/9hd/hS1/6MjEmUtbobOcdXiKNZGzJkCpwx2oQxhpHzoFYSTfGlBhTpFg3k2KmNCLesjpccXhyi+XhoaYjvdOqtFp4ksZRkXY50Y8D1hiyCL7J2DRCTCyWR4wiOFu7GhvVNpFSuQgqm04NiFqnmQ0txBHatkMETp66yeGNI5w12gSlTFWKWg/QNo6281CgO2wQr6kn7xpCjlxeXABoAMwKzjt1NWotQtNZ+m0POam2TyP9Zo2UagI7SzZQnKF4R84jYRNJ25HGeMgRKtmsraxCIWgVYtu1lARh1Ki7awx+cYJtDMPmgrJNbLdbcEc427E+P9f6AYEcDQrAFi0GSlEJXVImXAywCdiuxbZaXmwo+FpymVunMScRrPEUkzTrkBJnl2tefvlV/vbf/a/51//cn+WlDz2Pq/USEvUapjDDqI21NMYSx0DyAakBcessMuq8lon4ZPL/c8X/l7JLb4tlv1JwpniRolZLnqpEZnTNE48flmPwe8AFWoQXSyk/LSI3gf8X8CLKLPQ//UHYhiuEqv4rTMx3tRCqZgiulq7W6mtmNli9qQq4URJOAKGSTKbI1JtBMIRUuFhf8sUv/i6/+mu/wdnFBcVqAM9bgyXgKfgyCRAQUQBPSTCuR4zJ2KVDvCeWkX7MJDH4bkm3bMhHmRyhaVf4bkUWi2AoOMCSkxDHRAqJGAIpRfr1lrZtEaNAD5eFHDKSBe9aGt+SQiSkqHnoWvxj7QLvlatuCrT6xmONoiRv3LiB9QbfeuI4UJzBSG1KmktleFbKrfOzMwW+5EQqGuBKMbO+XCNFcK7RcTdW3a5cwx4V3TbNSAmR0I/zZiZpTMMZQxbVaiUViCMl9So04qDX9B2IU7em1j00rce3LWRhOazIeSDES9brS4axpxUhCioYG0+mwqorMCnnpCChinZUVxBKSoQh0scBxqQt5J3gnPrerdOVFIuQnQPrGGImZSGmyDYVfvdr38Bbx7/wi7/Ah577AK1VanFjDCZGbNQqRIxVEpSUKVHxCtFExRV0DalEjWlV7MvUc3Jv4wGaPtxvbLsPU574edR1+NEHBn+hlHJ/7/VfBP5hKeXfF5G/WF//b7/fSXLW0t9dKfGe7KrBPl1k08PIrM3rS2ZgkEGRVRhKzJhSMEWBNwiId4SYefvBI7761W/xW5/9Le7dv494Sx4ClERjDa4kbJ5KYi25CLHP5G1PyRHJEecKTeNZ3ujw3ZKcI6ena0LeYNuO5eEB7eKAKA05Gbz1GPHkbInBYAyMYyb1kXEcFW4aCtsUsB6ca5WLMKsJ27SNAlGcYxgHpd5uGiiCE9FGJ+wKqWKKytgbI85Ybj11m5OTGzjrmPgAJmKLVAt4Wt+yOjjg4vKCYegpSddgjgXJtdioFKxYnHWM/QjFMPQjIpamU79YskbIyQVnLYghokFSY4xidGPCiuBKoU+BnJWCXRl7lR8wjlGrJL3BNQ0ihu16yzhs2F6ecX56l812TcwBe9CRrSVbQwSwjoqw0aUzB890fSnYLs+4i5wK41AgRKwVvBOsF5wzeOcwpZCqdsaotg2pMIwDFxeJL3/taxST+cynPs6HnnuWD9y+zc0bJzTOIzGStz0mqHIy1Ww1RkghEJ2tMS+p6UKp9Ral7oGJO2C3D/Yp97XSsz7Pnk5VyPz/fwOD/wrwJ+rv/ynwy/wAQqDkQjE12k+atf9UCjxbA+zIQSYM9hQbkD0hMQ1NIdUmnbXE01k2MfLKK2/w21/+Kl/9yjc4Pz2jOEfKWoxiUPy5oyhzLxBLoSSDNtpwtK7B2QQMpJgIYdS8cMykUSsBU0p0ncEuO6y0GNMosCSree2sIY7KZBP6ge3Q64LIqCMnCijJQTHxiss3ipKLGpQ0BSxaLJVTqlkSBdSIdXNrK0rh8uKCYgpd2/D0yfFsPs57I2kkcRIGp6dntdMPmsrEYq1XgTEOkIsW0qSsEf0xEW0geF/Pp/crop2WUi6IF0osNV2mKTpqpLuURIwjISW8bQkhaJ69Zmpcdtga3I1jTxx64jCoEPENpRhiKYSUK4grU5wlFsh1qUulkDO1aWxOVTkAGEPjDCUbxlgYQ2aMCRuFxluaRnkipSqcUtdTCcJQEn0fOL+A773+Gptx4Fvf/R5P3X6Kj730Eh976cPcPDzEiqWkULtva32LMZNWT4gz1UqqnA1Ttow99mOZHOVp/dcNX4VTTnHXH5I6ue8sA35oIVCAvy9avvdXKo340xPbcCnlLRH5wJO+eKXvwDPP1EWj9eNllly5AiDYk4D1l/mhysz9PjHAKP2TlnbqjqqstJI5XV/y1W9+my9+6au89tpbbDcDxVlCCAwxKrQUg6llzBlmbZJj1ZYUsFBspPFFefCsknc4Z+mWHY20WNvQuk55DjIV9BHnMRhHTbmFMNAPW2JWzDkieOcoKWoD05p/FhGlp66LRp14rZK03lOQmqOeGrnGOeAUU2Kz3YIV+m2vFYVmKm4Rbd1lnOLmQ+L+vQdcXFzirWO9XuNNi7OWLIXGe8LQM44DDQ0phh2AZwQZph58So1urOIYshQyWh+QY6AEFWQihpSjli/nQIgBUxwlDMQhU0aFOmM6Sq99FawIjXPkrkXcIVYKIQfy9oJUlCugsQWcI42lci0oGMiaQkqVUCVX3H7NSIgRWidghSGKIhRjJpZCwtKKUTdB1Hp1TvDeEgbIIbLZbLh37wHNYknIcP/0glffvMt3X3+TT3/iY7z0wec4aFutfyiJrNRElJyIYUSSKKBo4kOcLN5J8JSJd3DnIUzKUouM9lwE2Lll77KJf1gh8HOllDfrRv8HIvL1H/SLV/oOfEb7DuRUoFETmZwoeaJh2nuUycRBdq23Kr5gvzuuqUUVWKGIY5MCb9y7y5e//g2+8rVv8OjROSFmsrPEMTGmwhAzRalZkKQ9B2MVPMZbxGun2zSMpM1A8gF/4hTcUSKYhGkKuEQae9IYcNZRug4N3+lki6jWDTEiRej7DcO4xTaOodeiH+dXFIQQgz6PU+0Qc8YZR8xaY2Cc0wBVVu0mJRNTxHqPtZYUI33JhNDTb9esN5csly3PPfsUh0fLukiEYgwpwXYYePDgEXffvkc/DIxm1DLpEpDGgbWEoGW0MQzkHGeyjSyJMSTiNtI4r9ZLAe+8QnizQmBTjErAEaJ22kEZg8QIYaxCIAzk3BO2kTwqI1AygVY6losFxhmSt4hZ4Wjo4whjIQWL9cIYIyNUBGlASlJOBtEir5gyMWkF6Zxerl2vjDU0ThBX6Mes/A5Za0BSgE605YFDSVSTLXhn2A5QUmGz2fLo4Sltu6DpFqzHwO9+67u8cecBH/nwC3z0wx/imWef4uigo/UWWwq5CvucEzkE0lAJZIpoxG2f2HXuCrUL9mnFaSV1qa70Pp/hu9UR/lBCoJTyZv15V0T+JvCzwJ2p94CIPAvc/b4nEhAxFQ9e6mbLOzvV1I2+xzYsMqVCACp19PSgaXKILJHCo4sLXn7tVb7y9W/wnVdeZbPptY5eDBnN+aaUSYla9afFRimjmyMDsdA2lnaljT7iVqn8mglOLAnbgFuAH7NmGVIiloFiE1kiKY4gGvHOKWl0OMO2X2uQqMqwMUSamiGNw4j3Xn3RLNhatCLGIM5RivYjSCmSyLOlkKOCU0TqeFS/POXE/Xv3uXP3LjefusHBagVJe/jFrKb0etvT9wND32PQSsiCAckIRrV40pLfoe9BhBiCuiQlYdGmmp3v8E47HxdBufSTVnLGcULEFbzVKHsR7d0XxhEEjXmETApK8mmSwUShHwp5jMR+0PoMAzkk0hCqAHW1UIq6bqbMkbpaIWqlYMpoFL3oz4nEJaOsPN7r2hIRxgQhG3I0Gr0n4yRjS8QVde2MMeQau9luB9brLU23wnctY0o8uNhw+rvf5Nvfe4sXXniWD3/oGT78wjPcPjqkcx5JUfknKv18ColxTFrkhMxuk6msQTttL1NWfNr91SLewfB/JO6AiKwAU5uRroA/Dfwfgf8S+F8C/379+bd+gLOpSVhJKUzrdPPFpKWjlc9d231Vb6hytU1xQQQFf9RFkYqwGSKv33mbr337W3zz5Ze5c/cuISatzNLMfA3G6aBrBqbMYxZzqWk4anfhEdMKy9azbFY4C+0iYG3GNdA6Q9Mb/CCkLOTosa2hmEzKgRACOVl868mpEGJk6INqfyNIVv99YrvJRQXFQjSgGHPBpkxTg56mIsxyHCsVeSUFLUarI9OoFFOooosBYhwZQ4+1cHJyyEc//jHadkGMgRBHQgy0XYOxwma9xhmHtw1JDMNmS7tcAIkSg7L41FZq2vREkdpNdmAyoejGsPX6FkFi0lrrWkVYAHGWVAoJrSgcNj05Rvp+q3z+CMUUUgmkbNluA+NmSw4R7z22aXFGi7FKRrEPADmiEC9DwBJyZoiFkApTS7Qaekfp3EpNUVOj+mhAE8XqayYgU6Iqj04yNidMSVgK3ntFmgJjjGw2PcuDQOcaRBzZFkKAt++dc+fOI7729e/wwedu8qmXPsRnPvwCB040g2U1HRiBbB1utcQ2rer9qp0k5aql6nuiKcMpNqTuotQg7o/OHXga+Js1OumA/0cp5e+JyG8B/28R+V8DrwL/kx/kZMrLVmrBheao2etuO/ddr9LNesWs126BulOrm5ANPDq95Fsvv8pXvvFNXn3rTU4vLogx0TUtoeLCc0yUGJUWqiif35x4FDT/XxSGWyKkHGDImIXj5NCxOFrQLBy+BdcZchG60dBGBXqkaHFeI76ThouhLjtjiTEx9j1pHDUz0jgkZ5wIaRzUxw8j0TvaRaP1A7UewdYadWsdVLhryrkWSEHKaYaplhpUkiKMRlhvMs4Ir738CjdPbnDz1gdIMVd+gkFh1TFyeX6GNY6D1SHGFlKqnZRR/zWlpO2/0KxEDCPeWUxuEO/JzgAeIWPFkEpBcoKiQkRyJpMJSaHFqdKcD9ue2EMmqVUo1e2jchemTIxKmGKdpbFW0YU5k/NAK5VzAIhiCCKMuah/nzOplLlfwsQylUsmSaYUC8Vr7X7RZK4A3ijgZ0i6kSkFI4lWcnVpwBkhWc0apKwKZrvZaGekptMqwSwY05JT5Py85+Lie5zee4AdI594/lmWRjBOKK3FLDu6myf4wyMKhtQPpO1A6UdI+3gaXffTMcHslVOAyX9+x+OHaT7yMvAHnvD+A+BP/tOeT7XILvcpNfc9M9tOkeyiCCqxpvLiK4hEa9QLQz9y594Dvvy1b/K1b32H+w9PGZJG2RvjcaK575IqjUwMlDBiqmUgJWlMQlDIaUlMxRs5FIbarCJnIVnhuLM0rcW1htYYlsmxCao1cm60hx6W0PeE7UDKWszUrVa1SmykhJFcDIZGi3QcSBn1JvKIwWFLg81B025B01mSHSkkrLU4q+w+hUIuQoipltoqKMaKYgKMWFzbslitGEPk/PScxi5wpiX0mh2588ZbxHFk0XVsN1v67RbrMohjvT5TOLBEjY+kUWMmKN9hTJE8aizG4xCTEdHYh5SAkUhOPVLGGhwr+kAycQUEwnZDAtqDFmuV+ch3XnkBk3Z0ykk1bkgJnwu2bVk6j+2Epe9JoaeYQj8mhqEQQiHHonX9FUeiRv2OP7HkSMZpvQcK+Cpzii7jjQaZQ8qUkAlWM1KmCEa0zsBamUltYwqEcST0AymB9Q0WXefJWYoo9PvO/Yd87ou/i4TEj3/0IyxXS9zRgvapY/ytEwKG9dmGEDKpD5Qh4IoCu6btXWBXWh1T3VOmVtIK+0Li+vEeQQyW6suZav5NddYVf80UDyizSZRzUupn0VLglAv9MPLGW2/xO1/+Kl//9nc4X28r41VCKvtL6DXHn2NQZttxVGSb1cAVFRhTpKhmyBNoy5BKgmJJAfJlZMyRAaHYFruy2Lahy7AKpjK/LCmlYX0+sL281MWQMylHrLeqEUsg5RGTNDXqfMWPGyoqDC1RFk1dWtRETaHHuWXtDqQlpxMgxxqj9ONJ+ftyZcmxptTot+Pg5IiDk2NM40k1XRmGkfOHp7z8zW8xrNe1LgBKjoxDpluu2G432jAFhUencVT23cbjfKvFQs6xODyg6yxidO5CSoQ0EvMAErFGi14MBbJuJFsSZehVKIpgbYdxyrBknVpFYYz0l1tyirUk15DLFpuM0qgtFjSNYf3wjBiGStqqmZ0Sa7FQypMFXS1MgxHFMxRRt2raYlN2CgRnCzZnXAnEXKB4orGVKCXjBJLRIKsYiCGwvbzEZFgcHClwq3HYohbBmLL2uhy2vPLmm+TtSFqPvPShD3L4gSNW1mCDBqzHdbUABi3HpjII7RLnkyCoZfJmWoM74N07He8NIaB3r6az7EX9K+xpFgYVowFURpWiQacCfT/w+ltv88Wvfp1vvvIKF9stMSfGUTeIE0saAzGNiEitIBQtJ80J7xV7TlJizpSStg2XQi4RazxZUq30EmI29KOQHw0UBkojLMRRcDStI4yFcYTtesPF6UY7F1egShxGYt9rhaK3pGDmAidrjdKAi/qpq65jtVxqhx6UVkvEau2Bt7jGKyosZe0vkAJ9GLRJZxi0wUnS2ErrWxaLBRS4uLikr38PKeIkYEUYt1sWbUsYei4vzokxEU3EWE8cHeRA6nviuFHi8RppJyvop110NF5YmMjCQimBPI6EmAkpaINWUXZnIwZinCviYs6UNGKtZmPaZVuDcBowzFExFWPfK6Oxc4hrsCVjwkiSRGwM2TtGDJv1AMZprCezEwAp11qTSkZrtQu0qe8VUTq4aS60GlXr/3PK+MqqVLwhW688j0Xr/rMpWnTU94SwxRwWnLGc3LyF907LiFMmp0AeFYChrqDn4XbL119+hcPVkvaoo7nsGbaRMGZKnOIAUVOIMAOAVNGrMMPM8UJVllELmORdXIL3hhAAbeJgRGvgbY12VuALVeJVgczUCJKcKcYwDiNv3LnDF7/2db75vVe42I6EWNiuey328Q1iDZswIiXNqShj3M40NLaWayaM8YQhk2KNvJdUud1iFUxKGJISjAOcn4/I/TUrnLLw9IbtxhCGzOYy6SSiDTn0XyGMI9Z1tItWKcWdo1sstGCFUhckNNZxuFgiArbtwBjGEjm6cYKIwXuH9UqTFsceYiGEQAij9t8rFio7TaEQx4D1jnEYOD8/V2EXA+eXp6zP1zy4dw/vLNY5bONwTcOwHSFl+vVaTd56vlQKvm20xqJxtCbx1MriGenywDI7+qFnM2ZCEkI2ULTvoG1apEDTqH+eSsYKtK2nO+jAGiU2raSggqEUZTIWwHqLaxyusXhn6BqL82BdoVhLEkMfMsZoapCKsjEiYCwyrSGYmalFBIehGC0+s1U4FEqtMJTJb8U4h2k92WjJcBqp3BGJcYiEYcRU3nu9V0tb16E4Qw5JuQVMwbWebrlk4TuaG4fc/NCz3H7+WUzrGTaDKrw8BQKLsh/ZWfcD1aphjhFecaFFpLJcPfl4jwgBTRtJ7dY7g1i8YudLRQle4W9PGs3d9Btee/sOX/ra13n5tTe4WA8MY6LfjIx9AKMdfhMa6NOAmvqiOSeKUQDQZC3lytaSUtUa1tbgWiaTMAhitMa7ALlYxuTZ9AY7NBjfEaNAsXP1oIjWd2e0y+5UjVhKol20tJ2ndS2HJye0zkFKili0QghBswkFQoauUcSZjRsW3mFCpDWO5WrBKAlsgSGxzpHNUNiOgZwirtYBjGHk0B2yaBrC0FNSomkbUo5st2vWF+cM/RbrDG3XAUIKCckQU1D6shi054E3WG/pFh1eIk8tDB88yDx11NGaQOtg3cM6Gh5cBh6tA+uxUOyCWDxiW7xT3xsjdIsF3aKj6Tq2Q4/3XslQU4ZsKOOgdQteufOMN1hbIAdKqJiAbEnZkLGUYikJBY5VK09TpW6ONRij7EK2Cj6xttaHVJIPtLw41AYDpt5r0zS4riOJJYQERpueplK3Xm2qQu3NkLP2cADBeUvKkZASJgZs2+CM1incfu4Wz7z0LO2ypd9syWnEzlBiUdRmM5GJ7tBCuZLmKC39hKmpBXRTBuEdjveIEIASIjkL7aKplo1o8CvEubyYPEnvwjgGHjw85buvv843vvcKb91/yGaMFKldZLOA8bjWKXxWlAcghUEnpnGMoxbaKJ23YC2MfVQ3wJgaxU4zKeW0IFRbm9oMUxlt1ltDepSwLtFvEv06MW7VCshUC0CUw8A3WjpqnaVrtf/dQbfixtENnHfqZ/cD3hsG75QrH6Hve8pwwbO3Fyy54NMvvMDJytP3F1hfMLLk4mzDofGM2y0PH22IUX1y21hiijRHx3SLDgusH13wxvde5WCx4sbJLZZHKw5vHHJjc8Krb7zC2f0HhJBwxtE4P8cHDg9X5BwxRgt1FouWpw6WfPrpBc8fC7cPLSVskJKIcsg2Ca+99ZCbznExwL2LnkdjIDhtgNI5S+M93XLB0ckJt556irOzc/pBaynGMSigK29xdfxCDloJGAYKAVdabLfC1UInQXsKlpyx3lVcxqAYfWPUP7cORJutNN7hKvjKTHRdVBKPSi+u1Y+qcpuuVSbhBMVk8I6M9p4wlVcwIIRK+jn0W7abDYfLQ2yZ3BslKJ1oy63JPPXUMcuFJw5b0jhoPMpX2vCEpgKtpkxL2nMHqO5ArcKdiolmMpH/IQgBxaEP5K6tkMkdD2DOWXvixVzzxyPfe+MNvvy1b/DqW2+zjYloHZhGiUfjiHEOb4SmVfIKawwxtlpDQEGMJeWeUrLSc4lUnLvGjE1jsTWgWGImS4AJm1BTTAKQIQTYPNxydhrxzYqSHLkGo3JSrIFx1fd0Btc4vLN46zhaHnC0OmTZLvBtSz/0LBctUWDbbxhjIlQcQ7g443ABT3dLjjrDMp7y/NFtxiaDDawOj4lPH3DvrCdL4XI7ki8iUVQIWoQUE8PQ03rLom24f/ceq+UKK45utUAs3L9/j7OHD+nXW5zzFBLOtvjGY6SwWq1IJc4gJ1NGbq8OeOmZFS/cMnQ2srmAHIUggkmGk0XDwlnsxcjlOrHBsB0CZKvaKikepOk87dGCg6MTzi8uWV9ccnl5SRy3Gl13DTGPDH1fTeJUfWLF3pMdaZiINpToxViP9S1WDHE0tbdgjb9YtdSMEZxV2LergqCUTEoBMVZjFkmFubGK9aB+xhurgeSiQV1DwRmj5C/WMPY9cTEQwwhkdQVi1IB0Dd4ZA8fHKz747AeQHIlDr7bmlOuv/4loqTHMODl2YUGZuxBR4cZitUR87m79hOM9IgR0QrbrkXG7xXZOwT9FgSbqfyvMcwyR1956i9/8whf5xre/S8jgD1bascf7OS/qnLLLGGtxzoMRXKNNJGMcKYxMHXmdN4owdg6sIQnK6uIMJWhQLY4RLVIyV6KtKWnjiiSG1dGSg8NbWFpCn9lsN5RxIEvQ4JczFXyUsabh5PCYWye3cMYo72DriWkgp5Ex9myHgT4qF964WbNk4LkbRzx91LByATaP2N4baVzGLxqa3GCN49Yy87FnVlxsIqfre5wNCdu2tF2DdaI0XYPTenqB9cUlm4tLVoeHpJTY1Nz2wfExjW8I40i36FgsOsZhSwgj3pmKFiyk7YgfModuSdtYusaSR8c29qQxYc2Co9UB66Hw4DKw7gfOLgbW2VFMYHSetFqQUsLHgF90dIslhzdv4roFrl2Q0gPGMc7NYii58irkKXlcCTYcIY+IcTTLlRYV5YJJWYE/1lJSIsagqdWJGWkiPqkpYVO7WpXaTj6lyDiMlFJw3mkWxjmcMYiFGNXNc23Dyliaom7oonUVg5gxJZLioPD2nPDOMQYNTHdNy4deeJ6nbpyQxzAH86Y9rj8ngTD9rDCnGqxWHEUl5amku0qxv4+2ffx4bwgBAd812LVluNzSdC3Nsp1TOLkWemQR3nr4iF/9/G/zu1/5OtttpF0uMVHwnUabFZpaI6I1tmBcbaDpvA5S0py3+EZz3TkzhIRYj2tbshicAe89qYhCikMkR0WUaXBPv5etIM2C7uiY1e2ngIb1xUC/GRjHAWMKrnEYq7gDcqHtlty+/QFOjo40AOUsMSW2643eT9G6glwnUCvpRhYH8IFbB3ReWLQtK98Bka5rMVYImw1JFN3ohh4XN9gcKleAqTULgaFPLFrPwwcPCSnStB3rfkMqyiOw3W5xbUsZA8ZaVquDmrqFOAZl1tmOxBg4OD7gxtLx1I0ljYmkoSe7lZbkbgdiMAxxy3qbWCfDZkxchsTpNrANFikDscKiYxpxqWVhlI5teWBo2gX5wPC0aWhcw8MHd7XcuetwjaY1h+3AkAdizGwuN4q0jFrz4NtOhXZRMtSMtjVvnKVrW7xTboMJfRnGkVD7BkyFWiEEYpzIPwopjAp5FkPTdjjf4mv1YSoazJYUKakQBmF5eIQpiWF9ATkqmWjJeGfBtUhjuX37Fh9/6SVcoTZjFarNipr5chXzM/v5NZuG9rVwE65GFK4NQsnxRwMb/j09CtjGszhccfnojP5iTdu1GK/Bm9pojJgK333tdb7+nZe52PTY4jTabIyWWcYIqRal1LSJdVbTUTPX+0CYyD6t0I+K2ItjYNF1MHjVBFbAaT2BsaIxhqwFHkkKprF432DaDtOucItDbUHWbxlDJGuNL2McsTQapEmFg9WKp59+luPjE03ziFaLeedxAq6xDP2GfrulD5riHDYbWoG2a7j34D4NK9am8IGbRwxli/UdR90SY4Wu6xj7gaMDuHEEt58y9OcD4rwKmLFQnOPs7IzlasUiHypWoMD6cs1ms2GzWWOMEnAIyofnmoYYUnWdDIujQ4azQIwRxHN4dMxy6bBmQ+oD67M168uBIh3rzcgmCGdj4v7ZlkCjgi4o5NaUwtAbxC9w2TGsNxgXKdnQNB0lC8vlCvcBQ0ojj84eEqJqvNhHzh+e6aK3jhiiBnyLxm6cbeg67fJskieNA7YkVl1L1zTai8F57dybMyFFTXmmpEVogDUF22iT2hSjXiMkLUFOCbsyeKvIRI0XZUxWhqoUhPOLM8bNhqODI0oMtMslcRhJjcOtGoyF2zdOePrmTa2sFChGU9Z5AvpU+K/2kdRNM8XH5urZooiaFJVEByu1nkExNu90vCeEQKEQS6Y7PiClRL/e0G82LE8Occ4QB+3zF8fI5qJnuxkrZFZLeJ0IppaEGrSiy1iPcR7ftMo/V/EHMWntwGLZcbm5wKEBGgwsVyuGsKWQ8U2Laxuaxciw3dBvCjhdVG7RYFctvm2xzYIiLSU74gDFJFxniDFogKm6HHrNFR/84PMcHR4Rg5qjgrC+XNNv1sS+J/Zb4tgTUmJECEURin7Z0BwsON8+orsorBqLPxcOfKZbJ4SBtvUo13+uHXky282GFDKN83RNq0LTKc9Au+gQZxlC4O6dO7zw7AcxxvDMc89yenGhvIKpMGzHGaRlRV2nxcEBXeg5fXTKvWHk5TbzbHuLm4eJRgoSMymgpv8WHm0z97eJ8x7WI4xZoFKwTW3kJSVMJc/MNtZCGQ30RRlpW8/JrZu4zrNeX7JdXxJHBXodnhyzOFphxSidl6vAqaJp1GIKkjx9yZQhIblg0arLFEdSNaFd4/CVbcjMqzPXVGokFNW6xWj5dU6JMG7x7UIJabP6+yWq+9gPa3IpDK7haLlQPMUe5sU6y3LR8cztmyzbhjQM1Q2ZGLOVw0K5BSZ+gV2WbE4TTrwbuaYTgSJZwVvfZ/+9J4QAwBgCpvWsbp8QU2Toe5qhxQI2ZcRYhjHy6PQcEjTO6xelIkHQVuI6uk5NI+cr1kCxBd57mqap5ZaaAkxjIIaRYb3BO49vOi4e3UfiyKJzdJ3HHS7xrWW7HRlCJFvd1MV4xDRY0yJ4rMkMEohFCwSMUeadGALL1ZKnn3mWxWLJ+nJDjIE49Jw9vM/F2SMoicPFksY6VouWg67l/qNHbMLAxcUFp62DLvLi0wecxxGs0I4Bbwz9GJE8EMcG0y0I2XK27nl4uuX+3VMus3AghhsHhzTNglQKzXLBya3bdMslcQi8eucVDv1Sewx4T9No/8Nx09M0nmEYaKwj9lrhd356wcWjSy7ONoQifD0MLOOGT3/kmFtHDWGAYbQ8uhg538L9TeL+ULh3mbl7GRiyas0QI8tD7X0gOdFZx5gip+enXGwvWRwc0TQLnPdIBtd6DswRY4isLzZkDEc3T1gdHVAquMwYDQRjBGs9pvHgCi4alkXRjW3JSCmKPcgKRhMxeBS5qoE9i6+NRHSza21FCEFJSot2sFZykoigFmgYAtvNFoypBCfCcrXEtF5rMqoVVoxSk908PObFZ5/HUihWCV+hFs6x68g1b+Y5VT51fNaxzLV8vqQdCel+Ff47He8JISBAGANlu+Hw+Ij2eMn27JL+4pKFb3AinPZbPv/VL/HV73xLNasR9f8LtcSy0l6Jlo5MjDpxGAEwjQbe2q4BNOfdOM/FGIm1VBURWt9wmWF9esFWMr4B64W2a5W2ui2EBDlZ4lh569NICQGSmmy26H3IFFhCOD7UINv5+TnjMHB5cc7l+SklDNy+eYPjowNWBysW3YKDxYKSEjeffYoH5+e8dfced+7c5Tvfu0u/3vDCMwf0gwKCymghAgcd1jtCctw73fC9N0751nfv0odCd3BA23pijHibcY3n5MYJTddy8+ZN0pg47A7JMdOI5eL+IzJKZdYcHWHEcHl6gSlKKNK1LaGMOOtYLA8By4Nh5OX7A+1izRASl48e8egy8eAiss0NF8FxNjpOLwshNOQSQBJP3brJJz/xMRbW8uDNt2msZk22fc+YMxdnDyli8E1Ht1jRLZasFoccHdxg3EbGwx7vC2EclJ+hQn2ttTRdi+8WmK4hS8Yh2BbImTBsKBVF2bimlhMrGYsTy6IGUptGSUdLUVdg6Hu2fU8IkXGMmDEyVbRba+hcp38LgWItjQjZGJqDBUnAlMzZ2TlFBGcWdM7y/DPPcfPoWPEolXGbiospFWWqRc6KYJUZSj9DA+tnK0lKKRrDESU3NUnI5T0PFtKKuLEfiQeJ7uiAEhPjxZrcByLCV771bb70la+RUKqqOAyaa7cTdptaFKKMO6Xml6eCI1sSbrnEOafMueLZFCGOEVMUJaa94TSq2i1WNFYhw+OwJcUtzYHFLw9ZNEt8t8K7Bda2xFDo1z2b9ZYcAkjBGSg1oOO8p+06heCGwObynPX6jOWq4dbJbW6eHGneuCQut2vCOGANLBZLbt28RbtYYW3Dm/fu8Pq9C0zjOFkWUm4YtgOYAyXSyANn6ZQ37q357punnA8J0y3AGbb9SCMBbzOrg04tmQw5JsJ24NZTz/D07ac4P33Em6+/zr033iA7w9GNm3SLhdYZFHA1a+Wk4UgybhvJ0WDCyNv9Kc+aA5ox8+hy5O5p5HRj2ITMw/WWRxsYpaMUg7Oe5194lo985AWsFV75zstcPHiEs0K7bBFTWDSOlfecXpxz/uiCfrthsTqhRMtyeUS36EHua2PTFJTExCiYyLUNbbfQngYVUm1QnsNiDK5raZzgradxyts4bSqD8gm2vpnbgwtGLctGsxGDDWpxeC0L136HgZgCRwctlEQyTklNybTLjmwyjV+ySitCjkjUPo0fffFFGu93m5haHTrzW6KCYK/KFabklmYhxICEpNwWTaV0swoqEquU8O90vDeEgCg8N46R7XrL4Y1DDm8cM2Dm91577U3Ozy9ouxYwWjUH6ldXITAlnGOIWo46apBHnGVxeIBzo+IIRIhBI/5ksBUFN/Q9i7YFY1ksW1qnVgDmhJACQ4j02x4bhHEAkYA1DSJaD19sIVTKsKbRLsdxNCy6Bd56xmHgwd27xDjwwvPPcvPWMeNmw6N793hw7z6bTQ+ibMEk7Yy0Wt3g+Rdf4uMvfZwshjfuvMG9055cPClFziQRSs9mSNw8aFhIx711JDaHHNw+5OHdh8TLgLOeg3ZF23V437Dd9qSceBATzz31LAfLFcMYeO5DL7DpN5xvLrj/8CFnp4/oh5Hj4xNSyhwsDygkIobNdku/DYzbBBm2Uvjegx7jl6zNAXeHNX1pub+JXI6O6DvaZokpcHzYcePwiLdef527d97m7OGpot20UoBCZHm44NZTt3nqxjE3bxzx2pt3OX10wfqg57kPNqyWK8BQUiGOmnYrBXrZYhqHa3vcYqF9HqzDFfAiNAcrWptpjNAZi68I0IQGfkuaqkczjWu1mjCjnZPHQOx7xn5LqGzDxVjthegbbUqaAl1rSa7j+PAmhwdL3nx4F5ywODrg6OiQew8fMW62PHvzKW6e3ABrleJNjAb1ZCqGVqiwav+88/2ppfdTrZmxFKPvg1SEZKr4gHfxBXivCIEa8LBiSMNI2A44EXzXKk992/HJT36ce+fn3Du/xLUtadCaam3OUE0jUdqu7XrN9mKDNVrX3zRuzrWqHxdrn7jKBZ8Usowx+K6hWXZ0y5bGJMQUTOtopKMDRQEGjZgPIRC25wxDIBZFA1rvcI0nU3AirFYHLBZL+u2Wy/UFJUdeevF5VquOV7/zPd569XXSEAhDjxjH6uiYo8MbnN1/yDYWTu+/zcO7l7z0qY9x++QDnF+sGfoNm9YyhoSkkYttpE8rzhO47Tl3HvbcuyhcjIaErV1rlHBzjJEmqruUXaFpWhaLJSUXTh89ol02rG4cceuDH8AuGh49PKOkyPbyksa15ArxjnEghch2s2HYqktFHkj9JevTFYuu4SJ5tsEwZEezXLJwHbZYjpYrjo8W3Hvrde7ef5OhlmYvF4fklNhcnpGGgWEYWK/XtPdbPvTiS3zsox/hwf1zTk8HHt67w+HBIa33xBJwxtMPA8OgfR5aZ7DG4ozVDeF1HFbNisOFY+EFT8bmQomROI5apdkoqMhmBfw4qyCiRCYJNN6RosOKoR9Htn0gFcE2nm61wjjHmDz+oCMnwwvPfpCf/9mf4W/8vf+SsziCE1rfaSFXLHz0xY/SuI4YIQRtJ15yVj7GSiMpRd2ACTs0uQmlFt4pQ1XRwqi65/epxyjvLgZ+GGahT6L9BabjI8D/HjgB/m3gXn3/L5VSfun7nS9nZRVKozbacEY7q/jG07QNn/7UJynW8Suf/Sz3z85wi7bSYimLSkxJYwNiMKhfl2LCeIv3Xgc2xl3evWgHWO+MSvCkbalc5+lii1s4WqfttcUpd0HMwMIhNit/fxKCz9iNcHGxZnOxxVpPt1riRLMT3arDGGG73RDHgePjI0IYeePV+9x5/W2268BqdYBrVrTdkudfeIlf/MU/SRwGCPCP//Fv8PWvfpNvfvnbfOLHP8kHbz3Lm3ffxJolicT6ciRlodsa1nFgufRs85J7jx5w3idM09DWdlYpZd0kZo0rLTjFoz86O8VbbYhy+uiU9fqStmsZ00jKEWcd/XZDc+C5PD/j/OwUMYaD1QHnFxe0Cw3Eelmx3Vzy2munnJwcMxrDEDPeN/jG4Y1h5ZccHxxweXbKvbfuIU3LH/wDf4hPfeonuHX7aR6ePuK3/smv8fp3v0FMlySJbNYD3/jaN7j9gad57vmX2KwfsF6f0bWew+NDzh70RECsVVxAYxFrGeNI6Q1eLNvUI61nJDMYdQedNxRJNYisbeObrtVgYNIy6TAGIiMxKWiroGChxXJFysKQMtt1T7++pAuBEBN9SrTdEuu0Y/SHnn+OH//UJ/n7v/4bPPBn2CNh2S148YUX+ehHPob2tNONbm1DKREMtfBJatZhKgJg3uRq/dbof9FOScaYSrs39S6cOnq98/HDkIp8A/gpANH+SG8AfxP4XwH/USnlP/jBz6aStHGWsR/IIREkkZ3VbpDWYg289PwH6fuf5J98/vOcXW4wvoEste98ZAqrmgxhO7Bdb5BGMQLdwYpQBkAr+ATFjDuvnWhLKjing9h0Da61tB5EtDNxQRgrDj/EkbHv6TcDaVD2V+ctTWqIYyH0kdwJCUO2luIsaRzYbrfE2LNcPc3mcsswJA5PbrE6usE4JHISNheFz3ziD/Ppj3+Svh/5Yz//Z/iVX/5l/vpf+b/y5jdf5eN/4JOs23NKhGKFxnb4pqW4FafrC+6dnrHdZh6dbSiuoeSBkhNN29LbkWboKdbQWq3E22zWNNZx7+F9bt+6hYhiFoy1HN+4wWKx4uLhOTkGxlE3WyJzuFphvKH1jhQzttUgKdYSh8TlZsR3HV4Mh0crFm2HROGgazElcXr3Picnt/nTf/bP8gt//E9ycHCLUAzJFKx0/K233iL1keNbS3KJnD58yPr0kvPFA8J2TYqQGDDesFx2hLHXXn8oiWkfRnzTMA4RO4x0yyVOOoIpjLbQS8Hi8M7QNg1GjPIchkSarWqlEcsVrdoPA8O2p9/0rC+39EMgosQmIUfi5ZqQEkMRerPmmadW/ORP/Di3b53wsz/9h/nNr3wF4yztakXajCy7BV3bVTdIOQD28f4lF4WtZ01pCpV2vExhwbq1s/7PGLej4psQgmWyIH70gcE/CXynlPLKu13s3Y4ihmbV4RedcqhN/IGlkCp26mDR8JOf+gSEkV//whe46Iea81ZgxdiPmKxCIA2Bfr1BoqM7XGEGN1dX5aTsQUagazpCHGmahq5pFWUlhrZtaRsBItZYLTpKhszIwnhEPM56elMDglklkBXtWZBDgNLVWnVLKpnteguNIW4HtpcbDI6mOyBGx3ajfQ2++/ab/Gf/yf+HX/yFX+Tw5JjkDc9/5KN86MMf5quf/zwf+dhHuHVwg4vNGdiCWyw5ODxic3nJ5emGGDJ9n5Cs1WrFlEp9ZWkXHcY5hn6k7wdCUmDNjeMbWGfwznJ8eEgpkcZ7FqsF4xhwjXbLGcOoATYrLFcLHj58wGqxAIRhO5CGQLNYkq2mGNtGuwUdLBs6Zwl5IA6XXJxvuTw/4/mPfIIXnvkIngM2Z4lkhPW44fVX7nN5EXCuxUnH6qhjfbrGFoNDGC8v6VNCzAfItXdf27WVbl27JjurjUqapqPrFjRtQ7tscc7SHCxYLRcctpalAZ+U0nwcFWhTsmZQxDmiaPo6pMym7zl7dMrl6SUP75yx3Y64hcctGppFQ0oRSsG3HbnA0XLFBz5wG+sdLzz3QV589nm++LWvY8eCGQsPD08Ig/ZTTBM7dtb+GPPvpWCL9i+U2nezqMyYu2lNvAE7FqQdTbkA6V3qBuD3Tgj8G8B/vvf6L4jIvwl8Dvj3fpA2ZGmqlzbUBg9KnDDz1xuBlFmJ4yc+8XH6oeezv/M7rPuttsUu2lmWWmy0WC6IKUKjdNab9RozYamLtmtuWsUNZDLFFBrraayjr+SSRnZlpqUoaKNpPDEPGCJkTcU0jXauSSYpr4MkJf+MQYEr1pDGiKSMF8dwsSFuR7xx5DFjXMG4TkthW8Ov/9pv8cXPfwW7aCkejE8sTWZ1cMjbb9zhpU+8RIwDMQ8sVgcs2o77Z6e0dsHSOyT3hJJIKH/e0EfGGBHvOD45wVvPg4cPaUJLYz2nDx9x9PyHaHzL0G+Jw8jmYs12u0EK3Lx9m/OHpxp022wZhoG377zN6cP79Nu+lt5anBhcUfy89cqic3R8wMFyCTEhxRNDYd1fkih89+Xv8p/8tb/Oj3/mp3j2mRcZovCNb3+Dr37lC5Rs6JolaRPIxtCJJY2Rzdkp3ha248i4veTg8JDN0EMueN8otZdDq+zIxBQYwhRsK/jDlcZGUiajmBFrIsYJjTf0255cYNG15JzZjor5KLVnozHK+3B0I9MsRmVsarVj07bv2cSRxrccHJ3wUz/xGW7cOCakjLWOn/z0J/mdL36Je3fvIiHzoeefI5bIslW+iJyz1iII5By17Bw1+CekYO02TmXgBajoTiVLmeIHOevzipJE/2hiAtMhIg3w54D/XX3rPwb+Mnrdvwz8h8C/9YTv7ZqPPPtMpULSI1UySJmgEjUIIjVKujpY8Ad+4tOshw2f++KX6IeAazrEqWh0jWN5sAQn4B2Rwmbbq4CwVtl5LJq6a1tSCow5UHJm2S247NfkkLGLRrsR4ynGIkUwJis9WTJIEiQV7a9nlCAi21wBHJE8aoccY4QcA94IjsLl6Sk5Jtq2IQ09KRusPUSsw68EOo8RxyhBO++kyMntm2xuHHD/7h2e/+gLLA5WbNeR5WIBpbBwHus8l+cbDZpOvf+MEnH6rsMay+npKauDQ1ZHh6zXG8zTCgNeX15y+LGPcXxyxHq7xhrLcrFgm3tSijSLjof3H6qVZi3dakEXDmi7FZuNAq0MBVcEL47FotWy8MYSbYaSkaYQx54xrWkWkDHcu/cm/+i/eRuSI2dHkky38iwXHc4lFjazMIabR0eEuKVfX7A6WJBMot9ccnR0wKJpuJxRdEbpzGvDmWwghUIeM4tiGHzEukzjoB8iPlWUp2Sll0PX2LDZMIyBMGpH6q7xpLyEAnG1ZLFasVkPbDY9ISaGzUAuhWZ5gPiGj77wIX76p36K1eEBEVUWn/nUJ/nYxz7Cw3XPuN0wmsRIoF02FfaeMAViDBVxWDkiQ6qkp6ra5y7FtoKJKho2BY2PuUo9VqTCigXezUD/vbAE/gzwhVLKHYDpZ93ofw34O0/60pXmIz/26UJtw2TEKstPyUiOFdVVhUINcnhjuXnzmH/uj/404gxf+PJXuexHpBga32BwpOxZeqVt6sfIZjMShgjeEGKkabUbsLXKQCWjtqIOw6CloZWgM4WC9VpMEoIwDIk4kVbGXIt7tGhJqqgWUSLTMAz06412GsqF1cGK1hX67SWNyzRe681TGRhGAzLiqWyzBtzCYQSGi1NMPuCghWE9EtOAXTps8ZhGEBLeCzZlTMp4DCNVUwiIMXjnWXYLmtqZ2HnHyckx68tLbhwdEcfAw/v3efGlFzk6PuLw5LgyD60B4fDgEGcdISQ260tCDNx++hkohn6z5vLijDwOSE6avnWatYk50tpGiUNiJqUthp7lotHafGcgWnIQ1bhikCYTGdS0loRJA8vGwHLFW2+f4vySle/YjAPr9aVquqzFPzEnxf5TI+miFHS2abDWk7IQQlbcBBlXtIW8LVF7VgL9ODAOYw3KGYh5ZvD1TYOEQCg9jTdwsFAew6Al5lEcR+2Sn/yxH+e5Z55RlyJnTM4cHR7w0Rdf4LXf+m36fsuDs0fce3CXD9y+SR4C47rX5qnUJiJqCmsJkbU1u1VI1R+w1lbW5KouRbNWYkT9h2oJvnuC8PdGCPx59lyBqfFIffmvAr/7A50lQx4DWdJM0w01ACI15WFEGVUBJ5ZbJzf5uZ/5aZaLli986cvcfXhGFsE0DpOE1rSIdRSxOHGMMZDRHoF0utG1SCZjDHgvjMO2MgEJQz+Sh4D1Ee8XxATjdmTsR0Lfk6Y+fCRymQpXlOZZsiAlsTlbI23D6qDlxuEJi85yefqIywf36bzmp0MUzvqBJAUpjlwsWDAmEsc1nRkx4RJDoFl5is9kA37hwWkjUms1Jdk0hpg9xYA9WFK8wflGeQHEEGPC+Ub9/+Pj+qzqgr3yyitYI/SbDWkIOOdYLBacX1xo92AxZLR7btM0bC7X2uFos6Yf1pQYadD4bM6WpunwnVNWJVEe/832khR7lp1lLD2ubWHpyFEtK8QgjcC4xZqAdxlfRtpmwc1nn+Hs8oyYCwfHK+gDKQXykChZG4hmsXirdO45pFomrPUhwwAZbb/mjbA1QCp4EiYHSgzAREWvHYNFuee1wEgE0zTKUXHSQsmMIbDeDmyGRMEyhpHjo2M+/KEPYRpPNgpHBsA4Pvz884y//N+x2Wy5OFdrzFpLTqPCoq2jkDDOgKugH6Odo5VEpGjPhpLBakUklaux5EwcErZYnHHqGk2Q4R+VJSAiS+BPAf/u3tv/JxH5qXrp71372zse1lgQpZROY0Cs0jfvWjIrj7pWE+Za1224deMGP/fTP8Px4SG/+tnf4u6DRyQpis6qhTKOhC0gIaO04pobztGQo8M5yzgqiUPjHTEpIWnfjxASxkeCz6Ssvj0lacsvU7EJWXO1MaVa0qlFNmOKkB3GFAoOaRe0J0s+8PxzfOd3fhsXe7yxeLfgsDT00bLZREI2mMYSypbDlWG1apGyJZVIt1piGqO/L1rwmRKigq36EWkMXrSeABHa5RLfNHjf1opFKDlxcLBUii4RlouW5557hlW35O6du2yHLePEUVibwAw1Bx9jpGsaDVqJBkKbpmEYeyJRC5egVgmO+NSooHIOivY5nLIpJWr/wKEYUuV7TCmTtyONCRwuPTdWnpWzpGL4xKd/jFcfXXDv9AEHfsnKJh4+PEWiovLECVJz6955TRuXBHkkjwmkxTQGg1KlD2MGq4KBqFgNivZI6C/WXJye0/qWZdNxuFrhnSUhjCESRs0QbTYbNv3IOhayaTi+cYM/+FM/xa2nbpFKxohiR7TlWsPHP/H/o+7fYi3J1j0/6PeNS0TM27plZt1v++zbOWef0336crqbRn0xBowlIwsJA34AC1oIS0Z+4cFuQAJhtWQEmBckHhAIkDCWJUtgEJLpNkL4odtNN+5297mfvc8+u2pXVlVWZq5ca94ixo2Hb0TMWCszq3bvbkvVUapca80ZMyJmxBjf+C7/7///Lr/4vW/zH//W7+Abh/NaiQkpgRgWqzWpRHCQRResRKkAJvWEs0FJcmsjkmu95q0ylN2BlBLWu6m7cKohvmb7h5Uh2wMP7r32X/8HP5C6c84pDLNU+O9ovCaXx0zpTuWfz5lsVUr7F7/zPbbbPX/9//u3eXa70xbXlPBWqaQtiRx7Gq8DJg+J6CEnj7WmgpUcXjytg/1+z/GwxxZRZeJ4QMRjC0q1XcswiUSI2lBCkcpjn8Bossy6DuMWIAuGIPTZ8v73f4mb6+f0P/2EhoRrLCvfcgyGrSscY6bIQMyRhS/YFCnG0KeB9aMHFKuIUt+1YBPb/V6xZWIQ7ykogYbtGtpFR7daQVFGYmXVgd1uy7tX70JRzDuimIshDmz3W4Y4YIqSvhYKQ99rGW0IHEum8Y712VpbsMtCdRT7AyUETNFryVmIGXw2iG2UJ7FAqDJxrUO5HyRwTIniVL/BYNk0hosWfO5xbo1vL/iNH35Ce/E2Z0az/XnYEcK1ekKt16pPylNzj7MWiuC94L2hacHbhClKAjr2GWgiPrPb79nd3uIw5D7S73qyh74cCcfA+dUGv2wpcVC9ipLV1e9ayjHijOOP/+of4c/+2T/D6mzUlTA4UcNLCqwWLb/8ve/wG7/5GyyXHefnmypKo9oMoWRSzpiqhFHRQeri58ovVOrPnJT7wCtPo22Um2JkGDbWTVJ0X1Uf+GYgBuvcLjlXCLCgAnO5xrS6w2QWjNWySKoukoNlu+A7H33E7//wR3zxxRN1wYyKQ5ZilA62DBjXUmLWQR5Ee+V9oxNWLK3xKpaZtQ6bUxVzyIXGKURZkVkRssprI0qRTaKKYhSKazDeYbwni6eYFtcs+fLpDR9/9gUPP/yIT69fcOaEw/YFMdxgreN85VlkpYlqfKdaAdmyf74lS2FzeU7MieVyCVYRkSGhqjYixBLpY8R0SlzarZbkGk4Zp7G3CKwWS8KxZ7VcsVgs2O33fHHzBd6p+tP52Tk3u22lv4IwDPimZblanDrrcqVaixljHW23IIjFiXZPGu/JxROLIRaD8R3L8wtun9+wP/ZcrTttaJLMAqFYaDtH5x0rk+nCgMsN67OHfHEQnu8yf+Gf+mf4D/79/xdh94IUHcOQsQtX00ihVn2cAntqFSgHbRWXbNTlF6vS5aZgRXtPrBXa1nH9bODmZk8ZFH6+Wq3xxiH7Pc3CYZzQ77fqjTqHXS3oh0izaPmjv/yr/BN//s/y4PIMceB8Q66sPikOSAyYFPhjP/hlfv+HP+SNt9/j/ffewXrL2dU5RhxOHH3oyaL6FKMQj5x4xGHqKlTDkENERCsDxhrC/kjyTvk1hRMV3mu2b4YRgNoGzESYACeAg0KlTzLaUkU5shRKLKSoCIpHl1f80ne+w+/99u/x+RdPODs/12xqKgz9LSkfwCzIaKNHSo7+eGC1XuDF0VpPDpEcQn14KpVtU0YymBKJudBH1S80Umg6C02nzENDpBRb+fC98glYQbzlkAJDTDS24Ue/8yN++QffJ/olhxR47/1vMfQ7DuGo7mZMysGftX11tz9wfbPFn62xixbfdRoHikOMJRtPHAKIsiItz9d0FxuadUcWzUyrnLeKtDijLLRto2y/nW95cH5JZxqOe6Utv7y4Yns8IhbaxYLD7U6lx0uhP+y1o7IU4rGnbVoW3UKlz5JQslDEQ2kQGkrxDAm8NTx85x2lL7++BmtZLD0+51odipCPuEPGC3Ttmu7simNZ88nTa9751W/zyWdbPvn4OVfrhr7PWNNixWJMroumdoR2C63Vm5KRIUBIRBsQsWRTlX8FQtb2XyuZ5aLjwaMHPBdDvzsSd4kggXbRkgWOKdCUzJCjJiBjZtsPiPH8mT/x6/zT/9R/nrffeEggqnya03FpSsE0Bms9kgpvdo/45/+r/xztasPZZkUKmuMZhoE+a3JTRVB08pvJCOQJNXjHJsREsVpKtNYylKK6GqliDr4GuvONMQJ53i5JVU4pMhU5c9FM7+g1TCgoWznUsgqMfPuDj/jF73yHxz/9hMefvGBzfsZ6vaZbWAoN1gZy2usKUQIJrRK0TiWicoo40fAgFUGMpRShJFQtZggEk+laT9suCCXiclR9el/BHFWBRiSDRGyTEO/YDTsaUzg+3/L7Gc4WZ3zywx9BEN57Q7Pvt/sd/U4JRveHA9v9kWPMiO944633WK43hCrbHiP45YLV5iGDOUIqdBuLaz00lpAjmDrBCrWjzOFaT7Po8F3L+cUF6/UKI8Jbj95g6AduXrzg8ePP2O32LFYLvG8Y3ECKga5t2W61kSanyHAc8M6Tsir9rlZnhCHhcDjjIRtyUWVnkzKubTl/9JCSM9v9jizCom1YeAOhR0pm2ba07RLfXXLTt/zm739B3rzJ229/n9/4u3+PdMjkzrB7ccQVhxNLIagLnYsSujhou0WlNI+E44E4FCBOytNSFZYGMrkkjBXcYsHlmw0xBLY3t4TQQ6Py7weTaGxhcNDHRAiRRbfiB9//Rf7p/8xf5L03HhJI2MZiWlPVtUGyJp5NFiRoCfLNBw8wviEcDuSshhO0EajxflI+phoBk7XMqjJzilLVlmOFytvKoeDbhtS1E3ZAaov9f2KJwX+Um9SJR5WKFma5gMykrFJqL7UaiEqyaLRcF2NgvVjyK7/0fX74w9/j7//2b/H06Rf0xy0CLM6WGGvog2B9owlEtK/de6nyWpp8aaySaojTQRVzrFp2qh3gnIpepDDgDdAYNUhF20pVR76ASRg7gBFCUq8l7vY8fvGHxAdXLBZrfvTx5/zBD3/E0gvFCoHCkCKlFNrlksvzNauLS1ZnZ2SRSp4JJgnxkGiaDY0704eOMMSBEAZFUVupxKZ6n3yjrvwQA03TsDlb07QNN9c3rB4t8I3jZnvDl198Ac7x1ptv1p4IC6JeQcxR8RUxaOK18VhpiCkTaxOMpSHH2uMeC7mKbhgrSNPQbc7YxsKz2z3yfM+qMZwvWs4WG4xpubmFJx8/5Q8+35O6K371+9/nh7/xB3z8Wz+kc5bDzYH+pqdpYeE7jjEqy5BYsEI4BiQa/MqxbNdEHDf7WxKJPqsitA+OxaIje0sv2gHqvKdZtDSrBZtFy363JacICJHM7bDnEAasMbz18BG//sd/nT/+q3+Utx4+JA8DpTFVOg0F/5c8hSXK0+ghFcLxAEPGuhaMwxk3rdqJSmVfgXKMP2soUGDK85Wi7EaVKVfnR/WYc64iNjMMzqu2b4wROKUx5zWN+lNmu9TXx+pnEQV4FFOqdp/hW9/6iP/cf/af4OLqnB/++Ifc3L5geziyT8eJeXhztiRklYzq+yNttwKjKsdxiEgxqlWYE33oq5Q1DEPP0Ee8ZPyiVXfNgBNTrTQ1f2GqwYqU0jMqLA9DpD9ssX3musByseDy0SNSPCP2PbGA8Y5V61mtFniv+gRN1ylhSlbwyxASvngkqZG0YjTOTZFchFzVb0pOaiyTllatbVmv1qzPVlxcnNN1LUPt1rtdbCkUlusl1jkevvEGKSaOx0NtsrET2YixhqFX5V1RDW9yUYCKdZYYArlozB2DnttYT9ctWV9d0S7WLM4eEvuBfnvL7bOnvPjyhtI/ZzgE9rtMNGecPXqf9z78HoebPU+/+IJmGHBG3XUJGb9wNNZxOOpzc21D2zbkUIjHgWQ83eqMYjzXL64JYaCp2hZDUCDU2eUZpm20WmQdxjZ0XcOybZEQlcega3FGWK/XnL/7EW9fvcn3vvM9vvud77NoW4yzxJKwrUFaD05l2aURxBddyWNQ9eOQKEn1MMR4EKFUrQKkqm6WuddbpsWP8d8xNKZU7kvFOIykIqMoai6lTvLXuwLfGCMwM3QndJPASK084gVGXJi2BquFzCi3vzjl9Ds7P+NP/fqv861vfcRv/s5v8h/9vb/L7/3Bj7g9HOj7o7atDj1N0+KN5bjd0okjQEUWQk7Qh0CymeMw4MXhrCdbqYpQuVKhqxucYiYPOtGzGIotqgZExlAVfENm6GttO0eOvaEQkdZw8fABzi9AHBE0kWUSxioaESPKvZfhuO1V9aa0uIUBMUQLQwr1fPUmjj8qU01OWjf3ztE5j8Vw/eyacAzE48CTL77A14rCg0cPCSHy+PPPSTGwWCz1zhujsX/tUIshUuRIYzr1UqqhVig2DDHo4IyJ4bgjhcj5+QW2XWJpCPaI71oeXF2R9gfCdk/so1YEFpdYv+K4j2yff0baPyfHGygtKe6xknQCCpocy5q0TSlVCjkoccA5Q9M007iS2v9QMpXMpdA6TwwJH+C9Nx7yS9/7Lpdna66/eMKL589Zn61YLpa8+cabPLp6yEI6lu0KEUs4RPymwXiFpUux5AA55Kp9mLSOHyMlCSUUUjRYU/UpSsJVfkKp+H+RabDr3+M8qdPiZBSqvsCYM5dRPn72Af4xSQyeGo9qB1TFeo+GYIxrpP6tL9n6mt6wkrICjpI2/bzz5ltcXV7w4Qcf8Ls/+j0+/vwxX375lN3uQOdbLlcbri4f8MXT53z6xRe8OBx48vQphMKj8ytMyRxDoA/a3NJ1DWbV0WR1qROFQ99rqTJkYl8qLbkg3mM6weKA6trFiCtJce1O6PNAfxzobzOHom696zY0i1XN7CYwRWnLnSH2e26fb9k9P2Bsg2sK7dJREGJR+SnJhZwCQkLMyUgiyod32XWsVkvlbgiRGALeetbnS7Y3tzx59pRjGLh5ccN2f9CVJaOlKMA1jYYcxyP72x1SRHEIjVdCzWNPmspSWYFCpRB7xVHEoVCiZfPgCr9cUtqGw35H7HvssqVrlflXcsvudmB7feC4PXDc7wj9niEdaGSNyAG3SPgOYjzqCt80ZEnkFDCmIDaDZHxnca3DNILNShQjItrq6zwPzs559713WLdLLhYbfuHDj3jv/XfpupZ+u+O433N2foYYoWs6TILd8z05an42pQJ9pAyFGHvVq7CCOFeVgzImF0wRyDKFvLXJQWnI7YkrsD4uRvEg7Xsrk1E3FSp8t/JfRpLBiQ4NkZMn8Y+DJ3Dy+nNNqM1MmNSkYOVJU23A6h/UmzP+HOMnXZGFrl3yvW9/j48++JDb3ZYXt7cMxwGJhU3bcf7gkl1K/N/+6l/jP/w7f4fl+Zrj7Z4/+Z/6dTaLJX/vt36T5/stIoph6EPPbn8LQYE5Njdae6+ADs3g6oWXmgOAMnUtIopMTGPTh0Cfj8QduEPC7CLNMuG6BueFrhM6B/sUON7csnu6JR0KzVJrwzEFCpFi1R0kB4zU60D1C7C15EplID4cOcTEcrFiuViQQqTtlhhjCRTi9pbd4UDbdey3O5XpajwxRK001MFlNA6i6xYqwTUMxDBgMBX+rc8jB70/JsPhxZ5+F9jvB5aXZ/jlgqZpNdt+GJSxpx8YDpF+rxDt4dgT00CRQLQD2XvIvcK5PerdlYxrHUNMgOZAsi2aIFx2FCc0qxYG6DqFMZeQeXB+zp/4wR/hj/7RX+Fyc0FjG3zbVk+zYJsWnzJix07KRBkyIWVc4/RRW6eQ5NiTh6jt794pyrAUSCDF6OTNY/5L5c9FxrAXzZ+Msf7dGPhUKRv/L/O3q/hoOfEH3Mmgfw1u+BtjBGSc9GXWKjWmCJApEUjhRLRYQMY4fNY3LXZkGIYQM6YUnDiulhdcrS6xGEqIykvfNVwtWv7sn/nT/PYPf4+QIiZn/uSf+uP84i98m2//wkfc7PdgHBm43t3w+z/6XT79+A8pJRElU4LCVvNQUXaiLnoZxR+oajHGIFbRDrbyxqWSSSKUEojDntxnXJ/wyyVN5+iPid4pQGl/fUMJCd902MaQCdVhUjVdoWheIyvbbCnqipZUsN5X/b3KUW+E/fGAb5Vk83a3U8Vi52najrOLC1bLFeE44LwKkOxub/HW4ayhcY4Uouo2JCXWTClqPz4J29mq45gxFkgQDkcONwdyEfp9z367w3WtJtJyQNJADgMh9BwOPWFIgCWicHJxGWdAfKoS8lalwGPQpOxYQxeUEcpqM1mzXpCNsNxs6ELDw6tLVsslYTfw6PIB3/+Fb/PuG29PDNHGOmJJ+rwaj6miuGV6rgKNpzSOMFQhXe9IsUdQSvc8w7uMQ3dyzUcSUDOu8rU3uM77XIRSpsE/Jcr1w+MxTnNbax06DkbW09FjnshKv2L7BhkBmNk57pgvufPjnqWTcfjrIKhewMSuksqUPZUaVmjdNeNEGHYHSoh8+O57/Ok/+Sf5G3/rb2HONnzw3ju88egBv/Yrv8oQM65pwRuOsef73/uI3/6t3+B3f/e3+eSzxww5q6ReFYnUnnvFfherzUcwwztYU6+n9nmYTCnKWptzIR4Dx7DDHxy+EZI3GMnkPGh23WfEJQpD7awUrFj9/lIQURalmFO9Bwmc5erqgnfefxtvHWmIlTuvqEcRE0+fPiWmiG0azs/OSVGbgbzzOKsafYIaM+cdm7M1shNlbiqF4XAkpYRzXvH3SQ26sZb+2HPs9+QUFfI6HDjcJNipnp8zhbYxCIm+Sp2JVRh5RhNqzlmlgytJ5b69ZsNDSjVjXiqHZEHQbsfFaqWaAN7x8MEjHm02fP+jj3j04IrhMOCt4+033qRrWsIQKdVbSijiDgqStYvUFigYJQLyRcliYsR5i2kd+aghUGOtal5awZS6ANRnnWufigqQgjG64GkZt7r4xUAxtXOWySsuk5kbqcVqhqz+NChYjax6A2YMsf9xMQJ3tjH7Ifdeu/fS6eW5waixlVH7aDxIrqWqKiaq0YbGyrGq1i7alr/w5/48m/NzSIk3Hj5UJt+iCZxShMa3+EXD9777Xd5+8yHLRcuzm2sGFB3W+FY7CnNBUWmKTCtiqrW3MzCUxvqllKognaEop2FOiVJ6whFK0NJjU3MExntMm8FGMr265RM5pd4gQyHlgspwa+344sEFH3zrfT74hQ8Zjj37ZzfkkGmsx1nHIRzY3twi1tBZRxE47A/4Rmm3U1IhzsN+j3EO6yqTsnVYo4m3wSuduxhhOPYUwHaeXBI5R7JEiksIhpSPxGNfB3uiJ3OwgGRyCoQYK4S8SsQDxvipB8Fbq+Stw0DKGed8lRkbJ5dSdi3WZxjr2XQr3vnOA375ow/56J23Wa8WmkuJicVmhbWO3AiIIRVVERKvqsUS65KdUdZfo+VODJpvsaJJQaMuvVh9EMYaDQdKxb/ULkWRgqnNsjK6CDX8KFnzBblAhXrWcV1O82K+Ko5hcB1Wql94chdMbbr7qpDgG2MESl3Rc6ngYKnJE6ECKWTa735KBMa3Tzdkfm+s1HKNaMOLOmkCulgrhXlKnK/O+HN/+j8NZGUgHiK4BmsahpxUZy5FrPE8evCI733ne/ztv/t3uNn3GvC7jBGvybhcSKWQRF1+NcZmFsOBkVKh0joAxCYyNaFVYMT7h1jIWTC2IG1HrP0MIiq/PYYqdSRRigqxiNW4ve0alusll1eXnJ9teDEE9rngMNiiWgs9Pcvlkm7RaRcghbJc6nEoHI5aXk25EIcBGw05qafQNi2pFMKiNjKFQB8OGKfdbylFIOMaC5JJsZbDihK3pBhU8j0LqUSkQIhB+zScrY0zSiXeNB6SKklbMRwPvTJGG0MfMpmo90UE5xqadknsM+99+A6/9K1f4NHZmlXrVBwWEOtAtDFIrFPFnlKQkcS2lJO7PY5AOfXoa4NgUTIZZyvt/ejyG6UJH915BbooZqAmiEo55ZDG0AEMUsyUCC91TpTT3J4Gfa0U1qqEDsNaNK9jyn2lIjF8g4wAtWGijN+0nKb6GB/JOMjnllBOEgyjYTxlX3VFTGXEEshkHa2pqq1Fy0thCJSY8Fb1Dfv9QE4F6xdk6ylB21RLTpXaUdgsz1g3a/LhE0JIDLtDtfYFIxZxynkXYyFlU6sZogOnDhJrjGId6ncxjAajfl+HgiZjJKbI/hjr6qEAlCIF7xrSUZl1pBpPFcMc8I1neXXOctGShoGbp884bvc4hK7tMNYq820ppPSAlDO7vZKKPHrwkP54YHt7y+GgjEIpqdHCCI1vlJ9/2UI1tIf9ngFh8A7fNCBCiFFdfm8oxoFLlFhpsiqPBCZrr0Gs2oyVNMM3Dcloc43zDu88GXXbYyrEoGFHJlbMhkqXIYKxDimW1rV88Pb7vP3GWzQGtK5TlHkJiLlA1OpKSdpzoG3hpVLdSWX3qVS+tSZPKZOisVLWKWIxx6TAKERLgqkagVxH6ThGa5JQHfmqf5myepF1/I5gPw1xxnDgzj91pMyXxzFhfid7+Nrtm2EExqAJdYPsaN5gmhBqFORkVccvPAVOMJYOEcFUYiblVsiM/5W6SuccKSFoL70IOWXNUodAGAK+7Uil4CcVWi0TjqihGDNOWtbLM0wSiAlSVlbjkpGKZRcy6ag05UWUBdc4UXfQFG1/nZ406n7W21L/1ISPs8SYMaLSVfvDnpQzNg244GnbTjnoRJuiSsjEMHB29gbvf/gBVw8uaLwn9YGFb7BnC7xrsLXRBwrH47F2sxWGEGi9I2dlX/Lesb+9JcQB7xtSLrRNnegoj2LTNAzHHmsNy9WSAuSSSEMk9AMxRSXBrIPbNpacs3b0FVG26KLoNte0iAHvnHZEiuYhlDHHqHEPgX4INNZq551Rt9w4oySyzuKcZbNe8+DqQg2EHceZhoZZxvzRKa+gm/Jakqs2sH6ZaUUXoKQ8aR/mWjkRRAVBjVF4cuW8NKOHypj0M9NiVZKQQtYOwKT5jJL1+FrTGath4zCfjZBqDHLNDZ2qZNXr+BoDAN8UIzDLZE7x0RgL3MsLvPpLCYwP6rSruuWMk2xMlNQbmpmhstSguMYxHI8Yo1nlEiPGFEwuNE7dYtV/156C9XrNm4/eZLFYarLMauej5IwVdcmHjHLCi8J4slSl5er2kYt6CKN1mxkCETUAkuuDr/BSY6xOPmNIogO1KaMDWGr7aOHy4RW/+Ed+mV/5Y7+CM4bUByrAUinRRfkCxuy1s5aSMsvlkrLbE2MkhEgWlWnv2pb+oCU8Yw3RGiRnmq5FRAjHQSeGdUgnmgw89oQQCbVSIEYqX1/BOPXMnFNtAKkckDlnnK84N2NxFZEpojp9EV21c9RkqnMOIxFpHImC96Z6OB1d17Jedoo/MEzu+igdVoSpyjR3+XX41IlURre8rrbjOCyF6lySY8SipeAcE75VPEVJBdLpWGX0XAvkWBelmIglTaGcmNrePYIGGJe82jMwugOzhJ+Mc6UefBQwnabLP0xOQET+d8A/A3xRSvmV+toVqjnwEUoc8l8ZyURF5C8DfwklmPmXSyn/3tedA2RKqpxqKbN65/SjTA/pTo5kzAfMt5zR/v76OVEy0bEUOcZsowdiRNWMUkr4psF5owbEFKwtNM4jxhFDNSQ54J3h4eU5jVP8gMZ6VcLKZBZW6LFkl2CAlA2RyglHqR1i1XAYTVTKCPqBiTRybKUWBCwKJHIGsY62XSDVw7DKkY4YwYnlg29/yLe+/20uHlzQb3eUPuCdp/Ed3jYqyJqUHDUNcepCE2uw1k289aUmBZumYbFYkmJUY5MSWQpCQ+wHhn6gJCqjcWAIgaHXZJ04qzJgWSdOTpkyKIWbtiQLrvU1qWswxjGW0J0oWnKIGaoGRCmqTmWtofWCKQm/7IgiWKdTul0uWG82XF6c0ThB/fIKp82KaNQbq662qeOrMCr+UFfTuVHW8TRiAEZXvZQ4dbcWdFWfnHFjEOVOq0ZXJgkxEIzpQJRNKI9VrXGmj+XwyTCNc7+cJnwdz0wLAeqxVs6Er5j/wM/mCfzvgf8V8H+cvfavAv9+KeVfF5F/tf79r4jIL6PMwz8A3gH+moh8r5SS+NrtlOIUmAa+WrXx9ZllPKUOZq9NpoGqK31Sb5n+mFn5uVVHa8S5chgoRLlQioqiSAHj8hSb5UoCuVx2tJ1nFwxdu8IJWEmsbeKscewT3MbMMZcpJiwVOZZLRZHV+q6xefZd9R5IOcWCppYhIzph26YjW6HrWtqm0XKetSRvWbQdV29c4RvHfrsl7I5ILnRdy2q5wYqjPx45xqRlpVJU/04vEWctMWWcWGJ1XY2xNG0DXoFDIRxx1pNiVhhzVvLWjPJCeN+yWChJRkFUGzJVV7cYUkiqnjMq52CVcVnUCLWNJx4DJUcKcBwCwyHircM2LabxtN6wajJ5iAgB2y0JKSHisEav7XJzrrke1KCWXKri9yzKHlfOuUdQOE2hMsPcjcOpYllMzdEYU2nxjEqjZ1FDIzWKlGpwtJQrjDRI1pqa/KtjK1eE6Zj0k9NpRxXi0wJfpsmPKJ5mYtSW2Ye/Iir4WiNQSvn/iMhH917+Z4G/WH//PwD/b+Bfqa//W6WUHvgDEfl94E8Bf/3rznPCCVQaJcxk7MYcgMz9fZjIEvTmnGK5mV897slYPz/FDIaZsSejZI655gx0XioOv6RMCEdMVISYipY4FquOb337F/jOd36B3/mDH2oiMA40RNb0LIwmnhbOcjCFXF17/V6mGhKwRcMBGTmmqRnoMoYBo+HSUMaIpYg2PtkM1nmsMUqO4S2+87z3/ru88/ZbOCAeA41rWHQtF+eXdO2S0EcOhwNDCFrCq5Ld6Ziw1upkzgFr7IS7KFmx8CkE+r1qLXirtfKSK2ZfIIZAGgZiTJPbmmLQBqkYKyBHM+kZqR5JJhwHrShUyveuW4LLHHY3hBiVtixWjL2HbtGw9oV3zzxEz+c3W7Jz+MUS8GzOLlguVlycnY86PYzqveNkN5O7fQoJyrTgjMOnzCbeOCJnPydwm8H4ehRTFxEzhpBjT0epYxlK1T3UqDBqWVs0bzGZogkjINM8GMesjBN/Wh4Lp3hhXOi+MhIAfv6cwJsjmWgp5bGIvFFffxf4G7P9Pqmv/UxbzlVA0SqcMk9fXaZv8qoQZ0wGjlZj0mmr+5dpNa3hQDndyDLDV4/1Fv2oYRwqYkxtmW1U4KIKnZSSWS5WrLsV2y+vKVZLYEub6UwgW0h9ZP/swHaf6bMhi1XCEasNPJJAcgWVjOy7JesqZTSGFEQJVKx+z5AiVgRvLaSsFOZtS3t+jl+0PHz4gI++9QHnmzWSoWsaVt2KZbdgvdoAwvHQK511TsQYVba8lkqNtfiUyRhC0bbmUEkqyJmSdMA6V0t2tXNwuV4Sk2L3paCsTFmTmcPhQDj2xJRUl6BxCnDKTglfS9EVP2tZkJS00WnhyWngsNthrKHxXpO+NUm3WjRsOuHNq3cxT57x+aEQkrBabzg7u+Ty7IKrs/PZ6l4mkc7585eppjzmieZjbBx/Mk2saWyNQw+0g9IrijDV0LYIFbNiuEPyNQJ9alhgyoksZ3JFxzE6+iuF6ubfmzh31ruTEbifN3jd9o86Mfgqp+OVV/GS7kB9ONYaZVqtuMgprhLUjZ5eOJ1yXg6Z3CWRaf8JkAEoMcPpro0DY/xprJ5bx4O6wMWC9g40tXsPSDDsenJKrJoFaR+4PV7jW4u0wllncN6zaBzeiuLvvQfrFUQEWo6qrjbjYpLNFGuWAmKllpyEYUi4Vim0va01+NDjnWe9WvDw6oJHbzzknffe4b133qZxLWnIrLo16+WGxrdQhH4YGMKgSTLR9tNhGGi7jtVyRUyR5BLWedXzy5mUAmEYCCFgnWXVtjr5K0S7aTuatqMfeo4GcgwU49jvU02OJUyp/5OgREQUBGUqJyIiWO9UrCUGbp895yZGIootiEdFSBZjMcVRhiOmj0gj9LfC2XLBs35gtw9I2bNb3OLOLrGlkKPSeIsp04pbgDRbLdQYTGvqKZ4eZ7owxdp1eDBBwtEEsPOeoY+QMraxjJ2u0xiVanzu+/piTotXffilDvzZUNerKrP3S6mApDr+x69TF8WvgwzDz28EPh+pxUXkbeCL+vonwPuz/d4DPn3VAV7WHdDed2vM9KXGm1y/VrW8Y/KluvGjeyfVnRs9gpn1pjIUyUTeOBqU+iByVTiqCjBGqBn+ar8LOhGiCkFYa7DOk7PQeMc773/Im++/R3P7jKYR1g4edsJb6xaalsNqR34x0CfoYyYlda9JBYkF+oIthhhyHW+mZss1uyzGkUJABLxYGqfMN8aCdw1nZysuLzdcXl3w9jtv8e4773C2PsOJp3hYdBuW3YqSsnYtVrx/EcXXj0loV6sOw/GAdEI2cP0ik3LAOUM4JmVesk1lyZWp0dMZS+Mdjbd0Vigp4PoEKdHvdjSuwVKwaaDp2tqGHWnalsa7ulICorDdxrcQtWyZyAwpk4agybvGU8TjMZTDju5sQzxs2QehtWsWXcdqtSGmyGa9omm8QrXlNBmVuWfu8o9j4n7H3RgEaC9AritxmSavVE4LzS9Z58lxx7A/0oonhah9DtRegalpSCavNecyu4yxj+CUCCg1hLjv3AvKG2BkvhDOV8kx1/HVDsHPawT+XeBfAP71+vP/Onv93xSRfwNNDH4X+JtfdzBBND4qRVe+rPFVYbzZpwktY3Z3fFiiSC9r53HR6BXpRB9jPM0hmGpBTuAjPTKUpIg3ALLWaEtIKgpZ0AYhyXWSKuqtSKHrOtabNcd8oG2gy0dc7il9IKcBR8FKVhc2JXWpx9itaO7Bu1bLTMZinGWIoWboKzip0k9Re+BVR9HRdR3nm6WqGznh0RsPubp8UBWbM4t2xaJb4JxniCqq0Q/KZJxrZl5EaL2nsV5ludsOlxO7/kAOAWuErus4bG8xAt472q6h61pKLLWk57Gi6MNQEvb8jH0/0HqDKRHvCikc2W1vsUaIsWhoZbXKYaxWxGOMiBi8b9hcbDBNw+3uFhcTjfOUkijW4Zeeq4sV7y5hs4KHD87Zf/wEWa6Iu8zZ5TnOdbz1ztuVb3BKxkw19XFlnY2AUyhwJ+6si0qtJpWaqxkfSamewhi8pphI6YBrKuLSjJJ66u2Wyho8jT2BsdZ4Nwxhupgyju1pNo8mYfRZmLzn07sy2+f1289SIvw/A38ReCginwD/I3Ty/9si8peAnwD/nN6M8hsi8m8DvwlE4F/6WSsDOWeFuTohBRnnxyzmGmOkcqrvj9DLWnvNtY1YplWe+lDl5CGMz5NTeDHWfFNMOKdknGVChdUQpUAqCWeVPioOynsQYyTHQOoHwuHIpl1wte74cLXkzCSe7nrK4cD+6S03x6hlR+um70MFhWQnFAZStoBXyrQUdXW2nmF/VKLPxgOJ84tzXY1zQYbIYuP49rc/4t1330OSpd/3tG5Bu+lw1lMKpKTXq3r2iTAkwjBAhsViQdsq6zKlkI57hu2B1AdWbYdpPbfXz4l9UM6CmPDWa27AqzEyAsN+DyFydb7hgsTjzwfS2YKUj+xve6wU0tCTU6FUss/iCiUBRUilYLzl2AcMPX1IiG1UJgzlVcBrObRrLe++c8WZbFmvPA8frPnJzYFFu0bQFufFckmIEYHazm10Ra6lOskj4Ho+UUZf4OQRTDBhUcKUceWXcfJWZqlSoFm0GOtpOgVSlZQrJqAaotNRaxrq5MGOQjvl7m41eJCZKtGIBTh5xXf9Fzl5Pl+z/SzVgX/+NW/9k6/Z/68Af+Vrz3x/ywVrPRQLI3CiZj9H12jiF6w3Xr23EQVIRXfN4q3p/+oWzUqEjDdJj1wvQTvPCrEScYzlFu0DGA1IzgmRjHqYwma14Hyz4bMnjzE58WC94N2rFhN6+gzni8z5YiBmxagXxuMpUCfbQkYFJ8SCs6VmjwtWCk6gFUNJ0BVHay35EDjcHjk727BpGn7xO7/At95/X9t3Y6FrF2yW53TtQoE9MRLSQEiBY80JhBBUYKUUrG9wi06biW63bG9u2d5uCf0ABtqmYbVakmNQBKF1lKiVhM1qyfrsXNGWhx2NhfVCV7995zkeBO+0UciUxHA80g8JGAG8gjSWIWjvhfUWKVYNbTIY8SSJDMcDKRSMWSAZ4n7H8CJjNoIJmXfOPAcsnw8tJWXOuobL1VpxFHJ6/qXkiaTzlB0qUyw+zqZTdoD6W9FW8dqzb6bcE7VbVas3rlV16xAG7XuZdcWLNafJWsOBWW8gI3JrPO5pZR9/mbv8TIvcPRdAE8siJ49zbiHubd8IxODoXplKlKg2QK2YMbVVeCzrCArO0E8CTBlWMeaUNBm9herOyZ0SoXDSb68915XbTdVdTDUw1cLXfu8pf1eKJvVChJxYr5Y8fOMRv/G7v8X1k2fc2iXPk2fllcmmJeJSpIRIEqfqSkbbRY219CUxpIHlek2Jibg/4BtL13Y42zAcIpt2Re4T62ZFY3XwtMslV2dnfOeD9/j+t79NaxyShK5b0bVr2naFMY4QA7v9TrkWdzv2uz3b7Q0pKgYihkQ/DBRRNaGb58949vQJh8ORGAdCSchWAUgPri5ZLFaEfiAde2TR0TaeRddwyBEnhWxRuPVhz8YW0rojpwUMC9rcsyNhSyYbQyyJnHtSbRIzxuvTyZEiLc5ajqFXLYio4ihSDM44HlytuVo7lk1kYQtN67mSFbf7BSk3fPTue2yWS3LMWC8nBF6No8fQchpHLy2ncwNQw8oxZ12bwnKqcbwUxI4uu1K55SFijK9y92N9qnodM89+NE6T8z4LUccFUGpYe5r/ZZo7J+f/5P4XGSsN871fvX0jjIBUX02MIQdldh0pVsy9L6Nhz11LCDABJupLI4JK/y7T/3cDsTFqqEbBVOtrai5CpJauYKwYiDFYg8bTRgghst1uMdZwdn6BDDv6BAGV5l65wvki0dktzgg4bapRb0IrCHEYSCmx3pyxe3GNzYk3zs5ZtZ6bZ7csmhXH7YDPQlsMa+tYrRo26yXvvPcm33rvXRyCSQbnPFYczjU41xBC5PZ2x7Pnz/jy6VNub2/YH/bcvrgm9D1mjMOBp08+p+0W9P2B/W5HKYXtQdWcdtstvvWcXV2o/uJ2YNjvWS5ayJFw2FNST86J/eFI2xgWZB6eL1ivPMQjsu+4GVricUfptPuxTxk9u3p0tjYLIY7MQAqB3B+wJWMcFNuQrSYfXe5pjbDpGs03HHd8+bwnu7d4+PABH771LiafxsREu3VnIp3GROGuDZhgWuWUp6OcyDwrhTB2BAlJgTLyBRjElCnhWUam2ldNx7lrUMfuVOOv4eoU+Y+wxTK/7jJ5znNwEzKGwa8+7bh9I4wAAFYm8g2yulZYqWqsc9M4T4zcS6TM8AH64hw0OQ8FChN0VNPEWpEYIy/FME8oL6VsrlUJo+FAyplYGXViSjRNy9nFBf0WtsOOZ7tA54R113CxXvLmVWQnPdukvfkpUg3fGO05Fu2CwDWlRB50hZWNrDcW2yz5+PmBZQhscmSVClfiWEpglSMdsPALKMpzn1Mhp8Lh0HNzu+Xx48f89LPP+PLpl9xsb0m1v7/fbimVfDQOA8+eP8e6aoxr+e94ONbW38hZc0Eowu3NDbdfPkFy5uzhGfv9LYfbF5xfnOEs3B72iAdphavzJZviiPuOsG2JfUvYrHDDoH0Bx4Fjn0gpIVmwJUOOpBI18RoTjcmUksglERDVUkgHvHj2L3Zss6fxLTdDYbvN7GXHL37rknW71NKkN3eme66lOlNeBtV+dQQtU1nVWNW5nFb4os1jwihNP9qEE2vQKTfFzLDcNUTjm6dwYL60jR7u3as8Jb3LtN9sCnzt9o0xAnMOtVy78WwVa4wpMhZu7rQR11+meMvYU5YEdedP7pKc4i2MQjzFUrL2xZuSsVV8U2M+M7mNJdeus1xIIU2um7MGvGfZtqwWHWkY2G4PuMawDZabQYipZ7/rYeg5Xl+zjw7nO6xT1GEohaZpsSSWxtCsWq7OH/DRG2vWTths3uPL68wXP/4p77x3xUcfPqQxCeKRRZP56L1HXFxeIq4hW49zDb7KX93cvuDjn/6UH/34xzz+7DHb/Z5jP2AbBeH0IRL6I03TKLX6YU8Yeu1O9K428ShxSCyF3aEnP3nK4eaWfndAHNzsdtzevEDiwPn621gSbecwzrEPB8QtWHu4XBYOS0M4GEpWQlEnQukcL26PPL8ZiMXhRQhZJcCKSTTW0VgDqWhfgG/AO9YLoWuFbtEg3hGbjiF7FmdLOveINx++ATljvaEYrZSQkhJ6jjz8U/b5NF5mA1J/zNz2Mcw01k6r9agNUOrEHROEFPViy5zz/44XomP5bgLy5cl999Ux2ffyvtMoH1+eQHCnz71u++YYgdpZp/V4VdQ1tQkjz0kRZsZuXs8dw7kpi4pMN1EdpczUupmztqKmSMmavTUGSiy1f7wwKh+lXKachRWjzDZGeweOfeS433PY7hh2O9LQE2PiOgbSMZLigneuzvDLjtXK0JotrXHYplEj0HiIEd96RTDcfMn33jnnyg1ctJEP3npIt1xj84E3rhY8erBk4QOp37JshQ8+fJ+33nlI++CCY9NRmo6mbfHOszv0fPzTT/i9H/6Ix59/xu32lqEPhJiwcaBkT4qDDlgjiLPaD5CzYhBy4nA40HQtZmnJUrjd3nDYGnLfU3Jm4Rfc3tzS39ywWnj6wx6TIu+/+QbZFnbPd2rcbOGqK8h5g0tLXAnsY6L1ls41XK2XmHzN9e3AorHsQ6TPSRuZGpmanrK1JOfwjeGD85Zzf8TaRHP2gOu+cB3Bdud8+OF3+fD991V9uGSatq3U4ijL1IgLMVLViMaVc1zV65gcUXuTuz0bhmPeqXqIMpto09R+qWR3b5tn7mX85+6JTtFuqYhChZifzn83hzD6AaNxGdu2v/E5gXGTms1MMWFbBXhMrCqv8GtGNwiYYJ/zcE+qa6/dfdQef1E3XDwiHnDkECg50Hi9wblWNXMuimUfMQulqEZcbfCwRliuFpSsnYdSeQVjtOxC4MlNTy5bztcrXNuyWHXc3GqZsHGeVdeyKsLSO8LzI5fuyIeXDzD9LV3uKftrdvs9w+3AWw+WNC5hwoGzVcP5xZLV0rPbbdk/fY676GjdgpwS237Hj378CX/r//d3+PyLJ8rkm1TXMCcNgWytQDDy3TlHzgXfdfU5JIqoik0/DKQYGY5HnDWUEPDW0jhHOBwIQyAuGn762WNWzvL+xQrnLU2/IOx7DiFicmBhBh4uDGlo2WW0PTsNXK2XLPD89IsbSutpjkKJcMyFEiJDoQqcOsQarhYtV43hsm0xJvP46Z6PXxwJ9orFynF5cVm5BAyZQSXjjVF+wgpRllxq9py7K7TMPeg6qcsYiZZpko3j9c42LsWzsDynuRTYfHXmXi7g7vRl5sGOPAGjfoTmH+r4H8OKV5UC75zs9ds3xggoFZMw9Joka2yHVFru0WU7fWF9UqdsqUxJkHmYpYChXF067RITqSUbySCZkoZKCJGJFV6sbC/KzweqTDxy9yMG64wmnGwm9APPr1/w5MkTjoeeXATftjSmIUvkpo+IO6rOwWbDi37LPivY53Ld0pTCo7OW9RuP+ODRhodnLTnAscbuQ3/geNiTQ6RrV2y6lrYBQTvr+iFT+sTimLBNJGbh6fUNv/t7v8NPPvkJh2OPGrZSCTyAYggoJsJ7z2ZzgW8ajseBnDOH3bYKeDhiUm2CnCvSkdErgkN/YPv0Kb7xFCd8+sUTHp4teDNc0hrHRWMxQ+QwHFl4oW0LcUhcrhtc0vvbikNSZnXRceHhKJZPn+2xyfDiEHDWE4rhwfmb4AyJgaUZWHtLV8OpJ9vA870hGVifL3j0xkPEJMQI3jUUtEHJWq+8f0lODaXTmLmffWccbJMBeFV8PccXjnuPK+841u5M7PvHGI97/72a2J483JrnzjmdeuTuXsh49jvnG73Y+/Zqvn1DjID2kKeQKmGFnXrLpZQZt9qIjKr/jDN+8gLK5AFMDxegVMbhUd89Q0kDKRSSqlYrf0Cnrn6RXHUOTD2OZoEFVHWnZNIwMBx6rp+/4JNPPuHTTx9zc7NlezzgvCV6A63QLBsKBWfh4mzBcntkCCAlcd463n9wxTvnDQsb6FxgvYzk0vLOB2+TYmZ3MzDIU3bhCZfnS7yoDLX1BmkazHLF6uHbLM7foljLi+0Nnz5+zE8++Zjt7S19H8gp4VtP07Q4q0w9yg3oOb+44O1338e5jv3hiBjDbrcjU1huNuy3O55/+SXH/Q5nG7AgBAhHdtsbrl88Z31xRtN3HHc7NkvHYb9jVTxrE0kl0e/3LC8dy4UlbAdW3uBbFU1ZWIMJESSykYJbLVg5OF8KH392g9iO633k4eqKYCFz5OE68uiBg2HLzX7gtlj8ekM4emKBIQ64xiiTb01wxjBgckXv3ZlgpZaC5840009dc+5l2Ge73WvqvbPbfKbKGGpMn6/HF16e0NOH1JqU2Xif2IOmrdzZffrYSw7A663AN8QI1IRgTBgxdMsO593EDXiytHNzWU7Wc3oop6aKyXCLTJDUma2eMNfOKkGEyMnVy3WFOHVjnLyzcdUQcVjnWW/OeOe9d3m+vWVfMvnLJ+SccN7iWqssO7lAEhaN53zlCdtAPxxBMhtvsGFP6Pe89cEbtK3qCd7sX9At1uxjz3Z3w8qpYEWox87Ok42lsV659JwhhIEXz5/ykz/8EV98/jm73Z7Qq2iotY7soBiLiHYxLlYbNhcPaLsVOYGzDe16RTaWVGB1eUWxHf1QME1Ls+rIRI7bGw67Fxxubskp0Q8Hnj8bCH1gc7HmendkmSOXDzd44MUXW45+QbtpsY3D50DbOLAGWxKNMyzPl7x4/oKYbvjlDx/xxq5g4pHD4DjeBsLtgWAzRY6sH5zro+k2DGFgebHgeBs5vzrnB7/0SzRG2G9vWW0WyopsMs5IFYlR6jmRSjczMkxR7k42TpWnKXk3Cz3L3F68dlAXSkkax8uYjBwH0uguvGw67mx3qPPu5gT0+HcvRMGy9TWpQKzyegMA3xgjoPFOzsrIYpzRpN309gn+KHefTN1OLZhjnGZmx8yzm13Gh1mowI+ZxzAy+IhUheF6TGOU+80ooMnU44ysuORCfzgqlLZpCUPgOCg4KJue7JXa2i8XrNcLDgFiH7GAN0LnWwCGmBnSETFagbi9fUF/1Fo5AkkyKUca39CtlkjVC4hxIKaB/rjn6Ref88nHH3P94gX9oPJo1gjBOXKGYBPBe5rU0K27iVg09JFjP9CWwP6wpx8yyTmG46BS6OgAyyHS7/bcPLsm7w54r22/sc8UMRwT3O4DwVmWyyViMqU/cryOrBcXGGuxJuCMKvjYbJAYySWwXCvhqciRi87w3Q/P+cPHB9JbZ7Rd4SeffUrbwPEabqOlNJabbUQ2DYvVkqvLN/joWx/y9sUZMR61/0IM7aLFFatUaVEJWabknZkPpDpG7i2jU8Q+vv7K+TpbnKaXpKpljRwBp2PMUo6cVpc7J5tf0clrmS7qrvGYComnhMXs1a/yA74hRqAgtakmY1zlEsgzZpQy0jjN/B2Z37cZPmCMiwzqARjNA0y6bswmes01nAaEJstOUlCz9+r+OSWNj4eB0B857vdcP3/OFz99zOMff8yLYw+uJs2sUJyQIuxSZG2q6q0xEAM3X15T3thwPPaUEnDbIykf8K2oxl0sDEPAtQ2xCFEKTetYrjuME/oQsTHRCgxp4Pr2mj/8yU/47PPPFb8QKwVYFhgEkUEZhazHDQ7TKHe+e/6UGBL7Q0+z6og50/eR2+OekosCgWJPf7wlHnfsXjznuN/hSwJxhBDxVuXGzWLDMUOftLbvpGArDiEOobq/UkMkpU4PCWg9xWbICWsKDZEHZ5ZcFnyweIsff/aCxh5Ih4FPf3zD5rsfsTsEnj4/EG5huXnAG7/wkFXbknOiaTzeqJJQCBGDUQ5FVXhhmoZlPlX0qc9iztOY4eTSv2q+T4mo2XYaMxnrqQnmKlUu8vIEvZOPmL1TPZU8nWK24/2/728j/uUrkgLfCCOgsbay85oqk0Vhoul/KQKaW1O5Z+XqQy1pXhoxNbbTHaam5JrJnbKrUmmnsnYKCkW16UuhVKlxPYTSjLnGsjxb8da7b/Pt732HbYiUL55ws9/TB+07b5wnOo9rHMes5CRnlxc6wWNk1wcwA4033N4GnHNY16hApzYQgDVkl1WYtFNm4JASq9WKy3ffoXtwSZ8yty+e8fizx+wPKiSaVMGCghBCrysSAZEeGYRMYHf7Qu+QcYQYMS+88ggMkd1+R06Z2B9I8UDqd6RwJBwOSApYQ9VEKPh2Sbu4oFk/IOZAFAg5452uxMN+xxBUE0DEQBYEZREqJhMwKuRZk7adt7gAcuFx5wt+7yc/olskFmdrji9uud0eaK8ekkjcbrXZ6GK5wRV1+6Mo1Nw6iwikGIkxKwWasVMOYO7ql3KK2aWOs9O4mY3V1/whQiWBmS3olLrAVV2CXHNSlW9wlim4O9KLnOauHniGWhz7DNClf+qUHS/+lBu7a+BevX0jjMDYJ2CrWAVltKLykhUY4/zTh+/Z05lROMGE1fJPN4nMycnQx6UhWyX5rAklU/UBjAgj6YMYwRoPRUuLEoXlZsnmcqMde9uGBs2Cx5y5HSJDySxTohmEpm3wzoMX9nFgPwx4myu+3OJ9y36XCLHCk6MhAKVRIhLrBdtZludrzh5cYbuGmAbCMLDfvmC32xGilgQLJwWaVLkKQCeFJCHfRg4VsWidkpTSW8QYYkzk7Q0xDOTYQx6QEpCSKDFgScREjXcdsTguLt/l3W/9EmV/gxw/J4nDNOCWC3bbW4YQaVuH4rKNojWdQbwKfNrWYWxLCkpbLilxfr4kLg1DObDYNKzXZ1jf8PxwpN312G6NlcKDhw94eHmBRXElznmVWStJewfEVkrvTAypdu6aGg6esALj+NKFaT5BX5EEuOcJvGrCTR2BBbQL5kQicwIc3SuAj6v7THuDcdK/dN7ZeUZD8PXz/s72jTACoLGZQRQrnsrIwDBzm+YT/+6fd14fj6dj+6RTOJGQlhNcU2DOPjw1HYnUKoFe11iaFLGVlQakWKRkcja0ztF6h0gho6g06z2jVR5ygH4gZ22YaZqIcVTvQwFIyn5ruT32pBhYtC0F2B0OZFoSIK5A05KdR7oFZrEkCZADlESo5cQUtD3YGJUIiykSwkBM6l4pKYoh1dVcRJBQuf1GKGwuhJSV8qsEJrLvHCkpYKtIp/UN1jWE4lhfvcMP/tifxQxbbn7nPyTkLxHv8W2DMVJ18mAkczFGsfzOWLw3HPNAiJUSPAJJaMTw5PkN+xAxrWcXAtl7osBPf/qYm+C4ePQe3/3Od3jzzYe0Vih1clMdKepElIIqJjuZjD8oGrQkFRApKGbCuSoUU16eUy9nEU6vn5qCYFROGnkrrfLOU2Imz2Dycn8wz+3NKyb0HWNz302+t27KPL59zfaNMAJ1vpJTVukvwDqpbDD3v8TrHsHYk80UEkw34yWH4pRMmT4yxRbV7TInEhLBouVCU7EHY7OyxRrF/D948ICrNx7w+PaGWI4MOemANoWuaWitwRlVosgFusbTdBuOKdF0S9Kw49gfKFJo24YimdvtTida05L7TDFCMg3JLvGrB/jVFXZ9Caah319z82LH8XBE0D5zUzIWQxIlIukH9RCUptvhjJCNaL+Aq1nsUkOnDFJUKJUcSQRCGogxUFLEp4J4XxV4DQlDEI9ZbDg7W1K+eEDaPsU4i29V0LSESGkbirGEqCSrzlhCHLC2So7hyLGol2CF7Jf87m/9iOttj02WpnVAS7tckw6RnOCtd97g/Q/fASIxKxOTVH2IO4m0yaWuiUEZJ6LV0C+nCu6ReyPlFdsrjMOrhujEY1H1MKeVv+ajXgnnvbeYTWH/iFuYUaDdnfGzn/8A3sA3wgiATiyVuFICS3G2tn5CqfwC0yazX+YIrfHVGkeVlz50HzRxIm8QhEnlSCrFtgBU+TCUAdegbrrkQk6DLsIBwjEyHAJxUPUfYqGkTAqR7SESSsZbcI3FW8PgBO+Fj/Mz3jjvaES0g9JZjseBaDSccc4RciGTsc2SYhr84ozN5VtYvyYcMikfuP7iGddfPqfkTNs2SEiqWMQo0KkOY446cciJbATvLIJV2TTKiaglV3qmHClEYh4YYk9M2vMnxpCcI1tLDInOqWrwzc01thNSSTRtR8oDCFjvyKUwJBiyJRdDlxy+bREnxJJIqVDEqSinOC7fekgwLdf736HPBleExjUY0zIgZO85W2343ve/zTvvPMTWzsxcBFvJSKeRMU6c+4J+5TTRpDI2T4tGng+se7NK7s7f00QdvYG6yotomGt17Fkr0LjqWdbxLdWZf03kccpLlFe+/1WTXqSiar9Cj/DnFR/5nwH/RWAAfgj8N0sp15Wa/LeA36kf/xullH/x684BJzfKVPGLQr3wUzaEsdZ6ulezmzLe9DtZG/1R5r+85BroKMgz0pfCSF9WKDnWGK4mZ1AAEymTh4EYem6ur3n840/57A9+yvXnzxTFFyv9lEFlqkql1BoSg4n4xmIbIEee7Ac+OFsiBZJARhhioHONKiEdjiy6hkXjabxHirB7seMQnlHcEtu0WCOslkuWXadlMJvZ3x4gJxU5EbB1ic+lqOQdUiWyRFslRFeZUZEol4Qq9iUlIYmBglKeW+MAq2IjGYiRZ59/yk9+9zfZrwybw3P8xipNOWhvQsXvJ+MIKbMNBZc9GeiHvpZlDeEQoWS6pfCjzx/z5fWR4hfYdkmxjj4V9octzXLF1cNHXF1sgIzKgVtIJ56AUr2il2PIchpBpVTaryphb0+y3nc981lgOssW3vXcT+NuCjkrNLsULf2amaaGGqhXp+/uuv1z9+LlKGB20jufH4uh+ZXxs24/r/jIXwX+ciklisj/FPjLqO4AwA9LKb/2Mxz3zjZnCdZtZoXv1W2nPe7cl/pQpa7qopZ9LsAgI7FoHRR5OscsUEiqADyNmzJKhVeXLqvuHFWxtuRM3wf2N3uONwfiURmEBZAUlUarFI7KLqqrjTX0MdBlSwmZH3/6nEv3iDZnEonitBvQNoZ9fyClzLIVfBxosyHt9rz4/Ambt1Ys37jCrDactS1vvv8ll598Srq5QUxS1t8cSTGiCjhVnl0gZr1OJ+YkjTUSrci4cKo3EGJmCIlSqHV+p7TfsZBzwOFpmszN4x/zcTkSLhyLB47gLMEOtVkHYiiYDMUYEpk+JjKqM2gL6o1YwbaRRbdhvy/8rb/7Y77cRboHF0i7JIknC/Rp4GK55Aff/y4fvaP6CoLKmJkZXdfE8j3vspkRCI6polFktoBqgph7Q08mKtSp6nZ3YZ6NLRkNUH1TyiRwOoUD8zL3rNFwPshlNtvv431k9HTLyzWAcu+XYuTEUfmK7ecSHyml/D9nf/4N4L/8dcf52q1OsJcvtdrXO8ZhHvzce63O3oJO6IlPknEVP0FE57fvZDHHZKLUyVClueYGZ+KE1+7E7DIP3nrIarUiP/mSIArQUVIJjftM47DWTiwzRgq+MRAHnj7fsX10xeZiST/sSaic2eF4JKaoMN+c8aYgMSGm4JuW9cUZdtEQjUHaBZsHD7i4uuB2vydnaFtPPwwKmWbspKSGqBlrRQdInaQjWKo2GFDtBilkSBoWSTGaFBWLw+CypbWelWuQ/Z7w9HNwS9zlhtQLx6Lnt84iw0BJtXORTI7aoOTEkcKhSnCBcQ2r8zf5gx895sltwi4uENuRiiUE5fbPYtgs13z7o29xtlpRYjo9Vykq+17GGHo2lsppPNydLON+r4EQj1HnfIAKp9dfHrLVAEgtdddJPxLcjrtMpyp3PvryH68+xUvbvdBg6rd5vQ34R5IT+G+huoTj9i0R+Y+AG+B/WEr5D171obnuwHtvv8WU95jNtgmhNa3m91266Winf+X0iLMepGr8ndz5UhTzp0N9lNqmemYFETfFvRkmaakxqTSajFxUA+DMn/Ph9z7iw59+zMfXXxKPR6R2sTVewUFiayiTldTCoJ16KUSePdvy+PGXvLV5D+9aSJHh2EMe2YAL2SlHfnKW5XrN+RuPWJxvGEoh7o9I23F++YCLi0t+/KM/pO8HXNPQD5HDoadYJVA1Rte8XHTSmJGWzVaCk5qLUIp2IAokg6VFNRI0P6KVFEfOKjee+sIhbFkYaB52NDljkpBSJNZkm5VMzgOICpKkmBn6I93mAts2pDBQYsY3HZ89PfA3/+4PuT0Kq7MNoVdtQ/GOUgLdYsEvffe7vHl5hSTNv9i2GQeOGhMZ3eA88wRmE3AWDk7Q2jLmD067TijTOrumlXxuBSqo7RSalmm4niZ9LUVPDugJCXh3JL/k/N7ZJnPxujwAUqth495fYQH4hzQCIvI/QFmF/0/1pcfAB6WUpyLyJ4D/i4j8oJRyc/+zc92BX/vBL5VxAqtrWu64YS9hAV59NdO/WuLTzK8Ch3QQmELV/hs93axtxnZ8OMowPOUaTTVEluojyvTgwNQYWgVLzq/OeePdR6x+f83104FEZVDOBW8KplTRC2eRrLTUoY/kIZP7xKePv+QX3rhk2amGXYzKUJsquszmhFkY2vWKzaNHLK+uEGs5PN+y30akWxKGAVMM+9sDz65fYJdLdrsDu/2B1eUFViwmHjTeF+0EnA3Pes9GY1zBUgUcDSCkokzIJRciMBQwodDYjv0+kcKRs8ZhY6b0ETqPyq3pOaxBE41FdRZCFvp4JErAePUCsxj8asnv/uEzPv7ylrI4I0mj9yMnvDc4Y/ml736PX/ne91k3DXkYMCJYI8pQpAOMqdIz89yEMs3uaVTNWvWmuV4/V8ppz5GMpJAYu/NOA7qOvnnY8fKYPxmM2QdfNU3vLOj3J7u84rXZdx49jnmQ8BU25ec3AiLyL6AJw3+y1CW7ahD29fe/LSI/BL4H/K2f8aA1jh87MOvDSvdIRRif6ymuUjeLyfVTjYhc4/46uUdDUSdzirnKY5spjhsxBCfjforfilTBULHTRRQKKSesM6zWS9rOE2PkeKwEHgitM3StxzuPWEsuQsoFKRlxDrdaYZaWYCyHYaAPx8lLGYJy8+M8q27B5tGbrB48Qtolw5DZv9gx9AUTDYf9HlMsXbsi9s9JZaCxDW++8y5vfet9dvs9X/z4p8TDgYJFvEJpnSiS0YhU3oVKqFkyiUJrPIKhcQu69RkpJ0qJtIBrLReXDzlebyEmVosly7ZDiiElwTWq5qzkvgaKUoYZo+tfPxwYwh5vIYYBnCU1wuMXz0ltg18tGVIipoxtlM/v+9/6Nn/uT/0p3n5wCTFgZi71tAioW8dI9jEGfWU+4+oCM0KHjcxzQXV4jfiR2Ws/w+J6xwsoc0PE6Et+xcR8xaSfqedNHu+EGiycjM84cMdemWn8vv6Cfy4jICL/BTQR+BdKKfvZ64+AZ6WUJCK/gIqP/OhnOCKgcTBUKqhScfwpa2NRld26mzEdHyBIzrMecchSyHVZ14FgxovUwSi5iocYvG2gWvf7lzW1eFRykynnMIUOmkPouo4HD6+4enBJ+9mXDFFwqOBISpnQZx2wJlGM1U4vI7jOs2gWnD9YUjwcdz0pRw0nvCoPOd+QrCe5loAl0yDSUYrF+hXrrkVcQx8S6/NL3n7/PZ7d3HJ9c0vXtTx49y3e/9aH7G+3pBc7bmJUTkev7E0yXg8V5y4q004s2uRkHRTBm463Hr3L+nyjZb39ju3za6xtQOD84ox33n6Ly4sLmjYhUrAWmqZjwJKLBYGUghZbrGHIkZB6Wt9gPCCG237LF9dPobEkgj4XWxBjeHh5ya/94Ae88/AhTiCWhDO2ehuVUHY+cccpJ7UtnRkvxTT0xpi/zJ77aVye3PtTL8lXLq2vGN2T/Rhj/3uT8r5deenwL83hMo3F6ZUR/ToaLwwjK/JXbT+v+MhfBlrgr1aXaCwF/nngfyIiEUjAv1hKefZ15xjNWQFKZcBBdICmqCw/xqu0dMmzh3s/Azxec3XVjH6BV32p2hmo2XLlC6gsMNRjVwur6YIT4ozKNyjYurrVwVEK3hraxk8JwGyrVxMjIaq8uXf6mjGCWFEZMGdAkrIbNVZjUCe0jWXRbjCuo0+Rfog8fXqNdNec+wf45TmLzSXFeIYQwDrWF+e8+9EHvNjd0v/e7zOEI7fX13zxk09UXXm/J/c9flmFRmrYhKgi8xCG6o3ZKcHmrd6fsN3DvufB+++zOF/x/POf8vzxJxzjLU0jvPveIx69eUG7bHBdwriCsQnTdBjbkMpAQkgiqHOn9yKmnlQKuQSKtRyHnj72iG/AJuwYdlG4PN/w6PKSzjtVMhpXxwlVc3KDS30+0xyYZckLd2PxEVx2J/qcQoq7PfwvVbBeZxHuRLFf4T6U05B76Y1Xhf7Td2byRk/n09Q2onJ6aW7cXrP9vOIj/9vX7PvvAP/O1x3zK06mXPgxKZVUjbGk0pHranw31pmyrsDIGgAzqzuHGnCKDcdqoSryJuWln/AAp+uRWhqcQo2iyfNCqUl0fTEctbHGFcEbixlx6RassVgyzlQt+1IgJ0oyenzUuizWHU209Mcd64sl62XL4XbPMAT6MFCcJ+6PHK5vyPIF3SW45YaQMoc+UIzBtA3ryzPefu8ttrsbnj67Zndzw+52iy3C/vqFCoiIV+YkW5GQYiq4KVHaMWyqBYOS6JqGsOt5+ukneCc0K8/N08/YvXjC+eUF7779iA8/fMhybSguQmsxzZgQdRjfUGxDCIHEKMVesCVjTcb7AikT8kCKDt86GBSqLEU9PVMcq+WSrmnUUynKAnWq5PASCO/uKlibfO74+yf3XOv1cs/ln4eJ49+v+v0122vm/RjNvnKVnmKFeYLvlTvMTlH95HG8mjpvyuuqbqftG4IYlBMnvGgc6dpGV+s8wjjL6Y5V1w7uPZJZzHRCZN219nqYBGJoVx0mhHrsWb4g60oNKls1Tn49mkwx5Mj5ZqwhpszQh8qOa7HGkjKkEFHO+cxARlStQsE7jSN6Ibnahx8Kl23D1UXH5dUZu92WIQe8sywiuJIwMXK8fcGz257lYeDRB9+GdoHrGnBwzCqd7ozjbHNGMgZe3LK9uWU4Hkkp4BqL8xbvLcYrei8VzdaTM1ZUZceIeiQpBoy1dEtD7G/54ie/r5ZQes4vV3zw/gPeffOS8zOH2IHiHHiPtB6xjpQGkmvANxCVUtxWD0SZnrV/wiwyNhmk77E1r29K1qafGLHWVAPgTgw7E+HeCfgzzpGX4u6KH5gSv2MOgVfMVTkZidPgGkOJuWcw71Z9xWo/jz3qAnAnFfiVyQFeWvSmcPRVHxJqWbdO/ErZn0q848nc374hRgCN42ON/52rjTvjDTxl5e8Z9rueVoFJbxROCZF5LCfVEygJ2zjECVRpqtE8Fxn7vcfzV+dRoBSZVpxiBOctRjKHY89+t1f2mpQpIVQm40QaenXXUZFTK4L3SpyZEwx95vOnB4abPd96Y8Uvf+sB/eHI85s9sahYaOsM1rhKFJqAgHfgnHAYjtph2DRqfPpIfxiw1rNcrhhiJIaBQwwUb/GtwziDcxqOlIoYDFT1XARy9XQsFEmkfMA4g8mZGHqazrE5W/LwwTnnnaORSAp7cmUuohiyGIoRsniSbSjW41zAkZCsHIYpG1KyZGnolg1ihBdhwFmBEsnJ0B97Qoq0qyVS4/+Ux6kg5IrskfE5z2Ll2aJat9PE14TbV63ms/dEJ9eYJL6/n3qe9z4zvT1ei9y5jvmx74QO5f4ep/Djng98urY5gqmC2NSLnoXNr9m+IUagTFoD4xdLsaL0qmWfcNzjJ8b7OZVE7tnicWWYLQlTqCCjikyqRqNMxymUqkA0RZZ3KxWgLLWopRUr7Hd7nj+7JqTM+uyMs7MNz/fKYSjFkrJ2HIJ2IbZtw3LZYb0DI4SUuYmwe3rLmoR89BBJgYWz7KJj10dMcSyaBoxldb5h0ay4ePMB3dKzfbYlF1F3enskHSOmCIvlktwL3jq6toWU6Y3gnCofWasAply0V0AqAark6lLWOFwclBSV2tQWfOtYrDyLhYcwsHv2HJd6SCvYLPHFYCMMQ4+YhC0R2zS4riWmASFhsyYfkzWkZDgcoW0XNI0FIt4JJQ0MOdMPvU4zY9kej7w47FmtVzhTaaSrulxhFgrMJuq0UNzbRjd6Tjl+783ZeBr/LppDesXaL1NG/tXOd3mle/KKbZ6YuINvqCVc5pWBl8OCUrIyYeWMdcrVeT8ROd++IUZAV+1RvGGe3b1L/zTuTK2DMrtZc3s5c7XuuF0y8xCY3MNJj07KlC+4m0coszBAt1wyzigb73a7I5XC2YMr8nLB57sDN7FwfbNnOA5YA6XxWCNK+Ok9JWv5L1QmY2cVhotvOLs4o2FH6OFQDPuYqvy6koU2yxUDjpQC/WFHCUdEPOE40N/uMDHT+oZs4RgGNQJNWxObRUudaJmSOGrqqTiHSUVLeNZq/kIEnCHXkqt3alAWXYt3Vglic2a725Nr735ZJHIfca1gfKFrLEbbBJGmxVjBVfINUwTjPM++vGF7c8uDh5c8fb7jxe2BlBIxFWJKON+Qge0wsA0DuxDorKX1Xj03OLm8r4yj77vqJ0+B2TyblxAnh7+GlvPeo9ct+q8+173tqwL0cXUbTzLf9z6QbryIO5Zo2kGRmvgpCf667RtiBKR6MaMlZQrUhFEQ9LSr/qwu+h13bmwRffnw9x/YFCpMcdpp33HajyHAHGuubyrISKwwHAaO/RHTOpp2SWuFs4tzlqsFu0OF7FqVNVNUbuGwP2hjTdG24oyQilKuH7OwPwyksOd403M8wDZkTFeQkFicad28DxG7veVwCBz2iWa5pmRlEPaNwzpLg8f76gVUQ5djnPIspRRiyqSUSCGThkA89kDC0KiUN4pu9K2jWVisczTe0zYtXbdkvVyx6Dq8gOREP0QsPU4EYxuc9xTjKKbgVoZuvcLEgeN+y3G7w0thbQRbCsNh4MmXL/j0ixtuD0nDiKQ5DmsdRQy7/sjz7S3n6zWm7XDGaGPU5Knp83zJAz7563eG0Z2tzH7KbNhMf8/H28y9/LqV/WfZ5scZzyejVzHOi9NYnYhI7oUXI6q1FJWPLzkrzXp4/am/IUZgjNOpKiun1XyyzmN8M63GYz301H1xN4F3NwY7xYA1fBgHzWRFy8zEV8s/fW5ECZbJQEjl3wh9T0oR1+qA9U3D1cMHXFw+YbvVyR5CoKRCilEThVGx/AmlnSq1iUfbhg1fPt9jb294/nyHW5yREJpNw5Bhd+yJT59hnKdZrtVVNg0GOIYecYZm0bEYOmyJHIcjh50jOjf1QEzt2raCq0WQnEjWEqqze0q1G83AGzUA1nt809AsOvxyiV+tWWw2nC0XrBqPp2AkY6XQOMF5h200D+EcDIctL273bF/sSX3gctkR+iMl9JxfnjHYhn18TsSRs3JDGuMwxtWHKoQU2fdHbEzYnPHeKs7ACOZeXqDMJ9bsZz3UPQ9yPnbGn2UyBKex+Mo5y2lRurN8z/b8mu3eQU8BxzwqeNl8yYgkmjkPxhhSUSyMa/zUlv+q7RtlBMbArsxW5jJ6CegXnZIv4wp977u9dI9m93+c0MAJUly5Dae3iu45nmdu98cW0IKqGpUUCUMPAtZ5jFFa8Tet5cVuz25/pJTnFCCWQJkMViHFQEoVoGQdGEMWYTskPnsxsBgsh8FwuW4o4UBOgUzh+bNneOtZLFcIlpAcfnmB8Ue+fH5DzrBYLzhzFzy/fj6tGtZogjF1nf7dnIxAiolkYm2PDrjW432Dc9pnYLR5AmstzjZY2+LcAusWGLcAacG0uKahaw3kyHDcs+sHOPQKrxYoaeC4v2F3/SWpP7JoGprzBieJ6/2AaQKyXrDvVQ4tZUEqE5IRrR41ztP6hmXT0hhtVR76QBoGmsbR1Ocwjp3R+J8gu68YezoAp+zA6DTc8cjL2JZby3B3wsVxfJ7+/rm3iTOwXtm0+LzCw2VmfE7L5uRFSNbqS8kW+Yrr+sYYAQTsKNdUH0aelwTH/9H7Mt6kMWF4spC1W3DmIs5OwVQjnioH969Dqo0ZkYXzXZUptmQtWyldlrpbSQQxFt84zruOD7/9Ibe3W4ZjTylwAGIuYK3i240SlGQKGP3ubdsSMHz6bEs3HMm7I915xFqhPx7AeobDnrP1GVcX50jO7G5ukEPGdRtSVLzA5sEFbtnw/MULpAht09A4T+kWNE1DSKnypmiLazKRgJCODmsNTizOerxzSNImKcHqilwckhty9BAbCA1xEA4ykIcjW4nYMiApKR36EIgxEIYjMRxoHCxax/r8jNYKYjK7Y+Tx0wNym+iuhJtdJCaDd54YVb1YRA1Q13W03mMRTMlKzIpCnlOIHAYla/VeQVsgVYV4fK7AzK2mRoQyf79ud5CFL01COe00G12vG9zT2PvKdMHJbdXrHHECr1r9x4s8/bx7dqnYmprv+Qpv5BtjBOZcAjmfZLNebtKgGgUo5f5zGV38euNm929ebR3dvHlIMGF2RgNQW35Hb0HhlyqPnUtGrJBHtWRRt1UqUtBI4fLygvc/fJ8nnz1hvzvinaf4sV+/IFmPnbOCOpq2gwLXNzvS7QvaMNCQuXozIyZx2N+y2KzoupbLy3NKzux2t3TLNfgW13oW6xVuAcuzc1IK5CTkpLBd5T04YMRgjTIYGyPkbJRQxBRVJzIW7xo612r4YFXBmaJtxEYckhrK4Agi9CRMSdhSMG3Guow32tmfMRhrabT1ATEOcsCRWa5aLs861kvHJz99xrNjIR4i9C/YD4aYYbU5I8QXytArhbZrWC9XtM6rcIyr/AEodblrWqRoL8cwDBhjcM7X9m3UJa4AsikWmBbb1wBq5nNwiiF4CUV48gJePdnupK5eawhefuNOXuJ0+pOnWuafvbtJnSRllPJ7zfaNMQJK0AGlqG7chBFQ7C+MbpjurS/J3HLObt48WTKLAcffxtBC/zeVVVZXflPRfiUXUtKVkpJPyL4xnyCqA5CtkKNR3oHGQ+MnxNa777/Hsy+fsb3ZU/JhsspibS0nFSAjxpFC4rDfs3BCXjSYhWe58PRZaAQsCXLAuAXGtzx7foNYy7sfPOKYhdtnT0g4uuUZcRh48ewFu+c7pTorMPS9TgxraHxTuxPBGo8pSqcWTE8aCtIKjW9wjYYFYJGibMgiDiceZ5Rf0Bhl8W2M4A1Yc9J+dA7EFkKKSMkar4swHBPPjresOsfq7Ue4m8SBnxJS4bgLHKIQExz3RxrrGIoyEnXLJWebNd4ajFG8ha1GQIrofRfBW482dmVCiCCVz8BWt9icaOYmA1BLolOpkfH3e5N+DE1ri/epIsFrJlr9vIGRzuFkU14zM+ezHu4WO6bJn+vR60J2B+/MdM2jB/SPB1io3txSre2o5Cr35naZTex7H6/v36FsuPvmGAwUKiZBk17K+gKlkoumnE9sQjCFIWO9NYtSh2UxZGsJJhKNwXqnzUE5YY3h6uFDfvBrf5S+z/zeb/8IezjqJOjVcMQwYMSSU1F6LRFs15KckJ2BxvPZsy9552rJsrGEMPDs+TOyWIiwWiy5vblhNyTELRiyoQkDtj/w5efPCENg2S05DgeCc6wXZyrLhX5HhUwHzb6LxRqDdZblZs3FgwekGMm5EENWKTOnsmqNa+h8R9stsN7hraFpBG8TjqxgIyvkHICAkUSMgRgGHAVbYPtiyyfDgYzl+hBxyyW7m55dHzj0yo9YcmK1WmKVNZX1ZsFy1VYDoI1NXozKyc8HQzXUzjoqirby/adp4hlrpoY1xUPMh0wV+ph7m9McOxmCExbtqwzBuArNEY0yeR6vhBRMb9wb6zPXV69pxsRV0avThBeZDF4p+aX+mvn2zTEC4w2cf7E5OutOGa++Pt30V3gBZfZeOaVOZDQG1RqI2JoA09WkxOr+5zKZ4FJyfehZVxEr1VBZiijkNluL8U3lJkSRg0Z48803+KVf/WX2+56nXzzFOcuL68hh6CmpjtCkZB+mseAdxxToGgveUpLgnKfxqIKPgZvtLTkUShaO4QlDzpw9eoP9kElDgylCiIFm0WEo5L7Qti3dquN42DMcjzUE0gnrnMWvLc4qkGi5OcNaQ+wzq9WK5WqNsw19jMqgnAsxHYm7gLEGQanMOg+tS7SmIJIIOZDTAUMhVW8ghoBDOFt05BT57d/6Az5+seOIxy1WGJdZLwz5Zocg+IVTyjYLm7MVi0XLSELtnFF+ROwJ4TnmicbxwUicoonFPE6soqxGhVK7C+/2nsyH1IgTEOEOlF2MGheZz9f7k7q89o/TsJ+nFUYv9f5WDy7Tfubu3BjL6GX22hTyvq4HQbdvjBEoudz3Zu6s+nMP/85Ev7P/5Hwxfaqc7u3JaFQ1gsJE9FHSjHu+PtgJRETB2Eoz5gzFQDaaA9CugIJUhmSTM1Y8ZYjkkCiSefjwAe998C5DP9APR5x3+MaTciEcekpK+K5FWottPa1r6NYL2s2SjT3Hmsh295xuscA6z83uyDAkbYE+HHBdo7x6riBeCKmyAmehH3qG44Gm9TTGgvMIgRBqsq4qMJecOex39H2Pa3rapqFtWi4uLvFNQ4oJEYeVOHV2hv5IjNoZOQwDw7bHlJ6GTCYjDjbLBjGFFCJQcGgvgm1butU5P338hGN2yHJNbwzJmqqcfCAMR0ppwRaaRcPZ2YqF95iccYICrII+4DICmwoTqo7qwucp6VPtuhElJKW+XsoJPvwVY8sYU/NDZSYP/qrJdWdWv/qA94bp127VWoyebpl9p1eee76Qfs32jTECo2S0xl5qAMbqwOkLj2jxWXvn3D3SnU9x+/g3VPeoVHrnMSQoZMk1X6Qrv7Hqyo7VBbX+uppoJ2plzx0fR6ryaU4z3dRY0rjaIZgTi2XHux+8w363JQxHjv2eXCLFOZZdB7mQbcG0jkQk5sj1dsvN82u6HHjrbIFPB95ZrNnf7hiOAYwlDMeqe7DGSma1aHGN58snt2yfPceIAzSZ2fcR80Ip0FMfyDGxv7ll3x8QryvFYbvnuD2Sc2HZdYhz9Lc7nm+/IKXMarOuxjGDMXSdI6WEMcqalEtWYQ0pCoSKmSEZNosO0whDPygMOcNhvyUZj3QrOrfmZkg8fXbDcX8gD5nGOUQyMQbEGNbrJZv1Cu8MDnCiaj6ZqDgGqaxBZj4ayhTKjbJsImCstiHnMTacpdoLvCw4MoYBUzLwRD7y+vX1NZNPTrmAr0wjvNaDqOjV2TEwM3q0XNAqVoGSa2n1tRcJfFOMQHWzRguXYqpqwkrdNU7oV9Y66zMUqX3x5W6yRswslpsZhyIjsERdKR0cgjgzGSL9VI3dsrLs1HoS4qiJIU0QeSsgZeIIkKSt6ykVjIXz8w1vvvWQ/X7Lod8zhCPFGFZnCzarJdvtDfthT+NaoBCHQB8Htrd7JMGbVyuOWTgcBgxCYx0lRsQJToRht0O6wm7/lJvH1wy3A9Z7TAO+USMWw5HD9kA8RhAIIXDsD8pz7lSkJEshpcB+tyMNA8NiT+ijqvJ4qyGEKNdDESVBzSHRLT3ZNsQhamNS8QzhiEjBdQ7nPIt1i0kJH1qImetDYbcNPL3peX4cCCVDdhgyVhyYrOVBCmfLFZercxoctghSMQRilL5sLAhVithJeG7M5RjRZ5irIKkSpt5NNo/DZHQby+jfV6ugHkVVTqpjQapG5dw1f50BGHMQ+Ss0AOBuEm/OeTCFOLNxPFbVsl7gBLobsTZ2/NxXmKufV3fgfwz8t4Endbf/finl/1Hf+8vAX0JJRf7lUsq/93XnGOdWTklRdSnVL1vjmbF8Y+Yx0ejy3fMCKHPDPr2v6QZzEiVVFsraa603KIOWy6aHX49T9xlDsWLRslPSCSOSsWasJOh5rGii0JhCQug6z9nlGRdXZ7x48YLd9pab/obtccti2bBeLym3iT4GVexxlqbpuC2wK5mnx0B7DDS+IR96kMxwOJCcY981lP0W2ywJucHGwrrzYC3iC7Y15KKcBDENHEOvYYwpiBMlYUuZlBMYg3GGEAf6/ojznmPoIQqDRM3GG4M1mkvpFgtyinQLi7VCGnn1c9LknbM4B01rEBwmJc6vLiBaHv/up7y46dkfMimpUKl6W5EwJJrOItkgJfPw4gHrdoHHKRtBrhoVotJu1LzNOAXHZWMc+qY2hMjo+teKjzDvTn1d3/2Je1AdhzomX45feXkZn3kZd+xDef3Z7o3f8fcpyCh3o1utrI2hzez05dT6/FXbz6s7APC/LKX8z+9evPwy8F8DfgC8A/w1Efle0d7Xr9y0MqDum/Me48yUH9E47M7Op4nNPddfmDAEd0MydVcputrJaADyyeqfjjkngpfKvzeeuFSabkOOgZwDpjEYqx13pRgkqwExop6FESim4fzinPOLC1aLL1l2S0iF3X7Hi+0WbzRjvWrXNZMeMbZhuTmn396w7RNfXN/woGnxveYbhsOebr0iDj3ZepabhpVb0jeFIUCfIsUmpCRiOBDjETEJsdpcIlZofUsu2t9gJXKMRctq+ahMwVLIXm9qkEwWgzOQykDGUVKPUAhxAJcVbOQdJUFJEWcdrW/o2gZSYblsWXUrPvnkKV882XNzkwjF6YQmKVW4AUg447X8ZywX55eqd2ANpujqm5JySCqxrK15nroQUOP/O30fs8Fx53m/YpUcF/c6kEbDoosJY8tJnbCvcuxfNfFOqMTX+wvT6V/6YzqXcJf2vrJt3QHIlVMYrQSprz/bz6U78BXbPwv8W5Vw9A9E5PeBPwX89a/74FiSk5GSa3LV5hc/h0e+/LXGbKgYlbgen9icFy5PGf/TagHVrSowKUEUqWjErK3DxlQxUuXqTyUTBuXQt9acElAVRRirwo8YU9s4hVW34NHDh+zf2vH08y8pbcc42pzzbLe3tGJYLJf4oSEMkSSO1eqMFA4c+gPZqxfTNJZueUF3tqE9W1Oalqs3HnI8Bvp4wBpDJ1bdRElV4MPpipjBDIZUClZEm4jINI1TMJAYJVNJFpylXTQ6+TA4Y2icA0buB22PzmZ0pxVhCHDb3xKHgeXCseo6VTseCj96/Ck//OHnfP7FjkNvSdaqbDgDEEgpYICm9UgWmmXL5uIc2/jaW6I8BWN4luus0qbvGVFIOU3e8UmbOg5kVlIbJ9lLYjZzAzK+PhKT3N93PiDnlF81WTmN0TFBydds02o+jk+mCT6NtTEvMK+i6Q4noFC5WzR/1fYPkxP474rIfwNlEv7vlVKeA++iYiTj9kl97aXtvu6AFaFUrHqaLPrs8ck87oKJ+aW+rW6RJgFK5c2eoL/UByUFy1hOqaazgjhmi4iKloxWlFIrAYCxFUug2e44KOOOeKdDTxQhp7FfheSmRApJ9f/EsvAtbz56yBcPrnjyxROGo3oWvvG8/e67yhhMJqIagsvGMwwZ03W0WHb9nm5h2Vye4Y2At5yfn2GXS3zn2B/3NEu9DmeVnTenSAqW0HqObeLQJYYhE2JWgE4fOAwDScDYBisO1zgMibbzLBcLnFNAkansPk5UQFRXmYQ14K0n9ZHlsmG1aPDWUna3uBBwQY3pdnvk08fXPH7Ws80OnMcU8FUZKdWcBM7W/gYVNF2fLfCNVKNrKUVIhUlu/KQbCWPGfwrvq5s+NmrpeBkXk9OknFfRlLT27uquGhXV0zCjK1DfuxcBCKe80n1HQXNXtX7/Kld9tE93jIe+lnOuOQVd4c2oHTmGzAKjfJIUTmHCV4QEP68R+F8D/1r9av8a8L9ARUhe7QO96sU7ugO/XCbI8MiOWr/RyOg7bgInqTG4++VGNR0xlV9N6//jKiE1ayozl2k8xslaqguvLyuX/ShHrmjGRCnKgQ+orLjIVJsekzIiWlI0Vqmz1LAY3MUF3WIBAn/4ox/z2ePHDCky5IxrGy67lpIiO7vlcLtl2S3wnVeV5rAl3RxYPrjALhpKSixXa0SEzWqF8Q2hacmN1rC9F1qvMObj7sBx39MaS+sysSuEUBhCpm89fe4IAqkIUpSK3FtovWW9WrBaLSvXo2Wx6HCdY7XaYKyDFLHA0Ees81xcbij9FnPc4lcWUwL9bkcfC/shc7PdcXvs6fEkRvq1hHWFtmtpF9qs5DuPbTybyzPa1isjUqhGIGtZ04gjSVbwZx7r/ePErhNktlDq+jEagtdsZWYQxgV91KCgehxfV3p7lT9/GmHqwdTD3LER5bTXyUU5nU5qeHoyADoux+9eX5iOADND8Jrt5zICpZTPp0sV+d8A//f65yfA+7Nd3wM+/ZmOybj6zr/+vQsXdGWvVn4M8eqFTBaiMMJI9UMGjeGrH6g3rSaSTqfRAaNu1BgSaP9CSfp7qZzmpaZcRXSwjm4wpVT116pjYEYcgkEa9RaMa1iZc9pFR9M1PHr7DfbHI9c3L9jt95SUWbQtq/WK42ZN6HsWQLdsadhw4wrFNzzZ7zlfbxCEw3bPo3cXLFdLJQkBrLd0ywZrihqLpuHQHBn2gdCrF5CiCpPGouX2KMremysLq7InWxZtw3K9wjltSV2slpiuYX12QeMbSkxYY4lD4vzhFevNgk9/97d4sNmw9CuePPmcjx9/xu1h4BiEp7dHAoJ4Ubc8Kd1YToF+PxBzoGlbDr3hfL3g0cMHjOzRzmmTE6VQUoRktVohQjZwh3uiMHmU6iQK5BNV3Z04Yb5SM2sjf2kclpc/8NJ797dX5wzkq94/laeY42WmbltKlW0rNT+ioivzFviRWyHnzD9yIyAib5dSHtc//0vA36+//7vAvyki/waaGPwu8Dd/lmOWEeMsZZpPExSLkykfUWHCKyKdugqXkiFlSiwT9ZRiBMro501GRJeEMZ6QKTTQSX5yGU0V6Cg1L2CMr1wA9Z5MGWc9l8yPa2osSRXfqO7rerWkaxv2hwNnZyv6ENnvdxhg33p21lDiAivQLTtWnaU1iVXnyHEg58z1caDExNObG9bn52wuzjSR6S2LdUvojxxutzjrWS8t0SRSowpHKRdy0vArFYilkIBslKDSWkvTNLTdgsVqCVb1CbrVQjsmjRKMhKiZ9q5rWHcNPmXSXjEMX15/ye/84U94frsHv+AYYCiCeFfxvBEpyipc8kAmIESsNJQUWC073nr7LS11pYSvzUPWGUxRkhSxI8T85DWO2KHxGZSqP6EsO6cqwpgoHMcfcJrHd1Zl/Xmqz98ntBnH0ivMwyvmn5bwSuW3eMUOd4b+2EWrUnSlFBXkmXk4o7zcdLW1LDpiG74KK/Dz6g78RRH5tXqZPwb+O/WL/YaI/NvAb6LyZP/Sz1IZqJ9lis9G6LBI5fgfd5r+mf6UMd6pNVz1JhIkJS4tIVNSmoyHapHVuye6mo+5gykhVs8/GgCpOQY9goqB5hKISScNVic5lRJ9is2KSpKbIpSsOIaSKtQ0Jxrv8MZATnhrGGJgs+iIIbBZLDmul9w+f44ADx5d0jWGfndN5yzGrPjy6TPsYonkwpcvXrBYdVycb2gWLc5Z2tWKdqkTdtgPlJAxJpNcxEYF9JRUSCVN7balAvON8zjfYH2LbVuaxRrftaRc8IuWtutIYYAQON48o2s9y+WC25/+hC8/fcyPf/e3yaUnMpDFYHyDsopoSdXYhB3jaoCsKD7rHJSk3X/OcXl5wRuPHtI6CynjWkV7WhGcHZGfZTYu5oXCEZ8/W3PHsTVbZE4LkD64UuZCwbPxJlQX/hSHj7u8thlodphpzRknsg5gZivcq4a5XrepOS5TkNFTrYbixMh1+tBI1Wectq6Xfxh6sX8Q3YG6/18B/srXHXe+iTC51SJCzpBz0orBtNMJKThNMua/SP23/jSC8aK1cnzFj4+Tv0zEOXrRp3E0jafq/svofkld353FLVr2u6ArqWi4MCokzfw2HYJZxT+Vz7AaqkpsvFhoi691hiEEmhjIKWtpLkTWy45F49nf3rBeLbi8OiMPB/a3t+ScaBdLctbWXTFwc3tDTD0X52dIQbsAG0+3WGNtIg6ZEiAPmRQzKWueRKqqSikFjMU4RzIWY1tcu6DYBmk87XpFCAPtZsHF5Zr9kyc8+eTHfPzD3+PBgzPKxRmf/ugnPPn0cz5/8jk0jsVmwXK5xtiBfR9wBtrWEBPkpJn9YYhkMhZDOA7kMLBcGDbLhsuzc9bLJRICUgrOGWwCyVr7l9oDIDPDPiZ0p7EwLs9TGunuUn8yF0xjsAYR+voYY8/VRKfwUTH8ZjIDrzYG5Y6hqlT2Y7XpjkGYOSLVGmiUqc8nV/VlsXW5kbuBxbh/yXWQGTexab1u+2YgBtEbPKIFY0UMIpqUmzwmKbUCwHQ/J2olZjdjXMlF6ipN9dRqDDV6fvU4d0o+9U2pCUm1GeMqKZjWUZzlGAZUZklUFhtNIgrzy6t5DtGSolR1mCKqOmScEo5a7+hqc42ScEQV6QgDnb/AVWCL944333yDz2Ighp7z9ZLdbo83QiOFHAMlGvrtlhACrXcMIWBdy2K5Rmjw3Qq3WQNeE5ypBwaMaGkzZ0jFUlwHtsMvVyw2a1KOGFPwTaBpDbeffcpPfvPvs/3sU64//4zG9ORhy5Mvf8rtsEcW2lHZD5FSoPWeECNIJpGmLsxQCsUKKcJwCFiE9eIC5xxtu+bRw7c4W51xvL3FYrBi8d5Tgo4FQ3WDC7WTbgzFKlBmnMjThC+zWXYyCKV6bnef3jg4x1j89Pbob7wSwDL/7MxDmW/j8Uav4O6b02knozSRnkxe6jiIy7Ro3fl9HO/18/9JVAf+kW6lKMV4yqlKg1UJ7dG6Mz68e3mAeX20zF4bb059//SwynS+8RbJHVeu3vbZZB6FTI21ZDGIcwwhchxUMitLoZREShWoaszpWJMl14cjRlSRyNkax6KZ25zJMdX+eC0NWgPJQKSw3qzIJTIcjrRNw/nZmv1WE36StZrgUAoxLwZiIvVHwnHHcX8gJRjaPTkaMBu6xSO65TnNosGahpQCMSe8tThjMTRgF+CWSPHkULh++gQpR5YLw+3nNzz98e/zo9/8j/GiNWvvG774/AliHdko14KRrGxROWGKsFktKNYhbcQVwQxFm50K1d2H9XKFNcIw9GzOr3j06E1NBtZJWnLBtR6AHLWTUt+sD7bkycWefMRaPrsLx50ZeGSSMR9ZhuTemBnn93z8nX6fu5SvHOEnT2Tu608fK7Nxe++Q801OC9aULpsnBqZrrq3TUqnzvoJfEL4hRgCYQA3WVVjoSNgwPnxm8f/4xeU195yXbPnkas3Nu4yvzybrvLZbeU1VrTZGEgLOcRwCKRbEOHW7slTkmnbPWTnFbFNewShXnlTVH5XnkmoAUFkyU6Z6PFlr8q7xCB3D8UAKA7FoiU5KpqSIpECRgjdAUfIMg0BMMAyUvsdiGMINX3z+jN02k8IC55ZcPLjg4nKJMeoNOCc422H8mj45xC4x1rPdX7PffomYI9/99vs8/fRjvvzDH9OgVOh9P3Cz39OHRElwfnZBun6OkYy34K3BmUKxhc2qIRrh5nrL9kVP7IWSPAZLYzqOu0Q/HFmtFzx6+Bbr1ZrUB0pK4C2p9nAo2UlNkI3em6mIvHJq5JJqgDW0k8nwz71JRBmVT+AaczIh07ApM6jKbKmeGYB549Hcn5g+M39fTkear2N3HfvxxTIZoWmhnzxhPds4f0Zvl5wpRTkGlZ6N127fDCMg6KSoJY/MWPcsExrqbjVgxHuPDSLcDRHGvcYVeNpBP3v3bp8KQlodHGPKeh4yMSkrMM6TYmbfD4RiQTzkCMVSStTrJ1WJLm1wKaKNy8bUxiJjGLUVcilIyYw4dkPNGxgBJ0SEUlSY1NEQc62pi6FpPJv1CkcmHg6YnMnFYK3DO4t3DpMLhITzVisAaWAIPeFwIByfcrj9nMOLBZuNQ9AwJCdDxjMkh5gF5+eXPP7sY64erGnXhmF3zeH6KXE44NqWvoBvO/pDr4pCwOpszZAGrBSlHjOauY9ZjZU3kIeBsDv8/9v7t1jbui2/D/q1fhljzrX2/i6nzqlQlMtxFYkDFSQcB+UlYCFAQPxigkQwD5EjWUKRgiASSKkQHiKkSAEpkXhCCjKShSI7kRyI3yBEoICUC3Hi+EJhbCcWVFxUJanL+fZac47RL42H1nofY63v29859onZ++jsLn3fWnuuOcccl95bb+3f/u3f2N4p5S6Uu7DdG43Oek1cH36GlCO9GYW6143eg3M0OrJEgjLrNbQbyIl0Dwn6STiW09Y//qFTtwMPG4IyWaKDZHb+OJhs/NEH56VnMWbk61BAXnkUY9dXjk3nhZcxz+k0R30Vj9Z6Al4xaPO5u2CuwzsEL2zS5tfyvt2Sj8UIwHTlXmcJ7G8nl32GBK8AwvHn8+bPq79x2OXxnSKcXPgxRwS0z5ZckkzzvsfMc2ncS0NDNlqqFHqvVonnJ6DaHMH1XcVFMEZHqEFJlT54CLa4Z5GSbzkhBFoKVA2eUsPSixFC74TcCdfK3hQtO1WL0WzTwp4SIkdj1Fp2RDoSKw9vL9TciVIJeqfeOlE6vVVqhb3C7dYJ+colVsrTb7A/NJZl5f4us9+fiUskLRerMAzWdLW2yvXhigBvP3uDtkLQboZOrM35dt/Z9t0kyZbMM3cTwgyZ/Gbh8eHKl9/9jN/5t/xOftd/5hf4qZ/9HtLuPPWbEbcEtFWrMYiesh1y2wOMPfneB4/km9fBhJiGuy/CS1GPs8sw/v6+FfV6uz0zDk6fOUUPX9uh9eU/RtOTI6NwdM4e1OFRQRtmSDHWkX/HzLl/8/hojMB04U6WeqTlplt9cuUPF+CVNR4I6/ne63G3X8RxftDJr5bj2FatfpSnN1We7xvv9kYhEdYFWkDqTm+7LdAArl1jBkaNNKQOBvbWmNnc3l3ByKXN3CuQXgnqfeTGLImJ1tVcavXPxkhImbCsyKXRAhNTif43CQkJ1v3H/KsKukMIrA+Jvu+AElRI3lex58CCEFJDYqD3J0LYKfs77rfCti2EKCzLwvJwpYXCXk1FKUkgJ+MXpHxBWyCKQG+IwN4bci+GISwXvvzuI2+/TKgudMnIshBS4vHtA7/rd/8CP/e3/Txvv/cF99/+DdJiJcShNrRthKvd507DLcDhJ89HOVz8ET7raTIdnuScD3NunfblVw7kS5dzLLr3L7BhlE6O53k6fn3Mw7885uAVjPWAMPtwSAiTJTllxs73BF5c6evx0RiBF81AXsRP44aHlx8Y7ztZ+hf37dtu8kvX4Gt5VsGLUjDwTUW4K9yKsktC84LmxYQra6GXO8Myj/OfaSkNtgA9pOk0n2MyrXt3JWMZxJnpFbj2nQiECK35dLJiBo2NkDOsmSKd1KrXK3Rn9wVCzgQHIlszebKQLFZvCtt2gxaoUbhcV/I1k0SIl8x6eeT5q2cul0hOEEJn2+4gkNeVlBeuElkU7rcb18ersRMvF3qvxCV6ByNTX9qfniilc78V/qPfeOKrrVOxrsghrcTlQoiJEL5npcohW91FaaY21AL7052okfDWuB/BlQO608K7a0MMQ6zj/gmTLzAX0nnKiLzYONSNxcstRuezQ85xwfsX2Jij51TjmGtzswivGIp6fK/M63jlUZyvhVcb/cggdP/Di4N/fXxERuBYhIf1euW+c7qWGQCNoV83BPMDLx+ATZKBN4jHkuPOD8/AST1+DrVDJaBxQeNCDwsm3NPo9ye0Cj2OOO8wJqonAQtc3BSz3k1d0qwbocnos9a6W71HoASjxbrj57CJV8oFQWMgLgmVxtIy+1YpZbe/CaR1QVFSzizrSm2drlZOnJbE8/1OLYqETo3w9nFFpJNy4uHtwvPzVywPkcvDSlqTaQ4QCEv2LkZDnbmSUiRmYxGqBnIyZmQA9t6R24ZKQmOGZYVe2PfCfq+I7Cy18ubN53z2+JbvfPYdUk/c321s7zZ0U+jK/beeWGO2ZxYa4HlzMRq41eb4swynHf08T17ND8UfvzDBw7lwv2nRhREyHAvzWGcn1+FrQw/jMle5vPjbONr41yk4tkOHg0gHVn17luufgjhng/PjIjn+8iSPB/etggjzztsvynFPh5Vl3thTBCHMIFAkDCYxA0k6GIsKkqgdtlJpElHJEDLEhZCF0CohZcpdrL49mpqLCISRr50xvphbmzMdpe06m5hob+bm14qWYl2ZEVJSYrDKxF6NaUhveEGDfU8QYgim/NMsthcw6a8YqbUQU+LN4xsE2LwEOi2JDpRt5/HtA2FZkBToWslLoIeOLELskbAES81pRwOkdTUPQ61fwSMPhGSKxXlJoIEU25SME+Dy0MmXQn7oPMSLEV/uN/J9J2jgsjzwU1/8FL/jd/ws3/niu4hG9lvhfiv0eyO0yu2+UxflVjeWJaNUW1hhGF8nheHAbD9tLhyhwouNczqGYyGdlvcgH42FqzoxpOlRnDzwg2vwTfPU3yuWwVDs2c2Idbj7p49NEzA9XicYcbj6OrwJT6FqPzYig9qO937T+GiMwNfjrVcL+WtG/eWDPUcG4/MjKyAE5HRjrOmG00OjkCSeJJt1PhRSpEv0Gn2l5WBgm0uVhyDEFElpoUqwVmGj66+tTuc7RCRF4rIQlwVEaKXQWzv+K5W2F/q+02sFMRXgruo8AGZaUFtBLa+I0F0uS/18xGnSRmKKKXm6tXNZF3q/ukpud5amct823nz+lrwuZpx657Jk9lasO9JiIqqSg6kfZ7VwQ2QuehE1OTOx8uUYM6KFgMmz71vh3dONr56eed52nvfGc91p0lgfFta48Li+4Xvf/Q4//b3v8ubtW9KyWi/CZbUH2o0wpdr47f2ZL5ZHYpZZixFOE151ZF/C4ebL6+V/zJvTGuN4ZYDPLydfOHkJ8+1jSp7CTdGX7zsTdw/DdMjqDQOFf7OeeTDnrADMzlvA0bl7OLM+949Q4dvjgY/GCNiQw82fuRM5//XV2/V81+YvQcRLLS3fa4U+6hPEYsgQxVRz+ygttkWkqtayOxij71YaT1tha42QRzhoRBjx8CGmSIqJXu600thrRROQlylSGl0rsTeL2Wup5sqdPJLRzEPUymVjCGhv1O1OqQXtpmSkpZghwJB31eIgY58y2NqaU5aNFty7KQnlNdFZKaWYF5ECeV0IKRrPvLeZxti3AiEQc4AwaiuUELOBjXqUTEexEtf1cqGUwpIzombESqk8PW88Pe1A4vr4GZ89wCWY/mJEeLM+8uXDF3z3Oz/Nd777BQ9fPLK8uVJb4JLM+LVWySLofue57eQSeFhXUhLf/UZDjkHlNWj32FEH41S/lkWy/3yxyHmuCWOhdv2GhQ+HbTmHFuM9evJmX3znSQNgfP/ZI5HxU07n78GCnoyIswdftOMbm5/gAjvfrmn40RiB4WLZzR5GQBkA2hkseXnnmDdCiO5+Wqlpr90qxmp/4YYFNR097cafJwi0Zmm+oCARUmLvna9ud543K4JZxcAxCZ2AtcwOvVoxS07UHm2R9uqiIzs5ZZJ7ACF2FLGag+FxjGjftQcAL40Ndk4oMSSQSsW18mtDWqO1HcG1AXFtf697b7WZ69rczdRmpacEYjK5814762U10G0xvb5WK3lJ6N7oeyP6IhJ1nT5lFrOAzsKjlDKoWmlxtxBBEEpXahE0PvLmOyvhc3hU4QtV7lazSFLhTb7yxcPnfPHl9/jsyy95/M7n5IcrujV6yDTjaNs8SVC3zvf3ndI7n18fyS73rn7dZvDDFAY5ikMPn/OYUGOZ+Qs6JlaYoYy4obY00MEonfNyZCbmPJXDSdVhoAb992AwWjWgxxrj688LfoqHDiN2OlO3Pn1yafzzp4USxERwvq3A6aMxAqNAwsggfsIDBJk2+mx+j/yoODFntBRrzbTxx+LHy6mDx1JBO0mSLeJgdt5anwlIoAehtMbTbbcYVLspCAWr4gqhIxg5KGgnuDegLdPKbh19UNs1u+n5aSnILDkMsyvyGKrMvK+6OtG48rRmyAFdM7fWuD/fnGlYEazmwEKY7nGl8Q9aMQM1pMBad9JTEyKJrjt5XVhX+1Rv7j63SLlVSx/YzXbWpN3PnLIz9ewKegfx0ELVQiYl0hE0RiQl8uOVxwdhIfAmBGoIVO+fkRFShTVdeHz7GZfHB8KaqdJoNJeAtzZvrRkpimVlbxvb040oic/fvmXJArG44bcQS3rwvpKYSCwcJKKxEx8v2LMAmwteFTrStT49bOedRuK0KyvHMRRD533hdg/X8I1I3IIMZsM8wDkc1bMBOH3FsECn7xvfeRgc9wJGZe23tCD6OIyADhnm13HOmSd4is+ccTuyhjoWWrU8ubbDNRJn6QzXHVW06ezUOl0rMYlwJFBaY1NT/iUYfTdEI/0E1wYI2sZys3/HQM4Z0Uypt1mzTvKmJTGBBBRnDSZr2dmadQHq2q1ZaIrkJRNDoO8FrVjcrw7yxcjdsxYxCHWrlPt9Gsze+vzZSnPWgsX5Q2iV5js7gRwTIQSqazwGjbPKEKxaTUUhQi+dFCMxRMq+E1Oy+13V7h1Cq53a1Bq0AEWVvVvNxZIy18uFuK6QsrVzaw0tjVAaOa1c3r7h8nglXzMNJfSI9GSl4d05GN0wHInKXjd++6tn1vWKrJkcXFYtRgqVXkxApnOU/vrjnpwN22AOI3BMQmZ+fuj507C+hRJGZPn1OHWu4uOQB7Zwgg7kwLrkeNexo4857B7x0ZnrbK6ON+sQWlfDEyZTdjz394yPwwgIpCVN12t4An2oDE+0A/vHiPFPaKh5lgIqzpILL0KFw48wEx0CaA/gKK1Go/hWVTZViu9iEcMMgxuAMCipCPROoM+/kSLCQq8L+7ZRt2IlwtpZHwN5ySDJD2Sx6yhuMSXdaKo5AWo1+fXQO9JN1FRaNe68l86mnLl5+/OQomcCqhkB1ze0PovORUBBhegiqoHgO7gZFG22NPatUvaCirBcVxBMOAQhLoneO9u28ZCSYRzdqNUC7LWylUog0AiUrnQS6bKSH67E9YLkjIZAx8I2SQ3Jxm1Yrgv5upAv2TydaqXldteNFaC+MCRCzCv3bed5qwgmeb54liItiUqzxTrUSE/ZirFTvwzW9TRT/P3qG08fSP7hsdoUM6tyNJn1eNxbiw8k4RyCHA4/fK37ER7bn+NfGeHsOMDLny9VucTnleFiZjx/BE/gPX0H/jngb/O3fAH8lqr+Hlcl/mXgL/jf/jVV/Qd/0HeAVdZpV+s74G2ujCZvC3uETd3jX8IRSgniwJW/98XdHL8cDyc4sh9ytFhZlVIbpSktguaEzvrBTvAuQ6YO5ASVPmJt6zmgwXj+IWf08gCtU/c7tTfq852OgGSWi4FwJujhnsuIWlox/lvAGmWUSqTT953tdgPtxGBNS5N0WtnY9sJ9K6SupAVKM7LRUG9u4ztOs68rRIlTM/DAXAK1C/dduT3thpvEaN2VqtC8vLEUa2PWWzdj1dUKoFRpRdi2DWmdRoCwENcFSaZ8rL1AVSRmQvQeBlkQ7xwco8Xd2/3Othd6NezF1vBJOluSqS5fH9gUttZIzas6e2fN2RSWky+KrjSGJBezUceYI3qaK0e58bHzCmKtyyYGIC42ajdV5NXePF6fM++0e6sv8hCmt2EG4vBUzEs98w8s3BvP6vwdL3Z5tYUzDFQkvzA+3zT+uvoOqOp/Z/wuIv8U8Nun9/9lVf09P8RxXwxzX6ulzrrOnVz0QKHHcxllxocI6fTlpwUdL9t98knudNyG0quSlkATpdTKvRRaTsi6EJZM3zudNuPAI27sx/HVMIGIkXa6BrQHUl4Jb4ReV1vYrQKGV/TTxBghTGvKvhcUNcJNcoBz3G8gLpmUI2uMUBt1e2a7VbbeKb2b4YxeZdcarRa7/qaWifBJEUSIYhM6BcMnrLtSIGg0sZEq9GK0prYbVlJDJ4nQerdz7VBL43bfubw1gKu2SkN5vt+IuaMhQRRSNsmwlBeWh9UbtwqtmfEQjgIrgoUI+/ONWgfGAbOysgMa/VoUUiY/XGkSqDFCb/StIB2WlNDenNjnGIsydfpPE2TOQ3vKh9vu72Lm5V/xVqaHLqcqgfHLWH3nlTy+dhLKjvern994bRqpMGBY/3lEyLP0eRQSzSpI8SK8oSj0o/AEvq3vgFjQ8fcB/+UfdJxv/xJMUcbR8KGmOq2zGgpthTjB4tTxmn/+cIXghSc1jf3JDcRSZ12VZkudliPycEHWlabQevVr9J3Zqb06Ykv/bsHAxUSgaaR5lV+ImRgj6GItursV2QjiC7VSSqXtlVosXs+XlWXJFqrUEQopIUbWy1tSEurzM/f9zn67se07PQQ0ResWvBdCMgGTvXk3JIRazRAgQgpWjDR4DF0NtBKJaDcZNLqQQmL0rLAwqVuvhdoopRJj4vndjefbjS9+OlBqodSKBmEvlUgk5kh0ktH6cOH69oH18ZG4XkCigXzbTt8KlGo7q5i2guxt6u+NJFlQKwdGdaaBFchhseuICXKi1c7tthEukKIYEUtHu/FghV8zCrAQidOcOYzAqwUPLxfTaYufuR4nJbzYnOXY3cfnDnxCjkO+8vTHNc4M48kIHfPbjdPw9j3FPgrY/kb3HQD4LwK/pqp/8fTaz4vIvw18H/ifqur/9Qcfxm7g7Dvo1Me507vkt8W6BlodljnMv30tFDjf1VPMZCW9yRB3Gjpy+DF4I031ieZWV9yHVlffcdmxsbOaynmAaEAZ2mieeQxxqOGaWGnEqL+1WYqObtJk6+XKer0c2gVSqcr0juq2IXXj6bd+i/vTV/S9UGshrQu1VXrbMO1JJzSFZEItrbPtlV47MaZjroRocbZLvIcQ/HYKaQmoROuqlIW4Znqr7PfNSpRzQhXevfuKrmLhQW/WNSklYxI6UBJiRJy1eHt+ovRO3gv5ciHmheW6oBH07kRZUWjV+ixiJCR1tzvqNLNzPQAAQ51JREFU8UiDACG4lIB5WVWEvC5khLbtlL2wvLmSREyAhGMOvFzwY57Ii0WmetB4T5jcMTxMmPJz+soAzG1bX34wgPRw8vNfTtmDm+R9Mb20foYLjPDo8CbO5zR3wnHsb7cBP7IR+O8Cf+z0718Ffqeq/kci8ncC/3sR+dtV9fuvP/i6+UjKdio6LDaDxHMYgDPjK4gBaKNUFszCz+OPX8biHwu5NQOaRrpGDGyqDqTNJxDEUnoDe6CjvdpuyfD27H1Bguf4hR7T0VOxG1obJRADBImGLANZIpIXwiURl4W0LkZX2As7lYARjKiB+7Zze/qK8tVv0rc7dduoZSfmyLIu7NuOqtULBAQLhIWyPVP3ZpmK0YvPW6hZF+FmZKIYCNHl04JQQyOszltIYvLft0YpO7WurNeVfdvoKHFdeHp+JuRsnpUq6/WRuKxoypAWQ/ldB2CkUEsxKvOSEksMpDWCRpNUAug6u0XRrf8wKlMJCNf7C2LFQ9HBVg1CerzSnp54+v5XhADLaizNwACbpw/PeQUOIzFmz8nrPhbnqwV7mtAv0fsRu4+XzgsTZvbrOJC9eVS1D4Eb6ynQ544+POAXh3NjNEOC16f4/kgA+BGMgIgk4L8F/J3zC6392Oa//ykR+cvA78a6FL0Yem4+8p/9RZ1pGH31CDwD0Dlf9GHlBgdbtR33cp4kMw6MYDlz7yRUA7QQaVGopbHXjoRAchWW1rt5CH1Ueam34TYyUuv2frzBSRBTDuopopppvVL3Sq/NdtmYACP74GSglBar8lsSIlCLN2MdRe6907zfIdKRFMhk2n1DNJIvj+SHK6UGtueKpMDl8QrauT/dEL0RQmBZM6rWLi2lQExhZleMahy8Ht3Ue0MNELN1UhJluWQqEbRR6s4iCQmwPFxIlysSk5UtOz9A0kJ+eDAl5GUhLZnlspJyOlKl3qqrd1NsitEauEq29CkSqB6qTHhMZ12lPdRgGYnQZRYO9V4Jbx55+N53+P79znbfDfvw2Oacnz+HjKcjz2l05nHYx+Y2y2vNgeHe98EtGFPR2XrTcz07p8diQNzb6F7rcDQTGR6vjHVjc1rk1HzEvdThGSiz9d387m9xB34UT+C/Cvw/VfVX5q0Q+R7wG6raROQXsL4D/+4PPJIqrVhGQDw4673P+/xCU90ZUPZezn7dYa3nCVlmJ4y1L2ZkGkoT0BioIuxtsxr34IQgz0pIPIqSRNRUbjBWnKl5GZ6gQWyX92YkoPSe0d5MEqw2YjA3fSSXzfX1/oaKEXGqestt8UyIhTvLeiHliDws1OdndFeWa+DyxRskJ2q1PvRpCaw5sj09wdONZbX6/K6WKrRsSp+t1BAPjaLtQCkFWytFiDmSUmIrO3lN5D3TtgJimE1V5e13v2S5vLHFSiBisWhtCvdCTpU0iqV6I2gkCi4tngkxEOmE3oxwlV08JUSb922oBCkm1mDgqz0Q42co3VrYGVpDr6aX+OaLNzw8fUH9zd82DCMn9xpPk2a418KLcNGWuqcDvxYGzBjx2HVf65UNV/0bItPx9To+xksD8YLsc6COc6ef62ByZDojCHkRAbjhGO3Xvy0i+OvqO6CqfwTrPvzHXr399wH/MxFxkif/oKr+xg/6DsRy3qg6773PGzAIPy+BlRGpHV6DkXheunFmBHQWD3W3rj2AhoimQK/Nctwj2T+9TTEt/GAlwiFY486yb4Qg5JTteIpz9IcASSCkRGIFlKKdum3Gp09GzGlTDhonN1klYS915vXLttNaIcZkvPwW6VqtcWdK5PVCvj5SizHkHj7/jOWa2Z+/4r7d2cvOer1weXultjJjyn27Y1Pcp3oYrEuIKZgUmGZCEtZ1RVFSjB72BtaHK0hAYuDtl19CWtC9ErAy4kh0rroYbbtY2tNEVJTUIa/RcvwuQpJCNiMdTKG4dxzZBg3dbqx6u1E5LSBfd+ZFunEV5fmrJzJCXBd6XoxYhLMeR5ptLphjQxle43jhxfeM4QZAPWwYu7WMg+gIH89m4bRTTWMgp8Y1cuIYcGTGfN6P2S4qs1jIsmNmOwIe6uFewdmHGef0DctujL/evgOo6j/wDa/9CeBP/KBjfuPxvLecgVPBGmnaQadVHWj5QQBiuvz+/dOaDveoe4nuOE4PAdYVTda4tLRiCzjG000foYlZ11nQIcZT2PfNkP7gkhkyClXEwpIQiDnbLiZWzFO3jU0C1+uVIMHhCatDUGTWMVhOHzeMi+kDlkJtjV4ADVwe33L9/DMkJWp7Iq0Xrp+9IS6B+9P32UuBKFzeXrm8vbKXaJ5GN2my0UW53PeZ6bAGpta3UEI0yu0iPFzfoD1wf9qorRNS5t27JwhpKgtf3761rs0xE2MmMjQULaRKixGkBCva6rrRSqemSF8SLAYeitocMKKT0E9ta1SGBzUeuh7afWY1nGcv1F7Z0k4OEXJif7qjrRGWhZAM/B2HOfn+x3eNufR65fhGNM7hvMAVdeP3Tc63L3J9mfY9b1YT2JaXrv889gkTMBWqwOhBOGoW+jAyqhhg9uLE3zs+DsagKrUWwIA+VWyHm34T3un3sHjzZnv8I34cVRy5H1VUyW+sASpj15clUwRK63QwYAkPPXySqE8uVOduHTyvXqo13yS4Uq2Ti7p2p7QGQkzIstIv1YzAfYMB4MRAul7cXTZpca3GgtPeCQmEUQhVKNtG2woSEte3b7m8eTQWX7izPj4Q1pVWN25Pd/bNQDdXHCDFxLZvaLUaiOWy0HunbAWtppyUkun5122n743b842Yzbj8h//f/4Df+s2v+Ow7nxNiZNs2rg+Z53dP9JR488UVCKRlZVlWJ2MZX7+pVS/GZC3PO6O5TEeKGrlpE1pKpGUxJea5rfq972NhWIYFgrWZo2GFUYYN9NapvSMhUpfG9eGB9Nln1A7cNmNgxsW9sVFQdbjac8irn+OfgTm/DLYZAJ3Ohdy+1ulHp1ERfW1VTu/qMPN8etQMvMxIurVS/NrHRuVNc32z0uEdDSM5P/vN4+MwAiIure0xUbObHAb1d56/3wAPrF60lLIDuVs278QRa3kcTgzIutLzYkIhlh+bHALrQmxss6ZKq77wVan7ThBzey1No1ZkI52gatRdTHDTKMXmtuUlU5bM9u6Z7b6R14W3P/UFlzcPKEK9b7bbl93FIrtjDoVt23j66ivavpG6ki8XlssDreE1EOZG91q5vXvm9nwDEdbLhU7n3VfvCCFwf/cMvfPw5moLstYjEeLX31oz4tTtzv1WSPfG8/ab/Nq//+uEkHj75ZfkJfHw5g3XxzcuTNop20YnGC4hEUkZopVDB8RIRKUScybGZJmIUfffO9VIjsYiXAwYDDVg/VAqeOwPja6n3ZB2KDY3686jCGENBgjGTI5iYK1Au++IeOl0DMYQ6QehVoYXeJpjL6apbyznVwfl91C01heL8fBUTwG7Hr8ex9YXr49w4xznjwPaV8kEHQ/tAPcIuqfQwzA8r1ydV+PjMAIA4ic/6qLDETOd/H3gqBy014bVG/Hc8bo5AAeAoyKQAqRMaUYVVgb5yBh8teCTF0I2WXENQqoL2+1O61aZFvoghhj9t+y7PXDvmNt7tfr+bostrwv7/U4Kgc+//ILHt2/pImz7TiueRZBAClatp61wf3rHu6++QuisSyaFSL48sCwrt20b6tpESfRSKLedQGC5XCzrEIV3X30FHdreLOZfFgjBiEqjN3aKkCK1NcpeuN13vnq+UX7ztyxEAb74zpdc1pXiij6Pbx7ZSyPFzPX6QHdl416qhUpqFNucEzln9lIoW4FQjaPhI2CgLcIsSyYIEoOVQWvA5NzbEe75LjfCPlVFq+FIaVmI60rKqxmTIOhilOXtdqO1xkPAU7LJuvn6GgmvYoPx/8PLHAtpICo+3dxbGWXco/npPMLr9eeejoxrGYiEnN78YvWPX87go86wcYqKcJIe9/B0jq+dxDE+EiNgVYCHuo8TJCbRQiZPYIAkZwklAz4ObTU9AUFB/OYGQyrVtfG3UijFXMLR6GhQaoMOTAAHzhLr9YJqp27Fi3tc9FMiiJUW1314NBbj91asAEhN7GO9XljXlevjA7VUY9jhgYRYXl5Qei/cbzee370jBOXNmzdECYSQiHmxS9470q0GIKVILY1E4PHxkdYKpRUCBrpt+4ZKsOKdmNj3wv12p5TqBLMIwTyB5+cb797dkOAeT2tcHx+4PF5HSEzKC007276TLhlVsVbrefHyVS+wqcpeDZlPph5C7c2apgTDYAbt1frrWQPNlBY0GEHJePAyWXcjCzCXhM+LuERiSMiS0WigbwtCixAfLqRJS69szxsdB6PPc3BWsupcl8Ax/06GYNyLF+8bwNGLo77+xf/5YlHqfO287w0jo68X8AQUj3M7zmekK8caCd/wfS/HR2IE3LZ6k8WzSspUUPbJMi3vyV2aKIHfCcv3GztPXDmod6W2ShU7fhdFxMpMW+vQLQtA91p+Nbqp5xNQhbSspJSpW5liJOYeqnd66rRm2AZdHQSz9JeEQFptF356eqK3ZiBaygQSy5I85LhTWqfUzvX6wLKmSSBJ0WS2ejX13ZCgaZqEppQj9IXeA7FG90QCvWELcV1RidR9o9Y+J87InOylct924pJ5+8UXEIV+28jXxLIu3kPRKMd7bVSFJWaL6+87MSYeLheUPus/amts2+4VkskIUS6HFmMwQ61iikqWIyCkgGiitYHmD0GINhfTmBMjeSwSPMNjxoQQrSdBtnsrgrEsn+9obdR9P7nwNnmOCOBwrydAOMlAY7M5PqfT5/e/O84wyUVyeKvHfPeP8+q18aHze1+EFkcxnT88a+x6RlFPB5bz/XrP+EiMgAFHA3wre3HX2nLu9gAOazYsHXLEloas2gQYqja9NKgmjlFaZ0fRZSEOXUGUJM3agHn7sIFLjNiqV9fzc7AxBKv3F0fxRSIajOkmyY6pvdlU8M8zmmaoAW5tb6zLheXhYoslRgMIe6VVKzfOyyNBrAQ0ZG8iEhLSlFoK6bJaLLwbVgGQl0wrd0SESGC7FUBZloX8cCWvK603tnuhtg4yMiKBUrqp/obIZ18+sqwL97Lx+HghOMNQJKDJvIBAIl9XljefmVQ4gf2+k4N1R1Lt1p8gZSiBrVjn4RSdCFQKNCWvF9a8EPNCXq8s+UJOF1QTKdvzFYHexPGAgcD7RjF2w2BALMn+i8k4G2FdiUmsLdsSicW8rdY6bS+mmOwB/Nfd5/Pm4uIpw0C8iFUdsusCxCOo6M5deLULj8X+QixEzYU//ePkfZwXsVdC9pOhmMbhMEwEmeXjo5vS+8bHYQR0cORdcLN317XPJ5ffGHtyssgDIDFvP0zZq5Fz19qt6qy5q+cqNwTT4G/FNf4FF8eMxChG6gF6EJpaifHkLpy+e4hc2MMzdaEQoBeldpsctTaCWHWgKq6MY59qtdODOHEmQoCcG5pXKqC9WQuyHE2MVIXWNvZtZwkR0TYn1KD/piXTitL2alJh60oS80JCjOy3nVosDInJxDlaN81DVeXhzRsu1wtdO2teWRfjQ4RgwigiEHqDmFiub1geHukSDMSthf2+GScARXexEESMOq3NnsHlstBbYt82bs9P1Fi4PAhpdVC4H7NegrhYaCCoZY60Dx7J2OZcP2Kgcb3TSrGQpBRqhHTbqKU4YdRCFrpxNGRknsBC0RP4N0NCGYAk/j3+plNK7/ACOIB5OS1OTt6GvqhamK7/IY47uC0vBUHGBjieu7z4nJvH+f5v2/+P8VEYAcXIMdotX325XlguK70rZbfqwiE/FmI8hWDC6Za5pmAzlLhbbzkrQYUuVgjDmtEUHWgCxmdEaVHIOZOTkpeVsC7UZHHr3jcja4xn0qHvzTX8uxXV5EjOKxpAaPQSKWIVfNo7KSWWdYVkIUppViQTFOftL4QOsSkqQgydnAJoo2w7KJT7xr5txCWDNhQstq1QdrsHtRpPPy2mb9h9p2y9UctuKkbOi6jVqiWXvMyeASJWRSjJzKuxJ+1Y932nd2s+slyNMhwlsF4WYl9prqGgzfUbWyOvF1KMhvGoue5v3jzA4wPb0419Nw2JfSto2Gg9EWIzhSIXED0mvVjh0CkumFV/2h34aUhX6FC1IsmKj2LOhuaX5qIyntufxv28wZ+BPbUMkj2Klz68Hgt4LEYBE4A9g3nDm2DQfo/Pz7ns3zn6cJ75AdMojhl//vxcEOYRHzHAYRi+zSB8FEZAgLQYVz2mZHJb1bT0LLcbZ4HO2eINoKYpB7kHjs68TS3N5HqEYUlWKTjEG3unl90XgiHdooroQkrWgIOcKDkSimnoWYccwxg6ahJgvZr81V5gSaa73xM1RpLr8fXWaGI5e4LYjqfq5bFMEc0QPV8eha6V1ptjC4r0RinPlnngQtdCrRvBG5TQ+2QxxnUlBQupaqun0KYbXTfaPe6qrOtqCH7rJjiSou2IvuAI9ntrjX0z7yLEhGiglWIcju7AZjZFICXQumU+CMWwjWhCIN1FQh6vDzw+PLLvjdqAlO3vrdK7CbIeDUJt0dINS0CYKrqjO98Ex7zBqzTz8FJMBK1oClAiihWKDe69lVJbCficW2NinkE7ESctjTBkfuH0CK2uTdxYvNjn7XNyeuVsANyS9G5zJQztzOmFuDE6uMbH8cffXqyo0+8vo5GvjY/CCCAuY9Vt19xLtWKaUkEgJGM/9a6TyGNhgbnhjhBN0GTEeGN0rEUFXgh0NGgw+m7KCZEhb3YQdFoU6wHQuxUHuaR3WpKBXEsk3ILrIAh1L9yf4dIv5mYixJjQ1OhdZkgTo012bR7GdMxVTlYVpyn6rtNBqxfRdEQb2gshKqI7rW60eqd5N2L181gfHpAEXc2A0AynMKzC2JExRXqz/gHr5WoVfs0Yjs3JVaoe6Ggw8RPPZgw1ooHex7yg+47mOLUcJQkpLEbqGbt5DIbgA/ttg9q4Xh/IaUWmitGCanSKtz9btd/Ny6v0briDRAsPAqPGw0FCOwXnz3fattNbQUp3enL0HPuxSHW69jgBzd3uIWMHnsER17Ds87tGOfaYl4Nirt10Icccn0jGCTAcQLhlR3VqRMpUHfLUqS/66VucwuTXyP8saR7H/5bMAHwsRkCV+/MzvTQDlFzFNV8Wd0Ut5lOtk6zRemWUhL6AaMYkVHXNQWsmqmKCocNum0acl9KK4dKqUHslNDW+QDAJ7t4M0Gpj52idlIW8LBaylJ2RoWilscs2Lf7IaMQxGYYFV9uhYoxmXDxGnftQgEigNetlOM7ZvBFLofZa6KXQO1QK+7ahAg9vHpAobPebTSrU6vO12+6nlk5rYr0MoyS2cvciqGj3KkSGQOcoP05DMDUIS06m7NM6nZ3SG9Q473GIiRAzKQ2JdfMmQk6uWFR4errx/LSxrFeWhzfES2LW9AdhqndZEbDnw5W2F6qY93gWpDXPxe7xzBh1K16iVUKzMGFoQbzcMPXFxiHHTPHIwJWap2uuM/0sbTy1QWBTe78xoI7jj+c/jI9rPfY+in8swxEG5nROSepxlce6OTsTB24x3m+vv7isbxwfhxEApFtZa5CM4hV00dsvt+qCic2lv8M0FB6K+bCrFQHpPgmCoNUkxSYvW3UuuuqYQwxGdU0pmo77cAMbRkRZIkta/MF0b/GVSDl5YxAlRkvXWQ1BPx5MV2qtzgYUeq/EkEmLXau507YLmLCKIdUhJho7IzPRxRqihGQLRbtStoJIJKZEXlYkmz6BGbdAzgt9L+zNmqWkmHxXC4TQyTHhhfhTDCTEbFV36h5yjISUyHk1hiV203trFut3pUkn9oCtXEHFJNdiyq59f+zWeVmIIuwKdWvcnjc0LlzyBYnu4Y21FsR3Y7cN3pWpljLPd3AOkICVKdoxgg5DEKG6J1aLeXbu3psxOGUG5lZ7iq0xr+gsZ3dsOEf4MOow5ub0noU5QUM9Yv7g19DboKy7URmnNDEAryY8eR5nPGHyZRgQ5Rl+/Obx0RiB6JOpO3regaAyXUm/v7az9WMinhM7RzmlvgR7/F1DhjkMT0FthzC38aAot+5diATbhb0AKcZAElvgJjTkbLPmAGbqLJfVmIZq4FXOmV6zhww2TOyysu87aVmJi+2+fUyy4Ba/Ww+FrmoS5TGS9cGUgVVpRXl+d2NZr6yXBUKGFFwASRGJ5JzoqXDvpulnHlEy3kI2jEJbt8U68uwpWRZFjasv0bAaUHOte6fuGyln8mdvSTGTcka8nwIES5uGREgLki1tNoRJl0XI6+pxs2U9uldiRuSEegt0THYM6MWqOSUI++4dnBh1IpHgTSBjyqZwBDOboMHCvNAdh+ltVjsevQR4ZQAG4DienExw07NwvpgPQY8jPjejNBb8WM6vd2UJRrcOErwlnRLCURY8T8l/nyHSK5xvcCnseg824YsDvWd8NEagFZeGxmLO6BBqcBVfOFtWXiCsY6lbRO8/1VNfTY0ZmDMTWxUTGEkSaS65ndbFuAqqhguEgPp/HUvtZcS19q0ysY8JK0b1rc20+FMyhJ1kOoMW41mazx5QoewNpGNLy9NWqNVMeElz2a3oBYyHLyEi4cE229oJcSWmi+XXL1dKNZBzkFcCJu+V0kLOF2CnaUeCxdPGPYioVNMeFKwCcknueZmxDCEQxQHV1thvN9Jipd+1NEIyleXWOkpwVqODijGS14tN3dpo+85+v3O9XM0TUpMeDynjjvBhAFTNM4hm2MbrIUXa842y7UbA0jYbewQNx4I5pf40+jON0bgjbmRV1GrL56Z5Di6PefUC4zvJ2Km78ZyMgO0ZhybEjADOmIU/I5HRKs8AQXwjOLvx5jToi89OgHHsjuN1Tt/H12zFN46PxgiImMQVGEtwpPpGTD3dLzkmw+gjeI4KaR7ru8ps6UpVjEvvpBckUWMjpkzKC6q2YxODFcM4wJYXZwVGS6WVUsg5E2JCtdpOECM5L+xht5hcb7TaSdk4B0MsMuVMk+BuXqDWuyH/vZPoSMpoq8YwNB0sU16uBZozF9Moygl0baT1yuMXX7Isdu7WN0Amf7x3KFul7J2QFtaU2Vu19/otlODeQLf7F1NyKXZM1MNBUStwsXO7PFgRUlMDcpcHW+zDk5PkYKHazhWyGRViZ6+d7XlDupLzat8nhjWENJ4P0xWXaOpGqqOCsJuoSTFCWbqsqFabGGpzQmu36sVkz44YoJtBb27IknaiGjV9KJkf8fZp6Yxdfm4xx9+nBJhv1QqTT2I7/DLByq6nXXzsdmo7uA4eixuAiUacvJEwCT86MwUvOAPHSkJmGPPDjR9GVOTnMLnx/wQGif4zqvq/FJHvAP8c8LuAvwL8far6m/6ZfxT4w1jW9n+gqv+HH/Q9IYwWYgcn4HD3X6K/dqk2jvpqv7mtWVdelx3rCmFZyJeLscNiJAjUEOgpkZqx22JInkZTyma5eIJwcUHMpoWyF/a0s66XKe8dA6yXhVYvDjYazqAa0VHA0g8xTzDkXIKYcGfO9JYoN5M4ly7kxQqCWtmp+06931mWhbQm0rJ6+tDany2XhXX11BoRNqtJEBFaLe4NGZU5LZnRQMOou+ZqW+cjp/A6rtG68Q1aLUgwbr62blyC5YLkROuYy4sBgVGFe7nT9sI1L9TWEC/zTTEaKl8q5fnG/d0zeoG4Xg1vWBeW9YJJt7WZkgt+rn3oP6qlKg0jEC8LPtzfMUV66yN+ME9FxBioHlbR2lQUUu2ubDxmlr5nJz1eH3+cG9J8s8/WGfO/nunjGMc2P9qSjYyAzN6BY/c7jM78edr9h57AOOAwTvNy+HoG4Tx+GE+gAv8jVf23ROQt8KdE5F8C/gHgX1bVf1JEfgn4JeAfEZFfxFSH/nbgPwn8n0Tkd6tqe8/xDZV3cA1GnBSmEZiACydDMPx6HRfp3oD38VNGqW9HUrLGFtm69DTU2nyF6Np/5vJqsZLUtlu83luHLz4np0zMmV4a2213ZmE8vjcGLm8eSEumlmKT1OM28fOcaZ4JQJmGwnZ7orVC752YonXgCRdLaWlHa2W/3c2F1ZWcF2IIVIG4BPJyISVbiI1G3SxelxAMgIyBlBNNCjFanFp7d/xEfYG6QKk6eBpAutJL4emrd7z9/HMTBhG77rxeiBerQxjYgxJIayIWE2zVZsYQEVrZiWKgZE6BJUfKzdKXIdszD8HATQXnMzR/lt1VidoEWVtrrBcjK4UQrM+fWDcl8SyMNu9pae6asykTwop4S3fZ1XX5RwrWvI4jl+879xgGd7zg4x/reezIRxgx8Cq3ByeL8soQzPS2sxLP36kyPz/hLnzuv/Bc9PR/mW98WWr/zeOHURb6VUxFGFX9SkR+GfhZ4A8A/yV/2x8F/i/AP+Kv/3EXHf33ROQvAX8X8K++7zsEX/iDGMFQVD3O3m0gg06pZiEO3EM84h+WUw6LGFwFaABOQS39FPA6A3f5e7MOPylE7qXw1W/tqAoPbx64rMvcXbdb4PJwAcVUhdWYjHldiEuy14oRdEIMxBypIdFKdW+hHvnkYjJi2tU8FWksOaDqghmeZWi1Ujbh8jgYbl4UFEztqOmRS7cW5XJ4UlEIvhAMcGxmAFxdOMVEH/0EML6/0Rps5hqBRQkhGS6RMmG9Ismkx9tuCs5pSeR1hb3Ys+ieztt2QuumttSalWkHr/L03oZW9yGeJTFvLllchKXnDE9p1ejN1zdvjDUJroZkQq+WcrXQBVcWVldS1mB4QsiZ0Kw8uc/aE3O/5aRbJq8W8jEXv/7aiwXOYfyBWdNvRx4WROfKHjv2QQbydKeOMMSO9ZIyfLIqOlbK6axEOCEXJ8/h6+OvCRMQa0LydwD/OvA3uYFAVX9VRH7a3/azwL92+tiv+GvfcuBTdqCbS90ZZB6ZE3pe9JEvAbegBzbgYYHYjVTFSEKetz0/9CBigFQM1nCzdaPgPhgP4X7faM1R/BDIMYIItRZqMa+iN+vIg7qoSIrjXqFqtQNxzSyXTAkG3ImaWx1TdDXhZj0Pa6NuSslGFhr05/W62k4Y4nSN7d7olCmbkyAEWxzBqvNaLXMCKHYvrKGFElxD0RqGFPZ7YZFA1sXc/BBZrw/u8hshqXehqdGKydm6O+vuS8ZAQQm2sGPYja1YK1U7sStJRom3pWRzzpbqw8DaLqC1otoQSaCGjZTNpNC0W41GvqxOuOqjM6QZtegLzslYduGGA9QGvVRCqSTPMs16AJnLbdzJufu+WD4vEvDHlJx/kuMz808vYvRj7o5demIK52nt3zHCnpceBhMHm9iA4vikpwtHOD090PePH9oIiMgbTD/wH1bV75/j89dv/YbXvnYa8qrvwHAhByhixw+zjnzeAjmqoo7rOw5/JlOYyq0zt3qz2v7g8l9q5CHEGIkSA7F3Yq0Q4KKPBC82Ct6Zt2OuYuudvVZysJJVoRl5qXhn3xjmJKmlgu7k64WwZILYzp2WTKoZ67ij0Mw9lgClWENNCytAkglsGCvQdsMgQlNnq7n8lriqzxKsE1KtZebngwgNy1KEqC563CEEeod9b96eHaqCjmOlxRash0TqfQ1rayyyElJCpE4iTQiRlK2HQrg9m6HBFmTt1cVOEkh3zYLsBTyDu2EGgDETWnVSlGFF+bJwffNIXrPRnjsW+6vds+iiLhrEm8w6+85FXVupcNuo9zupFiMOSZhl4XP/VNzrlDn5hmF4b9rtPS9/bR2+WOyvwsTTr2cRE46VMcNM9fdMQyEBFV9D5/fIycB8w/ihjICIZMwA/LOq+i/4y78mIj/jXsDPAL/ur/8K8HOnj/8O4K++Pqae+g78537xP60DGbU/yulm+02Sg6AhcqoEO+duRlIW3yF7Zy/mmqZLd/79AMQMCLPW43YTo/jurp20ZoYuIbhkthi4F8QmV/My4OV68fROHyaarobkW268ovvmXYn9cqLJjokqe7dMSOuV0IPvnGYI07IgorRWyDHRa6d0O9aZLqs6pm9k3jo3DCNuUg8jNAy0H8Aorl3VavAlWrdgCcS0kKIRmdK6kNcFdgcd9x2uV1twqh4uG1U15Yz1LjVEPjrNuHYlqkBIdKqdRzTVn6BGQ65lB4w4Rm9H/YB/T15XHj57gwB7vxkbsXZCtpoHcXBQxEIOjZG45uk1tFZpd9M+pFYCXg9CHDftNEdlTi37cfxbT299hRx8w/o5pvFx8Bk4nEP4F+85JfxO3sVp25sZAqYnfJzLCRt4cVVfH99eaGwHF+CPAL+sqv/06U9/EvhD/vsfAv7F0+t/UERWEfl5rPfAv/Gt34FMnbvTI/AbIy/eOQlFo+TUTnKGBP5J64bj5BTrnOskJLcixoxzcot9gCCQxIxDdN2AnNIsgy2l2IJ289q7CTqAEF0TIC9GnBmNRXNOpmfXmu1CI3bv6inL4K6xp0jFvIf9vkPHyEfOZbAdtbPdDbQ8iCYmxoGKyXarpbNiTAa4hei4iNXyWwjlFGG/T4jtyiGZirCKtfQyFqRVCV4eLuQ1WxOX2git0bcNrYUgnSg2oQIGAo7riymOWzx7FGjINAKNQc4yHQmrJu2MhrPNxTLGok4pOTHJvIve2twUJBgA252KOzcML0xbLguXN1cub64sDxfiOq73CCd5lV47+5jj36OKePw+3qnnBXo+wGsLMbMGh5cxDJB843J9dU4noBw8vBtS5LxcC8fpv98M/DCewN8N/P3AnxWRP+2v/U+AfxL450XkDwP/b+C/7Sf450Xknwf+H1hm4R/6tszAvLDeZyOFI+Ix62uWfbD9hnzVcI9Oj8dvblelqlIRI4yI8KJcxHdEglhBkvlVto/GSOqR2hUJyRuWqOsPVkq9U0IxlD5FT/u5J+H1/CEnd3GNupQGANUxlDokmu6udgsigZQ9pxyE4pqDuq7EmCh7sevyVFjXRtNqOgPF2I026Q9egmINSULSKW7hz8fcXzGR0tabVWE6S1CSdQgSTIyk3jdiDNYs9bLSVSnPhbZXpHVq2dFaiEsiBqx1W6v+72CVkyFQhoKz2oJv9qAo1RiRUZRtt/6BFt/HQ5ffPYaggATTZKh9ajMMKnn3DaKV5j0hQXpwIo6Hkoot/Iv1haBYs9hRXHbefb9mAKbbflqUvhhfZOzm315P8uN4o0JwbmTntyieJvz6R8/nZEZrgOn2Vz0bgJOX8COlCFX1/8b7vYn/yns+808A/8QPOvZ8P76oTy6/vc4BCMwdXA7pZrFY/SBh+CIRoY9YOGUYaSM1Rp7OohN3sPpQYJGZOuzBzynY92s0UsuuWPqrFrBuonZeqlOaLM6410k5TZDRoaTbLtnzMqvyCEIUAyhba9RSptFTdRXdziwGMvagsRfLVth30xqILvoRY3DacyQJh34j3du5eWmquFoPFhNbOGAYQYzWgWjvd7JXTaaYWJcL7W7Iu7RuqctazK0WATpad6RnUk7UaqlO6R6/YwVX99udNQQrk0bNKBWrVFzWZab+wMC+lNIsqKl7sf4MahmOgePXUujVMBM85BtzR72qT/cd3Yu3l3PjMoVB3Uj+IP9+Lng9/3jxmfMGP7UyxxvGQpUx+31Jv5r8Lxbd638c8YEdufWTQRAGOI6HRz+qJ/A3fIi7NC/6r51M6rSJw7+bd9h/iNiDCDLff2AHNrFdwp6pQjPitN4ZXWnMJY9EDxvM5Vbn0wdyzizrMiWdRVw2zMUptHdaraRRXOQCKJVBLHX3VqyIprVCH5qECCktQHH03tJdrdquZhoLlmKM2Qt9gjXSaL05x94BLkcLhght7d2iBRXvdmOLJogBeaM/4uC6a8dZg/belJJltLp6e3XsnmFswlbdOIlfYym0Vk2P4dl4CxHjRXT3bLbnZ9M89HtfmytBeZgWYrAUn8uaSYbW7ORqqfbog/FCdGouMMPF0ag2SLAWcKMCNAT2buXFVFMaygqTYPxirR4hwNcA/pfOwNiDrA4hHMVtFtX2mW6d3oa7D+cNetoWOR1Yzq+dipHmeejU0hjhV3NdiQCeWXuNNrwcH4URGDGy7eQvwZnzr+fb+OLPfjPNC8BR82Ez7PEODQHLRxuCPICVKXU+3U4ldkWo/gDty4OIdxYasaBOEQiqiT2WssMdFrUGnNH584Z3W8579AU0tuAyMyOIYSMxZg9XjB6rqsQgprFQC0tcjTrshBjxCkursrQJH0ffPcXqH7pr2ozY11tahWBFNOOWmoRbdK9CZh1Dq426FVCs/8LI8+eEYXnGDBR1I1CLgay1sj8/GyjaK20zRmHru3dFtjRo3QqikK8XEyCNghUiefswXE3IDbft4sEagbRG2wshjVDH4+OxEtWMV0wJWRI5R7YU2N69o24FbUpSAzbN8RtpVD+Ofj3OP++rFqObsYrez9LmVpsFcS82tNdzWk5e75zn4w+nOGNap5cv2d4ms7hqzGs1i2Qe8zeuPBsfhREwcMNXlrrbzvts17HbWypH541oWGvspkrznV88V6Kuo5d7J8nx2ojBem+IGs1XYiT0jjXAtF3e1FwtrTj47X1oEpwzA1jlX9ltt0yulmMVkVjs2W2xgdUsqHoVoi/UEEzFqLVugqDBd2jxiMJBr+JdjEMI3pG3e7VfZ7jRpodv91VmZCWc6+dHmsmwhWYpPgfmzNPwOLs0l+y+sz5eiDmaRHuwuFtQo+k7iJoXUwl6/urOw5tHRJWy3amlupaj9Wfo1VqW55xJORKSGMNTOjSb6YM0hXbqXtzDw2jag5iVkol4CF4c5SXapRrGkwIpRS5vHljfXCm3R+6//Y727obed7vGbh2lIjKEhvAJ9/IX8YDS599kLIp4f0kzcKi6h2pzZoZ52IbmCrT2XF7s2DLXwdgXX4T17uZblmKajekVjBLlGR68N6L/SIyAhSzWW206/+IpHg6X6cjgHCZiek7+nx3BHmDwBKm1KRN3G41xFmLgSAEfi2ESj0Z+uXXAyDWA1ygo2kwjYN93Wt3pztePKZquXxBj+iqui6hM7MO+bApqDrps3YvH7jYBSqnuYvq9idFptgaOtV7npJVgqUW7lwaEhhBoU4mJA8kWTG3IzyV4urPVZqGFdqvXV6WVSs7Z/rbv1PtO2TYeP39jKTlVoy07yy8mAx33+2Y7eGs8f/UO7Z318WFyEZI3R+mte5jjQq3JQoGc05QnGxp/MVkH5rLv5gU4w7CVakVaMVl78/HsxvPqlmLVXSkiSDapuRAT6eFirdj8/M0jtQU6kKMx5ho87eq2C/tuq0ZpHu3rRECS/+11TK7H/D1m87GY9fQ9s9JwPEgxA2pGqB+G3j85v2p4Bu9f/8BHYgSA6Z6PBwCD+WQ76gsXb7xvIjgyDcBRjWhhQJuxmj1Oq9luxlKT8w3/GtDgPyIh2DYqAuNxCIrGSI+RXkwtudZKiIEL2AR1N096I46HJMfOO/O84iXKvVN7nf5hq9W8CCezWHOSjIRIdf7BCAdCCNYmHdM90NaNmDRcYpETFdtDIHd9QzTl4lqMOny/b6CdFIwzgSpl3+h7pe0myjEkytrumIZaWLQsJlF+3+6EYN+zb7ulIVNGQzLyk2ciFPNAhvFMObkyc6dsZnBCtHRtXDKtbTYfOhC8R0SMTkG2tGjMztxUtQVePfPkFaZ17+jtBmAen/dBUw/sO7M4eM4PfY3W+66uMpavpa2NfMRMOx4LUMesOc3xY3xz1C6vfu/TsZDTJ8SvfdRWwMgSyUn04P3j4zEC84KYgNRMbeicxy9u1nAK7CFZrH9YZf9bN6Yfw7JPDKAf6x081+rpRwcUDq9gnICdQwRCDqwxcO1Xynbl9vzE/XabyPQI9sZE6EAaVYV+DsPIjcUqXvMus6DH68zFJMVEAhItJ969aUrrpiAUU4BqCz2HwOg8E3yyjh6HpzvHOeOiwL7v7PtOxL730duQN3dvo+88psloXmiv1YRCkoGY4NmJvXDv1YqYkvEktvtGvETrDrwsMEBJIC0L+bKQ1xURYXu+s90213UMfs+aNZBp1go9dCEs2UhMvuOjlj1J62IOz17oVO8toTQ35K1jWEKp3pvCNBjpllp9ybI7FtHYcg40H4bojbj3OjzWry+/kyLQ6+nv9/P4xxHbzxZZhz8w5474ohlgo3kG3TeWU1bsm5acj4/GCAzE+rwRTwLHuMPuHYjXvs94X5iI/4jhx0LuOnZKGRgJOkA0BovO0dwRe+upYYSj7aPLz3geo3w5xkC4Xgg5knLidrvPODp023nD0MbrzdRvFyO7tAJUo+AaB8JJUy5xJtK8DsbqKQapynZync5T640oViBUaiGlMDMlIVjL8YZV2nW1RRVTopTieIdyv995fnpCFW7N9qyH69UkzPbdSFMpUUtgWVYQrLvQXtj3QgiJsu+Ual2JUWW7mYx8Wlda7da7VazwKeTFvJOuhJRZrhdrFCpWYl03E1SJyaogh77i2HdntV2w8meTOG9ILbRqDVeDP8/ZlUiEGM11jqrQGl2CYx6FjjM9tRHHMxn40Zin47/pAbjFl2/a+Y84/nDlTxHti58vF6rMI9jSH1Rmm5KHeZk8Ax3hpofD0Tw8HZJN3zI+CiNgvPyOBhdk6AC2cC1E7ZPb7WifWWA3AB3o4kwxvxmCC9uIEBwk7cZPM9ev9ak8M/jl4kVMCm7hj1jLba1Vsnn78dqtiGfEXWlduIZArVbgM4gr45xVlbwkcl5IKRDEsgC9+wR2g6GSkaA0yrT2qubsd7GdqnsJrEl4N3ozafa9NbZ9M7qvx8lD6ai1Rt+aGcWU0FKsI9Fmop/3vRIQ9tvGkvOcYDEl1scLQZVaI/mSQKHsO7fnG3Wv7LoRJZK31e9LoFUj8sR1IaziWoWZEIzJ2L39WF4zcUkgpqa0328GcKGm7JwTtRnSrlhdwFD1j3gKM5i3UmtD9mJGL3iasY1QoLvrbJmCEDOaMjW7DLyC9B2qqRqjao1WPdwy5+rlHj66Eo+/mFIxM9Q8JjlzEXuwa585S5u50tHweofFOLCw8UWDEHQyPiEwuAGSZXqOVkD27evvozACAIjLbcMENFQMRW+9EyWhwWOzofrK4N9Y74Hm+fuBfDdVk6j2oqCwXkjyhrAstqAOzaqpYVBdk342wNQRSogXHhnog6cce6umYuO7jcTA4jUDrTXjqnt9vBkXz2GP6jkXyxi5cglWyluLKeO21iF4U0539WySHapKCK5Vb3Fh2QsNa0sWQpxGbmgGqLvMAznf7htPz8/ctuq9Girhuz9l/QyCcL1eWJbFvSBb2K116v3O09MToqYw1FSRZXGwzFmTwXb9kK1dm6kQW18DOqTFKgkFvD2790bwMMUUhQ170ObYgreKb81p2wlSSpYKra5nsBtmgzIBv9aqgWgKKRnFO+ZIul4tE6CuQrUVSxV6Bqm1TveUZAhHChLG/OAUrzpqf0b2OXb1w6j7Tq5mCEZh0ESrB/YlHMCfYwHDaz6CA+ax1I1fSB7atoN2/b7x0RiBMPKbvSNiu0Iv1ZBgsfQOgblTT9Ybzj3n8ALUEedWdsp9o+27kX3edC7LQtI247iDtjnCgk73h2DWebQaY1JykeF+mOBFb9W5AgOcOmKx8UAHeIOI6Q9gtqq25mSeYCpImLs8Ji8xIs2qH3u1kEI9ro0enzRvdKG9E4DSmmMTfQqstLpTtru52GIudBBxl37n+X7n3Vd3elO+8/lbHh4ejKsfInUvpBStM3Ms3LbdCn96p9zvXC5XStmpT53ojUwQNZc/eP3+srhxt/oFS+mZunOMgvbqXl+zBa1e6CWBsu1stzsqRkMWMUMiMdpCaEYqYuAqOijWltYdHX1MiVRd8KSiTYktEldrTxfXBS3Vuj2rNS6BQ0/BQrDDQJnxtWdseJRJro/3vWhR1k+uwJhRbgh6H5bBvMLgZKPpPpzwqJllGHjO9AqOIV4ujitdWajwfivwURgBQQjizTOaYm3trPa+lZ3l4WJS01N2zKrmunaq89DbyfIeiQYTwIzZU0erCWC21iCaLt0gEI3oS90YHI9LZ0xlE80KbaxLj6f1tsC+bU7m6fRsvQclYBMqRtexO6y8iukWDh6AyV8Vp8biAqHJVIBErZNS2U1zEBPoGPLc2gcEYJQanLmoWCq0Y+h+ud9BrWpOsF22P8FeCs/PN37rt7/i4eGR65sHAOq2m5FRZV0Xz/837k83U1TG9ApErl59CaWUOTnjklFv2BpS9oatQq8GUKYYyMnbsY80YbSiq33bETF58dvtzna7IynRY/T0byQnE4cVDwXnIpMhVe/5964O8nmsHJKFnKqT6BWS1Zl0BS3uEa1CWhdSXNCOVVs29wTHbu8/xybRigGgEgy0DCk48NyPydmxMHLgXNhc7b1N+3CCAOZL5kkOgptL9McwdTjM0GF8iJzsnvqa+ZbS/4/DCKi7k91zwkFcbgwD6+JiD7vNfoW2A9bSTU8vpWmBRZjdbJargU/2EBwEjOIPvmBW3sAzxMhGGuw1PT8JR12759bF5cVG+6/QO1K7k2lcXmzxRhzaLeywC50t1QYPoKuadFnzWB0rsJHuhmDJ9GrtzkIUZDdGXhqa+xFCP3ALbd37NFhWo1SrQ+ijJgFBV6b3gQj3fafsVrZ7ebiSYmK73VgeVqQL67ISQmQvhW0vPD3fWFerj2i1GTHocpngl093Y0t62fVoTV5KQbWR0+INTISRXhRMr1F8MYrAtu1s+04DerP5kVOgNSXEilx8V3ZPsPcx4Q9+SQgnz8w3i1G9idPCDVdyItdu2YI4uCRD6TlF0ixhH2CtNSWJyUKd+/MT+20jrdnUqt1giFpWJ4jPRT2F+VNxWEEOyrNwyuaInbP4mpgajCE51sUMo7PXXuzPz649Eb61XvijMAJgbhAwaapCMLfY89Ejd+6gAZxakIXkDSj6aPjBtKYjHdhrR9Lo7mJMNcPW7FiDG9/V6JYaLGa2uvsjpz4eVqsdciIuKznYbtcl0NsTrVjbK5Mbd29CsUXsFN7q3ZfjYqIaRtcNrgNoVZBRhLgmSIr2nbZZ3UDbzUtK2QCuUdw+lWvFJ16MlgUZi8CxD0Wo3a4z5EzxUuv1ciHnTKk7pWZ6X9AokBMVowsXT9GlnpCoTqO25iQaxDsU2Q6urROyNTINKXu7LiV5DYaFASYa2ps1UI3rSuuWMdHWadoprbG3yl6tJiNm61gt/p3WWMaKoZqHUWPnCwOXCGI9HFzFGjqSHCBcTNOAYAarNtMasJDRAclqbduj4ySgE5cJ0chPAqYklTPLwwNKn5R0bY3YI6RA8N1cZPj4A+nvI41w/OT0bwfDj3SgMjoqD29keEHlvnF/vtm8W8IkT33T+GiMgHgqTp32mBar9aabDNV4HWxXHpr6Qc31JkR69UIKiSaMiXkY1t3W8cLx8Bg98rCKsq6g1SZUdAqo4oU5HGkWL7JpVSF0YszEvJKJVnocAuX5mVY2/y7xWK95Oy7zJHBegrnRthslj6V7a2iwwiOiLSzdA02shiAsiS7KXispCj26S9mhSzdNPVf5teJBFyhZF+O2x3B857p48Vbjul7I7r1IND0+iYHaC0/PlkYTTAsxLtbqfLlAuixmrEec7nhNFyuUWq5XRAJ1r4QQWdbVWZKn3TovrG8eCSnz9P13bHsh5GiLOkW2bWNvjSUuSFqIl4sVIIWANmNWDk9v7PgSApKy/SfHPVK1ZxFiJIXo6UpFSkFioBWTe4spTIUeOABGSZGR7QEvxIpiWou1mQDLZfGiKFNcbq2bsOoA/bpatyTVmf49XH5OboKPU7SjjpWMFmuDBSsaDCdq1plK1YRrgoeu7xsfhREwum3yIppOXOzBNO8wgzKJKFZhNhaRzJsVohDV3KqcjDq67xvb7U7dTM03XTI5BcumiAANwdhp1unH+haGnKzgZBRgaHePAatGbL5b7+2Q3RaQlMmXB5vYYrhGUyteCZ6u2e47IUXWy8VrBLBS4pw81rOiJVSorrWYTKoXcjKEu5lVL3uhBchXq8YDS1sOvkXvzbsOjXTbwpJXJER0yHWlzOP1Sg6RJNFSbmLNRqxTkeEetdwp28b1spKXzOXhwRD3rnMCW/m08ylViSmzPlyJKVNKQ9VJTU57DsEMR1dLQ0rK3G47T1/daL2RUwIs27FtFUkL6fIW0oUeFrokaxM34g8cFPTwK4YIkmbJdOsBawriEmTuOYjilOwFCdkMfBJSyjQ1TyW4l6BOUw7JGXqOCxgwe8iiTYAvmwsfY6TshXpqZhriKNBq09McnBDrqz2o9A5ah8NIqDI7W4OJ2cYlkxYL0Uz4dSWt5oGZaMQ3j4/CCAAT2Q8xQko07exldzabo7LD9QF35+2mD4tsjTmcd7/v3O837rf7pJ/mLfEQP+Py+YW4LLTSpv4+022zqq+0jpSNex8TJQgT3JEAWm2RzfRQTKR1ncmbum3WIyBaAxJV47731m2BLA6YpWTpx27CoR3nALRO6ZZBCDmbi79b2rNsleenJx71M5Ylk4JVLVaFVl1jECHnhZwX1nWxib03tOxob+QkfPfLL3n+7jN1b2SBJUQSQhILJfe79T9oe6GnxPXzN1yuD+zbRrvvaOlIwroUOQkHEdbLlbyult5sEEPyRid2P3POtgu7EnHdG8+//Y6ybR4mRVpp3G8bvSpv3jyyXh4IkgkkE5jpppVwZnyiOEHMgMjRmHYAcANr6lhmKbg3GAis64WUF1rZQYUYM8VZoAZCWoOaVhsxRy/u6lNdOjr42bZ6ELZiJOYVYkZrgVJMSq1W9/5cYzF6F+iuNJdPHWDgdJlw+rdnyWxTtIYxIUZq6dyfb/TaWC4ZCQnd928lDH00RoDRx24qxFREDVwyKXy7IerZgEI3131IYmHFLNrVePUOtC0Xcz1jDLRW2J5vbE8XHnP2mNRKhlsxoc3WOlKFJp0UMyod07P1yeU+mzr4FlKguorxCPFisFjbGmypNyMxduGyXgz43CvtfgeUoMnpwiYXFmP0wiVTEdqe79yfnxFtLHkhpJXWhLJXnr7/FbrtXB4fySmaa1w7Wjt0ywCkZSUlazy633bK82bIv0DUyON15ae/+wX7fafXxiUJsbuhEIFaSSKkdSWlbGh53en75nnoMCvvxla1Xi5crhej6HrIZu64kaeiMxBVDbcp2065bdy+egdieX9U6XslE1jfvuXxzaOnABuJSOxYtmR0KFKLySeBx/Pko8knrUGzjk6SEoKakGmJ1ianVmLO5LePlN+qlL2yPGRjSjaFqiwXoyTv+07tzNZ1VXWGUdZAtaHVdnakWHbKdRIEo113DxEOdWCZFZ+2rZlLKWOjk4FFMPkK55qBUnfqXtDayXkx4LZ4f4ePPTsAzMBrcvfxmJQw3Z5R2mpyFkYQCgIVtUIQ32G6qOkKiNBE0CiES4ZmKOn9eUfCDfD6b5fbQj3Fpgr7To99unkDyFHtsxgJtY5B0T2Jsc/Y7tRca889m27cdBFvU55cCXnbTOU4ZZfPgjj62LVOUqE06Fuj1w0WWNcrMa/0y5Xy/EQrlbYVpJmwR5CERnMfYzTAynLd3YqAeoVoiHaMgaiBt28eaZeLZR5CcFfcUrAhqu2qIRKXQKCz356h62x8IkHtfmDHXbJ5Nr3uxJCtKWkzJH0WBKG2iIcGZNmIEVJeWBYzEJoC6c0DISWWKEjoXprdrHeANs9C2PMIdOtdGLDfUWRIugTXmbRGRER3daS5KEuzpbc8XJCyU1w9SWJCaZRa0d12X6t7aNbcJnjL+1G+7HPZNgUxObhSkCpoECLmicyKVJv4DOm3KUQEJ2xgeAOjmhAzNh4yDsxMBPKSDlGWbgbg21KE8m3aY///GiLyHwBPwH/4oc/lRxjf5cf7/OHH/xp+3M8f/sZew9+sqt97/eJHYQQAROTfVNX//Ic+j7/e8eN+/vDjfw0/7ucPH+YavoVC8Gl8Gp/GT8L4ZAQ+jU/jJ3x8TEbgn/nQJ/Ajjh/384cf/2v4cT9/+ADX8NFgAp/Gp/FpfJjxMXkCn8an8Wl8gPHBjYCI/DdE5C+IyF8SkV/60Ofzww4R+Ssi8mdF5E+LyL/pr31HRP4lEfmL/vPLD32eY4jI/0ZEfl1E/tzptfeer4j8o/5M/oKI/Nc/zFm/HO+5hn9cRP59fw5/WkR+/+lvH9U1iMjPicj/WUR+WUT+vIj8D/31D/scBgnnQ/yHaXb+ZeAXgAX4d4Bf/JDn9Ndw7n8F+O6r1/4XwC/5778E/M8/9Hmezu33Ab8X+HM/6HyBX/RnsQI/788ofqTX8I8D/+NveO9Hdw3AzwC/139/C/y//Dw/6HP40J7A3wX8JVX9d1V1B/448Ac+8Dn9KOMPAH/Uf/+jwH/zw53Ky6Gq/wrwG69eft/5/gHgj6vqpqr/HvCXsGf1Qcd7ruF946O7BlX9VVX9t/z3r4BfBn6WD/wcPrQR+Fng/3P696/4az8OQ4H/o4j8KRH57/lrf5Oq/irYAwd++oOd3Q833ne+P27P5b8vIn/Gw4XhSn/U1yAivwv4O4B/nQ/8HD60EfgmQvOPS7ri71bV3wv8PcA/JCK/70Of0H+M48fpufyvgP8U8HuAXwX+KX/9o70GEXkD/AngH1bV73/bW7/htf/Yr+FDG4FfAX7u9O/fAfzVD3Quf01DVf+q//x14H+HuWm/JiI/A+A/f/3DneEPNd53vj82z0VVf01Vm1rh/f+aw13+KK9BRDJmAP5ZVf0X/OUP+hw+tBH4vwN/q4j8vIgswB8E/uQHPqcfOETkUUTejt+B/xrw57Bz/0P+tj8E/Isf5gx/6PG+8/2TwB8UkVVEfh74W4F/4wOc3w8cY/H4+Hux5wAf4TWIlfL9EeCXVfWfPv3pwz6HjwDx/f0YSvqXgX/sQ5/PD3nOv4Chtv8O8OfHeQM/BfzLwF/0n9/50Od6Ouc/hrnLBdth/vC3nS/wj/kz+QvA3/Ohz/9bruF/C/xZ4M/4ovmZj/UagP8C5s7/GeBP+3+//0M/h0+MwU/j0/gJHx86HPg0Po1P4wOPT0bg0/g0fsLHJyPwaXwaP+HjkxH4ND6Nn/DxyQh8Gp/GT/j4ZAQ+jU/jJ3x8MgKfxqfxEz4+GYFP49P4CR//PzE7HALJ+rCiAAAAAElFTkSuQmCC\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x = tf.Variable(np.expand_dims(img,axis=0).astype(np.float32)/255.0)\n",
+ "optimize(x,target,epochs=100)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Predicted class: 284 (Siamese cat, Siamese)\n",
+ "Probability of predicted class = 0.8651191592216492\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_result(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "അതിനാൽ, മുകളിൽ കാണുന്ന ഈ ചിത്രം VGG നെറ്റ്വർക്കിന്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ ഒരു പൂർണ്ണമായ പൂച്ചയാണ്!\n",
+ "\n",
+ "## ResNet ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണം\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ ഈ തന്നെ ചിത്രം വേറൊരു മോഡൽ, ഉദാഹരണത്തിന് ResNet, എങ്ങനെ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = keras.applications.ResNet50(weights='imagenet',include_top=True)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "> നാം `model` എന്നത് ഒരു ഗ്ലോബൽ വേരിയബിൾ ആയി ഉപയോഗിച്ചതിനാൽ, ഇനി മുതൽ എല്ലാ ഫംഗ്ഷനുകളും VGGയുടെ പകരം ResNet ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Predicted class: 111 (nematode, nematode worm, roundworm)\n",
+ "Probability of predicted class = 0.13089127838611603\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_result(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "തെറ്റായതായി തോന്നുന്നു, ഫലം വളരെ വ്യത്യസ്തമാണ്. ഇത് പ്രതീക്ഷിക്കപ്പെട്ടതാണ്, കാരണം ഒരു പൂച്ചയ്ക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുമ്പോൾ നാം VGG നെറ്റ്വർക്കിന്റെ സ്വഭാവം, അതിന്റെ താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള ഫിൽട്ടറുകൾ എന്നിവ പരിഗണിച്ചിരുന്നു. ResNet-ന് വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ ഉള്ളതിനാൽ, ഫലങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമാണ്. ഇത് എങ്ങനെ എതിരാളി ആക്രമണങ്ങളിൽ നിന്ന് നമ്മെ സംരക്ഷിക്കാമെന്ന് ഒരു ആശയം നൽകുന്നു - വ്യത്യസ്ത മോഡലുകളുടെ സംയോജനം ഉപയോഗിച്ച്.\n",
+ "\n",
+ "ResNet-നുള്ള ഐഡിയൽ സീബ്ര എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്ന് നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch: 450, loss: [46.166]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQEAAAD8CAYAAAB3lxGOAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAADh90lEQVR4nOz9a9CtW3bXh/3GXGu9l/3uy7n1uXSflrolhIQEsjCKRMAOMgoGHAeKSpzAB4ckLguqrA+pSqoMxJW47KKKSsBUqlKxA2XKpsoYkxBsSqEwMhUudpBNC4TRraVW33ROd5/7Ofvy3tZac+TDuD5r792n1ac73irOU2ef9a61nvU885lzjP/4j8ucU1SVD48Pjw+Pf3KP8d91Az48Pjw+PP67PT4EgQ+PD49/wo8PQeDD48Pjn/DjQxD48Pjw+Cf8+BAEPjw+PP4JPz4EgQ+PD49/wo9vGgiIyO8SkU+LyGdE5I98s+7z4fHh8eHxwQ75ZtQJiMgK+AXgdwCvAH8f+AOq+rPf8Jt9eHx4fHh8oOObxQR+APiMqn5WVa+Bvwj83m/SvT48Pjw+PD7Asf4mXfdjwC+3968AP/i4k8/OzvTpp5+qDx5BTh7LV74mIiNf64kgca7kL7/m334dR79b3bV/G8evpA368M8Pr6D9j4MTD08REAWVh9u7aOmjL9Mu+LU9w+PuUTdatvGhPpTHnPzYdi1v8P6tPJSPh9vy+Ot/DS37OsXt/R77lVe/9KaqfuTw828WCDyqGcuuFvkR4EcAnnrqDj/6o38YFUHmREUYEyaCqDJxIfSrxIVUxd7rwS1F7H2cKH6OKKqCyEQRBhNlMPzzMez6Muy3IoKi2NvpA6wMBPx9NErVNSUftsRheFvFxcR+F1cThthZ4k0WhSn2uf1uomNY38QVvENEZj6bPevBK+pdoTkISnWmzujL6LJh/YS1V2WkWgigYp2pQ/y9ncmwflFAhl1PREl3cyr+U2+alhppXR8EkWpr3EMRVKaN97D+02Fn2PDb4MmwfhUZPnZS11G1MVXrw/4KYmPY2mPvXeZEl88rOZJ2jTlBhDlNfnRqvSJ5bx8OcHlIuVCTdXutoVsIcYyhagJdvfpzj1H38hNUJyLC/+6P/Btf4BHHN8sdeAX4eHv/MvClfoKq/hlV/X5V/f6zszNTfFUYrmIhZClsbpPj4WKAxDrA9L4rv9p78cF1UyUh4AJTBjIcbAZM8IG0kZoagqspLCbokxI+E2cZcT/y+og4kJTC27PX+/y+YVYCgIvZlBWSiieogwOiTLUhrGv0V0H9n3WAC63adVBxYWn95Fpmln8wXKvtvn6vEa8gDAw3DDBTyfy6IsNe/Tc2DPFkrnCNckhr30hlG961cS+/hsY17XWEkjkgDBk2UmJ9JmNknwMHr5JyJOJ3FymFF4EhjPjc5W9En44BKoxhCDjckIzh58lohsWumWYlwcZlvcmWydkSAFJWXDYJafJ7DPF+FJNVM2qPpxffLBD4+8B3iMgnReQI+P3AX33cyaaz0zrFhW44r5MUQvVX/zwHS/J1kHqPa0qak1QOGabo/rupNSAiYkIzBtN1enqnTwwQwhZrWlhxC34AAGEngq34YNZ5owFUs0ap+CYYU0DY2+cq9rkrwZxulV2I+rMUqJhAqTR7LtHzZf2Wr85QTIMYqg4kWmMxhOH3Gwz/vlkhsf4SB06UVBwfKWdxUgxPNYdMHezw11S66Yqvw4HA1SaGugGBYm1DvY0Ta/OkQJAuQ9behaWXki9jPP75EFNsH2klFF7r8+H3GMPlRYpxach+GQZ1uezKXypeAOAq4PcYOa7TaV0xhemgXL971PFNcQdUdSciPwr858AK+HOq+jOPOz/QT3Qa/VQ1JmAaaVZQBjJNmAMXJX9dAi8EFW0GBtyyDqeowhhOxYZbPlHHH6du8SrD0FQGBlNCkWUSALJN0QDK4tdTukKq/6WmUDpHCoYMae6PfTgZjRloKUWn7QsQ0ua/N8ocPdUUnWxuuEr2vcmvAYGOGIMVwkRZmWsyTJ0Nk4x2DnXGJEGFTQKyv5rSL2UGqrekBtGVZ8pEpjBFg4Igc7hr4D+e9pXdOyyhWWGdBhgzekzrviVA1bZyF0rmQGEWKKmYwidD1HhvzqZO7/upMEfJ1XTGNOPGbki0j2UZsDRoPqZLBhNuRrAws/xT3Y1VZeDG7DHHNysmgKr+NeCvfU3nEs86YGoCQSgBiAuhtL5xYU45KURNY4mmwqVygLuPrkQKMmb+bupkjGGdOMhOLWXqPl7JajCH6mv3wrWAqeDCAQml++AjfUpQHaTIDgMCoWICU8Li+t+EBWjKvWyJH13x2zmmTeh0FyXbLchezXXCGdNKYS0VLJze0v1gvmZAMK8V+RzobUW+P6HiEW3RxpYUuQTdhWU3TsBtYOVPPzG3yIXGwgQehNABO7X+2I3s/7kqh8w+8jF0i0uJUTYrwQjqXiF7+X7keKTiq/GPqTM/R4X5rsmV3jY2pYYcMH38U27dZAcgFyxkWw3YCgjKaJGyOkTcnZVks487vmkg8Cs9LAjoVmd2hY/goKuPVCAlBtmORuGAFK5uQVkqpF0uGAE5MJNpnYgaYMQvU9lCUZviLwCgQIMc2Ob7eTsmMdChYDjw2LsELvWgoQwPGnpwclNCmgKumuDR/UA3dAvr0kEiFJ6tP5caQ5EvKnMfjMTb/12CrCnFcCBAQFYra8MKOAI2BuxEPCP7neq4iIRFcDXciaYAqWwRfxjq1viAEQZj/DSwFWvHxwb61CF3lJSPZCdukYsVhMzpsr8WhrokazpznNOYo+oEjEmOlbkES6XVJp/lKhAAoWXhq93FcpPtirdhDJMqv3feK1yCxxxPDAjQ6G9EpNWfcoosXIGIDiXSNsSORw2kL6+qsQkaXY5zNOhjWIluXcWAAUd+8RxBMAl/XR6SoxSUMtvRX5OBWLuWDgd5n+kAN134p0SQkoWQ2rVW2YTsXOp5Ax9RRdnjIVEHmtBJgXt+/xXZbyado0Wf/fbDg2XP1/PLy1rgU6dnfxsD0vpCQU7j55JdWKrmp432GgFJf6bhNF2OvGFDTFx6e1vDy0A2ahSnatyzQEKjrwM8PEDpPcic7kLGawSVbzcXcoQVr++z/9v9O3CXbAYAtOBhKHoHGTdiYxQjeNzxZIBAWvxu7UzlykUIJQ+0LkAINY9XIKSHAggtEBFnYqHoh1xBamCG4IlEKXSl+XBS6cG0oEhrxsMonMjvbYnsRVJwj4abEoiz5QCmYa8LgZGFdcreCEsn8ZT+nTMhe13Zv0yPVq/pmSBnwIn3xuhxEJpCleGyj8tUjbhYnNh9/aZe0dz2SBmXqD4rt24muAYzIFDA+ug7q0GpZCkR0Zelbdm8VLrWlnyvFhMYwVIVaTGCijd0ZXSr7C5Lz55o+pJLYAoGED1ksnEYh7Lfin8Q2YEFA3C3VlJYHn08GSAAZvETCIQIiAUj6EpcSkgKYihSMsuQNb92KoksFV1Fy3rkBfxzl97+fWdsmYVImQ4AODxPFoIVRzKBYc802jN1AAilKVo4iqlg3+ffagLD9IdfLc+JdoIsrAtgWnfs5x0J8msE1hYf4DP2rFmG4IruKud9LwUmkL1VlJ32t+b7hfXFgcgFXbzRgrlpAXQj4jsZMAtNHvU8Un0SwlB96J0dAFXkpMFlD2I2z3xanCYyG5LjLQtlpb+3RhcAeOZlYe6Toi265AAANJlAPJcFJEt4pr83b8SNV/XKQ8cTAwIZqOqxANRcgQCARXYg/GmoIArNyrRDAv0dVsLUuKIHxaZ9nu6E1nu7fCFK+ewNCPyGkma51wPQBr2xmmj2maTV5gp072DX79/aX7Y0Q2hpWfSBImuBU8zYd0s841n7c0e7i6m07kvXLPrSP6z0n8hCcMt1aJcn8WfRZ6lyQjGgxmkWyiQk20oIW1jYkocsxBF/ntGtuyTAlNxp9mH5563RZZstBtI+jb8W4KLVE0BGjwMAVDVTn5092mA2gI6/w+jEOAoLkIniLPG4kp0fNS2/CphAIKUEIwCneN61WgCwUKJ4q31Qmgi7MhbVj9N1+To4YAR+tZLa9E/LkpYw25g0c7b4vAlKtEfKJRCAY4HvGRV1/wLIG0HZy9+b2sW/pxOjI70vt4LugJUgN6OPzW7LVi1t1QCggpze7j2MC4wJIE3xolulWfFykcwgl7IEyqXsLvp2EAVI0T0qE2EH/X4p6O77z66wFABQij9nAzRvX/nO8az120dIZNEUbRGJHLeKQ9DH2C8ucxnfgYpxoaW8CyYQNq3RI2392axIsojutqQM5ucRyu0C8vDxxIBAaMzMwF2zRKE0yRBYIG2MQnGE/sxllTuex4VjmNKlTIrslDuAITu9pXN8sLS6uglX3bBbSJBiM9HmFcjzw6LZOztZjkFXAnsbTIiCpbBSHRCy++zYAw/8pifAJrrIUdVrMHTrVjCzKBrxOOuvLwuy8rZq6/80Wk2h4/3QhRA3NG4v3l+rDWyOSgRUgWuYuyxnzk4NZXTGF/e3tsX42nUjyLoA6Pzdsg9DsQJsSzpkAcCHmYQ8c9aYJ1inzkWauF7TtQtQWgxc9V18FAQ3u4hgOT7mM3G2xjD6JHpqKYAPHU8ECBg4VgcVNStA6ACQoh8Pph0YmmmDhZlcgoOf23zrVEwfiF62CsUEuiun6gGeDOrZPQ9dhMwOpjV16i/AyYAt8JUCP0FgjdWk62GwiRKCMh/2sgfOFc4xN2BibKBbnRWwg0gM1PM3aQL0GljZfRcWLVjXWJzeJLZLcDOVbcQVgd0W7u3RC1ffE4Gbe3Q1A9oyi9ENc/mO/vzBfhJ1vfrUxz7SrCUv8aoH70nGoCE2TWDscULJ2tMEzXfaF+ws7pHzLfyHZToOgsZxw4iQVqNan5Ls8uCHee2SZncF5GEw6ccTAQJAmZ9gBESnlwV5CMy69rZjgdSLPg5Er4EgB9YF2+8ZabLs1GY18npdIHNYDxv7cO8vmICldtF7qXpN2bqAh7AZyid09edXhWvQe/75HmRXYpHNUizwt/Vrpg2VFHT7W2G3BGg3h62PBcakKHl/guq7CGhZM9UyPu9dwC9ew5t7++6FNXzHGrkVbKmUoXe9ztbvWlbPlLDGVL082IKr1jgLtmr2Q1rofv2HgCYMhFYWoGxL+1H0Zz274kCeOlmuRU9v9/sv23MgP3Gfrth6kPJugJjvn3QmAGTHLML6zXouDoFOS1OwtZ3df+IdF9mBoGfqFiopnvdi/F4IwKj21CSbUoIkICkw7eaLMZb6KHm3wL4LztLaKsDeQn+LYHJYwK5wE79WRM6B3UR3KyvuWXS41jXUiGw1tSm81msPhFoxkT/9yhRQJsy9y/uAcYpFpyulYJebEz3fwuvXcL5HjyTbJBfTiqCG1JO9C9xTdOvNe0nRVQSDu5VtwH7wmOxBLipizpGYqyT1tPnozRBrxnACX5p65xgtzE4qr+7VxqT9LiSmZ3cy1rQcoMXfcvBNi1K0z1vw1C9ZtQyPR4EnBgSABgA9OAf9sbM4JBSqKR88BvAO6FhSzAWTOKQTDgBKpr3srGWufEm/gkZWOi9v0rCN9k0C2GHr0xq4MF27lRlmUoK2IjW5yQKC3t7j5lde+7MOWdzQZHXC/T3sFD0ecDyc5je/ur8m64hOmLAX+/0De51qDGc+J8gdCrQxpdDthPd26N29VRUe+bOv/HnVgTQe4JcU/fk9eq5wR+GHgRvSWHPwj+xqYzGqFkScChegrwHnYtHzOwOeFWTdsi1C1EJ5f5HZGQS6HvXgYI6Td4zsHWx2oDsW7bIfx/W8LU1UJFgL7bWJiCgGfjHvwNsl+WMoWkA+21c7niwQyEMebvdCYaFGuxA4c6ePu5xKiX9oTSuOKePXrEyeXrnfjiFdVh16l6DUB2Hx0vA8hD4PpSLSWMXeFZY2DDrILOkSUwEN4T0S5MQvdQNLTe39dJ+Kq6rwziX6y+/CW1dWr//tz8Hzpwl6MXOws9Ni2xXU0nPMWj9QA6GtomuQzUBfXCGITdTyACV3y0rmEIbwTxbPhYK+p+iXDAj5bixWkuPvz55B2vp9xAkUhTXIbYETZzLHDQi7xuzV4iqJ0G1IpuYMRL2pmXIEdRcFU/z9dDeqfmxN6YbHpUCLGcQpXZQa1lsbdmrxnIgtHIFsqq1lR1vsqv73yOMJAgHNjje9KX88Q269BkABIn/sH7W/DwWpetUHMQNt5DlVzunnL+9OSUUDqcqtOcMIgQrlXKbKytPpVj//11607rHClPnKv+mR3zh7AGd++5VaxkHEaK+RhzAjZZnevoBPvw53L6ytH7/DUOfIjf3UPaVYVCjFtcI7wOtqfv6FwgMTTL2tyGZlF1r7MwiwE7P+t8Vninq/rJsyrnAlU/hOhacwSv+9HntQV+5EVs2XBNauyEeCPOvjs3Nla7GBxTAcKh4Obtf2T99TuAFyCprpV4gyxoCjCHAfDGzz07VLlPVvl4keZ1EHoGvgygFUHACCnR6YkjRYVAbrUceTAwIuoKF/4p89sjLALXP8LHpuQRacIpUvFveRvE7lHxq+SDstrymJyllIEldeMIH6ffiiUazyMLjF90tga5nFanmAgAKXzUCJFUBxgtHKU+oh4gFWDTx9/YFkMk8dw699Hq629qubG3vW4VZEMIvdJFNm3txWC7pWs0a/zgNxe2sjr4q97jWrFuvJFTkR9JkS/vxuhbGwFaa4AvpdgnxnmTV51611dFof6Qgotl6UcIO03WNPVVV2JtHG8qCOyvrySCz9+iboRuHUNfo2Vph16reJTqa5DNLlU5c3iGdbJP6XTxgyF65yg4zy+ZsBq+uWAXzU8eSAAF15KQBoz5OLUiw/xjr64VSIcvh3QLwLxwJpvWMztxwBP3H0lsVFczmxTkP7HVMI2rMtYWrJClxgtA13yoG4kj8NsmvVYQF0R42n5HO4arV2974RVXj2GN08A9sqKxWAm5hkKMi71RaaMItiSvGDTYXf8WfbAc/4qXMPQ2Ev6AVmTd+d5pYctXu64oiw8MmzltoBbNEGggmGFVhoWT+xPgrFEykK78FMvfbrH8ki/Sl4f6z8zcuC/pLCJeil980zWKHXo5QtU9wOcJF9imXsMEOT/dqeo3iEItFn67yYzZIMQxbS1K1aF6LHHF83CIjIx4E/D7yIkc0/o6r/FxH5N4F/FXjDT/1jvrbAV7kYS82O9/2t/5F/67KztUvH4cUjt04JTqvweCgG0NcksOFxiVBBk4eRVPFhxldtW5KEsNJJK3Iw43qixYhSHgQDxRXoWhdGLS6XT5+o0RUiGnMgoGtBTmxdNSvOETgCuYXRzGtF34ugoxZIutViYPMLFPQ1MRBQTHmfcYG/nB538d68UKtjQD3IGX0SAFB9ET0YY69XIPsaL+3CvZB5obPI6v96r4IZgb3C66Cf8+f5GPCSdbwk8pXNlQE8h7GbfV1TnvKz9gXh45E0PNrbxn7RKOr7PE0LaDeH2SrvxqY8JZ69fuabwwR2wP9WVf+BiNwCflJEfty/+9Oq+id/JRcLJSzraFZWwm8KGq1NtrtlqG46OFqwSJqCNgHK1YaaPKVxIXu0tC21rml/b0r/qv/dApchYAvATvDTRSNKJ3qhSeMfaRVJC4nyUF8Wi4nPMOt2PLI/5KbARu3zXtiSzZr02ZjyFW/cq6DnZDmvBKhsi9HoxIKG+Xzeblwh2/gD6NaAL2+2VSuFjofudlKlUWlNRidJD9NOtiFTzxSAfAKLq9wSCyImjkprJdXu59qbVLlhVZj7AoCufw9JZ0sT13PXNTtOLEqxDy4R/Qeh+NW/ITcPpaba8XWDgKp+Gfiy/31PRH4OW2r8V3xENxdIKrb0Vnwb4xhU6mBAtCxfsl8X9Iq2hlDXZIxyBUL3pA2BLl2AsIZQjCC/7NZ/CRDirCI/61HhaHNxlAS4rAxcQksCwKSUS6IHG0oeYok4Qoi2PvHCFpxSCpgC+P2529oR7UyB9H7/tIv6pVLpvWY/pVXFafuXA1iWtls9U6YDYFRvSPxOq0d6RrZ85lh3okrA2y0L4F4QcEbDOfCg4gpLiQiRWyqV9u83DqLBVhALIK4VXvP7ilTcIOU+nsFAiBOBvVoZObhs6uGt7c49gCUFAAUEtWL0o45vSExARD4B/EbgvwZ+K/CjIvK/AD6FsYV33v8aQA5e68A+SyNpe8lFPrC2AQvh0LpmUv9QWhdGbdfKe6Yy+r2HluwtBDCObpHsNVzDKDbJ51NtzY734sueNwUTbUBgY6tbTfdA1n7tvFIpYPZVb0sTomyDcuAaCTxQ9NqfMl4dcBjqy3kV4IwHBYMhg9MvHjAV1yi9bTGUsNy4fz9b/f3MJ8vnst97KbU/+dBqU80c9HUINTIaXYkLCxCxyP99/24nLTMi7dyAWq02NUtdKObxlYUsCeOGoC/iwBrMoq/z6y27BbwsyLnAG9REr5SLMnYLEXRQybUjRHzNDMkS/McdH3i1YRG5Cfxl4H+jqneBfxf4duD7MKbwpx7zux8RkU+JyKcePHiQVlj0AIO1UD6RELreEbTVhCpSR11nXTmbRfJaElJxmxLmqw+mrxeJ+qdT2605uE4Ke0OZODQsaP0wlGG230qkg7wCULYGAFzDvFK4VPS+wn3Q+xPuK/rAPudKfV6Aa6Pn46PCL/oqS0tbZyrK3Pn1L9XjExGDCCCggDjAMvp1Rj/P6m/VTG/l+9552TXeY36uTowJ7BXZe13Bjhb/qDFVQO4q+jng8wF0E6bX1HhhjbTbao6Qt+0S8JhDZnMy0+A6FkomZMYhZTN9+EHcTfxHsle4B2MKcjwYvuyabPB/AhuQpwT55LCy6VVzfVoDApuUaktvb4+TRFYrV4p+zPGBmICIbDAA+I9U9f8FoKqvte//LPBjj/qtqv4Z4M8AfOzljxlOx1p609E4OjJl1RlCrsQS34Uls9/E52F1UuGkXm1FGP8uVh4WtRloMlFf0npmECoWhCzh70q+dD/K6tW6AiwnRgmNattGKGGtSyX9Om5dsmbd03bqk4DCx84+WStyw2llir6kaORLB8bovegSFzj3zJwBOBCL0FeGjupF619L/IfbkUw+h0vbe23Na89etOugXXWvGcbCLzFPQF6oexgDsOWH1Ss/p7+qy1LyPbVxyjhClyMJOQy58qwS4Wb4GhWawf58Flsp2xex3eHLlVMLpfqoaAQhT8T+3cXqLrrbqzWKxkIkfx9tTGBohwq+MtfjmcAHyQ4I8O8DP6eq/077/CWPFwD8PuCnv6YLqtRiCMOUzpYDd3oTFCoAIKLVReyypDhH8lDYUoBdnNQsnC3Y59I+QPx1MWV4lIL3OoFiJ48AAKz9AT7JcKQUxAAgwKUDgSZdt5p8LZbiCiHTo9uUyiTADUVOy1LlSck+vKlaljwBwHs0FD+oUI9dIG0/gswcVJ9MDYULs0XGBnqxk+v/QshTuxuAzTjBlQqNqIjffg26soeIenlbCmyWXIQLsQClerLej8tAXYu/9NWBqCXGRyxRnz+zmWHqy+SFy2XrZSoxMzYD3gKcg34GC6Zuq2Ny34CWlq79HQJIHMRG9VqMnY1BFng8dHwQJvBbgX8Z+Mci8lP+2R8D/oCIfJ+34fPAH/paLpbKJmr13qMpvpZCNWnJzuvInSu1NAunIaA+ELkMdFgGmYgOU5xQII362uELEuIMoQYiWEkCw4GvG3+LP2BYnLTK/l5ny5YRVDosmgcBr5sfHwARwqnREWHN7DVBpNFBzYaVZevujwTgBmNSiN2hct+lEOQQLhnJAEI563Fsxd0CwWpH9IHpQu+zEGxT4FD3qSEL09tCtt12AbPvp/iScan4c9E/1u4WKktjkm/JOEWNVi0SL74ydDCC2AJNapOR2CtjqO+h0d4XAIRuG1Cqz8EIZAxGUw+qCQTRL7EQThib7K9gmsBy0YGHjw+SHfgvgUdd+Wvaa+DhCxYdH456gild7BXYF/TISLUrdFgODeSkMDxTJqmk0pasngskXXyuwy3JSIE6XFjU+qKoY9JjMZ96wVSyt+o5mK54swUHVXMfxqS7jW3Eex8Hf+7pOwJpxhIetYRXtENRdF+CEkwkmQrOBAII8GeLjUhGWbTYZ5AU8LJ8sXw63seqAQSaWJT3F7+Zj2OUZOBAGCho7qArfvx2+JZsorlJibGK/hAdGDTHbCnGsvgsfX5vyHAwHwNqXX/f4MQX+QyDM7y/htpa1Ux3oeI+DrB52wBWl5HF6tdQwBHjnJ9b38YWeQK1wYlqspfHHR84MPiNPIIaB9qX4o+0GhFVC1qHW+Cy8AUAiGcTUhH8PLGVhBgeyR3kAiImeGVBLFrt2zsl9WjUH8mFMWMzEHHLUnQtmm2Unkk+Z1p+mS7c0wd+ps00xHfhVxIo0Ij8z/Z8DgweBMz+of5WJQOHkn0WbGZmP2Z/+ast/zaXVZQ6U4qSaVFCaA8vdQ1qwRD/1dJNmP56MF42qOo7AEVMwPpOJQChRQLVei6DggHUYTlDPopKLrDAmi35GuNrM/+cGVjkLzcCiX00dQyXr+Gu1vAt3Q5iKNBeabJD+vZVuBiyJCWH7XnMMEwsXmIyP9XaEIHtxx1PDAiYVdBcEUad3tnOODPluSbPheC6gDcAHzY2cdUUqEDS4fcSwPbZMgoJ5F5z6gCh/n0GlxZmtXK7FR1un8eAeiMqpjFhKkNbDGCa1ZoeRZ+hkFN9vToS6MQHOyP8/iquACnTARZuXyT6YOpBpiAAxYFg6tJau2uQASZVK6zBKG5ZNCWWjDcPQDOVKBLtCIU6HH+/nxT0QfU7YcHDFSOYzsxFRiLDMgMA2nipr1Qc4+5bUi4AW3I8SeTuAXikKXwHBOnyJwsAyN2RJEQttnQzALXYTgPrRIQCnbj4Im8W79ONUn9eb7yKb4pawefHHU8MCIA/nhZVjm3EcYqaee/gwnMpqKlopXkl/OBr0lMAgCaFtjUGOyAM5vB89LD7BcXUQSq5CbQ2AarXlHaXpGAP2oRVwsIzHQhC4adtMOrnLRRTA+Omuxzquy/M6iNKsZOFJCPooGDCk7Py/FUy3eftmbYBCnP6foDmEiDm84IwhxNSZwrGeP2eYL5zgK2Pw0N/uqIiNS5ILDVeAl/xI6g4ii76uMdOFkDg/RNyEVWph+m+aLmKg+AwkIp5BcMbLb7wgPi/ZADizNbnHFuXTPdOzPUahHi0MaFClSFXGbNIl4nKbvWYQHTokMYIJMfgUceTMYHInsF8JxmM3O7DUnUjBh2o4g+jVSOELTugEM9tk79x31fcZ/K+nBkD8JSPBwXVN7GYsZlF62iQ/H1VormFajEDJ5sl4D4WblTJkJUDRP42hdm3QL2oSPjsPnzQ4LhuXt8tQGii9xvS2pJC0bIOcV2w7cfTx7dxEZ1Mp7qxEvRihei5zyAsIrasliFMPnyPkWSHhCzHdGcCAMKN8H6etjGpuQQzg7X7aSnWCmh6YLnP+RgG+DaezdeW8r0DwCvEU+MdG6Hk2A1T7iijHj+ELQx7DfzdWvTFYjvTADTaRsVOprolHt4zmYpc9pTJp4YoL/tFySBqMll3sTK5LI+3908GExCM8saOxL7RXweApLJoRsXC4BqCBqXzc3g0AKQroLRlxh3Nh9pWY7GLro2OJwhGdnBQsfy8+5bdIoRFaWYm3UdvZjABtFyBbL0LdW1BHopqVn96bEGmM4EZtDtcgspC4P0X1l8SJLwvd6D3J3Jvwt1py5KhRlmb4A61KjTzZExjTND2zOHtF7e6TggyJiBtTPLekn1W+F0KahTXBXoEEDeQDNaIA0BcW0E1ihs8y1CYk9cpacHbV6qnEsFLZ0Hi/nYEUD3gOcIIiSKfc4vmTzro2QEPpqpYtufngM9KtlkpRS/dUKJV0djZ2lfDK7kLU/aCuFyFlXnM8WQwAUywxpweTXWBA98lV/0VSCWkTBfxXSefofiBlG5ZhrOJQbP8kgAwhzJ02Bp5YTnUgUCLKTDazkU57m7tonGutZ0J1G4yzaLrtJV9IwfurZefdpfhRWXeadFev/QQV3yqf2rrq2hXBZsCQ60tkn2XLkD72twHse3H04JZSYUBaAk2c1Y2I2IGItS2bXoABDWOKBlYLRSI9FgU+PiW5B4UFGcCVcAVPRpVTTEuo2V7grH540l8TjJD/8abUNmF5C8zzjAAmCqelRD4/2hmSY0ZOdMLoKdZ/suJ/m1M+749urtkOOQnlLu3KxQ8W9XkO9Lbwaxzs55w3R5zPDEgMEJgNQosAJzWTS8ccqnJYpakwCHCcdi5UVuvXTCCAjKWPr5T/hWDvQOB5msDjqhAQ5ogdZeimRsJGu7vVRKpTWwz824Ccj6Qf6zMtxV54HbmW+JS/uwrMu2r0/siFEkjhRXtCIcEKohBooG6EE3B1tq7KUU1vbnGAKwCJbaJ8920y8INQeb0OnVnDtNeZwOt5q/kIYupm96ucHmiXykgkDmYDgBhHOxXAXarKhBaAMDIjUyheR3RITFOD3cTh+v895T1TCNFsq5w2TJQGeMLyG4yv2i0nU8I49u9XxMcw2hE/MrbEgHx1oUBsllH0YFN+/hJ5ZQfcTwxIBB5Z8bw4j1nBLTKQVeqjBg3ZpCHQFskL0kZTSBQWQJACMw0yx+MQA6AoFwHt/jh+9ctEpwaVVkwhBBoo8v+/bTgjUwPFomgN2H8L0/QI7/b/XPkCua7LoRmYkzgolpNJBf5zIiEtzdDoW7RM4CGlCCF5Q1gIsJUMBlWJJOMwGEsFH+YoAUjyPq0IebmpEtWSp/MIzWzvrN0aLAHixJF/p/GAKqyc+a4jigJn8HsanwTGLKyrixqQYIrjAZhaoou0bdR01IxoDkjEFgAoOq1ZuKMQMXWX/x1gnxS0kVYynEIUmuPaPsq2IoxP6RqFjTkaRxMIDpMx7TjiQGB4b6kTK2ClKiwQshFP6QGLQJgDx/t3BAkp0wGDC7gAjJL0ae7DFN8G3IHhNzpdmQoKFUDsMHyDSikC1B85y0qC20Dhs8Qy7y4CPI9At9/k/Gst/OViepkrI6ZcuVCp/2WuQHlpDMBr9RDUgByE5eFpWuToh24el45LJpIU/ARITvr/ynDXDk8COU/zOXZE5Nd7aT6JX1/qPfx+wByb5BlJ2I821wOV/hO8QONRRsQJCBGVigAvc4vd8it6CLYW7R9YrGAvtvREM2Ab79QSosKrCZ8q+QipVlYdSArLjE1EIeyngBQn5scuEGlgCeA4HHHkxEYpCwUTjFDoYLmRWdIvqbDkDlcqL7v6SRC0MKnDORXCB9yVhzVC4f81d0QkUhX+Q6wHlVOGZJ+d6e5/kwi+Lp9lfhJehyCuBHkqSMDgDHgHWwvwr01cbKCzVFlE9BchGf4vTPLQCigOJVfAoGfnZ9bPnqYH08Iu51js3klQ437iGq7uU6q6znp6WCrSLlw3qiIDaTFFVfsDKJKAZJb0RB0U+yRLh5CtdWDtgV4/jqlGEQAihYQWLDViqPifqhmodX0+8/+vQOFNACqyWfW8ukbvmrqp5873MCt8CBegIUmICczSstdEm3PGl0aVqb6VkSSqUUGzYBg5lUedTwxIFBbj0cQo3UyIwfXzrXeXewkDAUE6gOcjz6zEjBcgmUZclSiR/qw+5LWBhnY7LyV2NZcUSXogjh84OylqJe6ABfTFVdc8fEbsB7I8UC+7ZixWlmrdwJX1Aw1gNXK2jfLtQhBcFyyYGEYiGZTXLIcGJsSEUBAPBDpOvj/QjFj5l7A5QwafCTIutU4+rhkflqGK0NY+QKluJ8iyRDsvg6U/TX9rgb+OhwER45H/N7mhfn46Mh+sMTlUqaYoLuJbhXdKvNabS+F6d/1OSKUsuYs01B8DxYmoHhcBDQZVfZ3dHCwDvo9vG9EDXiawuOPm6QzgNINQwCAMd2Z7x93PDHuQMbMIy2Iv3pQcBnhVaQ4Zu++wk1tDKBFSvTQp3TkHuL53rymzRlIi/9RGM+0qP4F8FnTkJpsU9Qu0Dicj4wstfe5Q66Cnq5gNNdg5+Rap/vqDjhnG7hvLoLJhTObrBWv23XfHncTUvpaGguahREx4Y8shYS8uWIjyHBmsAKeWjF+xynzzS3y1y/SIiVTzcb4eIU1g2RCvV9qay4v3Mr3dX4EZ9HBGBV59ymgjGAA7gKMPims3TZt7QS+oOjPXcG8qiF6aSCfOEVvb5Bjj09JyKorPAF6jSn4q9VOWCBB58xYDTKZMW1eCxC6UYpcTelul/ISI/udj7M09wSywOv9sgNPDhNwJQ3Lv7DSnj8fvQ48lGVh7XCKF1SyascLdSN44lZRcatGpnB0YoUrOn0zimnbeV9OWzjzShlrkOddzaQEqjFbex32z6ycNpYQFs6F6iNHORoxWy4UYAZ/EJBbR76wh4PNcBUdBVCWNiRppYZ1dVaiQZfdFQh+Enl/VXz3HDGF83BXuDBzI8idFfyaG4zf/iz64AR+7MIWAGGkFSyLZm3TvFcBU/ScIi2A7eO3V1svQWuMBcnnN7dsuPu2ZAJDnWl5vdKI4Gzet2RGUXSArs0+qNh8DZ3K3IcsucEIRccVH+p11Pt0LqN2wifxqLQ5MTQGIC6q/nmvUQgpz88aI9BkfBU7s/fTsjhQrvZjjieGCZB50uGBHkdCz0dlhGBaR8qCAVDGtvC9Wf6yzpFGMUFz1NWsTbNVbK4U3Xq0X23yznxF4cIuKzcE/cET224qo7uFyHmssA01BOSC3JKqwocV1U+rEs/UqZ4/Y5KaF47h9UtkH1Y2LOgoxesW1BrH8kJ+fyihjutfrphvKqxhf1uQmyDrQ8XxvvrJ++jP3KfC4DF5x64rK1f5AIKwwY0EpGWL/lBBtmpr+6sgz61gs/JFO2w84sd9Qc+4hmC0frzjgHYM+iyIAwXNcuZ4fRTk6RX66gq+4u7jKiArREiKCYix1ogFVPBwOlBU7cTMiVcEPayKUXeBK9bj0tHku3o8xsrGN1zAaFuyEP/lcAb2q6NOIDux0oEmqzZ5aPjkmgQChVj6+3D7pqJPAQCk6FV0PKTdq+6cfo2ptqWWC6JRSrMKIniaCVt66yev0JeOY6p8tGwpWIKBwFT0TWxJsNvYZh0hiJiiy26iK9ulI6bK9meKVWtGCPpHNvDuzp5n69R371dcCdxcw421MxkpCwrps/f+j39yf6J/fSKrNfqDmISI2oIdo51/vke/eJF4EsHSEEKQmsY+OlMrE2aLgEgKtU5/jq0inwG9fwM+fgvuPIeMLegDxryC7QMbI7Dl1/pzMO15vwx8AeTmQL5PbBXhMcwAxAxLv68gsFb0ZGNblT1/bav7eMebu1HAHfGTqFxMGt7ShWVYvNw6aLpgAzxGMYH8TTGE1mNLu+Z/lIxpAntfVCfXrXAAaAmYh44nAwQEMnEbEXwVYkKM+ecVqIsfhbx1WgcQ69XFtdPwuQWppcXaqj46mRcQq/KaSpft0rXCmZiv7gon7+zQW+LWLAawWUzF1vv7hYm+rvC8ZBQ70nspi69ew0eP4WiYL6ewWE+AiIKESzGQp9ege7Oae0UeCByv4Jkj+A13TFG/fA3vzlpYJhziIkiw93Y+UPQnxOIO/5OnGMeDud/B9hrlGpGdM7aZhl+nuUYVrO4xAc0qOvvfqL6ZGLIdu3JMsbp7Bd4b8MwN5J/6Z+EjdxC5RN/9hRx7kaMaz5WP71QDW93BxYTXQV5cwW9/CvntAy4U+UWF8wn3rtHd3jtBCwBR0CP0qVPk2Pt6hTE60ey7iI+QYxgMIPqmACG2kc/8kyNjX1rOkb0MyYFutBIGjw+5crtBdAuXRUONTxgDyMF59PFB1xj8PHAPFyNV/X4ReQb4T4BPYCsL/c/ed7XhsNYR9GvaXZZf0/L3Tlkgo+Zf0IGgH54liPrXVMJrfxUHAqEGCksPTrBFIf3mcz+RByOj/+m0TFKx9GLCfYGXxDetiNFw8u+RYlWQ13bw7JqsfvUniyn72R6fm26BiZ0tUgnw/Aq+4ynbcnunqK7g9ARhD/d2GVtRGoUMYVljO+/8s4L82jP0WNB3HfCOjxi6Qff3TIjB6jn2NFdIibSVOnNaxF+EtHbsQbf4unuCbvyZj8S2Jf/WY7j1a2B9BA/uoee/hOgVhNAjPoOv0MyY1UA4Qjcgv2mF/OYz5HuxtRMutyU0COKLgMQ1Ml4KcAacdXX0e8S4ZQqUqhgMmp9h+wFzJjM6LKtOI5axMJe9ZATRTs0meEdXJk1J15h8LRcmysyJgPFjjm8EE/jnVPXN9v6PAH9TVf+EiPwRf/+vv99FcnWU9N8D6UrbF7GAg76xv7Upv4ZGtxPit5GJ8KjyzK+9LEDwMrcgdAZOIdhi5yxQVwvJsy1gO9U8rbapR6Q+XeJmsIcIVAlwb8KR5DmBbjaWQbEF3RzD5rZvoeV7CQrofeA+xqgu1FboXQ043cBVrMvgCjQGEcmUG4I+DcjKdgg6DxZW2agxVhbldgMqO4W0aMEEKNOVQBNfhD8htsPya9iWZy8qcrJ0UfTuXYRL2L+BqD8fdT+atS3mcWx5+JsDbq2MIf1kjX0vnU3bG0a9Z5MWDbH30j8Kty+UNzhaWCIpyXCrU7IR8hmsVOrasiaKPqr/mqwmZSFNSAOqZZrXZDLGRhftPzy+Ge7A7wV+yP/+D4G/xfuAQNijTvmT6oTA9s+xz6tL4uiMIEAhr1Bnt3RdTT6JPhef0hqJMe9MJBU/IusLjAnrkC3ytvhy0rpawhWUYNg1IwCqxiJkeQ69jZsTxlPPAE/BezuUN+37a0W+WCDYu89Dz3WVFhxzWWvtrrbmL/z7kVcoYQz/PIEoYw4V0E0AWIn9eUNso49XFe6rVdHd1OxL4c0UjthvUHJpJbeQWgwsMzD+GzlR9DpJsY+1+rJr3rOm/Qu1KvDqI9VEJvtIKuWHP7OqzcFQbAvxtmeA4kDThVaxOM6lMUy9Y0FYtzKeGFDb2izASckMgFDoG5mbBICQAs1O5HHHBwUBBf6GGGf5v/sy4i/EasOq+mURef5RPxSRHwF+BOCpO3fSgoTiS1gUbYMT6vDI53mE8NOFO86SNqiN4sVLYk5ImJILSRIA4ErhQHDYIXlzaYzABz+FNq2lM4Ee4FR/bpnexiaBRxvkzrOo3LL9Aa6vDa9yPrr3QaLhw25RC6WlcKdYeb9XkNOtl1b3NJRdxgIoi0oIH4oMK7lmZdZOhxjlfkbgBYG7amnY/bBzauaBdWMLfsX239ElVc5b4y1HwJjIubc1mhPKqe29ktmiHLnW9oTBEBFpMiRilaARPEXgxIHvdR8DPeizANG40V7gHWyjlx1ws7GOpei08SNakO2tJci7JvjnIcuPOT4oCPxWVf2SK/qPi8jPf60/7PsOvPyxj0U+oD1g0VEOBingIJU+BaAN8OH9UkN6VB4CN1OD5OAuEVhJuOjmJoSCvG67ow+exNsFiARwazs/pVmrTb0ASWXAjWOYa/TyAt5VkHtVC3Vw7/hfPFK0Mz7N7bDQfPaFXewR7XzfH7GuXe8r7ZkK6EKq62ZlI5ByGziTYM1+31kU2QeqF9QsOjp1VdCVBfLkpsvBtvVFohapnL3nF9b5oS8D9KPf2q0FW9o9lhnz57eNQ1qaL8Y/Mcz6So4EngfeiueSsA35bL09rZk4X3C59z6Pvsa8vdCnR+lEHB8IBFT1S/76uoj8FeAHgNdi7wEReQl4/VdyTcH9dC0aXkrW0Nr/SCCA5jfRAl8NBUPrmuLar0eaEonzaBbiIJgTaS+GtPv0flm8g61Y4HGFbSvdAOyAftirLzcjiRSZ+PEI+ru2Y87w74UMytXNNf/uwdLo5Xw7KsuSzaGup2sHgmuQ3d4LglqWJhHYr5vAEArhz70K29X6Kn7jfZk9IkpsRFhd0GIP0i9Q/SZr618FyNJqsv8KBAIQXIDc3ciOWKBCbyv0QF6o19INrB8cGpt4enumRk82Ai8KHNU46GE7Ohgc3CrlhACAaF/19gF8L44PsvnIGTB8M9Iz4J8H/i3grwJ/EPgT/vqffc3XbEK4bHahY8la4WOygjK6+TNaN7SxIFchkvb9LoCgLKQ0s60BCMejFLAMjN1bNQOHttGnA9K7oHvgaSxG8NDTLy2GXauELOXhvEBOxqhOieh8e/QIlHIgPOK02kBgFRMfHjYzG0GOBV6fcPEA3V/W8yBZjRdRC3GLpH6SorAasFkj64gm1DMugFCWsNzP6I0PRhCdVExlYnw6nkPK1Wko192kBITol4O+Wih2Kv1B+4RM6S46cCXIrlhUATkLMIs2ithvarl8qfYugHYJ6EtgDSA4lK9vHhN4Afgr7ousgb+gqn9dRP4+8JdE5F8Bvgj8S1/LxaJzl8H8IDwxrq1jHvJxQqRkIc+y+Na7rEXjAydkJearXimVDyxBQm2QeGltufz71M65PlBKRHHJUc7tro8VfRMLht1UWEu2deEDRmwgYmB7UC8uYeNRaB9li2R3oSghzPCe6kMioBEl33skYBNi0KxTWLlX30Ne3cO4bzUIIiADHfW3jcn+4EEwcDnaIJt1s8QLBEglSQMgSls3Z3m91NbWv+0UlS3CuoFyWYXICi32RYRWVu49tsdrQQ7uvQI25A7OcX+ZeIFZW3JMjJWolyJ0DhCT5OKzsNgMNxqx98DjqnsOcLFwvwFBG8MCy8cfH2Tzkc8C/9QjPn8L+OFf6fUewv0GtJVyiVqChqT4eZKPfdBPh3DQO6ahwAA5xvLH15o+YE4XPD1BPjrgxQEXl1aQsiMZQ6FxmakAcVHgaR/k60oJxu27vCUtnYrOvfn951cmJLdP4Lnj1tezPVl0VqhbIsiiP9Kpiv9td6YYTsfbJdA3LuDL79qlz3xtgly8U4EVlkDdkPsVxAVELFh5tDaA6OY7B+3g796AZWwQMe3Eggfdqrdz9MTbFLdr8SLvU1r/5gDVCbYD0H3guvAKUUs7rptuRp7eKmRqIhnQ5wUUcGkxWZYGCMTKqxXbIRnNZIp4AUHfUyNdrscc+sg3j//Fk1ExSDfsWuYhzGR0VHyV8mQfZKVee07H3WZqkizV/9OPMlQeAGeCbAZcRJ9bLl2eug3fIqB79OIKmsvw0Kot2U7/Y+eW4BgrI+6N9PMT1iMSv9+bhJ0rvPXA6uhPLuHb98gnn2s3gtwxuMcD2KWyxEcPi4F/v7dCorRKqohewNsXVjixBlaKb9nbdHkFukK5CTwD3GrSvUX0Syg7TLInqrscmQWCx7FWo9ETdH8f5i6/V90bEHSrHU8h4gh+Qsw+TL8hBEabUqPgszMXIKAT0T1c7+CBJl7IygKyoqumxSZflc0JI0XWI0RouBS/gKC8UGemQuKbQNs5rIPU8u2j1PqheFQgzTcxRfiNOcLqErUCzUiEDruiZuoQiLC4NsV+5Co1RORUuwyTDlqcKyArMau3Dvmxxum4sBCnqgXnpAvzoUkiRzqp4N6b3M85PN8vL7NNFb6FRZBPFX5pi372HThS+NhzZtVTNtSfU1H2xMYWaYh4SI4W7QgGkgU5XMJGbb6ER/VzDkX8UFcox1ig4+Mgd7wfBZFLVO4jes9l0LZQLjelYb1fTjYe3HvnHlzcRVd7wkUIUI9tttISrACxdohb88hQLJ77ge98tPF7taAgrZ9gj1xdo/e0LPWZ+QKqA6JCECpw3Ps42ra4rLU1xKletVs/IruSV9KGqdm+up8e3Df6pRgMLAzqY44nAwQAV/FSfK/orKGEDM7FFy2S2Atv0lIdnNODgPZffR55f4QqZukcVa/gHb+LB8TirnZKi1U0v/dh4mZxA3kKOPbv3lIzllr4lhhzCpwCd6xN8o6ib71rkeRnznJmkSlngMKMJi0Uf2FY8umWYaViA9giKh40XAivtPSnroETlNMcP+vyAZyinDe53bKw4V2KBZuK+9Z9eOsurPZW/jy0hjv6LzoLLBo+TprCeIVej5tMtViPqlVQOhBogF62RWG7g4truHTFFeB4D3pCoFetCK31WfZq+79IEZNuKKTc2oUhEUlxrdMf0V95X8nnRitWlLehog9L5F8eTwwI5AM0K5pHKLWfkF0e52h3B1oFYFIhFteK+nNzt1rB0BEONGke6/cag6652kwxGCnAyf7utYPNIqkgzwB3xJaZAuSdanf3IzMSzsqixx8BvYmvXX8ftgM2Ky9mapaoIWF+1mU9+iAsomQX00FBV14Vp8akFnGYkC0RRG4hz3lSemuKJ0eC6hrmGmFALnF1wJyiY/bAu1fom/dBJuIZmKidt9u5Rl3u4YH1lb4wyk308ZEuL2EVN9TaBOHVpC2pPmc3Yb9vSiuwt3hHxmtaimKxHbnG/Sooq9GOhSA0C98NUeufpSVvbWmonjUd2r5z41bq9HDs5PB4YkAgo71KTc/VlhoDFsQnoug0MPBTOh5LCCqQjkO3/HHFE8wflVLDcj0kgSat6Yz22Dkmy2G+l21OiytYYcwtMR/7SmwCzqkg12oTXcCAIl5FgSNQ292HU7+fiM1v2ILKTKGWlVjaTxystNiFNU1KKC7UGMgZcOJPs2/tXoG0Jb3RqK2n3K6nBmxuwvEW3ng10vv2LE9fwr4F6vbAdRdiU8BQLr3cGqgdrSwI55QrFgSzHwy7zjnop0FOFX6L9WGnOlG5mAZhRSvzTtQoxY5GrbCJXnd8DB6QU4/V+y+QNOSpUpD2Gu/zshP4KdBzb8e3gHzM+7gB9sIg5VGl10mcPP1aKfNOlfxafW5FtvHRxxMDArWltVmUKBAJi7ooGkpeSpm5RP84yppHx6aMSEdikFPJRTPsg6BrymKOdgpMi/42he8ZssM+V8XKWY/FYgrXYoqimB98BryXYO6DF5NDV/SNPkFqgYG9T3TaK7wHsgWeVnhunS6CPxILEA0r+UngeffFP69wHhZ/bacN7d3rY2UWWo/Elt3a/Ty88gZcX1o/Krb82gWwXsHtUzj2hToape3gZAo4kNMja6y3PbclaJEwvXEGG0WuQP/+G3BxBb8F5Nne9wEG/lnECLIL9KFzUeDsBO4clXLusGzBWGffLRmEycXM5kla3yrhUPQLWKx240zwPsitLje9h62RBVMOWg187D8pcPJriOJVrmWU1Jcye9zxxICAFX1UcUxa3hyffNJSZMIyLUwvFTsIQ+6ZBdyyBjMQQU7ceiZN05xm3IEgED5QNehi3CmB2D/NkKSHeSVWGdorXNaZuV7kGrgzkPf2DWhC4FbFDHGLL0048DjFpdpknPMJVxOe3yziAsZGqg/4VuCjWNbiFawqcIQ0n4LcJ3B5TqnGigXo2D1A37mA82t0e8UYg7lzxXDLrwhcPECON3CyqXXSIak+0XdjOPhJ4lz2Zo4PhqabAd8+kGdP4O9dwT8C/W6FF2oc0nr2ugCKEVg3NyTaACcrn6JtbZBj0BOpvQFy/cXqe3VBixhDqGrsyTAF+PXWkTKAG0TCxKeWh0WSZkiaTAcAhLFx2V0uSiEp6wUQs2RRH7+S4BMDAhXcGA4AI4GhnNFKxy3DWSFY3f62ks4AgK6qR2KLYaxCIiLoZ8AyAmBaBDiYROaD846aoJD/v8To9gmmZNHcmFsfvxeqnWuF2/7cOpB7LJZClyYFKWpi9JCVwrMCJ8YIuLe3LMKt4TGDErDsiWvQr2DM5NyevZjTQE+PGBfXCQQ1bdci9HNvC5rM3cw1DtOq58DitQim1TLGw1mBqL4c69yUNK0obQgM/exzEfRIGC/cgN9+jL6G1XeEO9LvH9cS9R2LelaljedwXQm9FH/mKCSLlO8+Bk5dN2u6cEhms9m2b8UnR/W7xuiThWs5Pq7EseZm7sZUEuMy3XQiXABiludoAEAawccdTwwIoLZiSux7l5VTEcnygawa+TbYXUjio/Thi7LljcJfWhXFr2CjuwDD1vIJZmCKKQ0AyvdLZhL54c8A/1DRbwW+G/NvVyEANlQBXBmgi4tY3Y2N722Q+4M5o8rR29sJUU8YrzHfeKUmqHv1XZ002U8gmQA8EOQiniPiD0Ls3CzHx6jubbZiUFEXyolddqK5BVp+EW2j3bNVNwpY3c+VtZEbWExCBFZrIqTex2428I8NdsWBWm6t4HTmmAyJZb6rLctVp/3TfbPkii8bLk1aAvSi33JCx8LixyrVCrZHhLc9NkuFYa5gXEbEjUwDgpaqtv8aqPb4RjxWA4BkuzGyc1Lj/dUBIMTmiTh0YDsT59YsLIGgpMkZAQHvS2DIKzbLn3pa9nteYsG4m74y0NSyqmGJcrKIWjFNpN6q1UkFifXpv6zwM5h/vgFui1E+ab8LFyHlMlyhmkqnCqw0txWLIe4NyAVQGkAhoBuBI7X7q7OU2EQl26Dpo0exSipVe0JOT9FjkPcucmcinbHjUe3T4N3RW+kEzjpfBmgwIlkhR74m2f0dPNjZdY+b0kTfEyyu2JwKsSB9AfZamtjMwiPXcAngn1iFn7aGLphJKWbamAACMDYjZY0ntcYCaSBis1LSH1eVWh5dopbChWJgrkgIyRCLRVwm+tCQyN+GFXTZcSNoW/h5bCAWGe2bFDzieGJAwLYmNxRTGbmjKvPAJaAAIBSo/CDIh1VdjnEIQCzD5EKg9ybjplDrGpYSSEK7D+h0IXfBavHfQu1rtVTjfx/4dbJY1N2NcD7PEgCaC0TtcZfbr6EpoFB/RntEKjWG08rYIn1RopohZvJZM8pNgKA/0xBgZc/+zIbxljL1vm2/xaSvgWiP7xS0y9vE5lrcWbf2CXq0Qm6u4PkjK8PeXnf726xhKLbmb21qhzIkth4b6JipFGPW7INcrTmA+kpzDAJQOqUstuS900QvYkoxfrn0rfv+divbw2oMd+l84VwDgJGb1KRRiL9XYhO2sD7XvZcPZiwgLD9p+ZNvub9m+NnYtLvXv2r2IizXW9wqOwCYxDW0owxie7/wAxcnuIL6Cr6R5pLwtybMe4qctVgAbuncKtaWU3jazbej1gKEvO8LIC9itHxNaUhIVmRBYj16IQN1A2r/A4RhW+ASedMRFqhZSfBdZxqwpTJ1q9ZNNMUA0qPUWDEYbANQC47N049ZTOEcJp/NrE0xivYcrS8iMCWbFTwdmYo6ZI+5LeuBnJ3C9Ynl57nOPH2CpHVblmbEpqK1C2+sr2cMLgAjV6RGc5VoFGKruwKAg6B0gJD362Lh1DBEzjXMrsT7PSrD9yQUZMwEgmACYRWkjQ+IsbZnBY7Wlpa8WEjVAgBSmlKWRgFK0xUk3EdZFisdHE8MCDDxjYFsg8vYkDSDgR0A3KIttpFK62xHT+fld8b7GTNW8vRdbFXQy4nIYK4nYz0aINTORLFstAnjLMHx0ZGBBeaGmIBTgxCypWhbas+/f8GCgvoqyP2wrmnLDM3DyhaWmKBqI0nY86mC3BB4yQXtani+OzrK2Y7GHZyaarTRqKTeuMUYG+u3t/f+mw3INbEnjM0JaJQ4LaNaMeGtUKYdtmzQqpjDtdg6gN72jHs47Yq4TrQr9h0Q3yw2AQB/9UVkx962EQsmECvzNu1ZcDhwAAsffsQ5kuA1ALSYWnGN2RhdBHVlyQBUGAPSzaGl7E4G8onjBjoGctGmhe4myLePWhwtXm2ZcXOYAgCefCag+L5xnlZxlyCyBIWCTfFD93NgI3jlf8eFQ0Gdrtq21bFg6UyLMvb++X6g19OU6JMA3rmvCrJT5r5ZJ4155EHYNZW9D5VoCO9yIEQUfVGQI2F+ygNwZ0YNc0u0oHcqFoEXGL6bjfWTJHuxYzA+soIfOEZkou/t4ItqAbitSxFksBDpeRZJhjCdESh34Utv2/JfAUiaWdS0+JPWL5GGjXHxRVvrXpKMxfrR0T2GVVumIiy2uzVDynFKAKcBQfT1dDvddF87EAfw9KG6UrhUnzEZhmQs0stRmZiA52Aa2T7NjgkAEV/hp7l2ce/TAb/+2M69KDnCGceCZFL9ZbEQe57RxiJeU/GH1PL6X+V4IkAgAnOzbUkelLjSfC0AUpBerKCu5v8/BIACAtvn3ix/AMd0OmxLWwnc8/t5LGHBADowuauQTWrkpIDK2qKheAqxAgxvwPziFn2gyLFvdw22EcqQ2mwE/xwPKq3BN05HffUSuQG8vEJ+3zHc3aN/+xI+hUXhgy0knQXuKHJawhb9qtPSkfP+Xbjco/u91TmIC9U+siRNeadt0jJCYUJBRHyADy2Rok1JR4zdWwrn5X5xQ6yoZhSDSgDAlg031y5412Swt01lKBciQ7rByiiwig8EDAg2EzkaKT8N4oMbFqh4UCSfe+V7W1qELpnAgsFhQM+zKyvsuQT9ckv0zWJFWSoNWZ8gKdeRIq73EQDWgQHk8L0Zx+OB4IOsLPSd2P4CcXwb8H8AngL+VeAN//yPqepf+6oXU1phxciYQKBcUEx6wCfSWZkZ6IG6htMNAKZOFyBL/02drvhq1nVOIg8OgvzU3nzzoehtj0d74YZdszGCtCoR+fWWeJRZd4rsfBAD09UstOzUgkK3gJUBAGIxAY2Az0oY0yzu2IOuB2MMv9faCpFeEuQHB/zkHv0L57lMWe11UH0jqsx3sKzXaUS/JQFN595EUCdyHHEUmFeCsHJl83Hz54nY3PD19i3At64ce2+D7gJCkpzLOxM9n7EXh7kZF4Keqa3GK2HRnYirNmagDiaCsrVA3b6Btwx0vfG2N0AU8ZRj0ASxtQmHGvC5xQUD6CjFVi3rO7xcMCLxtqPVKCCQCPY64LmMsAM+u0Xv4RvIgO4fNmid5WowKDUQ60v163CzICBzMN31nSOC3o8+PsiiIp8Gvg9ARFbAq8BfAf5XwJ9W1T/5NV/MlTh2Vpkyolq15fvxmEFYLslgYLoBbtJMnjWtmwlb7WKUwSJxF8E3ihCP/IkHJedwRZyCvDutTDZgSMO6aPnEfWEO/yt2sBHF3AzavUPjbmGC0vaNyyyB+3fBkEz9hLHDU2qruJNtA/Of7tGfvcqUUVBy2kv8KQr6lsJzavv1BRBIWM/ZNhN2K3sszJ2kEoaNzPtpMCNFrxTe3CIvRAWeonoFXCOeChZ3DZgC+whOitdmWJBvYJbMCpIsvaoO6Kj6npBu2cEA4Orc2+ijJINxdId5Ig5yrvax/mHcN4iB4i6Yj6SkeFm73RAMNwRj4gFH5wmqxkYyLVjXU7CiKF9cVPZtfFRdyYP6L5SEjPk4haq6Fs+SNBeJCXNM25b9q7gEj68l/JUdPwz8kqp+4ev6dRcgp/4zfS172NipN72xRrnT9yQEWWvE1JVtVvHFoWuQRT7TK12SiURQ0qwJWzVA8PX5wmJlqikehmWHiwhyQ3z3Is/bT3/1UyPIFr41eLZgVL8MNJlBESDrAN1NeFfRe9OWLjsayGbUbrjRWdFn0dap6PnerKb3TTzXUEVEGTIRt/wIjLOj9K+jItdy9+0ewYwud+iXL3ylHgM/mWrbgO0msjP/3cpxQw/UhNYFd6oyVuL7IcaOT6PGftWUWWHev0B3MLcT2YLencire/TVu8izgjwnyNPDqjk3+J4Ffs/h1/SVglAakKplGGLXpQUTNHrQgXchEl4JWcZdbU3LfVVXhVHQ+qCJkqZbGYanfBJ/dUCI+ZpmNEfbhPfRxzcKBH4/8B+39z8qIv+tiPw5EXn6a7nAyFgArWOhUnqUb52AYH/PsD6U4BD8IQReKhc+PKo8Zlll285bipG0rECmlABmbWOeiK7inRyUkkR1duobhYKckUUtSSnNHC6eu3LYAUQkANghkWGsaj2w4N21C3Ja9OwALIt4CApqk1mu53JLdI2FTbQo6NC67trm10fMYjipt4j0MOBbCWMlyHYPr95Ffv4u/Nxd9NN3kTcuK6XYhD2VkRj/aeB7hLklxyDHwBHIBqv6XOPWHOb+Ermmnk5gyDCr+JU9/Jfvkh0uNWaCsYFkJi57IUsA3NM205MMUksYsNwPEduPoC0casFKSZnRSW7lxt6Dp+nSLl2CYFa4vBsAhEvg2YkwllRfDo8RiH71mMAHBgEROQJ+D/D/8I/+XeDbMVfhy8CfeszvfkREPiUin3rw4EFtsujKOoPOO32fTZBpPnV2lxfLRE484gbhpx8qxWC4cjmlzFxQS61QlDzy9RNpCmttcZlFtEfal6gfgr5ot2aVrbVpelszCKoZ+MmBdh92+uiZxcSKlL6k6Dszn53oz9iSux0pak6B5wO1bcp8HT6Lj+B9Y9zZ0ty+DNtJ6VBM9DEgGE2oJNsrE/glhT8/kZ/w/u6m0nfs8S5Neq8Dm404QDfK2IjFR8SUb6zwKj7v7vs+FuHvx03Ww9jE+R5+/oGVTM92/17Upf7dVpFLtcVh72st0OryhltjG4vYJD0stmdaLDdofTMMCKYrdVr+NG7B7qJVcb9gC2XgAlqm9iCty7PrgQ7KiM7HM4FvRHbgdwP/QFVfs3baK4CI/Fngxx71o775yMde/phGzhcdjmZOY6Y4IITit9fm50gXKDNJhoTBAETcVyoqPLwWXCI2PSIqP9wXt+3Ke9YiPq8UTLkwJGzYHcTbyQ6bRnqtPrOuqLco7s/BXGHsZFSgR4zTmV8XuwxNLJD4rSB7mJ+fyJeSBKaBD9Dr++tpa6d9VhNNjOEAHnCzwJvfD3VaGcxTMuhpSutg6oOxEDkRm5T4m4DftkJun6K6IrbpSjfAT42g11QfmUn1q7TJjH7vTOGFBDg4CWIW90jgSGyxV7fu3UUWcaWPC4cb4KO4GNVwDzXGwgBSp4Ht1AguewxjWtB5oh6si/oFHwWvPXloOzwfiyrM6gykXi3o6IYrSqmjxa2QSgvxHjq+ESDwB2iuQGw84m9/H/DT73sFxSL2Wo2f8SpkzjiZgZulEIIu+BJSQfhI0TE0v7UFUdpkHgvuHSq8vU/BzjTlMMBIqY3rhrL5s0W8QUlhDkYgjelEgGeO6SzFgSAi4f5+Dqzw5JMm0Hq5g884YziSsmihBF7fX//z7EeyEqfREeTTFuwSm0IczEycblr2RpHbJymxMq+Rt/apzcYSVjCObA2FYwHfdLTAqlFvv19mfWgQpSHYXeH9jLSCTYHGqsBkgK4NtKwPhgECZBoOAthKlpLlUWOcr+BVgW5xHQhmyy7JGDXHQiOiY0auAMLpvIqxrQUQ6JJZcNC2JHeZm2m9hl9hIrMKqx53fNCtyW8AvwP4Q+3j/5OIfJ+1mM8ffPf4ayVtKSaglCU0i+bBsm4CsgCFfH5pHWF4Ef5qO01o3ea/8IkXROXX8DMypEuzhA4MEaEJoO58DtrvHKVYAoE/fIKXgVVX/JFZkTlcUVbCeAMLBn7aFW4lmSOGyHxUCkkSJSWparRPAfYw9zA2ZWVnWmSiwDJjNeYaeP+MgaxObRedc0UuSXDhBPSkOr7zJZqCpZWNdoc6OFNgehuUzEDU6FX15hzCuH22sKjsstftWNm03kyDYOPeLW7vL/esUkFrU1a31CJLBoA4M3AAkOHulVUuyLA6E1v8I+aJkDUnC0aQLYncZMjTgWHyGEekIWMmpo6ZBu9xxwfdhuwcePbgs3/567pWWEJPvoYfU0BAFVpQsYH8beIii1eys6wTrJMk6WDGh+gKjgm2ar6GkFXdefu8uwKZhqxnS3bg/0+7FW1AfCPO0Sy3FiOI+EVrn97Hxvk0BFbKJiTgSIspuEJBpuMywjyo34s6xfTxSKGs4GikM83ljDqGYenK2ycWAH3TFXy9spLoeQ165T1wQE3Ll0sGU6DqynKlNcVazYLa/AqzgjDRzZrxwh374V494AmsPMgZg77CQcqfy68rIVMxLs5UcnS7pY7AsGBTvRFQn34eiu+vc7ZKx7ZyVsqjJuRQwOM3bvGjaHOek6Dq38U1glX4tZGsYnnk8URUDEIIuCu+UJFUTREkiWCznI0H5CCmN2BvwX8Zu21ZgVB0nqeoQsAhg4CZrQhBT4Vqddo+ILVvoi78TZLDShuomqgULsJwSz60+3VON5tlHDIq3yzCuK3oBTYhRyMw5PfzBizqxkOeVgIRMBxikfcTZazCEpO7IAGMrJHHYiWQMQFZjQz0yemJBfnELfJ3fBTu30W/8ktNYhPNq1mLJhbtEsUWWI1aCyCn6jqcRJGOfPSjcHTLfvNFbDt4UdC7yHjTAWV6v5oyRTC3xqzFNbSesXGTAv9IFUNjANOKuBwA3G64fMYYOminkkZ3BKt0mYq2KK3vIIs3NOYkxPO0trrPYEZvIOObGxP4hhzdYuXqPgdUtodowndc1mP7y+DgN+3zQOBRZDIgdGw1r2FBwcgoxC0kqVjN0S46O7WPVEOCtCwxvv6w03+rZiTHSQi+XWOxvFZaeK9FV6d+R8Mi2PLwM8cR0eMoW5bNBnn+CL21yQ4RQOYW1XPGxR7dgcy9l1O7IEEu/DKTCYQJFWQM5MZtZDfgqRvwG38DcnWBfvlN5N7W1tc7zUaR5bSuhep9lUwvWJWEJfZXT+RrAoFRap66SU61ekltvcQsojllrCaqV4jsF5YxAeAhVug9GiISii9RzSrVLikXAI35HUH523Vd7kYYrEE+R4+R6E5h5wLjDej4aQDu8uoKX9maZYxgjElPbBweTwwIlM9ZQbIUaMXXvw80LYUMJiDxGa2fmoBbCjGuYZ+mayD2oZyU6opia9RrUGNTpJGtcp9LNRFdoAVxatBqzkMAgJ8w7B5WR6CmeOvlc1Yg066VAODpH1usQyyNFQtMxs0jtyxiI30sViBz6wg2bei1rG8J0kS5yJLYMc6KfkcQNXo8/ycwBD25wfjkM+j2Gr17F737Bur+cG1VFnTWH+xYjMJ7UVFDBE9VurBrAAAVVENRHQkeMa2YNcgN0DkQjkC9NiHD6yUz0ceysMykVHUGEKy1Aqjh+5fMomqMABZVhxIIIP75iZQbEje6Vt99mrSOAUYcyHBECRdt1b6ASQQweezxxIBAAYClySJxFZ1c1Lg+p1mS3o9hFUtAlaBQ6TIASFPqUDpZ28KStHTYVs3ehLJc7mypb4cMDYFN4V12erc0VpPu6TVR25Z660DgSjFiHwGxCPKYDjbHa3Q1KltirUTOsPTjbqbGFBC473sMciZwZCsX0yLu4RuZQQ7u6X11sbd23JhuW0JtRgNZOeh7tR2M3/0C3H3bkGucwjg3RR+CrKL3SuNsLb+IBbkErMMit6i597f6sm/GSlxx1t5+EeRM0UuQKyEWMM1ZqJp3LnCRGrxudYPfpRsY710JA/cjNmO/c9+/GS/vtnxeFbFKxxsNaK6V+UBsxmeTm1jHoF8r233gEuSCNFZ4knMXHnc8MSAwAgAOXpMa15DVaxukzuOkfdd/0xfZaJ82ABA4O0G+dUCIXaB7XH67R3/xvdwxKK1t/i+a4UIVwTi/IkPcXdH0g+VIbIHMGVzD2+j0UndqK/U+dWbnbUNeHerWgjwD891rRKeF9ecsINjYPSJ/Xhamt9fSUcw9YjNvbKrrm8BXtsi37NAbK5/OvEpnKC5aBWlOofQ90Amra7gp5vrM7AVPBGi+LwHHgECGrclwG1sQlqLexR9sok6uLvXqJfrUQOQI2XdlbVmXYtdpH3CLGTGbkhlNQKiW1jvSMECsR5njImW0kpi3WAAr8ZWdC3DCLZTzCjoGUNYmp12iYxk20nesBWoKNGc832OOJwYEoFmUBgAlq432SHXFomMiXehAkEE7Dl0BXQCBOnPgbI18YlVDnVoq+ZsQ2Lhn4YDWB6HgQWFDcIYcbIHl4qxi2YFEe48BrNxinxwhL9803TpX9yO94RPYCXK0Ru6s0e018uCa3IFXqg/A021ICX/2pF1PtoDa6sHy1Br5lg36E/fR1y6Qjx0bS4psTY5TGVLRCbH1mALrCbddsK/azRpVkkQFRddm/TnCVmcauFDPpLexJwMKufChKNx9FS6O0PG8jZCC+LToCthqAl7IQkpfB0UgeHyHqlzdqAWCkx0kINTzpUy3dSZVWqVjxKkEm2l6VSwun0H6Z3H9eq2/41mam9QWOnnc8cSAQEfgBQDo0npz6Bqko7U8NPme1qBlur8xAWmpt0/c8A6V9F2rKk6syGY320KVLulRAy5U8LH5voAh/wm5b73ENPHw+RSrB6DuZ/XwG+TWmWURLv3ZIhmsWDr1PrCxPLLsFd1t0f3WFWi4MEnJez59s2piCsNWbWrz3MMVxgb++RObnnzRAq0J0A5l4Zrtdv7e76H7ZCYPj/UCC7wGYJqLdOr9EYrqqytVPt2B+cp+aKN8Zasny+uIrdzZsg5K7mpMUO1yDxkrRLo6eBxHd/YM0Yy0zSZjGR4OAIiaFAe2Hm9iXRElAwa8vsPvN5V53TopZSiGKMbLHyENZIBjNCQAzRc5PQC4w+OJAIEQ+rTKHQB8kKzjOq2KH2r7myUguHyH4mdkPoWg3VPqEnGPMDJxWX1wBa9foeet4g5MyC+xgpYNFpBau/8ppvgci+XLgzUISNGBBALrigHrDbJewzixfP2VthLS7DSznBvQB3vbcGTvC9QNvDIu1rsXVAf4AiT1YO5Q6h692CH3drYp59W1Tbp5DeS7NsizAm80BuOpVRWMiYg9v9574H0oNRyXW/TaacBooN1D8WCxl2uQk+h4V3Qf5wUTCK27buMNqG5B9mk5y/r632EYpPpSBNgcw61bNjHJyQznCvMuwr5ALV0Lcrk2e+9aGUpOAEYL2p2ozzEIOfMA75FEbU+uel2ArfUMOWzqAOOvIYnZr+SDZ5/x+OOJAAGg0PGRTKDzhFC+oDuSHVMP2/5v/VS0O4GhUDZ5wbtb2GzgrDpNVCwq/PoF+tZdeJcaiKbQqNp8fgU2gt5U20l4I+aTr4LC029qdF+qXbyrlmt+6SxZyNy1pw/lpxBe72Dpt/f26P37ZSK02av0d23JHV1vDJ1EYO+K/94ler3z58Zr+4Gf26LPrVnMsqluRnbx90QvLru05hRp+jAOfxSRiJ8ZyF4L8qZahd8JyLEugCKNozQwmjUOdtt9e9b287j/EE/bhQJZg+QIeGnAs3YJPq/GfJzsxQOHS7HUKqXEybmCrwyVoeytD/CmW28snnOMrb3wwBllM2xph7oll+r+iC3lZLN2TmjBr5rsQNEdiGCaIGX1ya+8Uyrwgb+vkSnKhJDpuzgv30dQb2Dr9X3hARwfwzMSYQD7fjfRz99rPVz3UQN7o3vnoG9jEfBzsZz4zbI+BRpNaFKy/eOvAG9P9AbkJGwtYWjZrWqJADf8ce4BWktSeQdkTYIJJ3B0Cr6lN/t76NVsaxxYhR2+fr9ObCfgzRoRT3tJa0PUOoRN6o2MFGstUuBLlfm/lTOfDfA06BuKfNniCDwr6EqTUlc61l8vgfOdtSPWFGj410IshF+gEw/K+XtpsjGwNR826lWF2YPLUdd6p4svYihd6zyAoKJwIRDToL3/jK2B7kDfVHjPZFgJZuHX7MYq0a1bE13IQycSUbry5DOBAIA2aAtmw7IXovtNOOrxEhn7tbW/awLavpbY/m9iNPie5PVMScyX7Ck1k+927Q1wBwuAvYW5B0+BPLNkMfZHKMvyeUWAM9DPKfz8Ffzm4zo32yPZrgCAwJFQugABk32XgCm2tsEwX1+ns54xCFfZrP8E3WP+88xnlHPQI4VT20pHu2ao9YWGFvTuDisdayokAJS/jIgB8bMr+PiEdzCav8OUVXzUMyXhGZM3tnC+M/fryBqVKWOR5gKEQJU2aFLpGp2FuYm+jIE71KIDe1NvImbSwd9d0fdA15rL28sUW0/xPTUQqKY04WtBxwo8ZDA1Ap5RtdGfIg0Eiz8eOp4MEIAD+LIPFo8krYtd+cvYHY5IN5WlQIGZoeKxXmAe6rSqA8XipZ97AC5gew4+AzxQYwXpIy6MEWEo4rEB5FRs78LngJWgX3kAX57wsVNX/IpGV9GI94hg1P2uTQjQfQhG3NTiCewdCFC43sLm0jb2VEVWXj24V0tV9sfbKboT9HJnBVUiizLbCgLG0lquUlEJ52gQch1uQHF0knbLU9iyaVMdnJTcGdoBganwlWt4b2tKHhsGR+g+rC8Rl9FyQYIZPRQtVyu/flPtOhcNSJpCHv6m/1n1IvW7h4DlbbX0ckjjxDaRlQ70DXzyknb/lN0wSepAHz/u2SgOhOwxx5MDAtn25gI42sWRNC/QsXdcdEgKXb/2Egjsbxu1sKLi5xV2hOWoay2qgts9egSaG9hOv5cgt5bQs6CnjbPIMwI3BF5R84W/A/QXdvD5+3BnojfPqs3VE9U3U+HNB+i9c2vkztJxAnCna0YTVLbme6vtlCvjCD0+hfO7FhBUrQjApfWHrXC8qcxMQqppoLXOV8i5dCN/1MRWYwDXsPJ6CKcyxshMKWTt/TLV2rjB2+hd/so1+rqH0VfZ8/hyFDUoEkpi72UV1tRBzNcQUBS2O+SNHbyxshDGdSm9YVzUKSzBoLCwzIssGESludNVulvoIA9dLX6bg1WfBxgoLUDaWiEQYcmCi0fRmOXx5IAA9GdJXUlGBUmDEggC+ZpV6h2XlqeBY++OYlctvhBWJ0/WFNKO7KUELC+6wtZbFkyhQ9Hj/0GFUXchxBa7eNOtAtiW4RP0vQlvPACZ6ObMgoy9c1Rhew1vXqDvXQI787kF9Fyt6mwtcDwqBbmKntnbBzvcwgpychNW78BuW7e5Ult9F2wzEdmkYGla/xJ8UUW3e/jCG+bvfstAxhHCTeuJ/YCtIMfrepAR1YlUR8exJ4NpOoF3duhr1iAZ+CShA6A5FHyXE0WQVUy+6WOqsL1C5yXIjWYYfP4yuhSzft1IE7ch6cOTMgupnrG7Vm0vH63341CmpcNRGYKq/pACFSGZQU0ck4fb3o4nBARM3SPqC7TnVdozLjp4sT1Yt+wdDJqiZ3CIJiYxkMRrAULM8Or52a7SHQiqqdLOqKcrRMMGWfCsgKDvKLy9bIu8DHoT9GjC1bmv/T/oNJC39uhuB/etfDHHfIMFJe9j2YxbCtcGADaHoJ6knhtYrZCbT6PbS5hbs6zbpvBQgtv7kIpQs5vIz7wOb79rk8znQDn2HPwGmROuXezW3r8+GUb1GuaugNPX4mNPxQPe26UrYqDm/nUfG42IHEvBUey7MSpTSljXPTIfgGybfCi+GEH1V1j3nA7dM0ltvBcYZEIa7DIqHCPAmdeIXH8DBfNYs/HtBjTB8leRAgAOj8f7BOOx38RPbbHQ10Xkp9tnz4jIj4vIL/rr0+27PyoinxGRT4vI73y/60eLJV+FnN7poieB1uD5XT2wsA3WHZm1/W3RbkV1j05bPSNemTtUp32nmlFx63intknvWp6/IXR+xEHnb/FdfygQaJ6OIrYIx30cwGoAVbDA4qndV+YlnF/A/Qfoew/gtQfo3XN4cF13DSlcie2G/PQw9jCxuvqtKWpkVUX29g8rFRbdw9EJcvosIqsmX/7HWOf7IiRt8FDYX6Jfum9vX4wxnMCsOMh2C9fXpoheRs3lFq6urQ2+BRlqhUtyNeFiwuU0ELsjVm9/TGY5izVO726vDNRpwc45bWXfHbVY6KEQ6jW2REb8u7S+sVLIpkcJfQRcdONTtSCH7iXEUuI9uBymJ1+lQGEhUdL/8H8OBF3FtZ/bqg0fd7wvCAD/AfC7Dj77I8DfVNXvAP6mv0dEvhtbefh7/Df/N4mF8b/KUYpOcKj2nrR80hU7z63AW5aF5t9+gXYuuKLPaUDgAGCLXM4GIH6rGJ4oaInlbRbAQ9ExO8n+2gO+Jn4+azAAaZxB4zfkuObASeuX3USvJ7wz0fuTWGwmnnPBVYbAmSAnFmORiWUsthIBeYZMhgMBOBigyPpGPcOpWO3/Rwby3HFL0ToTy4rKaOPORHK1Rp5aAyuEld/TLd/cw/klXF5hs6cu0e2VKWoHlAAQrXGXFfZMx2L1GGtqVl50xXQKodOW/tpNX967lFR3fs1FUNlBQ2tsG8/rnV1j3QOXcUYAQdffCOxJKfoSTMjv7QeaPVBWUmpcenXbI4AAIrb21asF4WtwB1T174jIJw4+/r3AD/nf/yHwt4B/3T//i2o7THxORD4D/ADw977qPcDp9zhQ+FZsIZoVfNF1hb5xleVglc+u+VWmVER9v7q2bkHoc0bjyUIL1VoFJoMMLTijSBOo1owrLPd80qW0goRxp4HWwqqZD6ee0cbCfO4H/nwrLaVcRbMqMFQy4tRzB+ybPAFRhBNgZrP2gNMXiSXOjXaruQsrQK4bYPtzOGUX1HbXPZYqoV6JWf2kD2JW+fIKfHvxtM7RaB9TvVArsz4RXw/BnzFqvf0ZclymAns3olcW1Dz3vlmv4OmbBoj7uE8fl7h/CJq2tkjqYtl/UqnFF4exYrfK5KDkGgJZ41ALRaSkNgEldkHubVlU/S1qBGjXKn7cFb9k9tHH1xsTeCEWE1XVL4vI8/75x4CfaOe94p991SMVPov4yWmiUSK6jAE4mkf0lyVGGwovB1JbJ9fyX/Y6c0FGlyPBlhkPK+faOLNctSlaA6WFyVe7kM0AFFsmO7cqt6fO576sAM90Kpz73XU5jFtM4P60BTRPMWWLvQLxV1lahrES9BgDiymWW4eFVAtiK/jcXKH7W7Btgi9qLGi1y93S0ylQ8SnA2HW/kza91QHglLyhOgKZ8s8ExOw3BWUiF2LM5Wm1cl6sP2WAbstAoBhARAxHjdXJ/r4tMbbzy+4EHuzh5tO53HguSx/X6Yq8rIiKP1y9D9hB9B9Kn/iWIBESM2qMyoKXUpvoatiYvHZeXaLd3pYeA4jzEuVdvqRiOo86vtGBwUfd6ZEQJCI/AvwIwFN3nqqUR1f8Sb5PfQ6/fJEPtX+LoGIgcShN+8qyLyE0misZ1eAFzVWIHX8gO1diQY9sa2FOMjewiUbXwE2FobZwaVgy7BrpGzrtEGpl356lCFYzBOZHgHfUYw745pYhdGVlZCMeBPR2g8UIIv4gfp5gAaUNZsFlwNs4ZW4DqJL79kn4a96hI0r0nhZ49gy5OWF/acHJzEpEJwp6hLkZR9jOQm+SG6eGIOkxyJ1oE1ZwtPL3a7Wgp5/s04tyoU2Ze6ty9Cna4C7mfruQyByrpF1NFg5VJ61NY085MpLAGONkZ1SRWcKyA0AsIINK1kTkszsQ5feEUWpA0M7NYZfOHITFXIvHHF8vCLwWS4uLyEvA6/75K8DH23kvA1961AX6vgMf/9jLisZe7j7zaRYDsDXcAlXbAyYeB5aH/04zoR2zl+kaU/i+133IgQUnZ0zDbOhabYCYz51t67gkmJBusY1CN2OJ1A5AWcySRKKxlLiUxykiPTqOQL9toJ+d5lJf2M6zPO+2ZC3InTWcniyYh0neitisA8Go+jHIU+L5eEHv4UHEWAJAQwZBVil4Ztn82gHKR2e28vBthd0eud76yKz81ap2ZKj5876ZSIC7tKaydiBwjRrrcs9YD4vr3HNJUAfIyBCpwt2dKddOLfuyETjrfVFGIXtcndqHe7IO37okzl4nOYxNyU0WJGUgv/PCozApshH4Dv/+AbYm4qFxi2yWNDDqMZiQD9eHh5YsE9sfAV+B6XHH1wsCfxX4g8Cf8Nf/rH3+F0Tk38FKZr4D+G++lguaEoXiD3oxRCq+dGpzYHqj06NCzhU5V6VR6EuX2dbN8bO+zj++rLkTuFhVuAEANCCoSpBlAMZ3reFjK3hmZUUpORAxUMPbOoiIeOxOk8f1zDX0MgoyFE6F8W2g74C8puiFMN4V9CPCePYEefbMLLoHJwsJqw0A8jS2YrFv6aWAflnhSg5W9w1AjjSUw+/GhCyfa71GbwpydgzbCe9dWPmvxPPLgrrG76x6M/pXzG2JfQJXshD0tL/PbBl7ixtk3Ea3qE7kzXdMkX0RWa6dOb16CTfBZxp3KmAX3mOTeKKfdtq2XzPFjFWPapQ0/fhcoTjYSa532Q2P+HwTO1euQ5ntITTlqoxcmIR0gbztzjvS7o0oqMrFWKftHfFBmICI/MfADwHPicgrwP8RU/6/JCL/CvBF4F8CUNWfEZG/BPwsloz511RjMvZXuwkoA/EtnQPBXDeSri4BoP24DUIg6WIrL+9gZanoHQhCuG35Cjd+AQSDWoWYZrHi9gQLaUk+Bc7EUnUrmpWT9rxFOIN6CzDVJjPou0Zl5UaPPXugbEz0WBgfwZTu85g7MdZwvLEgmAsbG6kKuS1twRGxgN/G1xy4i+1SfOEbadiYkv6sgH4XiNwAPWe8urdVjjLnLegJjNMTGN8Bx4o+fw5f+XyNjVrEPwBR95jLtNskW2jC5+TFlWl9aHknegLymS2qVxZc1Qfw7h7dW+okMTrW5bzE9kX4CHAkpbR775cJ4aZlQFU7ANRrLS46FouM5h4IbpRMzuwasXQce4E3FJ5ygFiLbUs+A7Bd/bO+IKQMYgpxfJYuQKwrqDFzcKZBXajMwfG1ZAf+wGO++uHHnP/HgT/+ftdd/ggQZart6T5n87tHo9vN5Bsw6ML6E2wizHIHALXB6ra8ln2KnwvIMASP6zr48JIgHwX9qZnzyAOTcx8Cf6+KzUS7JTVrrB6zMRssBXcGvAr61rUHwCLFpLDx89XvKELuViNqwn0D5FuxiTcAskI5QziurcVFYV4C1w5XmpZXFJvG+g7IFZWdiN2TmDnJSv4B8JupCsQFywKRI1S+mxStkxu28vDbb6DcB87r+QfmzrytcH+D7VIiwBo92qDrWBTDgECd3EwaMJ0rk9cNPBF4d2ZsJeM6bYxBzQrftrFlYmsY4Aq4J6sfO+B0pVP/cqotJjqnb+E+MbCaxQQCAAyPq1Ra9wqvCbwVchc2v5G11A3JN/7U5TV0pqxhQB0gtdzVb0Z24Bt7xIMMA4JYPkukIvI6caRjkS6JzlAkjJvZy3DQUyuLQvkPjAEMvzctdtBy+AKwHshvFvS+3yDW4YjUYwb6/JZDbGWc2Po69itMBA/WYELCWuD7j9G/cY082JuKiucH1mRE3B4nAMDaHZuncsPuKRuwWMUR0VDxPpDYu0pIUJE39qjsrIv6Ihl6RcwitPe7Wszz/wv6jMUhAgAmgqyO0KNvR7ZrWxvAu1zHKcjTqJ4TvkDEEXlVmV9Rrx40EJYx0I+skWeO0OEmXEI+9p6dMCCbvh7i9LSJeqlBrMVqrK6xQ8zqcmtYWvNCjfLfBy4VDWp+LIivbkSTByQWp20ugHNwHdYnc8DILcFH/IwcMQcE3bvf0Cx1bmuX9+vByWhFhiKbC92YQCwvNjyoTqz+8ujjyQAB3FIlZ5Oy6lJLSsW2WIuYQD6btv8TXUFIfVqU6G9P1Ux8gVH1wFKNGCJiE2B+F9aJ/1WwELOUsUEKLNlKpDplYD75ZQycBxqDLqLIA2G+IFb59tEbzC/cxwqY7LrzWhgnvjmno/3wwR2hHJEaE7c8IsTSUhJA5q6EtXAPsi/GEevwKe0cdSo8LYXal/neCbKVDMLljtF6jHBmNT/el1lblWPVgmufn+gvTSv8WWPFfgrzXJFPKfpbBHlOWKqBZwFm7FfpY8YxyiVhqSUWJ/W5EbIygBhPDeQH1sl0FNC92K7DV+GuiAUtVVikg9skJltXQW1Nxqm1Z2ZQ/9hIRgBG8FeXl+FbhfucDq1vgmFqe+LOOuOz2KuqZwPo+jIezrY97nhiQABsD/UR66TaSh9G0Rr9pSuShGFpFtlRvxds5GsGBu0e5ZdT0VsXXtsmzugiP27orDvSTYGgi4nJjXA4ECBwLWZpNmLLizUmgAMbX9JwQ+26HtG1bdCnuUlh+Ye1O4HA+y6s7pgK17HgYUP/FLQtyK6ELKi/P4VF6fcWXPPy6RQ4BwLb+0AXuxAt6hq820YroAHvh2u1L+8p+o4zvBtn6O0T5IGg1xgIbi+Qv3uF/vBt5E4Vnaq6zzuUMWlANHxcg2EN6++BgedGGM8dI7/722AlzLDCdlX07g5e3Rp63VzDS+tk4io+7uMgsOfb5OUemcEERK3uZIW1aajNoRimvoZ0Uow3AZiUC7eCJHhrQAFp+Ye7yjSjkGl11xuTnWAEjz6eGBAwH9wQsqgUNsNsOm0OAAimgBa9DwlMZXKLrSMVv9Ozwcj92yPym3v+EcTNX3etkwOFW+yhAwFgitQUEwWuYV4fMhn/Um0w04MZmFvku9iOYYK4Egy4vN0RKY+5NUOdnu4mksrn99jfQ3fvpb+bXCrYi05yTcQrNcvopbXhY85bMI4iXiHFZIePjAr6npoLNGBunPtMp9wPTJhFyRmT45lj9Okjs+gbD64dg74N82rP+Dt30X/uthUwZebHAGZi9mG+aN721BN4PVyAMxiuKHIPeQl4bgVjhV4YAGTMIxjKG1fw2gU8J3D7DvKMLwslFDuMSGOs1EQwhbZ3pG8vT9sROGQtN9bJbFEFffN9MjIfvcX7YJ3FjDM+FOwxDOYU20Tmg2YH/v9xRFcaE/BNSRUL/C0KebzDshqtOQHaBDuvnGEhF9jhPtZyQBVsjz/I7aUCAOyaWYqyWPo6CZ5KXlcpAChrG82xgc6cgB60XxUdA/UqOtVVgl5YXfyu9r16dqPliBWbaPTql+HZjd98h+ieLkiSQCqlkaiD1B5949KWOB8wToW5ajg7xAehANZ8Z0XmNXo90LFmyMoUbAfMvU2CijuJerHQqnzrDRDLib0kyDugVzv41Nvw/beRs5WPkdp9z0HP72bgd8hAv/cTyM9+1rdP85LkeRuO1sjLL7mceMQ9AhO3FD4yrHBpP+FCkL1YLYLHBJBiPSVhJgfzQFJ0pWHVXH5dvt3QmKHqQW/1ZRhnMoOUjbBz/sbtWwb7LHvm7mIDCJ0GgOVG/mphAnhUfoLK9L0AY2tlStmmoKP8Zks/V2Av0KBjX1isGJTIDEBY+EgThk9NUfCI/psGkIGX6NwGUnQ0bxVEfZlsa3Xxf3sMNaUTd00mvoPMSI+SoKLeFbEzU8Y0doI+UOTuHn37rqUGPzqsZGuNrSLkxToam1WEI+7NEYHxEUG/eB+9d2ngs73F6o4w9YhaUMT2txsHxVZwjegGmWsLus09bO/C9ivElNiIVbBR+8cOi1OsYQzb03EIPAvjCqPun34PfX6FnAxmsLH7BQipAEPQ7/wk45ffM2zbqa1U9NEbpaoOnETvq6AfXaOf2MAXXC5WTr0kSIBU2lhrzEr9nQmMaWUTI9inEwemZQlGpMGbhQ7L7Qo/Xa4zI5QttTvNqYj3eZw/JPSBFksb/vmvAiYA2EAMXJimTaRJOu/fU5N9vMCfsMbJADJXq23Q1FZ+VfxV8ufqBQPpF3cAEEfXKDgaRZtH0DcpMEKh0pI0fh8+WvGUbLFW+LLiFwYAk2FCPsyvA7FZdJnvEgeAlrOe9l3ef7u3NNxw2Ath0Jonb8GutpLQSq3+/ye/hG63yBXo7jlW8i3MjSAnLSpNPJZ69P0K4QqV++a7s0f0HLDtzKKPeqbEgFyxumH34YOWnZTbw9tqfvbax28V29Wpxwamuy6CfvS2ZWX8NjaGs+I2YUC0+pLbAh+VxTJl3kMHAFDgbrEAGNNyhLmn5hSmTA8OagYLJRR0NsVvAFCy04wD/W9N35+huWHsdCYZRi0NT6u/edzxxIBAWZOZTCDz/1rR1Rm023fvSIRrPVdelg1WrrAisZtsMYOsBfifuxX5f1JxxgYiSMz0i/dxy2b5HQAWFCTBoq4bp2TYUjuIudBOD+jMwepY0sXwByEnCIVVnf4sUZW00eX5+APJbO6SprBHXCGeQ+4ALwryqvvO772JXrzF+J5/2kDJSU9AWo4db9r1NIBFE9RY4RkAJRYzVb1yV2oHsi1QHGA5z5U/u4OjCjrXpjDTxHd63yQAuEwE8Keh8NRq0IGgyJ4ZRb/9NnzsloHVqmTGhtmvFfUnIowZ8Ylgg8EERsqvEsw1YgUe54ngnjQKn8JTBiVdlzQbDYAd4IyRVV3AdPYYdTc65VfH1uTm806j60QHerArhcyFKqW4KU8YOIhPrMPEENKix27dldxiOzICIFgZr+W3MuA13RKr1m9Gu1dTeG2TQLIdIUvaGAVlkBdLm4UrAEnjBqCnnujTliyL/vG3co0vEGrsRNZQ1X6tRSXb2RbjrwGqdu5A0adB39EsFFJV5qd/mdVv/BZmMCvZs2Ljz6REHiEt2grkVG0JdRFbXuy+ou9ew9WbiNpmJVOAzQqOhDHWKDc86q0ZoQ8Xbsx9ttsUQZiy6QbetpbXAoQ5YdwZ8DuHTb761N7XjHElVWdEG0MJyz41fhYA7pMXxNOCI7cq995M+SUBILIGub6hvy4stpZsJAsocfLX2l8yAtNVGSg+jn2+i5pMj2/O3IFvwhHUf2bqZTm7L1JVTnvSxwmz7degOq5cg7DqDghRa50zBIXxizC/NF3ZigHMAIDhDGD0wdIgAnbcU3hdbdOR54KZuDsQbokLV7QlmYYO5NjKYMc5zLlCxHiprAaZhdACvRjW9B0VamJLAYbk/8yiFHsyAaoOq8VCbbdcfIKPhzLVhH//6bcZ3/lsjs3UWXlzH5uk8N6IASboa0HvrJCzFbwjto6iA4c1aOVDp+g8Z8jaLRtJaa0WfjD1mNwpSitrJBLAUKHccSbo9w1fjFThbMC9cCZsnBYpXkdLDeMRTCyHVWyvCgeEAP1MD4YhE0+VNjmuzWpHCmbk9wuzDQDTpUG9HoNke5Gi1qiwpbYdy3iWaKYJH3c8MSAgIcBqvpSRAi2XwBE1fC5V8eBLIOwBC0/LKYUTaoJUMYJSwvkPQ4A0KV+sKzCHlXvYmDXFT2rot7zGZqutgWd9RGOQHama/iUzSMYgg/ERW1XTCoHIEcr0ZKumlHimreLbBBBRf/HNM8JLqvtquQYBmoGcDkywVOA81rcIaj3fuWScHtsWWuLBOalpIhkYjffRCGe7jBO4dRu2l3D/0r/H4hHrPegVIicLChzZlciMiGwdv44W95G15+Q3nssZgj6LrdvweR+nfEBN2p77AoYsqRTTimxC9NMM2SFdg75ADWn5AxBGKyTC04R+zREA5u/jntdqm7iKy9gRtThLYynjIFuWJcQ5K/dXS0wgmABOnWjRURWsMNuCMIAL7DIiH9eJK8Yga39VL8Jp20RlOM7dhhHg4APNNCAQ1YonNMWJWIDeBf282jr4Hw+OIYFHaUmqvgCQqJLEXsVQvTbjJIU/BrsWpglXwpmFreWJ3MQ/xSrx1LpP9i7d666fjRkEGE2AY3QcobothZaBbCTBa+5gDIX1dN90Mi6xuf5HklQ9wXBxBFJZRoNL0DMHCtkjq3VZQP99UGCdwPRKRhGUowyODRm2nXkmc4cByxb0iy4hDkT5SusvCexrcYQcBverJ40BVKxo+EpVJrJekxJnLIKDw5mghDWg6kf8HhfALwCvAi8LvKS2bsTKG+kSPoIBS7AVhawliWK48Yj+r+OJAQFTrOlpldnoe2XKc1VZSftQACA1mBmgC1Ooh0BgADA6EGhF2rVZeNFJW0pn4QJUIAfbTPNCbWHRLTaWEVzKu6ftcSPQgk1DbXPRVHA/03PJY3g/SL2G8WQIcgbcXFtIaAJbp5GqqO5to44L9/tfAp4OC+viHhNf1Cgwskae/h72Jz/DfO+BCVXM4vOszGCi28FYu0tzeY7+DYHfcAS/YdMsdjx8BL8ERND1U+jRFXp+CV/cwcke/TbxJdvVCo68j03AjTLrDnjLMyFr8UrMSBYp8lzUEzRj4usDxPWSkdAVkJSjAAKrcSBlKhmAuwK0WFFMOpvOBCI7MB0AZk4mcoAYaX5STlTEllr7nMJPqU17loQoTyGTMRJCFtCabu7iWu/b8z3ieGJAwDoqClQ5sPDuS1GWf7ElE5Qv0AyPYkKYih9AEIGd7hIQhRVYgM3+MGHVCHZpCrYJZpkS3artYjtA3wL5ErawmgQbiOBeo23e3sxDS7Xf8FsqgowSsyBHTA0cvuPteoWF3rHg5BYDrn35qioCF6D39shNGHeM+mYKNJnoCuEE1WNUTuE3fRT+63+AXl4j0y2rrBKsBuom2GFXrhjnW5Q7iZtpqRQbO8RfB/L0y/BdG+Zrvww/+wDubuCfPkGfdis5GsdzRhN+kL7tS5M9u0eOSnWtXc2IqMJ9H0c9uJ5COtuC7R15lhEKm1r9oPnlmGHQYJMZYJbMkFjgudyMSklLBTgjm+DsLzgdqrYYzWugp2Jb293AVl9akZtIRwC3jEXIlj1LxARi3YoONYfHEwMCaNQFOADUpP58Ld8/RjIeTJPGpTsg/evq4LTyRBqrAn1FKeOPsmQJIXpg1fs9jrFtxI6xhS4eiO0tKO4CRIpKaRbfUT5W2VGf6OKF5VWn77aphfeFsgpeU1z5rvb4hLWP376pJlx3pIJLAkYHTlCOQdfMuUK5iXzPb2P+3FvAG8jY227BqxbnuHZLvVP0JdsKje3Wau1HoJrUQzsAaNT633mJ8UPKlM+hv3CBvLpCj07hliQjWJbY+l/vOmC/fR/9NmUcnx2sBOTjNGHeNZmq6dElNzEScoIHfsuaBlhEFicZQcaMcDaJr7NYDqZlDyJgKlVeLRAzOiuTMtBYPGMFfHQg3wu82GU4Gq41uFpMoANBGCwXlSYMDx9PDAgcrtDa1/yL912zreNCo8jP6g8XUAeAvvHDdDSeQZnc356qVoXnTCDzsLFbjKrnYQ+O2DfvhBq0lTMGjfRSpYY6AKAY5XtBbEHM94RxHeAjMKeXNFfdhDhbQcTIygZ4dqDXir5JWsp0mSDMsN37Pr5hqrbcN56Ssxp9FcvRi4JuBvLis8j12+CAMYLhJCGb1k/cs4VGvnQXfeYIPTtD2KByjIQ/4aAgPgaqIGcfQf6H95DxFbO3++ple9boT+s52fm42AnIZ+/DJ0/h1sYqJRHbk3FvsQv5Cr6RiRZw1x3s/x8Xs7oxNlIKb92naVF72lB8EVdB0HO3/PRVrL2oqQUFjRGEgXAjEwbqaWxrOheQiq20ewd3CIpVC0eYbEW2hkg5P94deHzI0I/HbD7yfxaRnxeR/1ZE/oqIPOWff0JELkTkp/zfv/d+118MgktUzR3wZ4ptqlpwI2hmIbmm7Euc0VwBwhrj9fauFNNnXU2nmTPSL77vfVqOiJpnsYv/22NLib2HRW9v+r9c4LO3V7K9AQCCwPcK45NuiL3ib6QpElu0Yo/5tTvQ7TTAuFb0fKLnljfX8Cdc0VTsM5df71PxuS8hwdEQzd9MjgxZxhGsBuOGMD6+Qp66gdxYM26sQGyb8gSQEDdx6V4rjB22lZeP0PRB9X9mYVsOfv0t6K99Hm6v/PsQ9DbUTr/mm66Q2hjZZy8RFHluwHMrm6J8BXIxzc+edX6k4NQVXB9GhlT86XKgSmxnYKm7Sa6sNl4W+DjJInpZuqbF16UR916L3kMwJjKMzYRTIpEKwhRCnAIWK1z4CAsgsFfpSYeHjvcFAR69+ciPA79eVb8Xi2H+0fbdL6nq9/m/P/w1XB96B3klIBEdDwaQ/aDtXyk2kJTJrtW+F5wRuOUjBEipqcTh97lAhGzHYAYgqCYQqC9Koe+p8cIjTPCO8SW9lz3/EBCEAt4FfRcvzwXU5upblzgQXKhNmHmg8AD0viIPphXe3Ju2lLYvpGt7qUg8JYowt7C/xlcYE3aBAYGaDhZ7TlB5HpU7MG5amk6OkdUR8vSvWU7eygxH0LU9XCuyF+Rps6qLnCiScYE+bNbZwzcsOUWP1rZt2mwux7DzRAS9B/JeVYzaNSc676G7azQ2J5nAL0/0FcV9AZeOuHn7WzDF9h2KdK/WnzH/YGvgW9/jKxm7LIgrW8iMlGLnq4N0MKjo89iMxgeCUPb8jV9D8uMCCUmF98dY/E7zHs1aPnR8XZuPqOrfaG9/Avifvt913ucuTeBxBfSHMT6WvEn8w1D3xTX8tSyG93Wib3VHTapwMhZpmshDJyiJo31DcccYtorejTZLVrjZPTrG1wDI4R8i8HNq25FLgE8IKAk+opaCC5BKcjiwXXZeuYKbpyXrBCEY6HaP3p/MK00B2Z0LsoWjk8iOwF7WqH4ElU11qSyDp9FwTzzZ5yt/5qtz9B3QlaKXgnilY5CmsGzagoN1n7X51i88Y9uUvT0pcYg0IbZC2s+p196Ts+hyoFHb5n1iW8RfT3++puw5BiErLgPXIPfUgnDOxIIR1k7DQbIPjuD1TcrMe0sYM5mJiVtSr+WyRfc6C4xz/L6LTJgrvDoQArkqc2SOfDK6F2o9zHTi+EbEBP7XwH/S3n9SRP4hcBf4N1T17z7qR4t9B566Q8Xu66G1MYT64QGmSf++EiEa57asQOTT7f4tW9DytKlcQUACnJRkGqgatdzS7qY5gGXxW465YDyVIYEfH6SgIglyfun7ai5AnBepOsFz/i4V5yU4KYjbPfrmlvm2FfLoWkwqXoP9sTA/trLcP8rkBAvYVQpSg0mxlFGTb7EluE7FUqRf8nqBdxX5DOhvJPcKNPptwcDIZERDs78n6Oop+MQRPH2OsLXZovHlpSDv+sImaUwjfVjykRd9tVv6AoDyp7EJSeEK7TCf/jQG3sfZGcNjbamqAU6z6Kqz3a/VTCiZ8Uhg8AwUUNWEJYne4hLK3paMFWiZHOLZchwrSPio4wOBgIj877FM6n/kH30Z+BZVfUtEfhPwn4rI96jq3cPf9n0HXn75Yy4H7SGzM+rRS8ALleM1A1zxC41uDAFZmAB6N9smpzYyvuZIXiY6WN0KEzRdqa2s2uUf7usGBPH/UH4HhYg+E8oCtvmmKnqp8FZbC0DUFjDd4AtxHqSXGmjqTuGtK/SdK7u2WwpV2F8Ld78Am90Zq48fsznC1+kzhYtJT7T0ktwB3gj7gtUmPLu2eovPncMXJ7rB4hU/r8iLij6tlv9fgYW916Z5ofStzYopnZycwvMnsLpExDaKFd2hb1/bRJjN1nYu8uc2T8H9lDsAe/Rqog/20bkmCQG4zUWR6Bfvey60JliC1X3sdDmzUPqP/e/XTVYsoOw1DDHoKboRye8uAel+Aq2NLjvRLr+Y6UYD5Gatslnel8lovwoAwAcAARH5g8C/CPywOtfwPQiv/O+fFJFfAn4t8Kmvdi0zss0Kh6K0dNdCwaEAAO/S9r5T+uIAZWhN8VvPtMFMRc34AnWFDgBbUlgeSsW4zyvt+uUXNlg4YCVZkjzVauqv93B3t2z3BgeloPFhUyZwnak0o8N7uHdtewP4U6haRuFqv+LBds32F86QqxucfXJwcgSnurdNSglhLVSUj23g4g68d2n994wCG1Qv4ZfPTdGPsV2DVzB/GVul6M4ebuzR0wFqlYC6wwuaJFlWMuCdK+7pcZbJyhHw3CX80n042WeUPwFefExfFLh/bRu29tqBBPQSnVSQUJatwlszFx9FgVtYfEGGrccwwjcPMPdB1ZKfDMS1wKb692V8Sl5By/iXBpQAieRvclVn7eykMYOQB29bMtmvcnxdICAivwvbgPS3qe3lHJ9/BHhbVfci8m3Y5iOf/VquafoVsAm9UCiiwI8ufVQfRFl0SPslkaMv8BVyQLK3ZXGdmFB48OTWoXvQbf3MH56iZVLxzJCzNqoRRMrfa2G6fW+pJPbuF/eBTNoXptRvggDXKY/iVlUFKzcFYsPdyWDKEcopcx6jnx/c3cD8KJysd766T0OeeMS7G/SFO7A+JiyrgdCV3fPYAFhP7RlYrWyPhLuKXm7h6Wv07MSuuVcL/qn595q5QoxNXGC0+QjzdU+EcfOM+TTIW/dtWmCOir++aODDmzZGPC0eCXXrOTX3JQwwUNTA9vwa1S1c7OFNBwIE+fZjW6FprG1V4VR8u/PCNnkgDnVGEHM5nJY3SCJGtAxFvSRTKXPRhmEp33QW4XIYr3mXg3E8PL7ezUf+KIb5P+4W9Sc8E/A/AP4tkdj/lj+sqm+/3z3CEnjIuXGd1mXtQST8tfh8YfHdKjzUbXa9YAT+1oAiNacpb/Gqdh1X8m37PNrp7ZfcJls8w1FIkW0UzC+PSQCNNuQQn5KVaosde6OgKtiGJGy13iKZd/WEfbtT4VqFbaTowkq9DtwCbqkF+pJCJzTBm7vK2sR1RVDPh+qqoeLYwKnNCDSc2KNvPABO4ebGlHOHLbYyoz/Va+O9vdeFbzKAj2yQ73oKXpmwmwW8AvIRgZct2JlKfwqyVdhGrV8MQvS33/dqC2/ds70Tt9jqTLES2n6FsiFWYOph3hhaqcErgF/5OPuar4YRnQckHVnI+kKskocu5bCOGtkCgFKUDAZ+laAgfP2bj/z7jzn3LwN/+f2u+ejfQuuR5UOnsWsPl+hnPV9FF13lWH4YfRlfLRC0t8YHKoRsNiu/8/RQNHJ5U8eSAwAIpQmQWGFr6z9yZF3xj80K9m27ZWBZhHjuaGuLJOdzCbYD0k21lJoLyE7hSgVb0kNKPs6xFYBP7d7kJR0MQsCDfCw67xTkyDdKwcDtxtqeQTy9t1e4v0X3D+Dlpwyy3FTE2ItgLATsJlPMcqPwnsKJMp4b6Ledovf3NWRrsR2F2JmLQYjKwz2solmR2su/87y9Zrm1QO3YNGYTnsYAuuDkeItVH6rYXhWJAt6fXR4D5Q6CdynPYeweqcjLjM3iibVcxfc7npiKwd43QJYIJ6lJgNO0hsEcghq1vqVnAlKx4gi9jKtL/I9y76AqxeLWRNCoWebIEbdrI1SwKW/oKL1ikcpJQNMiRHkcefve29kpTw1YrxZDHnCwLPjwnjgCeXowtpb+KnQYvpPACmXYDL4Hir5A85cxK3bl1QbxTHGMuB62qu5zH0XnFvb3jcwd1/MrWEJgC7xzCasLuHliihhxFetwmwm58+sPkHXZXr3rMvHyCdzfN3kA5sSWSg9LW2NGlKHnp0pE/qOKMHXH11cJZqg7zTUDH9XFzQyzAAef3Sx7QS+j5Hw5annFXpciCzz3r+PMpRWL2y5PV/8vZFTfjwg8OSCQeXl/X6EQcrBDULrZTyzQNhbteodd1ANJtL7NXGvcd9Fx2rSzv8Zvalgk7uF/VGpQWFDHxkZirnzGIAIQBJtP8GBvKcLtgGdGe0j7XV9z0Kx2BI+wHYdvD+bbZHWbZtcMuJpw7oU3ER3PyLuaZfWsHqLpOunxwKJmfr07Z+h8y1fW0ewe7f2lHuy8fEDOec8u9XtugQdiBUcrf0Z/ZJnAPZ80dOwLK7j26JUiF74hyan3Q7esrR0pWdMrCb1EOYd8VcosPoU8FvXMq6mPbQf7NPheJ7HBFlLNLdebUVlEe8twydrHDKwvruKWHZ0fk/LrrKEDMF+dDzwxIOCx7pqokUd0VtVhlwI7grY8fzfSsGQU2q95GHgMYerXLj0vq7Lo1mVLe8YoU8ao7T57Iqbke0nlXfy8t7ELx+1hvvrrit7dI2/u4eWR5y970F872KwEboMcCfNdsf0Kr0G2E/YXcHnlK6qt7TfXmE/dApelqNGxKzi6jcoxSbdu7OFCYGW+RKT7wIVSQTYTztz07y+R2lvNrnOB+fQykOfE9mnMZyqpVsXq9XPxVpBLKyQSgBedZe2BN/swHQC4OhBsJtweyH6D3gCerj7lRhvnQztwJKZBkUYNRUeQ64nuI0hX98z4sXVMGQMEVgo3xLI5qlmN6JBmn7W25PhLZwtxw0SbRZMfdTwxIACkBtrD9U6lBd+1P6Jb8ejP8uXSFTgomi79WpRcOMGQJXOM80JBAwNaZLGq1ah2+o3STdgI8uKAkwFfmvAggnvRRi3hlnYfEfPPv+0ETh7YOvz393CxQW5ZTx0i/CPrE9cgt4TNsXC8gqtXhO2Vwn5bbtVGYcTSXsFa/Cra2QPoOIOrY69MVLjh6TM5YvpuwPY8vtwRGCBMQVar7K+H0i/XwFvAfmMk4xoLN0SpMq3oBs1JXgB6D7Pq68H4DWuLzH9GUc9cLFICC1awt30CbgzQzUKxBCoj0A2DCHI2bIu6WQqbIdhIDe7jc5dbDWVNgXUlt/cyfBzAtlK/qFumHiAVJ6BPJYrn6XMUHpb0Rx1PDghEbt+VmSzjje/L9+6bjcb7Zjx7daUdzV/IlWIy9+rdJM4IxBeIiHvaze0yNF8zBo+yRi3Z257LX08G3BrwjFuJq9m+9J8TBWpq/nisa3h7Dcdn8MJE7ov5zKml7X4HwYnIFedXJ8LxC8KZwP4LyrxrwIdglX0uLELLW0e2xu9nxcIbdvtr9B+66X1K0O9UZLNCV8eEU21lPL6nwB7LqpwU0MsaX78Qc0m+oPBFhRfXtlnoHp85WcU1ufZfrGMsYp12vYJxyvjdG/T5FVxOA4BzbZPAfEy1oVqKksAYS8IzxF2DOleOxFyRI9uNRTKzEaJgF1yU6oa+t8B2GpcAAsGXp5NiUbsa3i6J0t4n4AbI+NwbGzKpa3+V44kBgbC0Eu9aOehh8Cyj1hkULIaAfxW43C21yUziaeKmpQY1mUDiqdDcE612EgyvKfHiCzs/xJejYfPcwXz82wN5R62iL7FAC8z2jicrL+Floqdr2+b8poNPS6U1XkLiUvRkAIMr+9jA5nk4uinM90C/jFkc2SHXq5zVR07Y8YKeAIQBsGf3C9fw9n27913griC/eY2cDFN4jar1FTBNOVbAGbbj75E6+PgY/8SEz03LZDyntlbjudr5R41ePeZVXxiM2wIv+5JlIfnuU+einWkla0wh2E/1HwI1S7KUmZNhYxjzTIj+xo2G91kwAK37SL9nBLe1xoo9y3RwnO52ptS+xTXi/tHGGbogOQU7sPJxxxMDAssJPB40OqznzzLieqLUvdZJPiJtECgrEkDQ5wsoi5qb2GDEQFWIHYdwYBitPR24HtXRClascym2ss+1vVfb+TT95UYxDHh8srlRyNj9qCmEULP44kb18MtRPwN5DvS+2Ko1a+HkFhzdEPQZYb4Jeu0Lhe6HL1AiubtydJClKyfKe+ib14BvbHqN+d5/f8C/cGYBvL14anXA3p5XNq4tfQ3FgU0Vfw/0rpoLsKcWA30V9NuxMmkFGVm0TALgShjfAbwUF3R+F3UnMS28C8NU2M1klbqSygBIsSgBW39hqxTjS1OF4WUrdU8LH7IRYNFJeSlxSveCgkgahAChkPxmz8qU5SyhFKHcGq1czMejwBMDAhmdD0t9YLHT8md60H6niw4tQIBGiQhU9sotF/DDXXRyWfAEBrHU04I5zBZvqJdelUjcMS4sWD58jxXIqPpW3JITVOJCZZuGgVEIUG9bCmi0XdJyp5SEiXoeK9y+jlSVsBGb7s9KrSjpJTGLOWGsegzGAMDuNHMF3bmb6G6b7VZboAF9HcbfmfC7blp/b8WmR68dCLc5aN48rf5SfM0EEhAFgSuFK5ieKgwgUGdDeuwM4BngDOZV1BlgQUrdwu6C3Pfc3QHd7r3vpVhkRXOr/yDmX8Pb1/DiEXJUGZoKaHtfTZPFAICZQAC1j6XLIqbgEZr2t1aYFGMYhoEa2nyVYDWadRH53p9jSAHB444nBgQUfI30zghgSUkj/dUgDxoN0Bo8PRhPyI556PpKLRHlPqZdzqrSYl35cBkGM+eTZI24Cn3+AgkqYrnwazsPJRkGaO0F2tTfruybfUtjIUN8MU0nls5W8kGPsHUNTw0U5BZWRLMC/ZwaxdZYgLO6StbxvG45k02UkiQzcCuFKqy1ZencS39jC3/nAfyPz6xfrwR5xx9r14AxpD6edwh6PW1Jtj0GaidGF1RJRbHyW0kmNAboRuGuoA/s0lMNOMzzdsa1N2RR1KZeV/wyuz9jPDldQhZKx24aKzjGtoPzb8XHq9YUbEDQ2W1uUnpgKzRKsFuP5E07ACwiARyIm98/9nCIvnK5L0F76HhiQEA6AOCWOmxQQ7noxDS6abFqTz+7nr15GADsR8M03+JKo+1CHFt0z2AEvors1Nz3rq9T2I+sKZlBXbEenhWcEkxIM+hZ0+YrcJRDbg9qbRoJTsla4rcbgW/DrPraae1wfX4Hq6X/IqaEKd7eL2r917Ma0ZFlQcTxQQxgrhUZ21wKXH38FLFVeL98hfy/V+jvOUZW/lxvx3hFgdRBZuO3gvyCoP+o1eXcEPRo5XMf3IIGAPgy2qoC71b8ZgYo7wW+GI/j/RqkK67f2JXu/f2GVCLCfTwlC7dQ3G83cBwBAPkKtTSejx+x96CxqQD2lIGQfZfxtGMRLI/+7QgQ7NAfJoAnAcAHcIj4Po2PpwJPDAgoJrxLJhAP3igqYgs6xg+TTh745AK2THkNapW6WsxhiJI7zNgig7bXYO4xVzseFSmWomuUovTaj8jt2p8lPEELnZUmdcv3OEDUE4P6Fmq51HWBTd9rj2NcUN3iXKntiHQOctdYcYetam/RpbCE+TwiTBFf8AR4Fpsd+AVFV3ujmp7SEnFr5iA9v7RFfmwF/6NTK/oJBj2TOlg7tg5EJyfw3zuGr1waK8QH/I7YgqNrR3TBxkyMGRkLA/bT2hp9PPewfRe93mVWoPc7ScGXiiQiOedCNicwNshZYwPiMQ58K3T17cY190pGYtXstiWZyLTVrEdtRhoAEC5fAV3JdTEVyTR5gp+mlCwy4bms2MAmTUmTw0ccTwwIED66v45RAAAFAOmjVg6rfe9Hs17pqxELL9p3odAjlExjA4lQ9FC6AwCQWm/e0mtOlaFpliyLjggqJ547bjxU3TJeG2OTa9BzhS25+jLPqy32SVvh1tts69QL8otqwhFNIqLPJigaKCrRWW3eQPTICuQO6GokEwh9lVuCrgW9r+ir92ycXPEZsQmIluXSCV/Zw3+xh++z1Tt1BhVWiy8oBWII8usEHtyEt31FnDWwhrER5rqAvLPGGXEbMYs7fSyKPe5hbwVKCypdYkIEibMvTldwcoTIJvuqNmC1Phw+wLEWpBGQYHDFBIaKOY+TikONcm9NZKZrbA8eLsW5Z2p7+jzYVcWs7Aljl+qQsV8VMYGZii+OmgcWNpHRtSv8r4DHEEKgAICkbEnRRqPTmDIZbo/aqHTOXPG8XAGn5bjwQVoXo2YBLRRl3IPs1FbdkSCMIJfYPgWqPr01rJlfUgWdEzmH+ZoinxvwzxTY9F2Wk3HspAUstZsu7zdTWhVta/n7ZaI/RJgrsbn7K0FOvL+wSLuizF981xb+WCtyS+Bp3/xUKqthqyRjawlc7uEzF3B8TGziQfSRFhORaSDIdw3YgnBkwLcW9EjsNR4PqTEJcI5p077DVNxghsS4HJlLVzLj3ZifGkYKrAbISKsKwbrK9Ng+jJUdCOS0ZVdmbkIacufoUQAwQ3aE2Pm6lnI7OLS1U9oeGQEEFBDk1u7x3O76Pu54YkCA4SguzX9ScYBsBLlHRFtPOZnKv4cHDSQAgQIApJRpqELsRhRMQEYpfGcEYYVCjMz8W8drtSIzGFNN2X/xwtr1EVu7byoVCZ/+XsktrGzif3w+mG9O5McG8i9CDnlM5hn+fFLrYFhlwSDX2Z/TvrwHY62snsHo9bQfaQjIiV9/JRAA0BRFPd0mvybwZcKITTi10n4oY6224Ocaq82/3pLFDS3Y5/zeV+4VOF7BZuU2VuBYLKW6smuHcZheqjsVZPsuehH1/9kJ1i8r0J23f2pL74r3VABqdK3YvVdrZLUuoE03AtgF27JnmDrLJfDgXC03XpNQ8X0Jpm9b7rujlivg7QpAWBwLQG8AUHltSGBwfdEOGE96YLCg1Sj6mIsHlBGpMo8IJkGvdKFkRwRzcF+tUbgEAFUYIyPtFq+J14Hs50G6MGIFzhCS8npwSAMQRlFDql26U/i5C7g30dsbu163xerBzwhwupsxxmC+oIx3XMN/YqA/SKbIQmiQcLVXtsqwOtXXsJ5q+nd1zfziFt6ZjJeGKf25WA4cQe9iS4iJtHoI39kWF1psXDQVZtoefIOstHQikFtvo/7TJtcGklQA1h9/rFYoKwPJCXIb5ircOQOleaLIyuIVcm/P/Fv37aLrko0pIKcjgXoufB/Pw8da/dkwMTfg5gmyqRLqzhzDxNqSZ/78VF4/XQFHIQNIYwbhIoTsWg8fpKA1WK3LrDQGFJ0UcYRB7c9IMWlaJiI3JJ2PZwKP/yb765H7DvybIvJq21/gX2jf/VER+YyIfFpEfuf7Xb9uFIrfUmIODDggmGKFtQ3wW5DEVIpgAATO5kAaAHTaZQyAtPhIBdwCCEYGB30AQ1HbfSLvHQCgAnqMWdU1zNev4Zcv0C9fw+s79MGE65mMIATHfu6bs4rAx21ZK70AXjGTNQTfBcgFhpW/1r94ryIwBrx0gj5/yv6dFfvXlf07yrzCV/bxf9BcmyC6tc6gglk0H7PhY2D9Y69MDZW1vgyr1aRZr7Gl1u+KvV4ZcsybagHI50FesH6Lvo1YkIGgg/1//oqtNxhpQFVLAe73zAdb9HK/iH3Q02bez7grJLJCbhwjd9ZwY9j8gFOBU2FssDkYa3+mTAcKM4uRzApPDbnT2pEoAFkLzAQFGcUAsn0FAHEo7iYKydwO0+gTyd2axI2SpXXHV9X0r4UJ/AfA/xX48wef/2lV/ZP9AxH5buD3A98DfBT4L0Tk16rWMhyPO5ThFt+Qa06jMKqx53rsFmScPqfLdvNifUpsKJ1ZgQAN8BgAxgRC8QMgprcj0XkazsdOxkE/ZaQlUTSLaPpKsSmkgG4AX8W7Jr7pwlK3j8hY8akhybgB+pFGG4/cT+6MBKP3sR7+wrpR9k5eGugd0GsNBtnGD4Kq409hxS4TdeAcwzZq0TEThK240RjRVE0BRBRZ2cIACyt5pcg9sfUFAlwHRvkBjhQdI/fTi5hN0Anrq8gCuMVdeb9nAUe034NkamOuOhsAVFzJpgWvbF7AjU7FBdkBK2dGO5CL9ixawb+YLzAEdD8texLZgqzpdzDzduWagHiQV8s5WIRPvM1Ze5DS5RafkbtpIer6E6nHWS7fI46va9+Br3L8XuAv+oKjnxORzwA/APy9r3oPMACI1Mk0F2Cq73yb+VK3CC58JeZaUt5iAfnqX2UUVQIAnBFgKbhO+YkCINxFIaiuD3x+g29bnmLu7qY0+ltW1MTOLYTHPfLUlsUYR9bqAC55AcuX36TARsWhygVkgOylgCappLiyBcpUEDEtVPWStX8fmQeFE0F+m6J/B/Tjds7wlPe4C/M9DwpeNdfoTBnHY9ENWba9pZZOC8g7lRzDAOoIwipuGDKqC5kmA6PYKuxVPYak7pKEwlnRF1NtRacABmiBP2xS0HFzA/Jzyf4cD9S3PzNFHq7gK6f8JCCMDA7GLsXqaxNo5O+nWekMaTcjEEiWY5PflduQK1+5WzHnKP2JlKRErK3ToeXxvu7AVzl+1Lch+3Mi8rR/9jHgl9s5r/hnDx0i8iMi8ikR+dT5gwdmcYb5nMM0NKOcEq4B6hQqia4hqbqgqf8Lat1q89N6UPUAaEWW81VKmWMQPBpB7DeP09JUGn+vMXa4ZUnXwCm5SFYm5i6+reZBZNjKQ7cGPDeQlwR5aSAvkrRvEFply41njMLpo+FDU/JsJaQV9TZFj+ZZ3oka2QqdcFuQH3K3654CGwZH6DhCOEJvHxtTER/5X1T4ZZCXj9CnN8hTA54ayJ1h6xqc+r3UFEu+oPCVwnCcedSAOhB40DiewtwLK+EenrmwoJg94d4ZQqbt0tcOy094jv7sxkZkKG1AbEswxGd0wnxHrfpzT1H9RvnNSHmB8AxAdnmJYi/w7e8cADz/pwy7htpzLGpKCDm272uWq4BGdanHlrK/1AKowjelTuDfBf5tH6V/G/hT2CYkj7rTIyGo7zvw0Zc/pn2gZwOACBaCViWZysFlgwZRDCmqCoM1qCyDfVl8E7nmyjkfZgcmaojehDIDMi5YNtpkFySGB4PJFFBRcBVl3BroKlKdWNR/ADfFSlNvDKT/CHK/QnVFUhenuVXkzQKCRQ1lBMOywERbf/gpC0FRdCWMZ2B+WuHnLHYh4lukIWWZnj1Gzh/Ag533y4BTcwHkWpplk5opdyWm/F8G+S5sghB9BTMt5qZBbc0IzHN71c+eI894/74HOBWfai7K7FvLB4MbXrXkslFud6CCtTd5QJMr/ZK32y1+zacol8CYWGOK/r1MMcBXYyjmOgANCPqEuYUMOXhn5sMNmLkP04GmXNhk0o0Z8FWYwNcFAqr6WnadyJ8FfszfvgJ8vJ36MvCl97ueONcRjwEMz+aOATP2o9MeotLU8ErVRHugfe2w61RselEG5hKUC+CI2vabn46wM5DXo7wEADS/TFWigseVqz1boHhU92VEGsbZOEjDuXBuhsc28qmIAJuPQAFAAAuh+P78QYUTqDDZtcl/9EAU/ltFfQ6/WQ7ZK/ML3seKZwU26RoNzAWxCZHnuSWYqlr57Xet4A3Q10sGZQp6iZUxvxsWOdpABRAFoh5jgKU633rH1lt0RRLFZv/NEvCZW4+7S6AVjR/OyGSzagypgmusOzGOMDAmTG8oXJt1MUs/UyYDcMP3t/oBiwmkAZGDugHveqUHwpcstClIukDFaoIJldxmjYQH14cY3GRx0mOOr8sdEJGX2tvfB0Tm4K8Cv19EjkXkk9i+A//N+13PAkOtIs/pdeSEA7aTwGoAR6FloqbWOekHCKXo7utbxw1nDKVIRJorLJFzMjmgWabP3vmtjSqUWyAmpLoSXwJcbOWYjcCRA5O7BzZ3PSiiK0Zs4SXCOAU5EeQE5FgYx4AMi8ZfAm8o+lYDvjB1R2I7Fp1imYgHe7ievrimwrHCC4LewWY23od5DlwpegV6BdOn9VbhlgS2WqHQbwTZe0BQYFwq/O1LO/85GM+Lt11slaXhnTTwzwosc148RZ11q+jPv42+srUVke+r7Rl4P8be+tYARPw64bPbmIrP3xCB2Pk3XjX+7mlAxVOYWCwBqAxFbRM/AnDz1e/PyDTi7EAx6/qqM11X1Xi12M0Bzy0W0KqAyiWgXIKceUqLeR2AysHx9e478EMi8n1+5c8Df8jaoz8jIn8J+FnM3vxrX0tmQDDK0uuqiWBGzrySRScvTL122hu+GWTQLdKBbjmNSg2b7CJWVJNZAEfUBIwMwU+PPEc1ozGC4JTy0MBRVjafsj6jWcDA4vARazrTQIdR3Nj5RpEqsb6czL3APe9tb4N6P2jUSewV/elr9B9e2YzCswHPreDZYVOIz5Rxe6C31TOfil6UqyCYa2CK7+nSIZa+/GeAe5P5j6cFLk9tGs14T+EvT/g9sfqJK9gZ6DOy9L1jwhXA+UROplll73rbLXiWohG6EDEjQc/Usg3XVTQk6gxCh1VgrsVSfzfW1rvS2jXE0qgXjb1Fy6/FCoTada3gpxjilGbxdaC6T9fJ+q2+r/qSw/Shy06vqRAaQ/DP+7iEvKXcxufuyo4IIh5qXR3f0H0H/Pw/Dvzx97vu4jeE4nuaY1qQxvytQHdsMAMAAhkPES4VH8IBX1T8WQSy3kewMNKAs+YG+AP5i110znBbsPhFo5PRz9kiaZ9mIM4+Hy1NFYCQeyI2Kh+BwJjGG4VLXBu1l9dDEBo4xo1Ejf7/9BXzJ87hWOBsZV+ayUPV6baQv1XfGSiXOhuCbJS5sZ9ZCTVwR5BrRf/8tVUG3hqWvcD7/B7wXyn8umqTANwBfV5sWu7IrjJF3E/0PbVtzY9NoOen917ZWKxPqTRbvI6nBvMNC2ymbYgWi1hdxZ2j7POWliFXFtoquuuuVwceg1gVFpODMj0qLUhIAUAED7tLYDGoGuc0EnHHnuVKLiBNuFyx08BVqXtMLMtsl8v7444nomLQnqXynDLK8ne/CwoVl+sKQJUThxCSjCCofWcGZvlZWvzpjsCcHnuZjuaYQs1gAGTE2sYlAntxv+XTSTwkJGDQYwHBFXw3VHMNnLpuYBy5RF+prY69VfQfTdgIemZXiDn/wduDYvKlHfqZK1OwtVNZBE7UJyW5jVFljKDUjUIOe507ZxTH7g5FUPUfYWXG33HbFhehPecAHoD+IsizJpyIwG2Bjyq8Ugwg0nogsLMFBSQV4yrPK8VqzMAtro6BPD/gta2PXdgJGxu5YcUa6hF8JBoq6eL8/9r7thjdsqO8r3afOTPjOY7tgbE9sQ2xiUEBHrgJRSLhIYnCRZFMIiVxHiJHQrKQiARS8mBCHlAkpCQSPCYSEUhWhLhIkMBjCEJK8gDEEHNxHMc2V9uT8Q0zw1xP9648VH1ffWt39zmDTdI9ml4zffb/73/vvWrVqvrqstZeq4p5lpLB+aVOWXIwZ8q3ZgYC4ylkewDtMSiHs0OjTJJlensm+7DaXb6hORHzuntuY/AUIuy2EM4F5VqAAIABAB2B2DfFU0ui7wAAwHxkx9f7GhzPLcHmjz7OKiDove323n049+zVbIvbi/vJpCBfCpGJG8u+FDcrsZ4TAHTHckrQdruesz0QtZLuHwH5gazjswAeAvLt5hQuIyZ9PMuaRfcQahYeeYAz5MmJMvIESiZhs70ENmWPzjonCoAC2G5n0ZWJfOxWJefunhrvGZeiVhd6ArXoyUNNx58P4KuB+MOslYfMwtUQwq3p3rZinPo74/x7e4e7+hkI4PUPIO7eLYUhv7cN8araESQWK9t9wm4ji9jfYF5IDnlbcg4/9lULAOxLDoBAMNeZh6DhwzBvjMBA6aJb454DwZtsG2D2UZ9aCcsB7ny5NiAArimoYY2jVcfq5reytH/Qyjed6iOG9ABmmI4hAF2snslPK8PJJllMRLvFGsIEPQBKTogSfXcsiOlYv2UBgCwA2KMnoNxNxBlw9scJ/OcU7dmLdeJLo7b5EvpNcqmbUsm/u3sJ2S1IaLFFgcidJu2EXn/OsB8s+YcWLHt3Yz8NiKUPR73+fHILGsNH9wFfAEvUTkf9mnQAtYPwawskCjkmGYgX96LrLJGnLwCd5ecCGQUIFcYVhQFfSSdvPzQSEqh4PwekRV//R/QiEBAApGU60ONcgWGn5WaOwBS+2NZAVSern4PzTywkUIjA+houGE6aMXIq12HDCRGWV84vKdcHBAB5AEwGzuQLAwIp/IyoevPmRQ+s99ADsPUBhJQUAtRYMihsoQgBTFSWsMGszGj1wcjrt/ras92C2D6xP+9mkmt/PhF/nMg/Qg2lnQDx4FYW8zXA/gbe1VNR6RVRQdje/QzY7lYyroWR18eWFUJZ8nIVcIZIAwzNGQCB7WwSVbJRMeAhFdoD8UKHTp0VlwIGanTgYQPGLLcZ/+eFouO503oLMTjDrgGgO6GmcIPRnpR8gAHlIjPmt55a1MJwWsbBYcCcrOHTTk51ldku/iT/it/zPdRf5GRMSCCTZgZMFR8otmRfAUl7buwvrrGQhxzXBeX6gABHAzJ64cqB6zL+3SmecacpMrNLNvGe7LPsyHLvaNDoCXjScMZhd5k09BBmfd2dAALAcvTuctBwzyHHAtnV+87kEirZ9ob6fX/jWGappALDabQUOLN+uwPE2xokenchoBQPveLPuL8iuflHD2DNRgf4ToHddhJjpcjj7HsSJoTuwWF9rq7LHj7rdljyL3PXVIvkeb1QVPwtmhmOhHaKlvqHPp3rJ9IEKTrGZDgQLO8C2F0yWjwaAMCmMmu4ETp6me+HzhFYtdyyDT37aOS8gUCjA9fdExBzNyVtNN23rTmwunIAbEwc3pv6ohVdrQ65tmlWq0zWICYP0lF6ALvdQ22fY9hx6cO+h7lDJxvyAMzCUGHuJOIOBaSTPy4UMRaWmWstKJkJ5GnNSzjpdr+qVSOi5g8EBZ+C3FQkoNe4J3M3oUL6iEI37NGsSUBPD4UBCCzUmTC+sl4hAAQko4CEuVIodB4HgU7U1vBCr+De/CfPQm/9IbAo56DB9ITqHg4vACDA8iR031Oi055DZN81ln89Yowc+QinaREe9Y6MnosAbJSi6ZEf4wDwcvEEEJAVlMVQY00w2R0KCRwpx7qaTvPHwRslCf2+uXhcf44CuMexHml1RqmiXzvtZ5/FMqtNcx1iFH5ZmorKGDEdakLcLZC46owUaMCgyBmNCmTFx1vUK8F8lZUPCOOSC1BACTKlpva22JnAYwG8+QHg97Mm8bzQzyOoUVlAH8h9gBFea8gAtE4NvCTQbxlCC6xwNqms6EkgHr9V7tPTO/CCG47Ffht/RhwKoE0AoWboGi0gkxYSkP4IKJxFLv0X2zzUPcVFHo1jKmO1TH7o6Y4sgKtncxera+8J4Hwni6kYtF16KZvJx/OAm5oRN8nyPH+pD2RUWdRsBKrk37jFrvisQdbejvFQ1Ew9AHgGtfkIp7TSkkg3KPyd5LL3YRsOABOgAXVXGlP+LEGUO440MgOBrYDgxEDLeM1cABWfw6ryCFrokQDuPlu7Jn8SiK94BHj97ZKqT8HWSBCnDqo//YO2msV7H5e3Lm0Z8dTZMf/S5kIJz/jyB2tE44Mv1v5+izZ7HQlnhWhdQGiKLL5bKoylD5Oxcf3HC/FQoNoRww9Zvglaxkux3+2g/sG0UfBwLt5by7UBAUKsW4kRDFpPYWf/ex4ABknNjaIcBjBTKg8AkDY8lgFwNaOD9xH+3CApDgBNTzhM0LJD4JbHTtFwE2N8WhA+ZBBfOCjwYCyYNcW1jzgdpix2QB5Ls8+lX0BJvh1iXtaXurhig8+eIX/5KeAv3gHuPFi8pCcAgknzmAngAw+qrtRn8QGjWL69l8LDW4c9BBvIIqKmVJMPaqPx6/iTntF9v9iLlgN1P4GR/UN6V6VbcwS5KLyQ52jElhLz/Bx+DISsBm0N8S5XfpbrAwKAjPG8zTaZfgeEYZjB9MKUpQuwnKQS0+LNrecBJHKswbmQgPWbNW1QiIgSvOf6/GHi9AIAtOL+kYZdGtT1n7OjM1SEzNocY3nGWGHhZf+m3MCrbyEe3oBnz2qTFL8HY4E95t3NeiYCcRvIh1B7B37kTxCP7chX3Z6596xeeQXrO+NKLO2EjgIAM2oRAB6O2vvwFhDPOv9MWT92Wu8rSMknjLIWTH0LypIHcYGir/0jD4DXtrx43tofrXkUBLI+akRDFxs/RhiHRS7eCWgnLwy9S70XlGsEAgflMus1DcilMUt8Z9b+eFfdiWG6/xxzbkXwWO81ADgnxDXLB8oNALVwxmkTaTJNAzrvi6e+19FkDXP9EHJAdirk3bMGARdxLEZkeditW4jX3wIevwXEBvzBC4jTM5M5E7YDW+LwqEQg76D2ODjbkU8+g3jkdPpmO6k1+x4+Gbk+3yPD1YB5C/bbSfE6E8BrEvHqqKHTZ7Lq3sYe8K25+NRd5EPbdAN5LsrJU/OyEhO7w5KjC519T6zSo8chkWdjqb21uu74wdwzH77Fyi6kXeNh9Hij59X+Xv7ANQIBMm9UbG1GnBcWrPI56B72Wxx+7c/GJx8amlV7+gluFRxgZP1tsEm/p+jNpMwxg28yyKt3IO/u0MaZ3iKn0+rQi02UitN9ae3Cu4VJlV2Pxx5AfNntGip8ynkTC3DIggPg3gIwFmkhk96pFztq/v9nn6sNUPZAbFuBzqMPAI/ZJB7QfB6wW8PFB7ZGlJt/B7XoClnwXNS+ipQRegQszy89P1Z8YRQR2Lu6TLLH7oKLjUBwnsZw83+akgYmB1Uvh4vsAWFAcBwmVCsaH8rye3KVHRfi49x+OQxcGxBYrL0Nmq7CPAmh/qprzAkyvT0yw9xn62wykx0+D+Hzcvm+fNblR/TNyT9g6tVLKG2R+lspzmnWqsJsIzcp6ZiWe2qqni2AVwGcBu91H/myDn4E4nUAHnHRJp/s3sX6W6a8b6l7T4qO2yfIfH6elol4HjUvIU+R+ynw9N2657EHjYeTdVihm4oxfM1WmHg1MMN+raS3ApqZqLTKzD8g7UqUHjhUijXn6Vq7jAz2m10nHaK0NTR62DACcTq+gLVO/VIfwzjfdcWM+48cDwIc+5R0+dD2PHKVEC/XBgRmWKgb6ESHmSb+Yh0h61UPmjH8c9Z8eos+w1g4LB2yGit+Z/LQqXO37ej2cTJS/5ZzyzE5lZw2e5a6njP88HxbqVNrUwI42RAPoV/yOShNmmV07EogHkGtG8j1Tf7otKy2jcjMvINh3ZLL4INPbtXa/rkj8LxmAmag3hO4jVqo5HkgnjtDfPy52tX3tbcFnKvBy2Fnn1wDhulT5TV6Obo4i6UHENEzRIXAw4vs9jSvxTr1KRZ5GYkxIAjAwzOyZK4JxElWrkXdsPZJ5QD6l2WIcK71RWwFanrWjGBJFI/D31g/H8u1AYEwRq/GeB0tcObxqlVm7O6V2zPmvDp8c5u7VwsR89wFnhSAYgEG7yiKpbLpnQtYPAFzQwV1Fwmp6sxau+/xrRbB7Df8cDYgqgcC5493Qqsf4+M78slT4K6WK10tvsCrJWxr5bqTBT6ctvukC2gDzIPG+FsAnu95Bc+cIV7Tz2ntWzaMFRMWvw960zDQ4QdqFmQEbNBwmmtKPR+HGYv1NjmZPk2fYjHeHEXrxAzSkrE0ICa9yxyP0HMEGt7+5UPxj8PKVHsbM51wljLqSGLJycvKS1lU5McA/C0An8zMr+5zPwXgK/qS1wL4XGZ+Ta9K/EEAH+rffjkzv+t+dbCxIUswjFzGOb2xxuBBTCccJhh2TY7ADRCQmWF0rM+rU0wkWQqx6ViNMJ8zA15SprTvvJ9to2XOxeY2cHRrNiC+OIAvuY24U4um4rn2EpjddwBgdeRJbLVgx5N3gc+dIT+TwAu7q07/n8YX82K2QLwua2cgTtfl6kxUp8ha3jtM9k5QKwidxQxhcl0rus8YkF3ab5aSxjdO3Bo6THK2HnSW+xIKlHP6c9hjNXYY58A7s/xsqO8MtdiKxeUO/VzrINFELwwxy8+8CuZ3b82SXD6wxaGMXqo6i7KoaYoXl89r34HM/PvWkB9CLfPI8tHM/JqX8NylcHgdnOpoaicgSAgQyE8faz0HBGhGL7fbNF1zPWkFwWPM8zghJLr+ESADJopvDr1uUXOx7JCyj9J1azhBqXkw8xRQluckgLc+WJtmUg1uoYYhZ/nCJq3Ag9OOA51YSwBPnyKfihrFYOuXxCX74IJ30bm9WFNGi4Zb0fLKlZLQwNMPeBjAyQnykQcWRZfAH+Q17VfNvuMakaYwxxFxBwBlXbpNfI1X05mXiTfR/3efmOLNS2zuafSz9u6DQQ0wh5KgR0FrTsAbAOD3BQBk3odLag+N1FFeDjqyyNMX4gnca9+BqN79ewD+2v2ec98yg9HqxHmHKPS7oj4iZ1FSd5CJsQqFYv5qj5amjn7ponjHFWCz1xGoSoJr1lv9rHG11qyM0mUini5oY2nnqyG39dahdYhHA3icAIDJBt/aalPTsxywwwgcBXwJWXbZK1BJ3J6xT7I1Jnt6cfZ7COD24KjJh/ubbwG/v0kx1BebOqWk7c4J8MDyzi64HPvcp0aYGeBCoQCeCuC5rJBk556E0w638Tm1WHLWrvHsJ867/w1BWN4XgNlezgJN1J6JGz3Avr7zOHqzs9tn5kHtK9vh3qP7I+6peP/QKDZV/C5gLxm4wJFQ+UJzAn8VwJOZ+WE799aI+B8AngLwzzPzv77kp+UuS6X4Rob+oPJyBRb4XDXHUJELT4YAYBQbFDCMCx/GXG1NhgGkla0mGscYgoJ4RAzLxJsY6DEBm132cCDecruW23qkXv73LdexZecGOmzwVHYOi+r5veQ2sSH7g76b9QxgXrSiZ2J9EbNxxnYnsX/9qxG/9vSw/VZM7uFkAx56oFYhMmBYcylxCMVGlV058m5iu7sh7wJxy3IW8mQKvJl3CcwiPL7b9SSjjz7J9Oh4SU0h6XDwBmbLefTqQRh+8tlalV4AXWspr4OI/clvXg+gYUmEhtXd4jMc1X1yZy8uXygI/AMAP2HfnwDwJZn5mYj4egD/MSK+KjOfOt4YEe8G8G4AeM1rXgOIAYZqvQSYXDRw+MOGVgBT/Om66cVRUFl8Kfw8ILEvyUGaAS6qSWDSmHmugrKIj2MCrZp1SjUoewk1TDY9TmxnX2B7bSAfRE2SeXiDdvCxrdgEBCcJPLRVfoAssPyH8A7Rc/p7HG3vth1m6ilxSfAzqxgnALfFpbJmAPiiW8BX3EF8/IV60laNiw1l/U+2YU3nEMS1ci7gMXAu/TY8DJTFxSnmfQzKTt+fGWpjdiZ2DOhhkDBnqFTn46CIw5npQkxoyRWwSDWXSuebn1o9aLOcAilug1ZytRoDEyTM02mUelSkFV9L3yHBFbHA7dvukRP4vHcgiohbAP4OgJ8SgzJfyMzP9OdfA/BRAF9+0f2Z+SOZ+Q2Z+Q2PPPJIu9/jlrLJ7NyqdJIsiREMGjP+4642iPjtWS3Jv5jj1opfirIrVBDaBmq4KfsIA1em+2VVZwSAcww8d6Hvy94Cm5a9Rmw1weaBqOG0h040d2I9BrD3vHmOzQWfwaEnc42SgJC16tAZhE3DsxYgAZiyHdWe26mJMgn0EmbQHId45AR43W3EIw8gH74FPHiCvH1SMUPTJVeV/CB5tOT6zdYJjKYwYK55opYdyH6jEeMBdPTvyb9R6kn8TYiQWHf9aa54v2I97v2yFtcZ5P21ylBOCFAnQZd/5/VIO6YenybT/HwsYTRJd1pXGBrt3DHrHvsQAl+YJ/A3APyvzPyYCIt4DMBnM/MsIt6G2nfgd17S03whEVoDc3OUIDOhACbppVhaDDPbMIa96axft07e1XHvhTb7+r0X5Gwl2Lgike1MVNV0PZr5NkLWtbXl0z+yDJFjGUDreguI0wlNxvUGuBqRL1VNj0LWgQbAgBQpptXXs6zXm82q8fJaUckAgX0QqD54re2Y0/sJxtleybFE5RpunWDfz7iTuRROVAX/gbApumMyc4bDYiwvuVoLiHLVafQCNFQkmoteBTpnEdDVpEjDpp+eC+CpVrtXB+JVJkGWWwkzVNWluawjiNhn9ysuLEpPIMf112vwNmXZGjroJPsf013zUR6AYn/7fjx/Wfm89h3IzB9F7T78E4fLvxnAv4iIU5Sd+a7M/Oz96pBibInIrffni7ZODgS+qk+zzrLf/CH9n7Ywcr0ICA4AVLjsPYkNANDCRKEa5WBts2b2gAw7+khPUx3ZLn1tdbpHynXcAsjbY6u49TlhZWt037Bh9kOkULsrSbHfanmuuzhYFIv1w56BEZjECP12AuDRrWLwHcAnck2K7SnwqXo2uUqE6HqeCWN4ry2koSwZw5nJtscG7e6jbH23N7kXgFl8gqW2TmvlZ65A/zycwGkAf5LAs1lh2W0Yb0yZTMm0IzWXFdOKwlvvMTBHooNCgRyJTTMgXNZyhsolWNUiKkGuIMWQj9v47QoVakPXy8rnu+8AMvMfXXDuZwD8zP2eeb6EGCVGbm3xtgEA9wDCFIA5+3WSS5fOCMmVTI7f7ocj968zgUNlf2trMm5JlrO+O2vuXMEkGdzuwSxUddZ4AqXIG3cibjpp6RiXFh+w0kVLYoAkpc4+fxqVI8AiSpDX0MJHiw9RWbFkeUShlaC3LbF/NoDP1CYxJ0E6OuGWEG+oXNqBlzQ2oJVnQTRvu6pwIMHQzPuHy79ze68QEG7I3iY50UCxD/js9CbcGKAUfNJPgfhzibzVPDstIMAJPZdWfMwr5jmC0GDDvQdQ9GQDQwNBbbBnOQHZme6vcHly7RhvUDt0iz/R+y8GImYH79qHcBcA5H65J/B55wT+bEv2Cq3tvhHRe8feYLaVnFHih17dxHLrH5Uw22sYt4oKFABy3ysaoXVojwAteAwBtl6WfOvKgqv36Ajdz++Mw6OBbIuKjTfuDkT8b4XgOPjW25JtnTzcFEr0GHxGv1vQ6JgtOGdR8/VfAPDc5Ca6+YpbGQNDvw+v6vQutzczgDNg/3QiPpXAWdRmG72N1r5P7Es+1qNSnq1DjNx/U85W/aGL5zncFgxVijafUDaudT1/T/pR0eBE3jXNAqEWv/Ykcwvgkah9EW6tSsN8whikAHErUei3g6FA8Wxv1Ns7eVtYE9PvuQLhZCrQszHr9wjUwsogDaTdEuUbUMBdfRo0nlsDwT00/ZqAAMZF4jjrBixZVG7hHYz+d/ZANXqV9BFmuoEIcD06Mn7TSrWzWwx2lGUWYNR02ugNHLbalqeBoM+3EgmIGmioV53rk6Auih+2G5EBQdm3om97sS1qW/gR6qJvAyrR9zkAzyTi+UC+mHIXF1DkOYzCaTksHtuqBX/vB8QpkKfZ4NaWL3e7jp5UFt/C9gqAKX6myFmAQPWbh0DPDdnzNxoYelvyZFJ3Q60n+ACxwIbyNEAfBa7Ga9YWMBl6APXOw61WdAMMKR8mW5FdR4WyANCzJXPrhWG3ZX4Acz1bzHfSrOQuws4PUNf1zScde93i9opqA1KAOxJvmitycbk2ILChOzK3ifE2yOWL7tHZ0JGdOJnUxZpRkBvlJ7FSLr42jOy9CDdET6ChYgWwl0fCYaggAPR4cO8MJqVSeofCzD5FINpNI9VbZ+65EenWC+Zp4UxfNy8T2wuovQjuBnBWW2DjbMd21gr/aUjxk0DhSt/WuCx7arMV8goNZlqWrO/lJEQqcFn8yYZrw09kJ1PpAdCTKstdFmysPBFTXglo4yDLT4+Mz4tDiIBsjxFdb6AU92EgHwbiVd3/u5v9UcKg+03g5rkIBGdn9h6Q/I0qQ6XkrgeSVyWIacB6ONc8ljQ5YH97ohQyFmgASFRQY1xyIEgCAbB1gn3jS1XbLkC4rFyTF4jM8m+1+QY6SYiNrl5oxpXxieotQeI6fZ4zi+iNJ5qhSy5AgFCK3ynASg5GSLDlKbQl4mamnD8Ao81zX1VSRGdikpGYpOTMVOztwHbM957otJ2VQm1LEmxHvEjFw7je9h1N9yIGHYcqzxC0sj03wgHLPY+uF1F07Yxtd1NQ8NgdQGCK4RWCCtNf5PpjaBJt3rAo/iARW8XYRUdtBMpkYj7QKxM/CODTgI8RtF3AEGL91LLFk9oZq39OywXkXr+P9Y3O8fQmMtiW75GB/WR2mZrhan4nw8U20I1TGGLguSyCa9+VG9j23jszl5Xpj+XaeALRSLr1TrxoQABijH4Dep9dJ6oomTKxVcXoFPYsCwYykoK7Jp0C25zf93FJ64YiY+fS1zaAJVm6l+uV45mYACA5T6EBYu+diDtXgX1yFNvensreQHFKERGLZIFZJwVeY8u03kkrPaABzoFgYq2vUSzeT61tBzuX0kAJA8rNLDUVb8ImehKzvVsTMfJAd75fUmLyUP3foVwpWPXbGWoBwuxRl35QP7ulQpbafptKJT+KxflZhsjc7gBqfkdDpIZ9W9EFAFV/Bixn0iMVJn+ioVyx4QvoZdZ55Seo+OD3wDI8uHcmgiHBJeXagEBuobXsI0MjTGV0UkCgF14pDbT6SUW0DmyXWjElAO01T8u00/VnkrAt0l4djT3lSXD9ql3ZXIxbBrO0VPQ+H90GhgPySIAKOdCK33QQCAJRQMDrshQLGZqoIgWjxTCgI1uYbc92/fVfK2mY8g4QEACowPu8W9Hxe1nqvXMrvO4ij6D5UbFE0zcLqg4QJCBggICROYIIGjQbPQE0uhKdPeNU6tgmQSjrztwMl4OL7q8LvTgDgJ79iI75O2jT0uE1gbKscthu2ssCo91PMgAaXW6DQ3CWbK+Km0i986Hfs70VBIBd3omOGdjizPH1XLk2ILA1Om4F72PVMzU0p9VqI1q4C0X5eU35bpYi2OmYdqw9MwS3FmT0s4AJESTojJ+1tdN4ISV02ZaGFRbt3YIWLnok6HphSteKnnsjuCk+6ckGpkSFKjs4DiY3XsOgR8sqDwnLCAaPaG8j2korj8G7bLyf49xA5wB6PG4LLEAmALF2V45m+CIvhX0ojOiZeJb1n5fALJRKjkZwHL4gIaOSvkqsoUJLeQI8RqqN40kNIigX0IoeMXkmDkXSw0hsNSnyqPg5IUE9xRKT7Au1jwCZokagia7rYPmzj5vtE1khJ9oTqOFByeYF5VqAQHlVNRafEUq8MU7Ui6mK+0fImbumexfzRGjpp155h5nhzVxJWjgq/BInU+BiaDmuwz8zGcnktL8jlsdky81ie+6BgCALmsxJrLmJyqYH1vnxFKBJVRYNDZo2a8zFvlnX37ZpT1usWeZ7LB33UuH8iCXX4Ypuri6VUtudHIY3I1sduV6a1k3rURxLuumFoECFBkzCoYdXe0ui/Ym911nYG1uooIFKOpuXYLzooECyt2HqH2udeh+LOQEYEGy5zbZj4sPB60Ia7zGgPB1V12SCm+POnhLVJk6V3nprtBAQFDBsWy7zDo7lWoAA0A1pIKCyzdoC4xlAVh9gUjAaSXksSTMgyOhs/OQAqGhbKwiTT2ORTUFJCwC9UMOXior4orGFqUej1Jdl7Og1DNJ7bgKoZCSBIkAgKNd/0/mY+2iZYS436QcEBPRE5l2Ctn9hXoqOA6vRBG8b2q3kVLYGGvM0to2ueVs4PZPA6/BsfYYYpWvrGz0qRH6Cd0ZZXAFB1HUzgWragOd37J84k3WsiUQ9D4U5EwqP0YOpbdqQDFnaFrQsbBtlp2Rh23hny1fsk8uJAN+FYCiKNED3Y6G5ZOYix04LvbQQbsDkABI6zoKt19wTaGo7FNgaAKC91pGdC2hNkzJ2J7oQp4QLEnoNt7WA8E3WjePx7MytZ6KV1Lfwd2zZXscWgN6tj7IoKQEdq7J44hjV4kDP3vF85g7G51SsAGYH3p0AMB7B4lG0wvZTxjMgIBRjIGVq+sgbxc0cP2+vSba8PYgIYOf28X2M4E7BqWSqqvOn0FwKfA5Kr2SJDF/9k0ZnNB2dEwlArjaUG0AlDV5M5Kdb+HveCdpFx561ItBpSmZkzjHyRPDPhGbb0dshyNF4zNyFaK9gNTSFAxPaIaCcT3boFMl1LszSK4+D5SiVATpX3W8PcpgQkzSkZwDzAo/leoBAVOfq3X10SNAIW8I4s/KObn9xfuzXILwBBJfCUicCdMX23AsAMpUzYIzG3AEIANgaRBhzMiZcmexWRY5fozpXDd7bFdYc/I7x985B+HEBhvaWeP8OWubiBafmHukAqaWXQnDY2rq6wvG62PSd7Y8t21x3u5YagFpnIM4BdLDOcCAYD05vULb3Vpgd4nf1jb3A1KFJWb5AnqHWMXy6NCROGtBtotbGHYq5Q1OmjfJg7UX2Vd9Cb2aTLKHdc3qNUD/My2noZK+NOi2e3jCQS8g5vLfmt+ysQLAOC3dowFCgLOd4BPcYI7weINAcleKD1ta/B5gDGGEyKwIZObDXgiFlHABg47wBqm/IZaMiaYJHK9jW2eGQIsz3OQ5do2Qw126Hj/MiUxZ9byDYvYMZivTvClEwwKG56G2NyjBwOG0FSVk5HI8dPQXbucm1HQDwsWrzFLbotxpDcyYYRpAdPiNyLH/oePQOAMw0Vw15oT2AAHJr99emXp9l7fh0apafE3WSLCjPTWKXqZdxAtGjL1hG5yReNtNwNSZjjthXEf0OBRU+JtTLHuUh6Gj9Q5ePzCUkoMxQliQfCVToZxZ/Px8KXLQZiZfrAQJAZbujQwHQA9hk+Td5AAMES5xrYEDbGygPgIIoNO8Yv9Vb7yTIhe5ZSRzWqYzsJqnm4hchj2AE2O2/d6gmMxEA7LjTgtNDaA+AuYKZx8CcQF2/H44lK7MvX7o1NqAanpH5Y+lhRwe4i37fmBuIUNJs64RIgKHGdqFHoKTtAZiwHK2+bIBifyTHwDfEWbn49OAQ6HcvcpkXwHdQYivaGusr6Ualp771ORkcO7p3WcrHPsLkD5QnmqQv50VkK/suQ4AO5TAAsPvQaR2WHFLKV2hPANDoQQLRk7qiX2Ta7vEW4bUBgQGAmeSxZOK3ER7lX4DJAZjAKptfV5i1qeNmMWrJyCYXWgtWaHgHDQBpih82bNTE6OhegeRJQMAOV8fTBczJFQS28gyCHe9Jw56C2z1fOLH1QhIFAImt4lMSQVdc0OgWju0I7K2wGVEuv36Ozpe0kHWIsAsAIYUjP+vUBQqfE0IJAGK9hvQByu+CuYgC8Z4Z0JlxxrvCtKSpmCm7aMBesG8BbRgQWDZdoAXNp1CbgA4zJ2zkCk3MI+w7gNPA/mIiXwTyLipsWcKQHBlpkaXbX1O8O2fURiWIVPwOeoieCwh5Ats24c5F5ZpMG+4OaCDIdtf3GBcTdNOBceko3MX3EVjYyfYqhJQAErtNRJopndmvXCaHwdql5PCPQoHqdiw71gx5aDhRYqmIhiF9C0q7cFz5NjshOlOI25IkZy7Ws/WefYcwuwCB54uWXIScTFqVDAQ/8B7SHsoluSFU+90ry2w+ho2YzIQeccQ1Dqu152e2ueqrE8OLamcl3DYNgYmXAcXwWy/gseU2gE7q6SGwbWZxtViM2u1DfNDsVDRYJ/Z1Ydrm3bblvJ7xRPczAvGqRD4abWiw5COSXrvJzNh7K0IKGgrMa+hgNzcARIUmWxwfMuW+nkBEvCUifikiPhgRH4iI7+nzj0bEL0TEh/v4Orvn+yLiIxHxoYj4lvvV0Te1EnM+fhMXTGaZtQfkVrLVy2/AWBfnGxIZfM+7KtGikP3PMtOrzcbe2pQctopVeOn2jWt7LIXcS9KHXp5yBNOhVOi6sgEAVMJJWgbsPf3m1RIKkLUgQzio7WA6Q5o6jzATnAIfzZGn8m7loucZsLd1m6QV7yEllqMQMKDjcHoH9BEKNEqYOQuwr1O4kbwKyPY9linBDaD6PqGCfidSsk5lbscFJz3+CrBbX/VhQAAfPaQqI3E7kbejlma7BWiMSCND9ATts76rc9FCOCIlsMwVcE0nykvBPctLCQdOAfyTzPxLAP4ygO+OiK8E8B4Av5iZbwfwi/0d/ds7AXwVgG8F8G8i4uSeNahjKJzNU1N0/j6uHc07FvcbQadqFI9uU2JcfSTmteV+zoQExZoKBQJMTqGtthN1nBMwwFQ0xviYCz2ii9SqI1P9m225927rLgDAnG8Ls/LCw5SY4VSjbXhLIBsTNAt+xri3SEALalgfvQjgT4B4bpTCHI569nSVQJJKnvaZf0rQtQWmtVc+hEaQrAVEZyRhuXguA8L2JdnCMERiM7QDExJkDi4wAZsreBMY6rnzPgTBMt4YiDcC8cYNeC2QnY/yJKVcKHpS4heGSCyMNEPHpPG+AACBL/n9knJfEMjMJzLz1/vz06gdht4E4B0A3tuXvRfAd/TndwD4yaxFR38XwEcAfOP96vEgsDqOY/HbIqzDhNH7/mqTOnLtPFpatGIpdqXCU2zWnECd7xCBAACL36y3hpacvnIw8Ota4o5HJpOYfyglXDsy+fCkAASY/l4U/dDpHC0IO47lNx75JJSYpCCObusO5AuJ/HQiX0CtjShLXxcNPbS0WKzrgp5DiD0iJ7zoZdX0DJv+q/cwpgegmZxch6JBpPSphzCNSQQmneckIwHBQYbsPnY48zcyYGEAFDO3ogaWBgT7hhXAA6JlUeDMqZfXHfITi0GAxtMuLX+qxGDUJiRfC+BXALwhM58ouvIJAK/vy94E4A/tto/1uXs9GaWAzVIdHQAgNGSW182H/6u+w6HzsiyGFL4qgXBDAGHDg4vC+3fWvTTBlFjS2xdIepuXPNbNskjqQFrlIO/teszFlAZO85UMx8zKbcTk5+whvTSQZFkATkI2MJZ7VqLqxR35ub2szYNAPGx1Q/OM56FN9Fh9MUt0JC2sW17EWOk9jK98RhoQGBTYMKYUxY+UAAG2M3b6Jfmfh21pczKSF9MdTwtBms/RIymHkFYAkQ34R2FymaK4HcDlHFBs633uKVxWXjIIRMQd1PqB35sX7CPgl15wLs9dFPHuiHhfRLzvmWeesVjcGTR3V2Z5Eh8tzpdUcQSDQW99p3zyuq5sPACzAkegWVpDBo+yzwsgafevCi6Fd7fU/gB0ht5DivpnACPt+iCjLmB8ey8xfytHDkfyxtb0H0vXJyJr9Z2HAvGa5gP/jgq1fFurS2OR+uKctBA7K2Eb/K5QAQKXaJCTxRRI0rJiQOVI03nyFis6dNaDU/UB6zTnXBrtIOoxCBOdi1m/6BO738LhgAHaFiNHPK+qsn+/gKldXhIIRMQDKAD48cz82T79ZEQ83r8/DuCTff5jAN5it78ZwCeOz8zDvgN0zSNdC4hy0YaOrKnhleI1hc/OA2OxqQAubOcAYISdwkagWVXEPQ5ebCCR/vDzTKcyAUzGmetnbdV5UIAaECQ49SdBtedIAP3PWoD2RhwIGmou1NY97X6BXX9+pP7y0Naxguv5YmkspHjnqGnOPmGogS+HAA/dQHCITOBZAM8m6JSEUJ43DK3Ln7V92HEBmLU8HndQqqa7Sw/oJaUFB44nILt+6Li1EMwOYL9MwKIc8dn3KS9ldCAA/CiAD2bmD9tPPw/gXf35XQB+zs6/MyIejIi3ovYe+NX71dO47TXLw/VflCjhXSYtoXMjN/55bLIb6NWyH0PBEkgq+dDmz9CLHi2JnqPH4VOyDm8pXUEqvISG1oxSnj1Xvl3OGfscuiQf1IqQEGbfP81YCSnaYp4nGqweaRqWz+cHso4e0vA7L2OG8JMeX+IcK/sZCwCgFZ/XZwAvAvnHQD6b2mQldmerzx84lCVXAvFx+t35A2p1/WZeUOO9QHG51P78/MXx++RwJqzpe2MUXl6CnklQYv9dXF7KPIFvAvAPAfxWRLy/z/0zAP8SwE9HxHcC+AMAf7cZ9IGI+GkA/xM1svDdmXl2/2pc24eBduocqI2RWpG9rESYDM14NmiFc71DnZLQFGXERQY9VaWsdAKzDuLU6bfoWv7iJ+zrOWvsVssfILJT1qhoOcxZ6GuZ5RiChjhe77cws74s7W58WVL+3YAB3lwEfx7KUZZDY3OGQA0JUBbt2F7WQfAc0F+ipjtRJ7hVGc1dV7Twkh+7fYt4eDEaOE17eYguKKXNYJ/NeVg9q5xfAkhJI0ClvoBwOwq+jv17j/JS9h34b7iYPAD465fc84MAfvB+zz6WScaYjoT/ZiwILBM76seQ0qZrWNr3MHXg+aWzMNLEYafgqHT/m4dJOW2ZOIGm6EsJt7L3pBuSAawdSqFgp6PvG7PnefABQWfiKIrzEefvGsEnbIWR1PURXjhCMEBpQrF8SBl3F1kAmPUMyDhHQT6e7Y31AR3nzx0zXKjGwq4JIB6pvhJAGG/APjDbuwYwxpdFNo4Mh+RD3gWBpnmYK5MIqSbbA4wCjiHwwORBIkKQPpvBOEDFJahW5drMGJRxEIqdd4wUwTajzlt0HIA54S9r0EMABpxZZUozV5pERyZWy5ZSeoqPQMkGnWvGnwuAWb0kbkd3pA+rEQiMJma8Y7LTC+q7dTVhWmHDuToWWxTLA5hrSom6/RRq/UOhnzF5pRzTADf4rDgI5Dxvdc+9g10zvK2pPlt+NiW6h+5afbnyzkYzyCOdIe8XC8z+o4eAMRRwaz/k+UQ2GYhz7YPo8v6wh2DMwgFwx2VZmnZRuTYgQHdarm1MR0QMABDVHbPXYa5Rcre2iy5hBDYwz1pVZBTMV4VBK74PGeq6fsoMQlIhon8PWffztEydEbS0CRzuWfeUc8u8SKX4MWK81lvCMeAzP5ki9rvwBAr3TGYq94GvEZOEO7Dy8NGonPtrvNysMIDZHh1iOYf3jhSoDgKAOR1qB+vCaiTmEa78puAOsOBQ4ECs+tlDJvbfBdOwp0/dYi+C2tcbOLmoCIBMF4zBjiP3yg9eHxAArRD1ikLH2WoQgzx5tzwAgok+aTbQmODegONoeOebkaWCjWPOWNmfyTYABxdF9UiJgsp8SE5ZB4fdG9beiMnY8zkj7POgMDaE8SS9IiIqWx5+VWLRIgqdlBAH1xUHZWs+x8q3C2S8PieWBy1TvrOBgM9UL48QhPH8+L49PSiFkDF5eN67mgE/Oq3kVaxXBrmciHtoG2VpyWubqbj4pgue56eCxnESsZLdHLoTl9N1bd4i9Nd5678dnD+NHChIGHIahAoqcv70kQLMzheC93QLz7oiZC3G8tXRZ4GpJ5ogTR4SSQcgWr5yCKnrYn0SaF7q1u/QnctzAM0ZmJ/sy9Q97zYM4qR/ZYuZxPJ2XKTAPE1C3QwtYBYLLbmYv0PJ9OkVc5vxgdccJ2UtIws6mAeZVrcLR6rlOh7wbaUlDFpzZXdwYRTKFp9r4aTL2XI+7ElmFOyUCFkyGHH8sP5+r3JNPAGiWRdz2SJ7MUnvkf6QdkL/rnGAFZnFxQpQ3ktIqqIgQieVbpMnMVNUsQjfsTnHcXdZQquYr3zKDMqEzgYfujon/huaUlbOLdE6ocnjSfLgIiu3Wvj6bq6/GjImv+Lj1UYeAWWxqeYtAFTgBRnm/hxPY/rm/DO5998CUMtcDU7mYfhTDz7fepz3Ug5hiT1y+JpmLLpt3EV7623T5QlmcvUWcISC3km2PCiS6GcvNtythFyuFE/pCbg8z9JnlwPCtfAEBvRL4BKpOSV7T5tdhoENMHx+jh7GZ4YdDU3n81jVoIDoO2Q5j7FfvePNS6dTvf4hh4lBH0Ij7awzVWfECPyy0o3b5JY+2mrovMjXMzUD53hOZ9Y2M0E6cOP0jrUtwVsbu0ytMou71xf9Kp7Vw3St9+nePNY0Yoy35QBBNNCkMO5B7LRizeGsk7r6NPulASKHNAnMcHz6eknwKoQdgGdiWJ5n8lh80JuyvE8dOH2VOjd06ZpuY3S/cXTCAXkNkc+XawECtJR7C3c2crlASneymJ15iC8JEq7kBiZiopg3Q3lSsu7ENVFnSthEbBbrzlUU1j7T6M+aeH4RIN7QdWn4UAJuYicj3nXa9wjMRhZN5AiFOCTAEeAeEIvKU0m/3a5bASAMACRo0qtRWoAA0N87bMqmZRH4pRP9nrmXyqztv2XVed0sK57wpdqge2UVoGoWLgzodd/lHCl7pZsM1QwAYAq/b/qdQBFtgQgAUs+02tWvIxczSYzEZQOQKXyyH5RCnVDRXbMLyvUAAWBR2lgAYDq1rEqVAYQRSIJJ+jVo69oMLr5mewSp7wHMmvFUeHO/FiAIUy4/j5TnMENhixoObPAaWQ5M+JGkrc0cFXpjHU3W1rQ07wLGCyT4nvlYDIwVNKGYRH/fu5PfVM5152G9U5Dn61yU16383krJ71TAo5ILSQ009n4DfweS26G3MHAZcd7H16vX5OB4AsfjeCJHmSJzAB+qnJGaBEdq1FOm6NxXurqGC9DEOGa9RFhYvZKOoMxCssq2TKdhPDJuvyZg3k10gzhyabk+IICE1lwGLjiunTTu5ajWfDcrF2kAYEBAZXIgyASi99c7eAhA7XajtdvA61lr0TGgXnSY7QdBjjGd1g7gXdt4J9sRADrgjBZwWvraasoV356X5m2YlSET2X5jqtxnehFHhd8leCX68hfyAmV0QHA+jdQvHauqsfeSWqRrt84PTCyWSxuz+8r5A2B5Bfx4TFHiM0ynR7nJ6DEUUOxuORltDiIAYIyfwM5h6rAmW/9He3HuGcV4fEeQGC/PjAXMKyK/w1h8Sbk2IKAkU1gCTDhwATAk2qJY5x1bGsmt4xYgmD0LBm03CVkxbpPiV+dGCyM3pJRH0IA0ow5Dx4j9ImqLwkmNNLGpPQF2chpvgOl8bjCys86LwTOMMVo5h385dZHPBJn62Rc8tQVQkwnb2Rl5UXh6DgcgWDjC8zBy02jye0zRA73Vdh8RXOiFdXGZ9lyeO4pP3ktIRBO7Rj/pHgeAbH6kAGC8ClvhCCjFZyhggJXdF3WcXYXUXwwFjjOgPLxx749Cey486noSLd8Xl2sDAtxcg0DQK0FXQ5jxBoYR6AsuK+NpgxM7KHbzvRFzrziTVWxpVgVZa9sDUnwKB4FBT14Qd51sUu1YlWFZVKQFWOBCa0sPICq7XLLRefveuzC0fj0TQ33dqmZNTQ4OkN8whZeS+P6MFgq00O6gW74rfCnLZoBgfAHWto9QO0gOGPEZi/VW9rwVMGYl3RKbefbwwyjhmn8mSqpj6Tv2myUDD4CA3ttQnsA+ADCAlQUEraTK/ne+ResLkqD9PHDqd7a/HtxF08kWIGCSe+MO0ymOXFiuDQiM4q/LaSGyBK6VIoMC5rBNARy0nFlwB5cLnAXHDih3b3aS5Vr+BIIS8I3KmQwFIKsF+NGEmfUOKUAv/czdYmTt0YodE2e7xcc+IFkLn85uyrBQYdahH0VYdEx12TXcQHRx/aOXyp5wgzH9jv1wzPbYDwk735r8QiBg4fexYh7GVPW9Jr+AszfajINnICAxr0UAYMcDPaKoQnoQ+Oid6B7zKrhkODf85AQwTwpya3DWPfsJdv9z5hf3P8jVCTB910HQFCanbIX6o+e17EDGbM57Ubk2ICDXriVVvBFq5wBBf5cdcSyoq4WgyxGpF2a003EzbI85cgbZeAINDLayTfZKt7yuH+9E6NSyWalbBIxAd2uh2Whhx/YEMmuHJO3+yzXldu5xN9U4kNR6efM3ADoKvmT9k9ud+aYo/V1eyxzr1C4AqObsilWXaLq9HPEkAffoOEKTbc0SAHxx05aTbL7RA8icmJz+8gxlQl4ETFkdH0s2cpGn9P8EAKlnuCeQvfxZ7gSCAYYI7g7UAEAg2x0I2DeU7aGA/GsGScIzCbjsB5PbSuBUL+zzlIvKtQGB6ix2TkynRUV5Cdu/DwMIAMSwfowE4UIg0HHv3XpSAJCxL0tYZVQOYG/EXTwE2+ByRGkFAJa0fzXBBN3e6H1r42g1Z8OKCCp8aNvy5OaW3Jloby7RWron4PTpXNcFu3YfiyIQIQjxfCs4Lb8L4OIRdAJvAQC1jX01fRb63v1zCJWUZLNkKgF2TyC24WNdv9cGMx5HHyTGZgQ4fraCtZK14idqt6g6Fg+4D+PO/QAbAPZu+96KnwTFBsvaSbhq3DwX0Efyg+3Pg+LvTi0VPt2ApfbxLLkNPf+icm1AYHfxa2THVgyduG52VFs35MTEd9axHnOtQ48dk4lROSEBY1p5BrshrA1zuUCzAyvOuARzSe+ENkzkEBCWfe3RSsR8SAPALDeO3tuuj93OAAXekonAItQ4HB0IysvAKP5eoyXIbIu1j6XvITrtPkTLr+RU74aUo+5pzHFwLMZxgkvztJM6PgGHik9A4HLw+16AumcAGwGe+zUQ/Gb25JIr6OoHDo4e5OAmcwL7bp5AAPvOHEFvjJK9h+O+taz1sTe04QSWUlAzYKat5NoWCS5SWvJFPloiOVLJ7OJ/hYqU+8ukErg2IMDpqbJx4+IFl9TWXDC4JyDkpvJ7xzH2j4rBSk6KIZWA29pl2sYjyK0nozBXsI3Fi3H9F8EPAkAuiLuEAXUTWzpDWLR4QvVdiUmEbzSyj8IrWQiUwQvzLtzaSrL7zwGgFZ8KDgC514KYBgS1C7PlRHYK2nyvkAoNXptAbIapCJSkzQRSH1vBudw5d0dmaLC5gYAdOyTYGgBiL4Wk/GRqsdYlJOD3pmEBTGDkKLt+DykbuGWgdmDDjmwgKEDI2isRtQFKyUavmMyQATRAIcNS/ThyxCtdjsTvfkaxYTxYypNyAoqJLi7XBAQKAEQ4cjo0AdhwUHUaLUbdC32e59Wh2ZQlQL7VeTGmXchk7NS5gSwPAA0ETB7OsQW7EVkxG78EbEafoTA9CNK9QUK5gxOG+pmxdSJpa7ecx2j3cmPo25uVUmnkSA4b+nvpewuShQT8voBL9gatoKsPASP2rS0t2x8oOd8MCNwzaqWO8QTSgoB6FD2B6H0i28L3Ap70DHvQt11udHIwpfg72hPI3iglYvjUwESv03qu+sLo4sYs4mNvijMGa934k7F/9oag+z4ThUppaUx6P4vcWh5KCOgdVB/RB2g7AcpUjChtBNhO3up7XbyDm/jQ4F1zT2CQdmIYtKtHBruSsU3ZnVEWZsDA50/L8uwtaAswoDwAHpltbdTWdlUWa3kMJvrZS9YimI7FonBtgZtGzo/a6MsE2oXdtY58YGuPYBs3nYAA9HW7eGP63/U3a6g4ByCY+QEXDDUuLmYnSc8lTwleKY/I+aTuMy6NmFd7OeWmOnYNAbi5iueMPEewZ1ROgEnFNE8AqUpr9eb2Jtojo22VLSGIW5dGy0vRWWc2ypGAYAeTvrvRNzLT8gvmVbJJqaHYY2iJuUQhCCHKt1pnaBBWF9/V2DvURcT63EOJe71d9P+rRMSnADwD4NNXTcsXUL4YL2/6gZd/G17u9AP/b9vwpZn52PHktQABAIiI92XmN1w1HZ9vebnTD7z82/Bypx+4mjZci3DgptyUm3J15QYEbspNeYWX6wQCP3LVBHyB5eVOP/Dyb8PLnX7gCtpwbXICN+Wm3JSrKdfJE7gpN+WmXEG5chCIiG+NiA9FxEci4j1XTc9LLRHxexHxWxHx/oh4X597NCJ+ISI+3MfXXTWdLBHxYxHxyYj4bTt3Kb0R8X3dJx+KiG+5GqrXckkbfiAiPt798P6I+Hb77Vq1ISLeEhG/FBEfjIgPRMT39Pmr7Qe9IHEFfwBOAHwUwNtQG13/BoCvvEqa/hS0/x6ALz6c+9cA3tOf3wPgX101nUbbNwP4OgC/fT96AXxl98WDAN7afXRyTdvwAwD+6QXXXrs2AHgcwNf151cD+N9N55X2w1V7At8I4COZ+TuZ+SKAnwTwjium6Qsp7wDw3v78XgDfcXWkrCUz/wuAzx5OX0bvOwD8ZGa+kJm/C+AjqL660nJJGy4r164NmflEZv56f34awAcBvAlX3A9XDQJvAvCH9v1jfe7lUBLAf4qIX4uId/e5N2TmE0B1OIDXXxl1L61cRu/LrV/+cUT8ZocLdKWvdRsi4i8A+FoAv4Ir7oerBoGL3mp4uQxXfFNmfh2AbwPw3RHxzVdN0J9heTn1y78F8GUAvgbAEwB+qM9f2zZExB0APwPgezPzqXtdesG5P/M2XDUIfAzAW+z7mwF84opo+VOVzPxEHz8J4D+g3LQnI+JxAOjjJ6+OwpdULqP3ZdMvmflkZp5lrSf27zDu8rVsQ0Q8gAKAH8/Mn+3TV9oPVw0C/x3A2yPirRFxG8A7Afz8FdN03xIRj0TEq/kZwN8E8Nso2t/Vl70LwM9dDYUvuVxG788DeGdEPBgRbwXwdgC/egX03bdQebr8bVQ/ANewDVHvef8ogA9m5g/bT1fbD9cg4/vtqCzpRwF8/1XT8xJpfhsqa/sbAD5AugF8EYBfBPDhPj561bQazT+BcpfvoizMd96LXgDf333yIQDfdtX036MN/x7AbwH4zVaax69rGwD8FZQ7/5sA3t9/337V/XAzY/Cm3JRXeLnqcOCm3JSbcsXlBgRuyk15hZcbELgpN+UVXm5A4KbclFd4uQGBm3JTXuHlBgRuyk15hZcbELgpN+UVXm5A4KbclFd4+b+lv8E4dkK6hgAAAABJRU5ErkJggg==\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x = tf.Variable(tf.random.normal((1,224,224,3)))\n",
+ "optimize(x,target=[340],epochs=500,loss_fn=total_loss)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Predicted class: 340 (zebra)\n",
+ "Probability of predicted class = 0.8876020312309265\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plot_result(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഈ ചിത്രം വളരെ വ്യത്യസ്തമാണ്, ഇത് നമുക്ക് neural network-ന്റെ ആർക്കിടെക്ചർ വസ്തുക്കൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട പങ്ക് വഹിക്കാമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "> **ടാസ്ക്**: ResNet-ൽ adversarial attack നടത്താൻ ശ്രമിക്കുക, ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക.\n",
+ "\n",
+ "## വ്യത്യസ്ത Optimizer-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ഏറ്റവും ലളിതമായ optimization സാങ്കേതികവിദ്യയായ gradient descent ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നു. എന്നാൽ, Keras ഫ്രെയിംവർക്ക് വിവിധ നിർമ്മിത [optimizers](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers) ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, gradient descent-ന്റെ പകരം അവ ഉപയോഗിക്കാം. ഇതിന് നമ്മുടെ കോഡിൽ വളരെ ചെറിയ മാറ്റം മാത്രം ആവശ്യമാണ് - ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ക്രമീകരിക്കുന്ന ഭാഗം `x.assign_sub(eta*grads)` എന്നത് optimizer-ന്റെ `apply_gradients` ഫംഗ്ഷൻ വിളിക്കലായി മാറ്റും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch: 900, loss: [41.451]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def optimize(x,target,epochs=1000,show_every=None,loss_fn=cross_entropy_loss,optimizer=keras.optimizers.SGD(learning_rate=1)):\n",
+ " if show_every is None:\n",
+ " show_every = epochs // 10\n",
+ " for i in range(epochs):\n",
+ " with tf.GradientTape() as t:\n",
+ " res = model(x)\n",
+ " loss = loss_fn(target,res)\n",
+ " grads = t.gradient(loss,x)\n",
+ " optimizer.apply_gradients([(grads,x)])\n",
+ " if i%show_every == 0:\n",
+ " clear_output(wait=True)\n",
+ " print(f\"Epoch: {i}, loss: {loss}\")\n",
+ " plt.imshow(normalize(x[0]))\n",
+ " plt.show()\n",
+ "\n",
+ "x = tf.Variable(tf.random.normal((1,224,224,3)))\n",
+ "\n",
+ "optimize(x,[898],loss_fn=total_loss) # water bottle"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## നിഗമനം\n",
+ "\n",
+ "പ്രി-ട്രെയിൻ ചെയ്ത CNN-ൽ ഒരു പൂച്ചയുടെ (മറ്റു ഏതെങ്കിലും വസ്തുക്കളും) ആശയചിത്രം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ കഴിഞ്ഞു, വെയ്റ്റുകൾ മാറ്റുന്നതിനുപകരം ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തെ ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ക്രമീകരിച്ച്. ചില അർത്ഥമുള്ള ചിത്രം ലഭിക്കാൻ പ്രധാന തന്ത്രം വേരിയേഷൻ ലോസ് എന്ന അധിക ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കലായിരുന്നു, ഇത് ചിത്രത്തെ മൃദുവായി കാണാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരമുള്ള ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "interpreter": {
+ "hash": "16af2a8bbb083ea23e5e41c7f5787656b2ce26968575d8763f2c4b17f9cd711f"
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "ai4beg",
+ "language": "python",
+ "name": "conda-env-ai4beg-py"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.8.12"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "fa1cb9392b268515620da41e09c364e1",
+ "translation_date": "2025-11-26T00:46:39+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md
index 66eb5948..f2484517 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md
@@ -1,94 +1,94 @@
-
-# മുൻപരിചയമുള്ള നെറ്റ്വർക്കുകളും ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗും
-
-CNN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വളരെ സമയം വേണ്ടിവരും, കൂടാതെ അതിനായി വലിയ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. എന്നാൽ, ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന മികച്ച ലോ-ലെവൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പഠിക്കുന്നതിൽ കൂടുതലായാണ് സമയം ചെലവഴിക്കുന്നത്. ഒരു സ്വാഭാവിക ചോദ്യമാണ് - ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച്, പൂർണ്ണ പരിശീലന പ്രക്രിയ ആവശ്യമില്ലാതെ വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ അതിനെ അനുയോജ്യമായി മാറ്റാമോ?
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/15)
-
-ഈ സമീപനം **ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു, കാരണം ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലിൽ നിന്നുള്ള ചില അറിവ് മറ്റൊരു മോഡലിലേക്ക് മാറ്റുന്നു. ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗിൽ, സാധാരണയായി, വലിയ ചിത്ര ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു മുൻപരിചയമുള്ള മോഡലിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് **ImageNet**. ആ മോഡലുകൾ സാധാരണ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവിധ ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നതിൽ നല്ല പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും ആ ഫീച്ചറുകളുടെ മുകളിൽ ഒരു ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കുന്നത് നല്ല ഫലം നൽകുന്നു.
-
-> ✅ ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് എന്ന പദം വിദ്യാഭ്യാസം പോലുള്ള മറ്റ് അക്കാദമിക് മേഖലകളിലും കാണപ്പെടുന്നു. ഇത് ഒരു ഡൊമെയ്നിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് മറ്റൊരു ഡൊമെയ്നിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
-
-## മുൻപരിചയമുള്ള മോഡലുകൾ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകളായി
-
-മുൻവകുപ്പിൽ ചർച്ച ചെയ്ത കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്ക് പല ലെയറുകൾ അടങ്ങിയിരുന്നു, ഓരോ ലെയറും ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള ചില ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നു, താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള പിക്സൽ കോമ്പിനേഷനുകളിൽ നിന്ന് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഹോരിസോണ്ടൽ/വെർട്ടിക്കൽ ലൈൻ അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രോക്ക്) തുടങ്ങി ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഫീച്ചറുകളുടെ കോമ്പിനേഷനുകൾ വരെ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ജ്വാലയുടെ കണ്ണ് പോലുള്ളവ. സാധാരണയും വൈവിധ്യമാർന്ന വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ CNN പരിശീലിപ്പിച്ചാൽ, നെറ്റ്വർക്ക് ആ പൊതുവായ ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കാൻ പഠിക്കും.
-
-Keras-നും PyTorch-നും ImageNet ചിത്രങ്ങളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ചില സാധാരണ ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്കായി മുൻപരിചയമുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് വെയ്റ്റുകൾ എളുപ്പത്തിൽ ലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്. മുൻപത്തെ പാഠത്തിലെ [CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾ](../07-ConvNets/CNN_Architectures.md) പേജിൽ ഏറ്റവും സാധാരണ ഉപയോഗിക്കുന്നവ വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ച്, താഴെ പറയുന്നവയിൽ ഒന്നോ അതിലധികമോ ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കാം:
-
-* **VGG-16/VGG-19** - സാദാരണമായ മോഡലുകൾ ആയിട്ടും നല്ല കൃത്യത നൽകുന്നു. ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് കാണാൻ ആദ്യ ശ്രമമായി VGG ഉപയോഗിക്കുന്നത് നല്ല തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്.
-* **ResNet** - 2015-ൽ Microsoft Research നിർദ്ദേശിച്ച മോഡലുകളുടെ കുടുംബം. കൂടുതൽ ലെയറുകൾ ഉള്ളതിനാൽ കൂടുതൽ റിസോഴ്സുകൾ ആവശ്യമാണ്.
-* **MobileNet** - ചെറുതായ മോഡലുകളുടെ കുടുംബം, മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യം. റിസോഴ്സുകൾ കുറവാണെങ്കിൽ, കുറച്ച് കൃത്യത ത്യജിച്ച് ഇവ ഉപയോഗിക്കാം.
-
-ഇവിടെ VGG-16 നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു പൂച്ചയുടെ ചിത്രത്തിൽ നിന്നെടുത്ത ഫീച്ചറുകളുടെ ഉദാഹരണം കാണാം:
-
-
-
-## പൂച്ചകളും നായകളും ഡാറ്റാസെറ്റ്
-
-ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം [പൂച്ചകളും നായകളും](https://www.microsoft.com/download/details.aspx?id=54765&WT.mc_id=academic-77998-cacaste) എന്ന ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കും, ഇത് യാഥാർത്ഥ്യ ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണ സാഹചര്യത്തിന് വളരെ അടുത്തതാണ്.
-
-## ✍️ അഭ്യാസം: ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്
-
-ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനത്തിൽ കാണാം അനുബന്ധ നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ:
-
-* [ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് - PyTorch](TransferLearningPyTorch.ipynb)
-* [ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് - TensorFlow](TransferLearningTF.ipynb)
-
-## എതിരാളി പൂച്ചയുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണം
-
-മുൻപരിചയമുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അതിന്റെ *ബ്രെയിനിൽ* വിവിധ പാറ്റേണുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിൽ **ആദർശ പൂച്ച** (പൂച്ച, നായ, സീബ്ര തുടങ്ങിയവയുടെ ആദർശം) എന്ന ആശയങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ചിത്രം **ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക** എന്നത് രസകരമായിരിക്കും. എന്നാൽ ഇത് എളുപ്പമല്ല, കാരണം പാറ്റേണുകൾ നെറ്റ്വർക്ക് വെയ്റ്റുകളിൽ വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ അവ ഒരു ഹയർആർക്കിക്കൽ ഘടനയിലും ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
-
-ഒരു സമീപനം, ഒരു യാദൃച്ഛിക ചിത്രം കൊണ്ട് ആരംഭിച്ച്, **ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ** സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ആ ചിത്രം അങ്ങനെ ക്രമീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക എന്നതാണ്, നെറ്റ്വർക്ക് അത് പൂച്ചയാണെന്ന് കരുതാൻ തുടങ്ങും വിധം.
-
-
-
-എങ്കിലും, ഇത് ചെയ്താൽ, നമുക്ക് യാദൃച്ഛിക ശബ്ദം പോലുള്ള ഒന്നാണ് ലഭിക്കുന്നത്. കാരണം *നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ട് ചിത്രം പൂച്ചയാണെന്ന് കരുതാൻ നിരവധി മാർഗ്ഗങ്ങൾ ഉണ്ട്*, ചിലത് ദൃശ്യമായി അർത്ഥവത്തല്ലാത്തവയും. ആ ചിത്രങ്ങളിൽ പൂച്ചയ്ക്ക് സാധാരണമായ പല പാറ്റേണുകളും ഉണ്ടെങ്കിലും, അവ ദൃശ്യമായി വ്യത്യസ്തമാകാൻ യാതൊരു നിയന്ത്രണവും ഇല്ല.
-
-ഫലം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ, നാം നഷ്ട ഫംഗ്ഷനിൽ മറ്റൊരു പദം ചേർക്കാം, അത് **വേരിയേഷൻ ലോസ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഇത് ചിത്രത്തിലെ സമീപമുള്ള പിക്സലുകൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ഒരു മെട്രിക് ആണ്. വേരിയേഷൻ ലോസ് കുറയ്ക്കുന്നത് ചിത്രം മൃദുവാക്കുകയും ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു - അതിലൂടെ കൂടുതൽ ദൃശ്യപരമായി ആകർഷകമായ പാറ്റേണുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. താഴെ "ആദർശ" ചിത്രങ്ങളുടെ ഉദാഹരണം കാണാം, പൂച്ചയും സീബ്രയും ഉയർന്ന സാധ്യതയോടെ വർഗ്ഗീകരിക്കപ്പെട്ടവ:
-
- | 
------|-----
- *ആദർശ പൂച്ച* | *ആദർശ സീബ്ര*
-
-ഇത്തരത്തിലുള്ള സമീപനം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ **എതിരാളി ആക്രമണങ്ങൾ** നടത്താനും ഉപയോഗിക്കാം. ഒരു നായയെ പൂച്ചയെന്നു തോന്നിക്കാൻ നമുക്ക് ആഗ്രഹമുണ്ടെന്ന് കരുതുക. ഒരു നായയുടെ ചിത്രം, നെറ്റ്വർക്ക് നായയെന്നു തിരിച്ചറിയുന്ന ചിത്രം, നാം ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തി, നെറ്റ്വർക്ക് അത് പൂച്ചയെന്നു തിരിച്ചറിയാൻ തുടങ്ങും വരെ ക്രമീകരിക്കാം:
-
- | 
------|-----
-*നായയുടെ യഥാർത്ഥ ചിത്രം* | *പൂച്ചയെന്നു തിരിച്ചറിയപ്പെട്ട നായയുടെ ചിത്രം*
-
-മുകളിൽ കാണിച്ച ഫലങ്ങൾ പുനരുത്പാദിപ്പിക്കാൻ കോഡ് താഴെ കാണുന്ന നോട്ട്ബുക്കിൽ ലഭ്യമാണ്:
-
-* [ആദർശവും എതിരാളി പൂച്ചയും - TensorFlow](AdversarialCat_TF.ipynb)
-
-## സംഗ്രഹം
-
-ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കസ്റ്റം ഒബ്ജക്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്കിനായി ക്ലാസിഫയർ വേഗത്തിൽ നിർമ്മിച്ച് ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാം. ഇപ്പോൾ നാം പരിഹരിക്കുന്ന കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്കുകൾക്ക് ഉയർന്ന കംപ്യൂട്ടേഷൻ ശക്തി ആവശ്യമാണ്, CPU-യിൽ എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയില്ല. അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ, കുറവ് കംപ്യൂട്ടേഷൻ റിസോഴ്സുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സമാന മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഒരു ലഘുവായ ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ശ്രമിക്കും, അതിന്റെ ഫലം കുറച്ച് താഴ്ന്ന കൃത്യത മാത്രമാണ്.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-അനുബന്ധ നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ, ട്രാൻസ്ഫർ അറിവ് ഏറ്റവും നല്ലത് സമാനമായ പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമ്പോഴാണെന്ന് താഴെ കുറിപ്പുകൾ ഉണ്ട് (പുതിയ ഒരു മൃഗം പോലുള്ളത്). പൂർണ്ണമായും പുതിയ തരത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങളുമായി പരീക്ഷണം നടത്തുക, നിങ്ങളുടെ ട്രാൻസ്ഫർ അറിവ് മോഡലുകൾ എത്രത്തോളം നല്ലതോ അല്ലയോ എന്ന് കാണാൻ.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/16)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന മറ്റ് ചില മാർഗ്ഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിവ് നേടാൻ [TrainingTricks.md](TrainingTricks.md) വായിക്കുക.
-
-## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
-
-ഈ ലാബിൽ, നാം യഥാർത്ഥ [Oxford-IIIT](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/) പെട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് 35 ഇനങ്ങളുള്ള പൂച്ചകളും നായകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കും.
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# മുൻപരിചയമുള്ള നെറ്റ്വർക്കുകളും ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗും
+
+CNN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വളരെ സമയം വേണ്ടിവരും, കൂടാതെ അതിനായി വലിയ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. എന്നാൽ, ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പാറ്റേണുകൾ എടുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന മികച്ച ലോ-ലെവൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പഠിക്കുന്നതിൽ കൂടുതലായാണ് സമയം ചെലവഴിക്കുന്നത്. ഒരു സ്വാഭാവിക ചോദ്യമാണ് - ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച്, പൂർണ്ണ പരിശീലന പ്രക്രിയ ആവശ്യമില്ലാതെ വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ അതിനെ അനുയോജ്യമായി മാറ്റാമോ?
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/15)
+
+ഈ സമീപനം **ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു, കാരണം ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലിൽ നിന്നുള്ള ചില അറിവ് മറ്റൊരു മോഡലിലേക്ക് മാറ്റുന്നു. ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗിൽ, സാധാരണയായി, വലിയ ചിത്ര ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു മുൻപരിചയമുള്ള മോഡലിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് **ImageNet**. ആ മോഡലുകൾ സാധാരണ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവിധ ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നതിൽ നല്ല പ്രകടനം കാണിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും ആ ഫീച്ചറുകളുടെ മുകളിൽ ഒരു ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കുന്നത് നല്ല ഫലം നൽകുന്നു.
+
+> ✅ ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് എന്ന പദം വിദ്യാഭ്യാസം പോലുള്ള മറ്റ് അക്കാദമിക് മേഖലകളിലും കാണപ്പെടുന്നു. ഇത് ഒരു ഡൊമെയ്നിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് മറ്റൊരു ഡൊമെയ്നിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
+
+## മുൻപരിചയമുള്ള മോഡലുകൾ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകളായി
+
+മുൻവകുപ്പിൽ ചർച്ച ചെയ്ത കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്ക് പല ലെയറുകൾ അടങ്ങിയിരുന്നു, ഓരോ ലെയറും ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള ചില ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നു, താഴ്ന്ന തലത്തിലുള്ള പിക്സൽ കോമ്പിനേഷനുകളിൽ നിന്ന് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഹോരിസോണ്ടൽ/വെർട്ടിക്കൽ ലൈൻ അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രോക്ക്) തുടങ്ങി ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഫീച്ചറുകളുടെ കോമ്പിനേഷനുകൾ വരെ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ജ്വാലയുടെ കണ്ണ് പോലുള്ളവ. സാധാരണയും വൈവിധ്യമാർന്ന വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ CNN പരിശീലിപ്പിച്ചാൽ, നെറ്റ്വർക്ക് ആ പൊതുവായ ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കാൻ പഠിക്കും.
+
+Keras-നും PyTorch-നും ImageNet ചിത്രങ്ങളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ചില സാധാരണ ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്കായി മുൻപരിചയമുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് വെയ്റ്റുകൾ എളുപ്പത്തിൽ ലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്. മുൻപത്തെ പാഠത്തിലെ [CNN ആർക്കിടെക്ചറുകൾ](../07-ConvNets/CNN_Architectures.md) പേജിൽ ഏറ്റവും സാധാരണ ഉപയോഗിക്കുന്നവ വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ച്, താഴെ പറയുന്നവയിൽ ഒന്നോ അതിലധികമോ ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കാം:
+
+* **VGG-16/VGG-19** - സാദാരണമായ മോഡലുകൾ ആയിട്ടും നല്ല കൃത്യത നൽകുന്നു. ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് കാണാൻ ആദ്യ ശ്രമമായി VGG ഉപയോഗിക്കുന്നത് നല്ല തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്.
+* **ResNet** - 2015-ൽ Microsoft Research നിർദ്ദേശിച്ച മോഡലുകളുടെ കുടുംബം. കൂടുതൽ ലെയറുകൾ ഉള്ളതിനാൽ കൂടുതൽ റിസോഴ്സുകൾ ആവശ്യമാണ്.
+* **MobileNet** - ചെറുതായ മോഡലുകളുടെ കുടുംബം, മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യം. റിസോഴ്സുകൾ കുറവാണെങ്കിൽ, കുറച്ച് കൃത്യത ത്യജിച്ച് ഇവ ഉപയോഗിക്കാം.
+
+ഇവിടെ VGG-16 നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു പൂച്ചയുടെ ചിത്രത്തിൽ നിന്നെടുത്ത ഫീച്ചറുകളുടെ ഉദാഹരണം കാണാം:
+
+
+
+## പൂച്ചകളും നായകളും ഡാറ്റാസെറ്റ്
+
+ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം [പൂച്ചകളും നായകളും](https://www.microsoft.com/download/details.aspx?id=54765&WT.mc_id=academic-77998-cacaste) എന്ന ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കും, ഇത് യാഥാർത്ഥ്യ ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണ സാഹചര്യത്തിന് വളരെ അടുത്തതാണ്.
+
+## ✍️ അഭ്യാസം: ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്
+
+ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനത്തിൽ കാണാം അനുബന്ധ നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ:
+
+* [ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് - PyTorch](TransferLearningPyTorch.ipynb)
+* [ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് - TensorFlow](TransferLearningTF.ipynb)
+
+## എതിരാളി പൂച്ചയുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണം
+
+മുൻപരിചയമുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അതിന്റെ *ബ്രെയിനിൽ* വിവിധ പാറ്റേണുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിൽ **ആദർശ പൂച്ച** (പൂച്ച, നായ, സീബ്ര തുടങ്ങിയവയുടെ ആദർശം) എന്ന ആശയങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ചിത്രം **ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക** എന്നത് രസകരമായിരിക്കും. എന്നാൽ ഇത് എളുപ്പമല്ല, കാരണം പാറ്റേണുകൾ നെറ്റ്വർക്ക് വെയ്റ്റുകളിൽ വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ അവ ഒരു ഹയർആർക്കിക്കൽ ഘടനയിലും ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
+
+ഒരു സമീപനം, ഒരു യാദൃച്ഛിക ചിത്രം കൊണ്ട് ആരംഭിച്ച്, **ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ** സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ആ ചിത്രം അങ്ങനെ ക്രമീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക എന്നതാണ്, നെറ്റ്വർക്ക് അത് പൂച്ചയാണെന്ന് കരുതാൻ തുടങ്ങും വിധം.
+
+
+
+എങ്കിലും, ഇത് ചെയ്താൽ, നമുക്ക് യാദൃച്ഛിക ശബ്ദം പോലുള്ള ഒന്നാണ് ലഭിക്കുന്നത്. കാരണം *നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ട് ചിത്രം പൂച്ചയാണെന്ന് കരുതാൻ നിരവധി മാർഗ്ഗങ്ങൾ ഉണ്ട്*, ചിലത് ദൃശ്യമായി അർത്ഥവത്തല്ലാത്തവയും. ആ ചിത്രങ്ങളിൽ പൂച്ചയ്ക്ക് സാധാരണമായ പല പാറ്റേണുകളും ഉണ്ടെങ്കിലും, അവ ദൃശ്യമായി വ്യത്യസ്തമാകാൻ യാതൊരു നിയന്ത്രണവും ഇല്ല.
+
+ഫലം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ, നാം നഷ്ട ഫംഗ്ഷനിൽ മറ്റൊരു പദം ചേർക്കാം, അത് **വേരിയേഷൻ ലോസ്** എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഇത് ചിത്രത്തിലെ സമീപമുള്ള പിക്സലുകൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ഒരു മെട്രിക് ആണ്. വേരിയേഷൻ ലോസ് കുറയ്ക്കുന്നത് ചിത്രം മൃദുവാക്കുകയും ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു - അതിലൂടെ കൂടുതൽ ദൃശ്യപരമായി ആകർഷകമായ പാറ്റേണുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. താഴെ "ആദർശ" ചിത്രങ്ങളുടെ ഉദാഹരണം കാണാം, പൂച്ചയും സീബ്രയും ഉയർന്ന സാധ്യതയോടെ വർഗ്ഗീകരിക്കപ്പെട്ടവ:
+
+ | 
+-----|-----
+ *ആദർശ പൂച്ച* | *ആദർശ സീബ്ര*
+
+ഇത്തരത്തിലുള്ള സമീപനം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ **എതിരാളി ആക്രമണങ്ങൾ** നടത്താനും ഉപയോഗിക്കാം. ഒരു നായയെ പൂച്ചയെന്നു തോന്നിക്കാൻ നമുക്ക് ആഗ്രഹമുണ്ടെന്ന് കരുതുക. ഒരു നായയുടെ ചിത്രം, നെറ്റ്വർക്ക് നായയെന്നു തിരിച്ചറിയുന്ന ചിത്രം, നാം ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തി, നെറ്റ്വർക്ക് അത് പൂച്ചയെന്നു തിരിച്ചറിയാൻ തുടങ്ങും വരെ ക്രമീകരിക്കാം:
+
+ | 
+-----|-----
+*നായയുടെ യഥാർത്ഥ ചിത്രം* | *പൂച്ചയെന്നു തിരിച്ചറിയപ്പെട്ട നായയുടെ ചിത്രം*
+
+മുകളിൽ കാണിച്ച ഫലങ്ങൾ പുനരുത്പാദിപ്പിക്കാൻ കോഡ് താഴെ കാണുന്ന നോട്ട്ബുക്കിൽ ലഭ്യമാണ്:
+
+* [ആദർശവും എതിരാളി പൂച്ചയും - TensorFlow](AdversarialCat_TF.ipynb)
+
+## സംഗ്രഹം
+
+ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കസ്റ്റം ഒബ്ജക്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്കിനായി ക്ലാസിഫയർ വേഗത്തിൽ നിർമ്മിച്ച് ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാം. ഇപ്പോൾ നാം പരിഹരിക്കുന്ന കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്കുകൾക്ക് ഉയർന്ന കംപ്യൂട്ടേഷൻ ശക്തി ആവശ്യമാണ്, CPU-യിൽ എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയില്ല. അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ, കുറവ് കംപ്യൂട്ടേഷൻ റിസോഴ്സുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സമാന മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഒരു ലഘുവായ ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ശ്രമിക്കും, അതിന്റെ ഫലം കുറച്ച് താഴ്ന്ന കൃത്യത മാത്രമാണ്.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+അനുബന്ധ നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ, ട്രാൻസ്ഫർ അറിവ് ഏറ്റവും നല്ലത് സമാനമായ പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമ്പോഴാണെന്ന് താഴെ കുറിപ്പുകൾ ഉണ്ട് (പുതിയ ഒരു മൃഗം പോലുള്ളത്). പൂർണ്ണമായും പുതിയ തരത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങളുമായി പരീക്ഷണം നടത്തുക, നിങ്ങളുടെ ട്രാൻസ്ഫർ അറിവ് മോഡലുകൾ എത്രത്തോളം നല്ലതോ അല്ലയോ എന്ന് കാണാൻ.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/16)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന മറ്റ് ചില മാർഗ്ഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിവ് നേടാൻ [TrainingTricks.md](TrainingTricks.md) വായിക്കുക.
+
+## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
+
+ഈ ലാബിൽ, നാം യഥാർത്ഥ [Oxford-IIIT](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/) പെട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് 35 ഇനങ്ങളുള്ള പൂച്ചകളും നായകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് ക്ലാസിഫയർ നിർമ്മിക്കും.
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb
index d2418b32..0704df86 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb
@@ -1,1722 +1,1722 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "u2U7TIRdKNGu"
- },
- "source": [
- "# [ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](https://arxiv.org/abs/2201.03898)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "it5nmu_-c5-E"
- },
- "source": [
- "CNN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രശ്നം നമ്മൾക്ക് വളരെ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ളതാണ്. ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ചിത്രങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകളായി വേർതിരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് ഒരു മാനുവൽ ശ്രമമാണ്.\n",
- "\n",
- "എങ്കിലും, നാം കച്ചവട (ലേബൽ ചെയ്യാത്ത) ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാം, ഇതാണ് **സ്വയം-പരിശീലിത പഠനം** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ലേബലുകൾക്ക് പകരം, പരിശീലന ചിത്രങ്ങളെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും ആയി ഉപയോഗിക്കും. **ഓട്ടോഎൻകോഡർ**യുടെ പ്രധാന ആശയം, ഒരു **എൻകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ഒരു **ലാറ്റന്റ് സ്പേസ്** (സാധാരണയായി ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള വെക്ടർ) ആയി മാറ്റുകയും, പിന്നീട് **ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ആ യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസൃഷ്ടി ചെയ്യുക എന്നതാണ്.\n",
- "\n",
- "ഓട്ടോഎൻകോഡർ യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ പരമാവധി പിടിച്ചുപറ്റി കൃത്യമായ പുനഃസൃഷ്ടിക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ അർത്ഥം പിടിച്ചുപറ്റാൻ ഏറ്റവും മികച്ച **എംബെഡ്ഡിംഗ്** കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "> ചിത്രം [Keras ബ്ലോഗിൽ നിന്നുള്ളത്](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)\n",
- "\n",
- "MNIST-ക്കായി ഏറ്റവും ലളിതമായ ഓട്ടോഎൻകോഡർ സൃഷ്ടിക്കാം!\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 182,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:39.262403Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:39.262149Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:39.268143Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:39.267475Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:39.262376Z"
- },
- "id": "6n8fzzN-2T1h",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "import torch\n",
- "import torchvision\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "from torchvision import transforms\n",
- "from torch import nn\n",
- "from torch import optim\n",
- "from tqdm import tqdm\n",
- "import numpy as np\n",
- "import torch.nn.functional as F\n",
- "torch.manual_seed(42)\n",
- "np.random.seed(42)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ട്രെയിനിംഗ് പാരാമീറ്ററുകൾ നിർവചിച്ച് GPU ലഭ്യമായിട്ടുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 183,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:39.530041Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:39.529522Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:39.534247Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:39.533327Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:39.530006Z"
- },
- "id": "bjL-jOgi3gmG",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'\n",
- "train_size = 0.9\n",
- "lr = 1e-3\n",
- "eps = 1e-8\n",
- "batch_size = 256\n",
- "epochs = 30"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഫംഗ്ഷൻ MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്ത് അതിൽ നിർദ്ദിഷ്ട ട്രാൻസ്ഫോമുകൾ പ്രയോഗിക്കും. കൂടാതെ അത് ട്രെയിൻ/ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളായി വിഭജിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 184,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:39.893727Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:39.893160Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:39.899407Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:39.898565Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:39.893688Z"
- },
- "id": "g2Eo43713Sxb",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def mnist(train_part, transform=None):\n",
- " dataset = torchvision.datasets.MNIST('.', download=True, transform=transform)\n",
- " train_part = int(train_part * len(dataset))\n",
- " train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_part, len(dataset) - train_part])\n",
- " return train_dataset, test_dataset"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്ത് ട്രെയിൻക്കും ടെസ്റ്റിനും ഡാറ്റാലോഡറുകൾ നിർവചിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 187,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:41.292476Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:41.292238Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:41.299801Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:41.298897Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:41.292449Z"
- },
- "id": "jAI3uK86_zHM",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])\n",
- "\n",
- "train_dataset, test_dataset = mnist(train_size, transform)\n",
- "\n",
- "train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, drop_last=True, batch_size=batch_size, shuffle=True)\n",
- "test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)\n",
- "dataloaders = (train_dataloader, test_dataloader)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 188,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:41.692950Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:41.692376Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:41.700707Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:41.699723Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:41.692909Z"
- },
- "id": "LdyQz4092fRV",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def plotn(n, data, noisy=False, super_res=None):\n",
- " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
- " for i, z in enumerate(data):\n",
- " if i == n:\n",
- " break\n",
- " preprocess = z[0].reshape(1, 28, 28) if z[0].shape[1] == 28 else z[0].reshape(1, 14, 14) if z[0].shape[1] == 14 else z[0]\n",
- " if super_res is not None:\n",
- " _transform = transforms.Resize((int(preprocess.shape[1] / super_res), int(preprocess.shape[2] / super_res)))\n",
- " preprocess = _transform(preprocess)\n",
- "\n",
- " if noisy:\n",
- " shapes = list(preprocess.shape)\n",
- " preprocess += noisify(shapes)\n",
- "\n",
- " ax[i].imshow(preprocess[0])\n",
- " plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 250,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:10:46.485196Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:10:46.484414Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:10:46.489587Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:10:46.488769Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:10:46.485158Z"
- },
- "id": "FjpCEs-oWu6_",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def noisify(shapes):\n",
- " return np.random.normal(loc=0.5, scale=0.3, size=shapes)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 190,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:42.470833Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:42.470589Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:42.855919Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:42.853605Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:42.470808Z"
- },
- "id": "NeWJoiFC4A6J",
- "outputId": "e680eb07-bf94-4301-8742-852103885624",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plotn(5, train_dataset)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 191,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:42.857823Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:42.857536Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:42.866008Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:42.865357Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:42.857787Z"
- },
- "id": "NnI2YvOg4DbT",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Encoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- " self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2))\n",
- " self.conv2 = nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- " self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2))\n",
- " self.conv3 = nn.Conv2d(8, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- " self.maxpool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), padding=(1, 1))\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.maxpool1(self.relu(self.conv1(input)))\n",
- " hidden2 = self.maxpool2(self.relu(self.conv2(hidden1)))\n",
- " encoded = self.maxpool3(self.relu(self.conv3(hidden2)))\n",
- " return encoded"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 192,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:43.169659Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:43.169239Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:43.178700Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:43.178010Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:43.169622Z"
- },
- "id": "mZGB4Vr47478",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Decoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.conv1 = nn.Conv2d(8, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- " self.upsample1 = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2))\n",
- " self.conv2 = nn.Conv2d(8, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- " self.upsample2 = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2))\n",
- " self.conv3 = nn.Conv2d(8, 16, kernel_size=(3, 3))\n",
- " self.upsample3 = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2))\n",
- " self.conv4 = nn.Conv2d(16, 1, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.upsample1(self.relu(self.conv1(input)))\n",
- " hidden2 = self.upsample2(self.relu(self.conv2(hidden1)))\n",
- " hidden3 = self.upsample3(self.relu(self.conv3(hidden2)))\n",
- " decoded = self.sigmoid(self.conv4(hidden3))\n",
- " return decoded"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 193,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:43.593770Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:43.593178Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:43.600152Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:43.599205Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:43.593731Z"
- },
- "id": "SDGiAPhbBBLY",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class AutoEncoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self, super_resolution=False):\n",
- " super().__init__()\n",
- " if not super_resolution:\n",
- " self.encoder = Encoder()\n",
- " else:\n",
- " self.encoder = SuperResolutionEncoder()\n",
- " self.decoder = Decoder()\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " encoded = self.encoder(input)\n",
- " decoded = self.decoder(encoded)\n",
- " return decoded"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 194,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:44.069329Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:44.068875Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:44.079486Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:44.078748Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:44.069289Z"
- },
- "id": "nZyG_mNu_Pnc",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = AutoEncoder().to(device)\n",
- "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, eps=eps)\n",
- "loss_fn = nn.BCELoss()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 259,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:25:58.828126Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:25:58.827634Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:25:58.844248Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:25:58.843270Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:25:58.828092Z"
- },
- "id": "iiIy87v2_rUr",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device, noisy=None, super_res=None):\n",
- " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
- " train_dataloader, test_dataloader = dataloaders[0], dataloaders[1]\n",
- "\n",
- " for epoch in tqdm_iter:\n",
- " model.train()\n",
- " train_loss = 0.0\n",
- " test_loss = 0.0\n",
- "\n",
- " for batch in train_dataloader:\n",
- " imgs, labels = batch\n",
- " shapes = list(imgs.shape)\n",
- "\n",
- " if super_res is not None:\n",
- " shapes[2], shapes[3] = int(shapes[2] / super_res), int(shapes[3] / super_res)\n",
- " _transform = transforms.Resize((shapes[2], shapes[3]))\n",
- " imgs_transformed = _transform(imgs)\n",
- " imgs_transformed = imgs_transformed.to(device)\n",
- "\n",
- " imgs = imgs.to(device)\n",
- " labels = labels.to(device)\n",
- "\n",
- " if noisy is not None:\n",
- " noisy_tensor = noisy[0]\n",
- " else:\n",
- " noisy_tensor = torch.zeros(tuple(shapes)).to(device)\n",
- "\n",
- " if super_res is None:\n",
- " imgs_noisy = imgs + noisy_tensor\n",
- " else:\n",
- " imgs_noisy = imgs_transformed + noisy_tensor\n",
- "\n",
- " imgs_noisy = torch.clamp(imgs_noisy, 0., 1.)\n",
- "\n",
- " preds = model(imgs_noisy)\n",
- " loss = loss_fn(preds, imgs)\n",
- "\n",
- " optimizer.zero_grad()\n",
- " loss.backward()\n",
- " optimizer.step()\n",
- "\n",
- " train_loss += loss.item()\n",
- "\n",
- " model.eval()\n",
- " with torch.no_grad():\n",
- " for batch in test_dataloader:\n",
- " imgs, labels = batch\n",
- " shapes = list(imgs.shape)\n",
- "\n",
- " if super_res is not None:\n",
- " shapes[2], shapes[3] = int(shapes[2] / super_res), int(shapes[3] / super_res)\n",
- " _transform = transforms.Resize((shapes[2], shapes[3]))\n",
- " imgs_transformed = _transform(imgs)\n",
- " imgs_transformed = imgs_transformed.to(device)\n",
- "\n",
- "\n",
- " imgs = imgs.to(device)\n",
- " labels = labels.to(device)\n",
- "\n",
- " if noisy is not None:\n",
- " test_noisy_tensor = noisy[1]\n",
- " else:\n",
- " test_noisy_tensor = torch.zeros(tuple(shapes)).to(device)\n",
- "\n",
- " if super_res is None:\n",
- " imgs_noisy = imgs + test_noisy_tensor\n",
- " else:\n",
- " imgs_noisy = imgs_transformed + test_noisy_tensor\n",
- "\n",
- " imgs_noisy = torch.clamp(imgs_noisy, 0., 1.)\n",
- "\n",
- " preds = model(imgs_noisy)\n",
- " loss = loss_fn(preds, imgs)\n",
- "\n",
- " test_loss += loss.item()\n",
- "\n",
- " train_loss /= len(train_dataloader)\n",
- " test_loss /= len(test_dataloader)\n",
- "\n",
- " tqdm_dct = {'train loss:': train_loss, 'test loss:': test_loss}\n",
- " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
- " tqdm_iter.refresh()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 196,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:44.969616Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:44.969345Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:22:34.533469Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:22:34.532667Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:44.969587Z"
- },
- "id": "PMqO8eOxCemz",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 30/30 [06:49<00:00, 13.65s/it, train loss:=0.104, test loss:=0.104]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 197,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:22:34.535491Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:22:34.535154Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:22:35.701465Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:22:35.700797Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:22:34.535452Z"
- },
- "id": "kR3n0EnjOts0",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "model.eval()\n",
- "predictions = []\n",
- "plots = 5\n",
- "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " predictions.append(model(data[0].to(device).unsqueeze(0)).detach().cpu())\n",
- "plotn(plots, test_dataset)\n",
- "plotn(plots, predictions)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "1JUmf9i1dg2i"
- },
- "source": [
- "> **ടാസ്ക് 1**: വളരെ ചെറിയ latent വെക്ടർ വലുപ്പം, ഉദാ. 2, ഉപയോഗിച്ച് autoencoder ട്രെയിൻ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുക, പിന്നീട് വ്യത്യസ്ത അക്കങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡോട്ടുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക. *സൂചന: latent വലുപ്പം ആവശ്യമായ മൂല്യത്തിലേക്ക് കുറയ്ക്കാൻ convolutional ഭാഗത്തിന് ശേഷം ഫുൾലി-കണക്ടഡ് ഡെൻസ് ലെയർ ഉപയോഗിക്കുക.*\n",
- "\n",
- "> **ടാസ്ക് 2**: വ്യത്യസ്ത അക്കങ്ങളിൽ നിന്ന് latent സ്പേസ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ നേടുക, latent സ്പേസിൽ ചില ശബ്ദം ചേർക്കുന്നതിന്റെ ഫലമായി ഉണ്ടാകുന്ന അക്കങ്ങളിൽ എന്ത് മാറ്റം വരുന്നതെന്ന് പരിശോധിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "tjdFt03rULX-"
- },
- "source": [
- "## ശബ്ദരഹിതമാക്കൽ\n",
- "\n",
- "ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ശബ്ദം നീക്കംചെയ്യാൻ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാം. ശബ്ദരഹിതമാക്കൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം ശബ്ദരഹിതമായ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, അവയിൽ കൃത്രിമ ശബ്ദം ചേർക്കും. പിന്നീട്, ശബ്ദമുള്ള ചിത്രങ്ങളെ ഇൻപുട്ടായി ഓട്ടോഎൻകോഡറിലേക്ക് നൽകുകയും, ശബ്ദരഹിത ചിത്രങ്ങളെ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "MNIST-ൽ ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 260,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:26:06.259333Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:26:06.259061Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:26:06.799264Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:26:06.798609Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:26:06.259303Z"
- },
- "id": "1Yj9ZRDmUPxX",
- "outputId": "7e3a1624-4326-41a2-8f94-3d41e11cd411",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAACRBUlEQVR4nOz9eaxuaXbeh/3eYU/ffOY735p7bnaz2aQ4aZap0ZIFS4kixAliREIQA0kUGxGCJEAgIFCA2LL/skFICWVLlp1ITCI7GiiJlEQNJHseq2u6davufM/0zXt6h/yx9ved2yTVfU9TbpNAvcBBVZ065zt7r/3u9a71rGc9S8UY+WB9sD5YH6wP1m/dpf/7voAP1gfrg/XB+mD9xtYHjvyD9cH6YH2wfouvDxz5B+uD9cH6YP0WXx848g/WB+uD9cH6Lb4+cOQfrA/WB+uD9Vt8feDIP1gfrA/WB+u3+PoNOXKl1O9XSr2hlHpbKfXn/3Vd1G/l9YFNfv31gV1+7frAJr92fWCT722p75VHrpQywJvA7wPuA58D/lSM8Zv/+i7vt9b6wCa//vrALr92fWCTX7s+sMn3vn4jEfkPA2/HGO/EGBvgvwL+6L+ey/otuz6wya+/PrDLr10f2OTXrg9s8j0u+xv43evAvWf++z7wI9/xj+X9mA132eQAKsg/o4GoICSAiSinUB75Che/H7X8LBFUlP+nXWTzgcEqfCGftfl8U8vP+xxQYFcR7SJtXxMtmAp0G/G5IljQLWjX/S0NwUJMI6pVmPriGqICtFyjqeQC0sEuvq1QSh3HGA+eyyZFP6aj3Wfuoft+BcpFolVEJfeiQsQVipB2dglyT1HLddsqErWS605ADRwhaCg1uoVk3kCEkCegxV5RgfbyN9seYCN2pTB1lEtSbP+mbuWLCArwFkIm16G7Z6VbuQc/CCgF0Sns/i7u5Kx63r1ii35MxrvyrDf7JIKpI8qzfVZoeQ7Kd/uhu4bNM1IOTCM2CVa+F1L5LN1uNuEzf7j7vord81Xgs27PBfn+sz+7/ZseohWbb2wmX7KX7VquwWfyO7aM5PkuVfX8NgFI0n7Mezu4XIEC3YD2EeUiKkTaocGnF3tY+SjPNsj/j1YTrNpe/9ZOHkwVZC91ewIl/wy2u5fufm0VwQd8YYhG9r5uA8FqCQu7feozLbbe2MrLNaG6ZxYiuglbm0alyHu71NXs2Vt+7vdHO/k7wcrnR3vhB6B7dlGuYWMb5SMh1WIzJ34gWHWxR9zm2i78DXR2Uxf3EjsbmVrusx2ASgJqrTE1uFx8iK4Utozd7ym0C6i6JWYJbU+j4oWNgkbe0e4dqB/dP+l8yq9vh+9kpH8dSyn1Z4A/A5AMdvjQv/W/2b6YG0O1fQipYn0l4gaB7Mxgl2DXsum1F4fd9hRtX6G7F9TUkC4CqoOH6pFh+lpnWEDXiuF7ERVgcVsRTeTgy4F05jj5REYzhvE7gfzUM3sxodqH/ATyacCnipDA+lBRXnfkTyzDuxGfQ70jjsHnkWSpmLwtnvDR2deYP/gWZ9/6lfee2ybDHV75U38O3cgDbkbiiHfe8mTnjvIgoe0pklXE1oHzVy3r6wGzVti12r6M2RkMH3h8omh7ivJIET69oC4TsndyiqeRKz9/DN5TvrJP29eUe5qooTiTF/3pZzTtjmfv84bhvZaQyGE3fcmyvhrJzhTFSUR1L0O1r1jdCOhGkc4Udg29p4FyTzP7bI0ygbBMWH/+a5z85f9ieRmbvPTv/LntoWwrcVqj9z125Zm9lFDvKFwRCSnYUqFryKaRbBZphop6osjPIoMHDtfTlLuaZqRYXwsor0gWSg7H7hBTURx//3HANNB2h9fiFrh+lL/RKHweCRbsWmFLSBaQziP1jqLag6hj59Qjvh/Ijg0HXw64XDG/LQfq5B3P2d0v860v/vXvaJNfbZesmPADv/t/xfymJSRyrbaMpHOHCpHjH8ipDiL5iSJZRLJ5JFl4bOmxq5ZmJ6Patd19S1BQjzXpPDJ+ew1a0YwSolGERL6qiRLnlshhvft6jV21nH6sTztS7L7ekj9eUR/2aIaGdOGxK8f8hZzlDd0FIGKj4iTgM0UzUKTLyOC9Et16VOsJRcL78S3ufPFvfTeT/Lo+pTgNqADlnsYVimYMPovbg9qU4jey80i6iGRzT7J0lAcpq0NDuogUJ45mbFhel+eUzqMcZl3glKzEz7hcSVBgIBpFvSPv4PC9SLKOPPkR0NdK0i/3Gb8bOH9VU950DN+y7H6rFdsaRTZ1ZA/nNFeGnH0owzSQn4cLu6eKZiif/cZf+HPf0af8Rhz5A+DmM/99o/vet60Y408DPw1QXL0Zm5Ficseh68jilsX15CXUTSQ/VYS5kajIQ70Hyz70nih6jyPJKpIuI7qN2DJQTwzTl832JYxWXnhVQjYTJ7C6Jk+yeBrRDVQTTTVOGTzw6PfESO1QHqQtwfUUq6ua7Ew2XlSaaCzpDGwdUUERdSQkitZL5rA+0LJBD8aU96dcxia9o5tRhc5ZtfI3tYdkKR5mdaSpDiLJQmMqjevJvepWoVvITyKDR45y33L+qiF2J3lUwNeHpBpCKo5m/ok9VJDP9JmiGYkDS1aQlJFkrgBD21csbiQ0E4UrgAjZmWze1VW1jXxVgOKxlgjCgCtgdUUiMfsolcwli9jRCCB9xgS/xi6/ep+gIDuXrES34kTqoaYZiOPJZpHVFU07EufpelAcQ+9Ji3aJZCUGFje7LR7FxsVTTbUXuf073+N41af+5/uYErGrvoi6ykOF60l0m50rkoXsreknPbvXp0zf2iWbalwB7UAOseHdSEjAZ4p2oCgT+axmoFEhMngQibrbL2EXvvidbfJr9srhzbg6MgweeQlsCk091jz54ZR27Om/D/174Auo9hT1rqSNdpmQLjJ8LtmVqSLpEnwqWYIroNlJMXUgO61AK0JiUCEy/kZJyC1Pf3iE6ymqXYsZGNZXFO040n9oSGYJ1a6l3NOERJFpOQSgi/Zr2bMoqHYUsw9F7ELR9nqki8DgXonrJbjdHcIX/aXen1H/Wjz4wlwyCKuJusBVimQlQc7WkVeSiUcj912PDW3fYMvA7hs1PtW4nsbUkZ03HT5VtH19EbgZQCsI8r7oRgI+7SLZFKJWaCeHvFkrmmmGtbDel0g7mRp8BtOXEmwpvmz2YkrzqQOy88jut2p0G9CNpxmnrA8zgpW/RfzVFvi16zeCkX8OeFUp9aJSKgX+h8Df/k6/sIFPTBWxpScYdZG6KoE5bHfhIQGfRmISt+nFJpKQaFxO4JCCT+WfIZHPURFMGTF1xGcRn8cuiu8+N5MUMZ05SddDxLQRW4vFfNpdTyPRmWnEkcTOWtp1zrTbcyGR6M2+eoP25AQgfV6bQJcCtxHTQrIK4sRD3EZCIenuL4Vo4jbXi1quJZm3EmH1I76IhCTK5lmCLcWhhRRcpnC5wmeq+6wL24M4OrtSoAW+aPvQDmXzSzrapaj6wtamZutoVffcogK7lIxBt5BdvwWQX2avbKAUW4Fp5dn7TOCfqJ+JpjdQSsIWiqHL0KJVuJ44FYF9IqbsIstszTBrtodS6Byay8VGwUKwsm90I1+mjaAjw6zZwi3RCmwXtRz0myBkA7sQO1hHK1To9leuSF+4vE2ilkPCrgPJXJx5VOD6AT1sUR7ShQQsKsg+bgdyyPkcfKIu4Ib47Z8bEom85bqj2DBE1LpCrxt5/qGDL1M51KOOchgUVr6nn4EdNjBGK3bfvCtRSWYcEzlU2p7G9RN8oSmu3iR6x2VsokJEVw5VOVQtNtFO9o6pJaO360i6CmRzL5CaElvIcxaIA9jCTqb0HYwXt+gBSJYVLdsDYgPt2jpiqyDPJ1For9CV3r4ryotz30C8G/v5TNEOZc8pF1D+GRy529/KXWSN32l9zxF5jNEppf494O8DBvi/xxi/8R1/x0jkY5ctdlGDysUJJ0BQDO5HskXg6ac17c2G7E7G6OvysKKRB+8zRbKEwskJm5/G7aZpRorVbYdZa/oPFKoFUyuiRaLP3gYjEyeoYqT/xilqsWL1gzdZ3LCC+zWyGV2ut5h1O4C2rzGN4Owb/Eo7OZiUV2SLhIM//Md59Ff/8mvA689jE+XF4WazgG6DvERaUe8muEyRLCOmUei2w4czRRwEmr1IzDwhTdE+px5rubca0oV8djAQU8GrtdcMHjYoF2mLXOy4iF3EJBt2cN8TtaLaFQfo84gvArrVxEYxvBcYvlezupaxvN5F4gnYdaT/SGzaFmrrxHwG5YEmWg3w/nPvlSjPIFnKM64nGpd36XIeu6yjy+Sc/B0/8KyuWYLNcD1w/QuMNJvC4GEgGImOdav40j/4CKqF3lmkHSiST50zymsevTImLBOGb1vy0+4ANcjhlinMwvD+411MKYehz6EdBJTX1I1AOtWhBBm6kezF5YqQQXkkPsE0cXPqPL9NQOxt5eC20wpTZRSZQbsMV+SM79SkpxWhsITUcPrRnOUtyBxks4hde5KV235cM7b4VDJgnyqCNbh+j6jkvwHUraKzYSA/794dpRjck7pSeahYXc/oPY4M73vs2mPqQP8JZHPdQRCyJ4KB4UPH5I4EWPXI4Hrw8CcybAl7X2/J0glVefrcNmmHlqc/usv43QZdy/6Vd1fe+2Qp9i6e1NjzNfrGiNJY2kLhc0W1Y5i+XIjTX0dUVNSjFFtFescOQmTwQBONklqRlQMgaqhHApSrrlZVT5QEgQHSmSY/jeTnEZ/IIRG6OoqK0PalDjW8Kwfukx/uieMPcviM7klWsLxmtlDxd1q/IYw8xvh3gL9zqV9S3UnXdseMhqAlytQ+YspANJqkaNEuI5sLXi0bTTaYsXGbS2wiM1tFXE+BlYhUKgpsT1OfgjYXqXOwCp8ZVOsIyxVRq+3DD7aLYLuDY+PMN6ewfMAzhZPuZDaVYnTzozyCr8cYf+h5TaKdFIx020WSuosMC4ke9aqLDH2kCl00lHlsz0lKWqhtcU+3ko2ggVR1xT/5XF17dCtZhjyHby/gmFYMFrXFdxH7NmfrCl3J2ZpknKCd3jpK3Ugm4VOF76JfW0sU1rSKIH9jdhmbRH0B3/hEMjefR3wGIQtEG0nPDarepGCSeTXji58lboqfSrKeqDCNHFrqcRc1R4mqrw4X3OhP8VFxnvXgrSG2AqcihE31XLDWME+2kV3UXfHKsC2UhZ5HNRpbiwPbHHhuGOSalloO7MvaZBNNK9XZ3UOE/Nzj14pk2aLXNbpxRKMwdSY/14JdB+zaYxfNtpBpMrPNplCbzGFT5H+maO6hdxLQTSSkUmhN1pJB1hNFO4zkx5LBboqIugnYKMV6n+ouw1Ekq0D+cIEb5dSjAp8p6t1AmCuShSMlpYzxtee2iUGeea6lgGu6e7AX9wBRot2mhRC3RIVgJbB0g0iykJrHhuCg/UVB1JYtUStMYwQyUgafKJqevHdmk8ln4IuIrpVkcDXYMqBbgWNdoXBKbQ832wqm7lNFM5HPUEGBVh3ioIjGSKD7XdZ/58XOZ5duoPcQQmZwOz0AVAuq25ibyGt0B7jTBxWleNETp5YuoDgNW8NVO5qzj0fyE83h5x26jVT35K6bsTyQei+AhuxUE7uTMySKs48YfKZJP3kd3VxnfTXiJi1m4MjyhmVr8E5ydaVA38vZ+QbbwqotA8WTGte3zG/L3+w/jN/GsnmeFQ3UY4WtBK/TTYAQqXYkAi2OI8kSRu+WJE8XrI+OsIclrjG4ZUIxV/IirxR21UEIXXE4Pws0Q43rWUwNqxsFpgmkq4BvFMsbUrHfYCvtKBLSiO87SANqaTBrTTpV5KeRxQ3D6Uf3BIJZQ+84MLqzohmnrK6luEJebFND76kwNb6XFbLI4sUASqNriWR9FklWCruCaA1RQX4mUTtR04QuStoNkv4mEbPQpHN5cc5fs9gV9J942r5ifVURUrnfkAceLYaclT0W64y2scQdcULZWSRbBvIzT7J2rJ+mNEMtB0rC1uYqyLMPC0V4alFBYCVTdZGeh/yxXPeWMXPJpVuJ1h79WAGqoPdIYMbFbU3bjyxuDkhWfexavg/Qf6gYve/ov3NOeWvM8WeG9J4Ghm9OSRJDuur2eIjoDn6SDFccXjRqiytvM9SOdYGC/DSSzhXrqzB/xTJ4DwaPPc1A0wwUyQqyhaceG1bXFLbUFIc71GPF8sUAUWoz6VzheoZoLrdnbCmYtis0zdBQjwVK82nnlFMp4NSTPrrp04wFMjTNhvUj9absPLLzVoXPjHzOSPPwxzMpci7lZ4szwcSTdUDlmtmRBHyT1yFdBpqxwXWHxAZikoCk2xtGC1mjFecfDZR7EqSasnvGHZSyPrC4XFEdxN+EjtxDuhTsN5rNBrr4/2J8Rf9xIDtrWV1NO3aCnHRxqUjWcRPN4DMFkxpXZpgmEEuBXaK9wM1jFruIVH9b9FnvBsLQ0+wrlFeocUOv17DTL9kvVriocUFTe0vZJhw/ycgWQXD9VGHLQPpwitkdwAti6WQdtljg866o5D5CoghOSdHWKClM9SLRKFQM2HkFj49R/ogsb3GNQVV6e+qroLefJxGoRGHRKEwlzqYZKEytyWahs59gqBsalTtssbkjTzxKRaqyfxHlt5G2r6iut6QnFrtSJOuAeXhKYvbxWSr4ey73FUwXDX0v/WYmEgcOl6cYJdF1yCJqLocEjfyYXUWSVcCuDb7o8Mc8Sh3BRjkIGtkHcp8KnkiK3w4DoQiovkObSF0n1HWCd4bo9LaWQhSMPp232GlJoRS2slQTQzOULMWWUvz2ycbZqu19666WElvkZf0NVKU29M5qPxKygCkNyRqacZRoX2uBiZZCcxPYLpIsHOp8TnxxQrWnsGt9gYH7Z8HyrrjsI6aUjRwSKWC6wgrGvqHebh5VLU5pfRXaXUd7mmzxZ9dX24MhJNCOAyGTzdaOInG3IZYGe5xgKvlblz38lYuk05bljUwi3lzqSpvaj+tqOSHrYK6e7BG16JznhkHXgD0v0b2UkGRUO5r60EMAX2jZ7yuF5eKw80Uk5BHttDj3YLb1pguONdvMcJO50WVBvsPJo7nIPjc0StdBPz4PHcLwndf31ZGDnOTN2F5Uk7timQqbyrJgT+VuKhSgWcSuZSNksyDOqeNwFieB8MUc7WB5PcXlUrDaFPq0h+RcHPjgXsRWkXokBgJAR/TQYaxnMiwZ5xVn64JvzQ8JQRGDZjRcc30058lowno/kWr2EMpS04yuSFo0lAJhMzL/yvv+VxtE/lHuKVQwqGC6opaYqNqFZqix5Zh+LxXWycMhybkmO1cUxxFdB8pdy/xF1fHJJWLWTl84VxVZa4WtVMc3l4PC96JsZgCncLXBH+eYSpE4IMDiZc/8U47i7Yyrv2AIRqKEamJof/KWFDfLjpboJW1vRs9wnS8Zgeq1ZvTVlMk7Du0ipyqhHaquTiKZmakkoqlHGltGzCMpIrrc0Ewibq+VoprpoJ6VQC7HP6hpB5H+rTnjouKTew9ZupRfeu8FXJUQK4NqFMVToXy6njBQXFaQrDPKfXGW6TTSOwlUE8lsNodhSMRRmFqYLgDlgTgX14v4FNxBi7KXTN2QdySbBfr3DdGYDpMO2NLgcr3l15dH4th79w29xxGfG8LhDtHINTVDxZOf2JMU/9lCcAW9JhCjwheGYBTVrpGCoN9Q7+R3XE8CovxM3s8rv+RJVh6il9rTQ4FPY2IIqSYdapK53rJXslPF8G6GqSP5eUvo8GCfXc6R+1wzfSWn3lHfxh3fFPN9Knt9dAcGjzz1SDJ8KYZGVonsh3pXsb492rJVVIDJ1/WWAqid+BWXKeYvCP0zWYCaCgGhHgmHPyqhAqezSFJuAk4th7yLkqmqC3gqXUSqHU11QwgKulbYSuo6kq1ogv1N6MjpChHbk8pLMUI5ocApD+uRph1K2mZXkdh0rIBSsORo1BZvG96PuFxR7whMEC3wTDORKRXaQzb3mCrQ9O32IEBBmjmKrGEnLxlnJU8WA+plJs7NK5rCMkoqTOFxvVSKW6NNA9FFwS+aLmu4JJqw+XHXu6BLCcbXnfq9iI8CI5kmhwjJVJx4fioR6YbR0ewGdK2Ic/EqglnTOTSISqLSaNRF00QSkXwQwYIbTTKXqC4k8jN6r+G1a0+4+/YLjF+fUR/0WB8luJ6iPNSYUtJOYtziqq6vOuYJl47KdSuc+N79pWzmW5Ntuozd7Jku67JyMJlVxLWSJrveM3bUbBst2iLSXm9Iew03J1OuFnN+++gNjt2IX1YvEJ1CNQpTaZKlUF1XV1UXHChcT0sheBBJ50IRLXct7VBqPCoK0yUkG7bGJhuQZ+BT8P3AZH9JnrZ8R2Lwr7dXokAm2VSyqGzqMGuHaSw+1ZT7lnYgB0Z6uMadDrtoWOEHmbxDlRR3yyugvLoIomp5IaNW8hyVImQSpEQrB4DUEzaHkrA40plC+0D/zpTw1l3M9Sv4/RF6uoLzGexOcAfDLnPpbiRKprDzRoluPKpscTsF05ftRT3qOVcwUO92B4uRYj90NYtEoLNoIFlDflyhm5R2YNAdU6z0mpB2nPrRJvuQfdt/EiTKL/Q2cg8pVPuBkAj1doOrbyJruqAmm1/0twTbsY0qCSZDhxiYRrLmdiDEgk0jmm5Vx6RT0rD4HHDT99+Rb9IMJCXTvqP9dCmQdlDvCLatG02yiviO3lftaVxhyM4jg4d+i+VpJyncBpuFTTGzYxUk8OSHhWAdkkiwEbVbk+eOJHHEqLh7sotrDUnqGOysGeQ146xikNRk2pFmLc2owDTQe9gVXgspMGZTeQEary488/OuIHZYHnVZx7m8XMlCPihZREwjzqvaMSTLiH1X4BRbySFWvZTS9hXpmerSyEhjFCGVxobhu1KYShdCkap2BevsPRSIqxnSURYvMgrXj7KhWuBxxuvr66R55PFP7HR0Sdnsg/uBZqSYviq29XmHJz6Vl3V0t5Gi3CWXTxWzD4+2ztiuIJl3JsugfPbg65xLM5LCW0hBraS/oJl0uP/AY4Ytrx6dUNiWg3zJyJY00bBrl/zPPvoveXt9yC/84ifITgWa2BSyAVbXBd4Z3lFM3omYRjohbQXJvGsOWkWqPcXqeuiwZIXLobri0LWmeKQJS8M0GUFy+Yjc5YqzD8vBoQLYMiGbKunoTOTlT5aKwfua9nyIKaVmob1GtynJ0rNzJjBE29PYCtJp7AqOYnMVDHYdGTxs8NEIfTNlywcfPPToNrI+EF70+E5DdlqxfHVC/UOfEbitivjbfXx6tCUCBKPoPYri3OKmoSxFN5F03kXt07htEnzeZZz0iKyPZA8kS3lm1YE4ebvSXeHRd5HwxQsalSKdRYZ39LZ4Gza0yD5Ue9K96nN5z6td9W1UXOgCBS/QYzqTprG2Dz4VO9paoLf8zFPuGRbXDcMHntE3Z/hxTnmYCW10prf0ZhTUY+k9yKbPFwV93x25inHblmtaCF00GSzQNdu4fiSOWnyWSXt112RR70J94InaMHjENqLXXuh/pob+o5ZgFdWeJSSKmAj9zu6XpKmnaQw6KvKiITGeGBUxKppFip5b/JXI/mjFC6MzXu0/Zekz5i4nsZ6yJ1TA/DxIl+lAYbyQ9qOWin64JLqyKU66fiTmnjhPUPWmiULSd7sKVHuGZqDIZpF02bEfQqQZWsoD1XWeddzhEZAKfzidKXbedNiVJz1e4fspy+tDfAa9x4KHRiUNQpvorJkIO0Q55P5mGrMWWy5eDKRToVYlZaQ4aWn7KdWRJ6YBXTj8PKX3yJCsI9n7Z6hV+V3t8KtXsIqqS5dN2XHKS7nn1VUtbdDxwoYgUVk7EqhI1xp0lDpD3zHaX7HbX/PxyUOsDoSo6JmGNlr6es2fGn+JbxU7/GP/SZJFlyV6cToocLuOdFRjvtln+O6KdpjiCy3NaWtFNpeCqMvtlu2z7ZsYN/h5SrIUOl47NcTk8mB5SKC8Egh9D15JQ0utaXuSuidr6f7lWJPOpFHJ9cCtJZvIjx3pg3Py/gELpzGVNLXUY806k8i9cZ0kRBvQuqNYZp2T95HsrMUuG6CHyxX5gyX65Jzyky8x/TD0HhqK40C1q6l3OmrtVCLR/FxgF4IUIZuBxrRIlm11V/+6nE2Uky7NekdcmS3jdj+IhMAGZmQLf22KtUpJ4dK0m74Eedibe24HcdtsqEzHKKH77+0FcMGcK6Vh0PWkW31zaGRTT3pWsT4YUO/A6F6Et+9iX7pFvJIJI6zr99jAQ9KMJt3Jm/6D77S+v468owO2vWcKYd1Fb+huulX0HgGPMmwZt6eUClA8ifQeavJpID1vaEcJqyOL6yvKA/mZ9ZVMOMQfXZCljhyIURGCfCkFSgdujGfs50tC1ISoeEMHZr0eSgdOF3105yVCVAQUdWOFz910+h0K0oUUUGK3QTaO7zIrJBI1Dd5XKKfpHQdMI7iZzxT1UHDuqBTJWqKytmdk80RY3FLUr1TY1FHkLbnx7CSOp+dDzJt9kTlYe5SPVFcHhExgA90izI2O46sC22q7btQFTTMRTNqu2L4A0qgjab5PBU+0C/llUyUkK+g/luaMxScO5YN+9nI2WR9KtyQtVPvyveKpfC+bRdKFREjtUA5xoY2JIwhpJAzE2alWYWaW6smEu1f6/ODuPXLd0gbDzBX8N9MfILctj3feYuZ6uIlj3VhMK1H2hpKHV3hnmL8M9a5Eu5ImS3Y2f0Fz8mkwaxi8L6yW9TW5nvQbPVTo4AgrsFm8vB+Xw3qhME8TScursH0eGzqky5RkJn3BcPvTiCtg9oJheaXAvpJLhLlpcumyGZ9fcMSbieLev1FI1+d+p89jE+xacfaRDO2yDnIB04woBinD+y3FqWa9b1gfSSY9viNyCeWhQreKaldj15Hi1Hd2k6y53EulMLu6fGVcRdGJUQ7Uhqcd6HpI2DblVBONTwuagfRIpHOBPzYNTi5HOjuryOiuBGrl4YUEhnLCIAN5XzcaNSA1EBVFU8euOjJHJjTgdNkRC/oJ2kfShaLcMajf+8ltA1u2CCTri0zBFUoyDCUHgva/yaCVjcPY8LU3YlM+FVxPRTHc8F4gP3U0Y0vTV1uifHEa6T2s0I1H1w43kDbyZgj1UVeNiIp8r+Qvfur/TU/V/O3zH+RxNeTN0wOaRm7XmMDN/jmv9J4C0AZLEwyPEsfZok+9Sjm3BYnxWBUwOuBaS/pMp5pFaGWbwwguXoTLrGileWXyhnSepeeNRNqDPm1fsGYXRJvC1BE3EdxyU+Wurjg+cfsht3rnfHIgGmYhKv529gPc/UYfW0V05YlGUe0lohPSRQ6L21J1z070VhAMxVYIKqTiHO1KCkUqPFMY1eLUoxUs3K4lIyqeCje2eNrg+pbz16ywPy6xghUmRjqX62gmkdD32HUiehkzsUUz6lLfrMN2teC+0QbMoMVXFpzBLjXDu5E5CVpFEuVBw6rJePP4AKUihWnxUWGHLU1QtKdWOjc3na8BglPoGxXNrYB/XJCd6G0vQXnN8dqHHvLmm9fY+ZZmfaRZv+iwp5a9dwIuUyxvKrnWjut86dXZuf9QDlLlBSvfUA1dIeyndgDNKJKdQ+/YMXsxobxy4SRNxbYQK00qipAKVIRWtIPI8AdPGeUVrTesmoTz9Q4hEUkEQH4eSKcGyOm/Myd/cor7PS+zeEGKdcP3aqav5tSTuG0Sy84V2UxtD0Cps3TF4bsX2frzb5bYdY5GQuzqP7rjxtddH4XqspNCiAq+oGvg62pbifz/aj/Se6zo3y9phwk+tYRUImxTbepAELXeZt/RQL0TO62Vrp+lL4ejraWGBeBy0xXdI+1QcXpkSWeR/pOAKQPprO3uxVPvF6yuJh2ss+3D+I7r++rIfQrrK5pkHtHriyg8P4N4fsHHbfsKlyc0QzGiXctp3QwU7SsF6SJQnDQ0IyMdl6NAtluSpo5RXtNPGn5u+nGs8mgVGCcV/azBqEiWOIwOPCrHnDc9hrYmM45Ue456C6rW4lo5Kitnma0LylWKepyTnwimX+4Z2YSFNJgk07gteHwvGLluZCP51FKPjRSD1rIJ6rHeVvI3HWH1fsQuhaOLAk1kL13ymfwuf3/xCf7am5+lWmbosUSrbpgQrGJ9KN5j+MBjK9HJcD1FPYnUexdprb6xZm+8onEG5w0rJqRLgRGk/TlI4XhsWe+LSBGIc3IFtD3N6krR4bjCarjM0h6SlaLaByLSpev1Fj/1nY6HLUUDJp2LdkU9Ef0Y3RpcmZOWIuYVtWjuNLuOEBUzV/CgnLB2KYejJS5o3pwesK5T/FmGXeqOgywiS5xDdmqJ1rJ40aP2a5RTIqkwF3EqV1jeGR9g1rrD6sH2W5xTrA8tuhUmh8sVqxs8V7fer14bZ7jhKPcfVZhVQ0wM0WrKKznBmK2omexJjV1Feg/UBb+5+2pG0rvRjiL2sCRExXKcgImwzlhVKd5rtI7c/shjMuN4uhzQOEtVpvhGs76W4XqW9eEOutmh2hNyQduH5Q0psBZPO02XvkB2qyMjGiZ7kaji9jC01fPBCM8un2lW15Iua71gvqE6oa+aDj4Eut6DjRKjy7uMNGwKj5LJPPnhHs0YmhcqWCYM3zSYJrI61N3ejLCSbMMXinYnEAvPQiXYpSZZieBWugwkC0e9l9AMJLMOaRf4rDoiAMK8WReZcNSXHlfoLRS0lcX4Luv76shDAuVhlKitjKz3pfW1OAmdLoqc0tWuYKDtUDDO3iNNfi4pTb0D+YnB1An1UKIHP/bc3p2xl6/42PAR567HP3/0EkpFftvRXXbTFYO0IdGBSV5ilefhckzdWnb7a4ZJzU62Zjddc173qJoEpSJlk7CaFiSPE/ITRe/Y0/Y166MLXQlQwmHv/v2yjlxFifLbgfyi77ox977Rkp3V+LQnjrzDxF1P+LpEi11f/L19u+STqeG/bPuoL4zIMqiutTTe0vYNPpXmAt0qzDsBW3pQ0rK+uuVJdmpcLdvhT3/kC/yboy9xt93nsRvzfzv5KZr7CaZW2FqKr6by+INkm37CxpFL1b+86TBLzf6XxZlfyiZeNvryBbHr0S9BcdKyvJ6KUmYiXHtTinZK/4knO61Z3cgBQ1grklSYFvlZYH2oWb/qSXYqPJp5m/H+YgerAzcGU9Yu4av3r+OXCdmZxlRyTz5VDB6J9s0GnmpGBe1+5wxayKeR/qOatshpxjmm2hRdA8N+xSIqykNDdqYY32nwhabetdJ5etnVFQlDlyUk907xT4/RwwEqz7Gjq7Q9jfZqCze5TJGuBEYQtpfQDzfsm+bAYQYttw7OsSqgVGTZZDx8vENsNXiFHrT82Vv/lI9mj/gnqw/xfr3L509vcbbqMW807dAQ8ki0ATu1JAsJwNZXBErpPQnUOxrXp1OsVLT9CNdLfGnJ7qcd/z5cZHzPuUIiQm0bTRNbbjSTpBdgI/XrMkEB8rNAdu5oJpZqrC/ksLtaR70TKT9Ss7Oz5H9w6xv8kyevsvjKVWHTXZM60u5TKfj6zAoktdOwO1lymg1o1xb7rUQc+cxhFzXrKynVrt7CNKaS69w0NrpcUY82MtnChdeOrXz187C+vu/Qim4Ej9r8t/JR4JNCbVPObRQXL0R+XM4WU3I9WF01lAcKf1TTG1YMkxoXNF+Y3sIqz8f3H5FqR6YdpU8p24SytWgVMTrQOIOPCq0iVnsersaULuFs1ZPGkNpAbbBzQ7IUh7k+0F2LLlu4R3fFVpdoqn3pFrzU6poRek+FRri4pbuoxdIOpCXYNJFs4UlnjuKpJiSJQFR9MMOWD42eAPBPq5Q3FkfCKGlAv5uI1kQVcIWhvtZCUKweWJKV6arzit7Rilf3Tzgp+7igOW97/OL6Ne6UB5zUA0b7K85+tEd+N2P0LqIc15OW6PE7z7x5Xa2gPNDUgxafGNZHKab6V9z7v3Kj0BU5xdb1BHyaCv0wCt3MpwLjZPNItWtYHfWkgaLTP3H92EVbsq/SU0Ntc7mfpOJHDu4ybXt8+fga80WP5M0eWc0F7NFFcNVE0fQtrkjkmmpQr/dwvcjypqhjKp8SLaRz2awhAeUU09MBem4pnip0E1kfJdt70O1lUzc5OHpPwjYib27vY/bHXfOVQjeB4sQBlmSpyKaBdO5pRtKpaDvutOqJU3O9SLFbklhP5SxlkzA97xO9OHBMZLC/YlxUHLsRX0PzufltnpZDlnVGiArSgC8UydxgV4Zk3mnkdPRfW0WSlWigbCi2UUHqFb4pSBpFOpV33qf68g1T3V5RnZDdtrGmFfhQmHGReiSwkMsN5b5kuT6TgCFdCONNOjAVKmacrS1v7R5yuupR1N3nds51vW+6rKMrjNaGxTonrC2qNJhK4K56ktCMLG1fX7D1NhTGXteI2NGvk07QuBmIw0+WcdsZ+jzr+1vsDPIi+EI20ibFaYcSKWzE3/uPAvm5J1i7TUV817EFnT5CX1EdOl64fsIwrTnIlxxXA7716JBhv+I/eO0f0NM1v7J6mWnbY90kVE1CCBqtA42zxAhGBVLteTgfsZwWwqWOYE+TLRVQN+IcyitqS8MiPqPH0EVJ1RVPLC7b2imbfXhXtJmXN0a4XmR1TVG10niSrCPZaUtysmRYGHRrKQ8F09udLPnh/h0euzH/zfTTvHu6S1JL+leceXQTSdYic/vC7WO0ijy8f2PrdFwPPnPtHj+1+w3ero44dz2eVkPurvZ4tBixLDN+2827/I4Pv8FfSP4Q/mFOM9CETES2Jl86Yas2mKW4SU5ICsxoTYyKxbUJurlk3aDjoidLOcirXWAX0rnUIar9iJs4svOEdO44+3DC6maQwu5KsjS34/CZASVCZ73HkWgNJ1Wf/WzJn9j5HF+ubvHzX/kI6VPL/lclyjr7iBXp3u466t2uyea6Qw9ahp8rmLzV8ugnLKOXp8zVBN1Bcdm52LMZiSNLniSkU8XggcflisUtfaEh01xum4AcyMP3KtZXM3yqWLyQA3lHT430HlUkJ2vsKsfnBrtq0euGdjCm3lGoM8jOPWqs8anUHV7aP6X2ltNVj9msR/5mLsXBKx6GLZ++cp+jbMGjZsw71QFfe3qN5SrHdt2/JvMEHUnfswzvBdJFwK789lAXGM5BzPGZ3dL7zFxqHSpcQHqioHjJvdIxg5JOQG0Dz5pN70klbfW+MFR7XdevRrpaA+THmmwmcEyyFkik9xQWa8vbN/dZzQqGVdes06oOVXiGwmiAWlORoZcG0w2PsJVQNJuh2vq1DUzSjKXuE7vGuuKJpv/Y41NFuadFXqODa5uBei5n/t9DRC5KarrtijP2orNTN/ICVHua9RXpAsuP2cqtNqNIc+RAR9CRwaTken8GwKzNKV2C7TrmvrS+TaI831ocsWwzYlRoHalbueUscVgTaINh2hQsz3okTzcjXiCbihMNnWATUWhwm0h8o0TneorFDSO6HCdIk9CljNLpI+9n3aQXwerys9i1LcvDbIcWU+XMXkyYvxrQtaRoPij2zJJTP2DlMib9kkcfGmCXmvqp7VJWcfwv9hb0TcPjHxiyqhOC09jEczWf00bD2K7pmbrLYhJCVKTW8Wg94r9tP0lYif4DSHQSrMLtDfCFpdqz29Td5bD85i7QMXsumS7LxBqJxNGQTmXfgBTm7BJUsMKAGnRFpKVIEWz0w9NZ0k0EiqLPvQ9u4qhcwkk94IHb4cwNUFnAF5F6qDFtvEhnu2cjMsIR1WjCSiLqak9e2OnDEflMb6dUSYYp9jFrRXYu2Vq1I41j2blsrsvaY7Nioqh30wv51TZuuw1VBDeQ/dsOE1xP41ON6UTVNg14uu0KdgZ04fjk+AGP6jGP50PCKqH/SPZgMje0Q8Ov5Lfp5Q2Ns3ivqZYpOA19xJkDSkeacWTpNb2nii1qpKTt3mfypTzETgMdBa6WJpnixBGsYnnt8g1Bm/cwGCCB1VXBPJP1hskjz0c3dLo7QnHeRMMbP2Qa0C4QUmkMageR3Dps5qh2pKN60yC3EWTb6OxgIiZ3cMXhvWJZF7i+lSBqGbf+62LSlUg8w0XTXDOQhkZfAJWS59Q1B/2mc+RSdReut649y1s5wagtVpQuRLb06Wc1vLAi+8KA/a+1rI4s1b6i2fd85sPvkhtHYVpGtuR6NuVRM+bzp7dovKHIGrSCXz5+ARc003VBCIrEeowOlOuc6BXjw5JxVrFsMuZVTvowYfTuBc80XQbShWd1aGnGgl8lM2n53kibRgNtITQzU8Ho7QsGwXOvjn65uG66sVzCKBje96TzlrMPSftxtTCokDP9hONP/siv8Lde/xTJV3o4bzgyS95XDQuX8eLojI9+9gn3VhPevH8kOGet0aOWV/rHvJgd82ePfoGUwGM/YhUypr5HFRKuJefkquWl9Jg2GnaSNQ+rCb/08DbLJwPsVIrLG8lPnyrKqzmrI83stdjJLCjSc8XNn6uJGpY30ku/nMpLI9T6qrykg/cgmwvW7VJxkOpEGmCqHcET89MLJk9+Fug9bpnfTpl+GNxey+1bJ4SoWDUpT8ohXy9vcNr2SXsN9VhT7UsNYFNggk2xUBqMTKlQnabL8roWfvQ3rGiTbCJBL4cYSrKH/a+uqfdTTj5usSXsvOm2CpebLOYyyyfSxi6QUSRruoy2Dz7RmMZ202WkiK2cFOeaQUeXi2Da0ClCQm9Q82+Ov8QvlS/zL957ETsz7Ly+xqxq0W2Z5DzyQ9aFCFslAcJOJGTgU4+xEpUrA+1RS7urQVu0078K1xUNEtNKB6UvYsd26oaj3JvhxwWnH08uvVckIu9UFi2sr3tiFijeS0gXdF22EiWbhk4RUQ5B3dINWFGki0iykkOxOoRm1zNIa/q9mvXVPrplO/mpHQuWb1cSRJAEer2ajx48YTdd8/PZq0xPCsavW4b3PW1Pbetc0ImoBaEyi06PDK8Q9h7i3Cs57W2nb/Pd1vfXkSvBdddHCbq11COp4upmU7kWgXblNTF2RbM9Qzvs2qQLx162YtYW3F3uspev2EnWhKjoJw0+5CzXOVpHikToZOUqJXqNy9tuhqQmOsXj+7s8jqDXBt0oeifycNu+QD/Skaa3gxKEYaO2pH3lpNkhWDoaAJSHbJsGnnttip2jZ6rZjZz4PtEX4j+FohkZ0hPFz77+KdS9AruG+bTH311+nJkv2E9XhK76uZutuX31lLJNmC4LenlDGw1nvs+d5pBctzTRUIWEX5q/zKzN+eToAYfJnD2zpKdrHtcj3p7vs3o4pP++2RZroGOWlJH8uKEe5sQkoqqLkW+uLz+45ThfxiRGMp3svPtvG0VHvIHEC08XfTFyy66k6aTtS5GtGSjMrtAedQuqMpytC0xX/ndBE1CUPqVepeiV6QT84zYC2qTB+YnYsx2IU5dBJcBCnJDMA+2kcTumi8+FglbvpdRD0ZPeKAiK1nqAS7IzQBxh/4lndWS6eavxQk0xxC2byPUs5b7qoD85XHwuMsvlOqXaU7jdljxxfK58iW8sr9OWCUmLzPXspbSjFNeTFnTtRP9DefmMaGGRpNQjjTKbVAQwkWovEqwmnQtMsRn0sB024Tsc2gkObNqI2+nhc6HjXVZ0bnOIp7MNldngC70NkFQQO4lQXyciVormUjO5eFd9prY6LBtp4u3qaM2mlAPdVMIs20gO6POEhe8T9hUTuyYEha71hRx1LvpOm0EVm6EtiQLKrhFr/AyjyEI7kELsRvv8u63vL2vFCOXI9aSJZDNIOZ12WuR1xK48uk5ovCaMA/MXNb4QrenBuOR2fsYvlS/yzoMDTsZ9ruRzQlQc5QtKl9Cc5aJJPlzhgyaeZR0rxIAN0iTiNJOva4qTQH7aYkpHs5vSDKSZoTqQaDMqvU1LXV8YNHQ6KOmpYfK2FHGaoaIZKxYfbtH55XqMtZcTev6yfO7uVxXFue/+ptlqKjcjaVzY+VYg/XyKTyMug/T9lL8y/FFe3Dvjpw6+ycwX3Kt2eKF3yh87+CJnbsAvz1/CR8XKZZQ+4e31IYkK3C5OqEPCP7nzCu08ZflaxsfGjxj1Sw7snDuLfe6+d8DuVzX7X1ly/qE+85dkh+sW8tOW5PX36Q1fIlqFdprBPYkkVkcG7aA49d+usPc8+yQRmYbdb3lMFZm9aPETGDwIJKvA6kgO92YszS6TN2F4r2H2Usr66ibKMqAlA4xas3gyQOWe3rCm9XKAzdoce5ySzCTFVw6MYltwUz4yuutIFi1nHysoDxT1XpBmo2ClGNu14tNlA64PfuipgmL2gu0mV4nMxGYviTLh5R25XlYMv/CQ8vfe7Ir/CrzgsURk4tW6pZ5krG+7rsAmE3kwkZDKIInVzcDtF45RKvL/efQDPJkPUefS8NMOLGjL7LYM6E5ncavcpzyM3l2jG080Q8qjBNcPxDSI2qQN6BdWpHnD4s0dxm8J7mwaaVyKutMR8SJt0Dvu9sr1HBVgeN9ts/PnXZvRbOm8hQDZPKPpC8VTNL7VdghI1DB8EBi8M+fkMxPW14KoGi7EsTajb1d3DM8IJ8mBIVF9spbrbnu6yxg1rp9SvZpwmM5xjSVdqK1EtesJnKSd6gbgdHLLp9KB63pQXnUop0gWWhhmu7IJffp8TLjvv4ztVLrxopIutU205jNRHUNZKVScZtvigs8ivheYFBW3sxMe90fcG0/YH6xIlKeOloXL8EGjCg860nhD67p8MmrMQgpfsWsakc0pGsgh1dQjQ9sTo5ma7kQX5cCQSqSWnSpCFnH9jgbWnfLbqe6tIlySIBwsNBPVaURI2OJTvYV4VOwmFhl54Mlaujx9142ngmI9z3mYjHi9f5Wzpse9xYRxVqFVpI2G2ltc1CzbjLVLeTgfEYKml93CB0U7y1CNYl7nnDV95kXBMJRMywK16tL1/VwimpU4cVE4tNiXrlHtGFQTRVs+yoHtc0XwEVfoyzut7p7VRlf9PMgIrTZ2Er+dSJK6oOO5numEizZ1BrFPTEV4bHJlQS9rOChW5LZl4XLmTU7UkdgNGsaAG2xEjsS22VQyCxmRJ/KxKvOA7dr4Owfek0YcADu1MuquivggOvECgahu3Jr9nnDymKW0t/ZlT3YdwcopkXEog0yut9IlaVZ6G+GZtd6OJ3R9QEdOVz3a1tCUCbG0pCtxsO3QbAcugNQqNiwQ7cHnIi9gykgyU7gBqMKjTUSpiNaR1puOFy6ZZLVjtxILRMiPJUpvexf6+ULn4Lmodt9mEyORtKkNysk0nk3GrLtJX5sp99ANKRlkaAfpVG/HS26mPbki0u4G9KBFK2ky2mjLZ12GsWlmqsfdAdFlG8frPq+vrhJXcshvRyA+wwWPnX/JzoVvvsHpzVocdzCgu6xXdUHe86zvqyO368jkLc/jH1X4XmB415BPI8trWoSbjMY0UmRMpzI8thlH/NCTTmo+ufuQ39d7n5vJKVdSUVAyKnCv2uXBcowPmr39BSFC2STSydkZpf9QBG1cvyuMILTHcs9sZTl92hn5TKCcap/t8IHikWL3DUe1Y1jcFI0IaeJRVLviaNMz81yn57Mr5JHVC46DXzJk80A11lSTTWQg6ViyEAzN9UUgjNg1nQyACMmjlOl6ws9XKfUywz5NeNQPvH99hyxp2e+taYLh8XREtcgYfS0lW0ViK3BAcVU4xWfLHnftLldzKSCfnfcpnmiaEZx8UgZQ9x+GbVv34qbh7CNDGT+2kMEPUUmBuBnRvUXP12L87JKXTISpTO2ZfGON8p71rRHNSHeiap5krkkW8jKtji7Ev0ylGD50rA4N9S6YK2v+Dx/5O+yZJRNd8mZ7yM88+HGOV31CEWljBxko0TKJhae3t0bryDROyE8kS2uHET1sKfoNLuSk80BSShY5fTmlvBLIzjTjNzpK2Vps1S4lICgPxA5lay7fwQi0I8PDn+h1bf6wvi6nQe84kp0Ij16cGvTvSS+G60d6jxT9R57FTcPyBRGbW70/Eh2eBxucWYKY5TWBE5uJOFZbiZfKFp1a4IEUkUUmIbK+FTnYW6CVOPLpssd6mdGbKYrTlpNPJDSfWuKOCwZ3DcXTyN7Xl1T7OWcfEamBjZzD97J8BvOXNNrLYbFp0jENzwSCbLuVm6FidT3HVpGdNy5YM81QU+0JE+zGK08pbEuqPRG6CViR/j3BUmav9mhGisVLgZAFsmMhFTx5MuEXVwX5I0tx0g0Nd3E7uHkTnGVnHSuloxcmC1FS9EU3J6E7dG0Vyaf+v9uZnd/r0i6SnRn8SiZWRwXNBJpxIH+qUfEZnY9UlPxU7unlDVoFHnvDsRsx8wU93bBrl5yYASEqyiZhvc46LXFFdPqC2pSJA2+6YcIqyMNue8jg3k06tRWi56KduouMdbsZ/KwuZEqNpG+bQt/lW4xB1ZpmqAhGS3vvM1TMzVgu7boMpuvY2wwZ2AyDVY2iPs9RjWBrZqUp3x+yKjxcg8ZZ6ic97FoiNZ9fDL72WcSnkb1+ydXenDeXh3x9do04T7d0y810mu2z6arwpgJthT2jG7Ysgu3Ls2H5XGZ1EbnPNFGJxrjwybUUjopIzIIMPehS5m0k1z3IqBTtUNHeqri9N8Oj0Cqwb1pOw5LcCEYcC49XkcbJ9B52GrK8JU8lVVztBWl7HwdiFohOs15kpHRNXApUEEzWVGo7+BjYTteRrwu1xi7xuvSSISQX7IfN3/GpwvWtiGcVUnMS/PaCR1/tCI86Dh20GtV0Qxxk+17gsB2zLH+qtkyyTXHUp4q2p7rZAF0HpY0Ms5pVk1I1CXWZwCKRaLgbcOJqK/o9XR1MlS22SjBNgto48M7JXXp1xc71gXQet4MLavOzAx22Q7HDxo6qk5KVPg2pdYFyikWVcR4KVosc5gnDldgkZEZqIh0kbFeKWBuSRSfTUBma1JJ2Wemm21umDMUth95sGFh2k+lJzWfDaNGtOJyo1VZW+Lut76sj32yWK78svanN2Aon+SNLPn3tIV/84ivo+xIRBAv1TiCOWiaTNbcn59TB8rfnn+JetcPb8wM+NH7K7xp+kzZa4CVWq5zs69Ia7gvRCZEXPbK+GsFGkv2SLHUsz3vC5hi2JKmjedIjmWuankThWOF5qk6jWh5ywJaK/Ewcarrshu52spb9h/HSkYWuFcVjzfw1UQ9UlcxRTJYa1dLJskbGbykGj2SEliukCp8sRfjKDwJmqSkeJ6LaNg5kJ5qjf9hQHiQ8/skJutIcfR6iipx9Qiavx4FDmUhsNcoGfv+11/mh/h3+vV/80/S/lTHo7mv8rqP/3pL6sEe5ZzsJXykwjd91tH0jgzE6SWKfK5pJwFRqO0HmUjbxIlFQdaP/lrcjvh+wS3EG7X5LMmhogZCKloppuiaoroXdFYrFq46/9hN/mVM/4KvlLUKm+ZGsZR3nvNg/JTeO6sDSeoM/0lgT+IGjBxSm5Y3pEasm5dZHHpMYz6LOqFvL7O6E/Fjjs8j8RUjnmmQhh2PvcVcANd30l1xdwEz24h3wWfyenFbUAhPZxUbqWF6oegIuT6n3pNlu8nak/6jptIo0s5c180+0FKOKlyZzztcFs3mPNqS0Q7PlYmsnmHg2j0w+/wS0Zv6JfWkcKwQPXl+RDChZC1Zseo6Xhqd84ckNZtMe5lFGfipDw9ueCLRl7+TStr6IpIuAXlfYuaE4TqVnoNPHf1a36DLLpzD7VIOyAXWWCr1veTFqT7uLmQe2kgah5YFmdTOQzBXZ2aY1WYKl2Xtj8ieGF365RkVHOxA4ZXk9lQPZdtj863KYpQtH1IryiqFN5f1w/U7ONo+M3oHhfZn7GY0oUTYDUU+td+gOUoFv82PVUXvlkpqBfi4Y7vvsyEWk3dQRorTN+gyaZcq7090Od+4U4gxgItoGoRHWBVoFjIo8KUecrwvuml3+afZh3lkfcDrr41d2Oyx2k8b4Qgb1kgSUjeRZS5Y43LDGF5qiaEit5yTNiUbLYN9ccNAk9bjGECpDvaNY3EoxTSSfhm1KZhpp7RVM8PKj3jbys3WtCKrDMrspO0p3gYq/iDI3am2biG4TjUvbvNyz6wZFuIEUS+3CdLWIuI0cg1WwG0hSR8xFSOy07fPN6jo0srFFx7ljAxTCTW778tnJXBqVhPseiVojAwmkSGhXqosuwqUPN9UJIcmHycEak66LElA2kmWONk2Ire4GZXeYea22zhygjZZFKHhcj+nphofuHtOQMbIVZZpKVB4VbWvxClwwYFppdtGB3XzFIKkp231WQRMT6WRsR4HY8+g2ITtDNNG7qGoTwQrDSW2zPFvJ90J2kQFeyi58O97KNvJn2yy3iTpViOg6kuiOHmmk/T5EJY1x84RkLU5CdR9uahnFmKwCGANWMqHY6ZZs7gPVzZQdGtJMMhcXNNHpbUa2YVuZWgS0TDdUQbuNwJn+tmx3I1d96Tmvm6i70cRWk871Ftff2kl1RcPu+jckC1OqbbNaSDt2TxGFLRkgnTVEo2hGtlNq7AYnd9F7NIrYNRYRZc6ByWUgunZdva1RHXNHIMcNA67tS0agPNusjUZ6VbSP28zueTP87y9rJRW5T9ttIFcACvb+RYKtd8lvaJm2Erpqu40kqWc1z1k+GfBwXPNkZ8H5skd5WjB9f8Jbq9uyWeYK04PqRYn21cISk8jO9Rm9tCUiVWitIkZFXrt+j0lSsvIptbdM5z1cZVA7DcNhxfXxjFeGx5w1fU6qPvEVBT8Gdz53k9f+k7tQ5FQv7Mm08Ep3TSz+0tCKdtJ2bdeqm04iJ/5Go912DTUhEYmAZtRpTPe7KHWh6T3eFG0EQ49KMNkHv0O+338gjn9xUw6c0Tuia3N+BON+ySf2HtG3NX/vnY9Qn+cQFasXHLtfMozvNKyPEua3+lv9m8mbsPf5c/woo96VIQXNSDatLQU73fs6WxGgy8IIyotOhc8S6c5bKxwilaAcxMxxfTzjbmuog6I6EGZAsoDiifxdnyrMUvPTj38HS5dxvO5zJ99j4XOGpuKV/AlDU/FWckDZJFTHBSoq3kgOGOWyh4ZZza3+OWNb8pUn11me9cgPSno3a17dPeGV/jH/5fLHGf1Lz/rQsroq4/Gk3Vxt28DbgVDVhu8FXK6Yjrm8lAOCm6azC6xVPXOYRy2DqS1d8TU32MqTLFrSqz3KRcLaax4HTften4OvdYdkN4nKtJJhDt6ZExPD7JN7wtzqKLcb2VrdAlGx/GzJ3s6Sq70VszanqhJUZXAjjxsDWLKpdBcP3/fQOWizdpCluH5CNdGoKPsFoO3rS+v5byCO/n2LLSOj92tM5Tn7cEEzVtvsqN6ROQd2JQOg85PI+K48j7ZQLF6E/ONT8RGtoZ0PIARimkhLf7o5aNhCZM1YmCim6Rz1QcOHrz7ljt2jXGT03k7pP4pkC9G5aft6q9W0viq6/r3HAgdVB+LUi9OAaeOWRx5S9VyKqt/fiLzD4jYbcTORW/sLloKMpoJoA9hAjBC7tnnvNVVrpTrec4S1AMSxYxu0/UjWb2RQhNOoJLDXX1PYlrNSyvAK0CrSBMPKpxSmpW8EF11lKdYGrPGk2pNph1YBHzV927CXrXhreJ24MyKmFl8IzqhdvIiOvkecb3P/2xFsXXS3mUbyrD64zyWyVu0FVg9yUAq9Tf7ZdJ+x4dhGq+SQjB2ur8HqQGEaEuVpqkTYPd3Ysmf5388eUFHT8fTo9ClEgnhzDdFLk5dAHPrSh1s0MvVmO6at7bDnTiXPO03lEkLoAOdnmAnaPyOFGhUuajSRRAe0isw7oZ9du6SNhnWbULdWJJRVRCu2bAWATDsGpqJIW5aZZ9ir2O+t6JtGZFOzQNPNa7x4RmoblcpX7PjmF405lx2g8OzavDeb9wXoRKOewbNzSUlMfAb/7gqSRLXtYqWrSYkOS0C5QMgs9ViglGTVMS+imHrDIit6Dfu9FVYHGi/TEKISjvhGvkL77pn5SNBKtFSCQfdTXGE6OEeam7Z7/XuoHajQDdUoowxwVs/UkHRnm03k3sk/bHTMfWK2gdPhcMmsylmvMmEqD1J80jU3Rb598PTm86IcQAA2rclNizFBIMvuc+uRpi0ESmn7imYUCUXANeqZwExg2magMI0i2dTBmoiO3x1b+b636JtKZuEpH5m9bGh7kcUL8kKaro12+ZGa61fPOZ4NaJYpygb0qMVYT90mvLh3xu/+0Bu8X+/ytfNrjNOSH5zcY+FzXp9foXQJ035BZh0/uHsPFzR/5+nHaGrL4d6cREW+8O4tQmX5nZ/4Fr9j8gZPDwe8k+wJx7hJOC77wCHvnu8yfzog36n40OFTiitL3vnTe+hGbaeP9J4KfKDir+5o++4rJFDu6W1zhGnESftlF00kUghJFpKalkeKdt9RvJcwuis86rYvX81EBr9O3hZtD7sSHYm9L08BaPZ6tEPD7EVLM4G8aMis42E5BiBWBlMrDr4U6L+/prxWsLqaki5FNrjct53gUOTkMxOyeaA4brpDWTbp6noHC3WMlW9zNs+5mqHi8W8zDN4XeMcuBTKx6y7dfJzzXnWAqrU4+VptBZO2zTweQhH4bZN30Sqw9hltNMxdzrnrMXc3eG+9y8N7e+AUetSQZo7b4zPGScXd5S61s/R0w5Gd8buvvsnpfp/CtGTa8Ssnt/ln772EHTU8/SMKfS9n9LZ0Li5uqm1avGGYtMPI/GU5SGVk3eVPfBmYLYwdFAzeldF/rhML21BDm4GiHhlMY9AuUu9A7DvyQcPuYM2DUUG1k2xnS5o6kiyFd97u9qh3ExYvAgEOviKj24I1MFAsX3Ekk4pe1rBuU4zunIyKkESSx4b8RCQmkpUMkKh3EuqOFWIqSzZLtkPBVSlYu64jtvKX7oxW3QGQrCWgePiTlnYYGH9LVFVdvpGzlezCF2yHJIdEUY+VDFg5qvjk5AG/8OBViq8X6BaefqrA1JHiVAreq6Jz2GvJ+tKFkCHOP6Jodjz7w5LKJ1RlCitLeaOlvB0xhSdJZTbwJGuYljntvCA5WLPz6RVGB6wOTMuC01sDYmWw55Z0qrjyK7VkMd9lfd9ZKxec1Lh9wTdTonU3csmkgcPegnWT4J1B64A2AWMCWgd6tuFGekobDe+nOxzkS17MjjlzA941e4SoGGSiM57rlnVMaWpLWFvcxBCNJzi9HTqcq5addM1ur8eizlg3Ca03nFU96sZCUBIFeotSwjU1Wircm8HLQamtvOhlVlRcMC/8s1GJqPeBRLamFUevG1CVdNwl68hWDyRVWwcGz0Q2XZFWvic/LxBJYJC2JNpjtdQhNj9v6ohet0TVEy52t3FFi7w7aDI6TrQ4J9PEboBEV3Hv7PA87cW/ZnW4uM8Ed9/apMOdtYOwFr2Tb5vx2L3Um78bdSTTLYZAYj1Ln3Ma+4SoabCsXYpeGpRT+CzgTWTZiqrf2apH6w1PmhE9UzN1PWZtwcplaBVYNSneGfr9iv3BinfPrkprOvI8vy0i7J6zy+Ve7Pry+jPAliW0qaEky0g6l0KcNx2zqJvjKmwkYU24QSQfNPTymsw6SORZSSDSBSGhG7ic6o6Pzrdd43ZSTuHoF5L1Vs5eOHIA3SkONhfvdzQCXYSUrW2qXb3NQnW7GcYS0bX/njpeN0wuqcFFYs+DMttMAi66pTcsMGlI3MhRR5SO2/cgWXSH5mZcm7pQYUV3NQ6j8J0wVzuI6FGLNR4fNGnmqAebaWSRolczyOttphejQmmZjXDYW+CCoQmGzDqSzNFGiFYYMipEtPtNFpHD5gUTuEQG+KptZXlTULGJY5DU/J4bb7KfLPnG8ip3ZvskxotzNi1vVld5Z33A22f7vGeExWJVIDEerSLDtBbd8WrCcTVA389J14rZsECNIgeHc/k5KxKdt/MzDtIlZ22faVPw9eMrHN/bwQxbDm6eE6PiyWLI+uGAwy8ASqJhuiiw7ckEmJBcFhDu6Hq5bMS8CrK5u+KhrSQ1teuAqQNHn3OoX4m0A2lbt1XHBGgFp6snlsUt4VRX1xx2arD1jshvHgoFzX98yf5wzWs7T9lN17yQnxCi5kvFTUJiOfuwZX5z9+KQMpp6JG+itGrLwUKE8kCqbLqNZLPO0cQOp06kF+CyuKepoX9fU+/KIVY8kWLZ/GXpmkymhvxEcM50Hlne0FT7QrkbPHSs9y3rKwqSyDdW15+RM054Wg+xKrCbrli3Kf17opndHqf4JOWd928BwkBJGvh7H/0B1LghuVOQnXWUWAvlhyteu/mEH9p9n58YvMm/P/+3iV8cySPt9oQrugCl6Yr4WQSvyKZxS0G7zErnnuv/WDpso4GDXz5DzZZMf+wm5Z5idLche7KkujqgmVjmtwzlYWT/E0/5X7z4T/hWeY2vz6+R9BqaSUI2hf63jgm9nPLWsIOExPGKwqcSze6hsKPaQSTvN2SJ43Q6wDcGnXq0DnhnUDbgM5mAI++2ptoReef8JLL/9YbzV1KWP7EmPii49fcbotUsr8oYxXQGl9Wg2bT6rw800YoCZZynqBC3c3V9CsWJDHrwS7WFppqBaNHkJ4pmkvLOcp/lvGB/1U2676L55XU5jTeFyuWHG1F97ALBJHdY62UIS5vyZz/6i3wiv8e///U/wfKNHZaDhGXeo/d2yuQtT3zJED7UMJ8XfL2+SttYwjKRYSVrTbZSDO5J0Vm14bmE+L7vGPlmtBTErdDQs9Vl5ADEqMhhOufV7AlPmyEP7IREe3IjIdd522PRZjhnCEGz0JHEeAY021QFYOEyVi7dYmSbE7FIWjLrCFEz8wU+aowKFLrZTqBRrQxo3clLVm1K7aQDMlmLgwn2WTbJRmDpsoAw28hl08q9Of037INN9OAzTXZSYaZr4s0J1cRIpF5HbOkwywaf9YVfnUVU4fCNohkKbtiOREHyynjJtcGMG/mUgalJlGcdDbGbwuM3GUK3fBfhmU33Zojbyeg+vZDpBLpoTIYE+FThc72103OvIM7PZxCt4O8yMSWCDShvttQymSojODRRbRUkUYBXnNR9+rZhN1nhohGdFSVyBbU3WynlZBGxRgnbAKkrmDaSnmnaNqP3ONI7lg7TYBXrlwzXezOuplMOzILUugsdmo6CGBLkmjxoRGxqkzV8Tw0wzmGfzCj2c8nA5ivicolpwlZKN1otched9Go0kOhAXzf0TENuWpLE03QHEl7G3rV9vY1QJRoXzZF6V3WFvYDvBQaJI+0G00rtSr6iVyLQpmR02mb4h7zvct920WLaROi+QDJvCJklGtuNmzPwHIW9Z9dm78leeaYTdZOZ6U0w0sFuIWLaDRe8A/4j6FpzfzEhri0bGuTG4W+uX3X1u7TfiHaRN8QIWkvtYVWlrFXCxKz5aDKjcYZ0qlDB4JwiO4/0HtVUOwXrlSEkmroxUGuSuUG1kq3ZUhqQTBMJqeE33fDlaKE8CoRUX7yIJaxuBHw/kD+x2DU0rWHRZtyrdmmD5Uk9ovVm64RLl/C0HNIGw7gvKoavjZ5y1vT5xvEVQlQMO+ZB4w3Oa9RLK1yEnUFFah1lm7BqEt7gkPftDk9XA1Z1yk6vZDdfczRcMny1ZpxVHBULTmsZurAYO+a30q4IKQZWUQqJ6Vw272WWDAuIVPsKN1QsX5CDYfItKM49630j4932pOq+/6U+O19taQeidRxNp8mQJ+iePM7R3UC5q5in0oq8YRy0w4ifOH786A4fK+7zmfweVTT8H+/+Me4c7zH4akb/UdhW58v9rhPWSuHK+Y5muUYKjFpe1M28QxUUuhYxsdH7AbsOjN+9fLocbceNHgoWTBBZ0snrimiTrfyxdLcamnEk5IFmpCn3pXV+582ACpYvjW5ydW/Gy1ePKUJL6ROOqwFfe3SNtjX4j7XopWHvK0om0AfRWl+8KAFHdi7c3nQROmVFh2kCxxn88f3P8/nVS/xfz/4As1mPYl+RzGHydthSzKISh+ozRd2JRbk8Xv5wA3EwTUvxaCUFyVcOCeYI3QiOe/93pTRHmsmXEyZ3Wobve4qnirPTq/wH3/ofMX5hyp948UvMm5w3dnus6oTZZ69RDzWLF7o29DOxf7CRZtfzh/7Q57mSzfjc9AWWbcYgqbEqcKUvGkdrJ6yvu1+7xuCeph0io+MqhV/ETlZYYBQ3TOg99ej/dihZZO2IicHUssdmL2X4rz2HQtQzK1i2WZ8KMLrrSbqBx2hkik83L3WeapKlsHtG7zv678w5/cwO89c82anB/80DdjslwmYC9UsV0Sv0NNlqQ0UTiauUZplipvK+mRtrksRj/+WI4mnk/9L8AX7+hXex/3TM9X94yuK1CcurBp/Box/vkZ9Gbv5cpNw1rK+Iz8vPAsk6kh/XuEHC/LaVgOx2Fx38wne2w/cXWtFdtbZSGN0xEWJHxcoCwQheFqPCBcPC5WgVqbzFRwVB45RoObRBY1Skl7QMkpq9ZEXpU+nQi0p+HqhbSwTGgxKjg3CGvaFqLSEopgpKm7AoM+o6IbWOwiZkxjFOS3LjSLV8GR1QScD1NniknOabbFC3wOU0s1BBFB9BBgm3Ey9sHZugXIdx9qGZBBg52n5KTMzF9PMMWi9a2kZJpJwsPD4xQvPsWAuh0+ZWqecomXPFzrhmIqvY8GQ5oD4pGCykrdzl+iLS7hghGwwWJBPZ1AM2WZbrSSSsjbTkR61QMWJX7tLpMnR4bFTEjvselXCcVYRSQexdCCE9Gzm1fZEkNWXAlAZXWco2IVEerzSplrmd9SolBiVDmiOoYLuu3QhaJBpCHsiPDclK7i1YtY0YjQ0cmAVzl/P22T6htFsut12HbtSa2tpeGbpshq4x5HuhZyiwBlV7tFJUBzJgIl0E7NrT7sC1W6fM37yCcoFkKT0O0Sh0o5lNhLmVG4fuOdzAUO5pYVOMQ1fAl+J6NEAa+COTL3Pbzpm5Ho+qMXXXqXKYLsl0y6NqzLQp0LU0iEn2Frvovstsu+zDp9JDMn63QrVB9kXsBifbiwlCl7PJRfOM9GQE0llDyCTiVR3ryxcRNxTMS7INhWpaYbBMGjgtGDx0VLuGak/RDgL9YSV6NGsZQrN9ZrXeClwRoS6llrf/WAZ/HJ/k3N3dozgJcO8R+U5B28spD7TIbDyB3r0lyvVxvc6RTz125UmOl6g4wKdJV+OA55ma9H3XI9e1ZnRHUvCTT0fC0DH6Rkp+qmVA7jiSZi1aBe6vJrzVHmw54K03LOuUxlma2jIelnxs9xErl/GPn75K5SwhaIqs4bMH76NV5BvTq6zbRNr365TV4z5mrbdys+VRTTGo+fTVB/zA6B5fmt3i/cUOfSQNXbuEtUs4q/rM1gWx7vRUOgciEWrcFlsuSz8UUSyZa9j2FNUVRcykYNUMNfUEmt1AstDokwxbRtqxTOlxPagOZfh0/tQwuhPI5pH8pMI0KT5Lt5u7HmnKGxGdBL6xvMbC5/T111mFjLMnI7Jjy/ylyOwVkehUyFCP/n2ZVlTve3oPjUTsXeu5LSO9ucdNNfmZOIT11YjLhfMuutRWDoR/fgmbOOmS7T8Qaun6CqyuK5KuW28znqvaFf0ZWyqSlcX1ItOPRsxakSwSqqPAaHdFP21E8VF7EiU0xNhq9MqQvZ1KRJgIptp/0ilP5hbXFwpkM1SUh3JwVlcieuK4fXjGXzv9Mf7J/VdY3h2TLkXm1A3g5BOiP57OhCO8uiHFxGTeNW61F3TVyyw/SJl99tq2SavtCZSRLFrMqmH3K2POH19h911Pel7RjnNcR43TDrI7OX95/jsxezUfu/mIt/N9VqshIRExsNCPlNcdvtGYkxS1Nvyf3v6j9JKGe+cTmjrBLWV4xc0XTrjSn/PlezdozzPySqRY7arrSnbSYON60uEo8zoNvZNA8e5CtEdSK3ZZBZEPNpdnfW3kZJNl7IZEaEKSdcqEit6JZ/ggcvrRhNJo6Jg/T35Y8+jHDwiHNbevnPEgGXNv2MP3AunuGgPUVYKrLWYl92M6mYGN2BVdLejgy0ZGKpYl0Whi4bkxmPKV21fpf/ZV6okMXdl5syU/rlCtR7UCT4VE4fNIPTI0Q0N5uI9PNodSpPeE33zQCkgnVboQ/DH0Avm4JjtPGL5fU+7nQhXSkRA1yyZlUeZS5EwcPih80DinpeMywl6yogmWs1UP3zEvUuu5mZ8BcMfu03rDImiaxshswWWHbWtwY0ObGa4XU36s9xb3ql3ene9udb1dNDTeUDmLc1pmGT5r1yAvZtQK70BdNqKga5xZd9GCUwKb24uHHLJIMtekC4FzQirdjCEVJ54cljRVXzrHNKjGYSojEWyIJMvQ/b+IVpHTuo/VnsfFhFVIt3MGm/0Ag3Y7dDc/TjpalyKmnapgGUUAPxf+vClDN1whEpXpePBRBhv8agbN8+6SKH8nXYno1PK2xo0DUW8gOYWqumg8FXqiqaAdQpy0tKkhWkMYOoZ5TW5bVk56BibJmlTLlCnlZfrQhdaGkqauAMmyw2uVsBTaYcQVkb3b5/zg4T0Wbc77q10W84JsqmVau+tGvU0kIk3nXcfgxKGaDgf9Hhz4ZgUrB2S6kGvfZE3KB1TZUJwIFzmbOlTtUbHT4ZaSFOkcTGVYZQk3elPOBj0ejQaiv50ETOG5sjdjUWWszhJ0o3jwdIIyET9Pvy0KnR7l9JJGnPhTKwXdBNJSBjT4TK5vo5fko7rQeq9qMIaYivvR3fvzPfHIoxz8dh0xHUvIZ6LJE60IiqXTGru26E7VNCSR9qjl4GjGOK/Yy0Xy+jFQZI69/ppFnTKd9om17sY9dqSMViY9Kc9W737w+imcnhOvH9Lu9lA20rcN7VBExjbF/nTaoN96HzUcEkf9i1vQmzF3bGHNzZyCbOFRz5Hlf3/VD1cweR3mL3Y6vm8bdJtIOt83ZFMZwTQf9HnnmSe6WmfM6j77B3N+9Mod3l7sc+fpHqO85mo6o42GIpW26kHa0LcN522fpc+2cyerZQqthomnHYPqOUwSGPZq8sTx8w9e4x/ef40icfSSlsw4rA7MmoSzdUEIWopErRJNlQ4fN3WkOG7xuaEZJtv0+jIrKtVRDSE70bgy3UaC6UJePl9E1kfS2WdqTzNMqG414BXNeU62FqqSyzXljQHlrmX2qmRA/YcSLZPKjrhzvsuDxZgn5YiAIiaRZieKpsy5aFVsBhIsr2uyM+g/MLgezF4y9B5HJncqmlHC4lYqU9kPxOEnSyBK1246g6PPLdDrhq9ewh7BwvKGZn0jEm1k9IZieFczexmafU9IBVeViexRMra0KxTdyUhnUJwETj+RcOPDU8ZJyUG6ZGgqribnfKj3mB+c3OPN1SG/OHkNvbD0HsjgirOPZFuRo2QVWd4Q+p7P5Fp8kELpzd45V9MpX7t3jeKJtF9vi3pdwcpWkbbpioE2Uu9GWi/Y/vcimrWZF7kZrt0OBeJaXS9IJpkMRsgV5UGCK0bUYxmU4AppOqn2A1ytKbKWzz+9iVaRKx9+Smo847Si8pazUii3upVrbGsDQdG/K856dSMQegG/yHlrmbPzVcP4Xen+bYaK3tNA8aTm/CMFq5uR9FwxugPZzNN7VEKI+IMxRNFk97lleU1kffuPHPqSujwyH0D+Vfkoh1iItL2MtlCcfjQh6oRsGtl9PbK8rqn2Ikmv4YXxmQxfV4GyTWjPc5xXrN0I1SpsLZRouxLbV/tCH82mbKUGfA6nv+0Q5Q863XFF9A1fObmGbkRu2tYRs/KURzkcffiiOxToPxKuvcuFkprNRS2xHQi8td57PqXM7+rIlVI3gf8cOEK230/HGP8TpdQu8F8DLwB3gT8ZYzz/Tp9l6kD/sWP2IYvrBfa+pCnOJJX1qd4yEOzcsB5kJJkjSTyuNbCy6MPIR/oPKX3C/XRCYVuGpmRgalIjo9wO8iWFaVmHlIXLWdcJTW2hMqJZMmwxSWBnLCn3htv5/uNd4iylurrkxb0zUu3QRFzQVE0iTBodUE7BkzPe+NzfoK2XqAg3x5/i+ku/HVc1vPe3/wuAjyul/sHz2ESMzLbt164veMIbrq8pYd0HPwwd7idiYPmoplpk6Kk4NpAN1wwN9URRHzp0qUkXWiYsdfNMy3VGpQN1V0/ABnxPqE/KseVnhwTaFIrjyPD9htnLKetrUDyF5GRN2xtRjxXNDqyKY07/s/8X8XyJAsY/9KNcffknce/c4Sunf/dSNolaCmZ7L55jdMB94YDBQ8f8ZYsqPA7wbYfl6kgIGrQimUHWOfH+o5r5iwXjpGQvWbGfLJiYNVfsjL6u+T29Nd/q7XPn+j5Pz4e4sz7GSHew6JDLJJmQGFz/maG9QBMMu3bFq9ljQIq7rhcvIuROhlR5aKfnPPkP/zp+sUShGPzYjzD58d+OX60BXlVKvfW87080Is2w0RPayDg0A92xmsSpNX1R0mwH4sQ3lEk/9Lx0dMq0zDmf9RkN13xi7xGFaRjZiif1iONVX3o3HPK2t5Il5qfSw7B8IaL7LaE2qNoweOTpvXVCSA/xmSFdeJLTFVDQjj3ZmaU48eRPS8y7j2EyZDGJfPPNv0lbL4hGM4o/xuHHfjuczShXx1zGJpv9Ah3PvnQoF1Ahk4Ho+xHfi+Rnit7jlnIvExne1LOfrai9pQ6W2hnMUt6jzSzOi1nCkmmFXiC2Xe/EhtmSKFYTtl270QBBMV0UWNfVejoWUbmnqXY7fRsv4mT5qcP1ZBbCRq/JJ4oWCe5i9t3uXtbzROQO+N/GGL+olBoCX+heyP8p8I9ijH9RKfXngT8P/O++0weFRNOMDMUTkSZdvBhZvGDZ+4ZM6qlHEt2ZOhJOMtQNx+2dc+7GXVa1wehAHRJuFOcUN1v6tubMDWij4cZgSmFaXuyd4KPmtO2jidzcmVKPLM2+QQH7xYrUOJ6uh6yadHttWdHSmsiLe2d8Zud9qpDggua06tO2hnaRkZxakgZmrybsHfwxhsMb6FnJGz/7lxjEjzH9xS+yO3mF1ftvfh34R89jE58p5rdl9mPUEjmFRNK3ZNU18UA3vFZohOVhSjqLlF8bkqaxawgSloldQ34esetI/tB2RTpRg9zbW3LQX/LK8JhpW/CLX/4wdm5g6IlGoqd0JvizrUXULCTCSnn6gxnZNLL/ZTkM5h+ZEKwiPxcYxexHdv7tP8zh6jYNFW//jf+I/NXXON69y2jvBzl78+89t01EsEix+qV9AJIhTF9OyJ9CPMlIVuJUNj0JqxvQHIjimvaCpUct3OWf+/LH6e2t+bEbdzlIF+gi0EbLL7QT1j7lQ5On7BZrvl5fJ7aabFwRo+Jc9zGVZvfHHvPZg/e5v56wbLNtS/rnprf50vwmYZFIPwESxde7iuqqxw00KmpCZbjyk3+M9PYNGrPmwV/6j+m/+CEWn/scwCLG+Orzvj+6gf49RTYLUlc53hS3W5QP+LRHSBXZPJCfOcp9wbODE2w3e2J5t72KLkXHfbqb88veUNfdZC0dMcMWv0wYnUrkny5sB1/IPosDz3hUslzlOA3rwwT7kuiy2HWEEAm51B3SM0N+HOndX6Iahxr2wXnSRws+dP33ET/1Gm2s+eb/7y+xN3qVt89/BZ3luHX93DZRnXZ9NFKgbiapwI+dFHSylJZ3YsT1ZeasH3rKdcov3n+JPHEMsprFwyFHXxE98/XViCmleKudRNTxHPIz3emhCGboCgNmM4WKLX06JBa/MqStUHkBTO3J5hcdvxtqsesZaeCyEJ3ATG1Ps7whxVXTPF/29l0deYzxEfCo+/eFUup14DrwR4Hf2f3YXwX+8Xcz+kZeNJ3JsOLzWx5VeMIbCaZ0RJPiC8GjkoX8ztViztNswMrmGBWpQsJhMucj+UPmoeBRMyFExWG+YGBqbqRnVCHhuBmiVeR6bwYgUInyXM+mAPx8/SHmVUaMihAVWeLI05Zb/XNeyx9z5gacuT6J8YSg0QtD74EMcyhf7aPrIc0ZJLYgnxxShQXn977Bp37wf849/s5z2yRYqPYkHSeKjkrUnWrcouPrKtVN45auybYvnZ2De53j2I8EI4U1FRQqBGwN2VRt+cw+j1sn/lOTr3Gv2eOXzj9GcaxY5JqYBdIFFGeB/KTFlh7Xt/hUc/Zhy/pGIJsqhneWlNf6zG9abCUt3ro1ZAd9lNlDfylieznJtUNqP+X85Ju8/G/9L+HNv/fcNhF4QkSmVBApBzeBwfsy4CBZeEwdJEW1MjhZ9xyhNM+IGymyeaT3bkLZDHi0NyJExdV0xswXfHF6k9R4PjR4wm664unhgNZrbo5mBBRfW9yARvNnbn6RPz78Or9UXefd+pA3V0c8qYYcr/osqgxdapk720rzVmVATxpandAsLTYfkS9HhCmEg4L08Ah/PmP9jW8AnF7m/dGtZBu2kqEbxYMValWhnAelMDcLiNLynsxqXGFwuZFgICrSqcKUBlsJb163msWgj15YxndkEMX65Yiq9VYSIlluWnS7DDGXukPdsb6aUUq1n2z1WgBiJtIAdqnJFh59OofEEvMUta5Iz2vSvVs8PNLotqDXPyRMp5w9/iam2GLHz2eTTmfFp6obp6e3DVnSpXzBKXe5ZCcq94TasFz3KfsOP1SkZ4bRO2tWNwuWtzsabSlcblsGmdbz0G2L1CHVqCC21TWbsZ6gRGbENxs52gvmjik92TOFy5AoXKa34xzlm53cxW4gmkhYPF9d5VIYuVLqBeDTwC8DR52TB3iMQC/fcW2oagKhiLyqDzLzsrySk83EmcxfNLRD8GXCl4+vUzYJSdHSBs1b60OuZjMmvTWpchwlM87cgNO2jwuG99Q+uW755OCetPDXe7igybruvh27IlWOG/0pifGcVwVVaykSR5G0PC6H/H33MR6txzxdDFguc+I0JZtJkSlqgSBMI9Vy/+SU9dkDRh+7SdMuqT+0D//s+W0iinYXHYPtMBLTQHlkcYVMPdFesLP8PG7xtfWhpjq8mHCiwkVx0WcyAKCeCO2qnXj0sGU/X1L6lP/0/u/iyXIo8rsNTL6lIErjQTNQQIJpRMva590wg1axvAXV/ngrflZrxfKWsFz0Nwb0WsHG1+6M5sEDko9dw60X6N3R5nafyybC/+0Kqp3wkqlF4zmk0AysvFi14KzJEvx7OdmZaHxEDbMXU5mRCehS887xPif9PgGFJjJOK6wKnLc9tIr83mtvYFQgU442GpqXDOs2JUTNl+tDztxAMr26z5PlkNP3dsgfGvIgOjdygAoUln+t6IpuciCN7kmzkH53SvveAya/6wWeLBYAG1my57KLaSPFqWN5NSGkmmpnhGlG9B7VmHVDsgr0noqDqI4K0mlD715NeX3A+rATture+JDIvku/lKJb6Q5OVorYjYoLNlKPNeUhoCLZadcUZjp47mmP9NwI7JB1Uq1eUe9Y2pFE8f1HnY73p67JUJbKgxoQXjmgHYpaYXt2xmr6kOHkFq5ckI32L7VXNpopG4E1UYiI4kuWivWBFvruWMY6Kgf2cYpdqA4SS1j1cvITRXWUUQ+VNKT5i7b+ti/Qx+JWgvIweUe0otqB/N2dt1qSpWNxI9t2kkpXr+xX7TXBZp2Qmtqyeexa4JV0Feg99YREU+2KAFvvntkOen+e9dyOXCk1AP4W8L+OMc7VMx1YMcao1K8PySul/gzwZwCSwY5s6K6ZxpR6O+C4mmiG91uSecPy+oCQRWJpOD0dYDNHnrfEqLi/mpBqh4+KRHl6tqaNltInlEBAcZAu+JH0HTyKpc9Zh5Sebsh0y8SsSJXnaj7Dai8Dm52lnzQM04rTqs/9xYTT8wHxLEU3ClvLQ5eTv5MVqIFFxd2f+xlee+EPkOpMHOyRupRN0v7ONiUPCaJxnTvqiYygs2v5W/k9T35cU+9mNENNM46YF5bUZwXpsfk2hUSfyHCHdihj8kZXFuz0SiZJycLlfPPuNZhb+pUUbUZ3W+zaM30lpx12Q3Kd6sZmddohHupDTxjXtPOU5FzqHIxbzKOMva+JNO561HD/b/0MV/7dnyLZk+21KQA/r03saAffsXKi33R1drLHGzZMhHQBtpQXovdIkZ8JpLC6mrC6JhmOClIYrE4L2sbyrnWMsooX+hIMT9uCSVLyb4y+xkjVPPUDFqGgd1iz9DltNLxdX6GNhoBi0WYs1hnFfcPeNx3Lq4bySNgtIA01w/ueclezeEHsWDxc4Zuar779V/nQS3+QbJV9u5rkc9olT0akZxXtq6mM0usmU2mXkp0pbOkxVaDekUO4uLcgfP0tcv1hmqGM5PMd6ypYqQMM79VSo8oMrpL3ccOYcj2or7agI7oWKqsxgRAV6amh91hGEW41doiEXIgM6TJSnHjqiWb2oiVZRoozGVBR7WgJQBY17/7Dn+Glj/0REpOx6XK+7PsTbBcNB7b033QuktLVJJFpUX25RO0gO1UUx5HeU4crxP9EBdXYCNuqC442Bc2mUFR7CvXJOc5pytkAu464nuyv/PEa82RKsneDdqA6OmfEKVCZ1LyCUdtaWDsUZlN2KlmjXXmKu1PagwGLm4LT9R7HbriOei69oudy5EqpBHHifz3G+LPdt58opa7GGB8ppa4CT3+9340x/jTw0wC9o5vRp4pqR+AC0VjpaH65YnEjQfkEU0cG72nagcb1LO2eIU09jTOstXTmvZleZWgq9u2CJ+2IO7N9iqTlQ6OnzFzB3zz7LFZ7Xs6PGZiKk3bIwuecuz4+ah5VY1Y+5YXBGXbk+RcPXmR5cnW7mZJzS3YmrICN5ki5J80V2Tmo2nP37/4Muy9/hvRjn2UJJNmQ5N3ZxmbPZ5ODmxHVtYSXimbHELyiOFekc+n4rPYjycKQLCwh7YZCKAhBodea4lgKXT6XavcmEi2OFW5lmSd9fNDcvHbG0ouMq641vSeRbN7hfX3bUcaEXWTqiC4UIchMwXSmcAuLPzUkHY8+PTfYBwafw/FnIzSOJz/9/2DwQ5/GvPoZeGRI0yGDL59dziZHN2M6Z9swtmmzTubyctW7goe2XaCfH4sTl3pDgs87ed9uAK9pFKYUXvh71T7FuOJqMcMoEckCOHYjWrNiEQpWIWXmepy1fX758S2W65xb++fs5Sve+9J1Jm9IIFJNDNWBorrekh5beg/luSxuGOFO9wJtX1Hupnz9S3+Dwac/i/nkZ8ieBNJkQNlUyWXsMpzciOsbPexaHE21d8GU0W2gHcq9V7tS6ExfHNFXr1Fe7cmeUN3wkdhxk5UMrd4MRjBNIFsInpysQzdqT5hYtuoOZCXiUnSYcLqQASOmCduMMCoZ4rw+FB6+qWI3sLsTqbKgV567P/czHNz4NMMP/wCVVZj+kIC/1F4Z7NyI2SxQ7WpcpnCFZJb9Jwq79mSzKFOqGsG7V1dFl0c3ClMbknVgcL/FFYZ2oIlaxuUpD+sDs434Ado7wy5Cl8az6kAip+mHh+SHPVwmPq33WBHOZG6tK8ThBytsl+I0kCzFh9j1phkQwqig2UmpdqXXID8PWyj6X4sjVxJ6/xXg9Rjjf/TM//rbwP8E+IvdP/+/3+2zNkp/7UAMsxFgip2i2GpHERPo34sMHjmqibShL1ND3JMpJGWTcG563F3vsZuuyHTLcTPg6XRAkYsjX7Q5n398kyJt+eiLD9kzSx7UO8xdwUnTp/GGpmsH+/ToHjfSM37uGx9l+Lp0U4UE8lNpm21GinpHHHq9I7Sy9DTw3i/+V/SGRxx8+newuCZR897RR1l88Zc3t/tcNmEbQUSijjIkwWvyU0kPl7c17VFD8yjDn+hO60N+LwaNLUWus5robiycbJ50pujfETEvVySsk8Dt9ISFL0QfooX+k5b0tKQ+6OF6Gt8VN1XYbHyhg6ZzKZ5uhgxshtRm57DzpgzY/fAP3OVzf+EXsDcPGf6+344902QniqP8FWa//I8vZRPlxUEIv/ii0SpdioOp9g3tMBBGDp170llBfuZZ3LKsrl9IP+i6U4iE7gVUVHVKWWuaGxarAqs2w0XDsRvSRsMqZFQxYe5ynlYDZm/ukh9r7nzMMNvNOfhSZOfvvM76R19j+mpCdeDZvzZjOt2j99SzPjCsb8gM1NALtH341ps/i71yRPLv/ASLGey+0XI4eJX3Vid7l7GLTxXLKzKwPCmhOlCiqRMiuvH4LKUZaOodRT2J6Mbi0xFtr2MteXGqz+47V2jBs8uIaiPp3GMqT/pgComFuNPBdJ0iogLVqVtGBdk8kJ3W6DZACNtml/nHdikPNcmSrmjYdehqRdCR+//4v2aQ7nPr5k8yHypCqhi+9jFm3/zipfaKdpHs3LE+SDtdb7m5bKawpSKbejIgO6/Ry4Zqd4d2FDCVoSkV2SySvXeK3R2A6kE3lCUkinK/w7c7JtLwXYFGykMRzIuHNUrD7OWCcl+TTYUkkC2ktnP+ipVr6kXoR7KpJj913Rxb6SDeTEhqRyn1WG+b/2wViEphq/hconPPE5H/OPA/Br6mlPpy973/PeLA/59KqX8XeA/4k9/tg0wNg/uB+QvS0KJbKQJU+91A3a5AEVKBB2wlL3Mz1qxHPbJxxd7OnNYb3jg7xBrPV811eknDj7/wLprI3GXMm4II+KB5v96jTQ2f6r9HiJp/Nn+Np/WAR6se6zrlr09/iBgV5iQVFoSVVnZTQf9Rg2mSTonwoqAxW9zl9M4XKCZXmf2t/5CQwu5P/UGGf/j38uBn/3OAjwPT57FJNFDtCqatYhcNl4KzVTsau1LwJBXR/G7Mm8/BrBX+YY5uFOvDThviwGOWht5Dqa5Xu11H3V6LtYG/cu8nZdBCEnDjwOJ6Qjo2rA9Mp74oUWx1oKgODMkikp1JxGWrwPrQUO5LOl8cC+SxOrKg4Is/13L6j75BeuUqj775l1Aervz4H2T4h/4Ad3/ucjah63aVRp1OeH8QWXsp1oGwEWKZEFWCy+Hso8LQyM7Epr4b/1YedUyBruClHNil4QuPbxCjYnnWQ9lA3Umyvv1kH1cl6NNE5qmeSYQUz1NOGTDa0VQ/9ArTVxOWt6Qj8eytXfKpohmI1ogbBFSjSE8M9ZvvcnL3C2QHV5n9n/9jcQof/4Ps/uTv572/+S9HHdXuud6fTZPIRrM7nSLiWUGgEd0K9z0/kexu8MhTPK6oDjNKbbq9LQeCL+R99J3uUZpIwTZZCh24PRoRk81kHJkt6QYRt8x4UFupr7Sixx0yQzQClzSHPdqBSEbsf7WV8YC9bvhL10QWv/Yu529/gaZ/hfNf/I/xieLox/8ge7/t93D+5X/JZWwiXG4tgmYzxfK6lvGRQ0WwdiupW+738WmfZqSwSxGHi0aouvb2Hj7T+Fx4+K53EQXrlq6/5UKqWQUlsgJPMpRX5Kds5wlAN0NAdft26ElPDdlU5rrObycSDK7Ctji6gZNUgNHbYiOXie3rsXounPx5WCv/jO35/WvW7/nuf+JimbJl9OaCxc2xtLd3+trtKOJ2HKrSQqJPNSFRJKuAXXmaYSpTwgvLQbHk7myXk8cjcBpVa4a3Z/zFF3+Wh27Mf/bgd3JW9f7/7Z1bjF3Zmdd/67L3Ptc6VbbL90unnc6lcxvCMIiZycNIPKCR0AhGSDCCZyQ0EiAhBDwFIfE2eQWBmDckHoAHJDSCeQjzwIRREpJMJkmn43Tc7XbbLperzv3s21qLh2/tfapjB1yO2x03+5NK7Tp2n3P2t9de67v8v/8f7zVlDbfXwk/+W6MfMNaGW8UFjsoB0+WAfJ7Rv52SHUO/R6t+4nqBZA3Zjw/QxVmC6UtNv5R0OvnUq3z2H36FwQOJ2KefEg4Zzmy4/qXf4Y2//s//LITwl5/GJ95CcVZGtnUNw3clmszPKcpU0DvZI4Xd+BYrXA+kZp9NRWJtfVH8t3NhyeLtCZO3POVYM3sN6rFnd39JWRtuffcqQYG9sIYzOYtXhpjcsLnoCalncEd4H1bXPG7s2P3ThOFBhS48pvLMr1s2Vx39u4bR274l5SfAOfdJzv3jr8QFD9mxp5ho5n9pw5W/+rf54W9/+al9oryUdkzuUZmiGivc2YpVZjGFIpkpkrkgeUwBs9cC+ScLsls9dn/kyfc09VkR79YXc7xXgnteWgb3NMlcsfrJBF0pRg8lw3lzdRnlVDvbMLi7QpU1i9d2yCea3kNDlffIz8HBOGP1Ss3OxQXrN3Y584asm3IifQl2KniUMrinyM69ysf/5e/Fm91cICwA/iNvhhB++WmfHxW2Sj54GByoVj/SDSymEKpjkwuufPDuEn3/EXCRutenHMrASjUU2gddyCCKUBRoklUgm4pI8PpyL+rnyprLzzvC0KHmCa5M6a8avnWFywwqEejh4rpldVlx8U8qen/4Hfj8axx9bqetEWdzz+XFeS796r/A9wzV0LK8bPCpNAHTM/ts7t157Wl9EqwgVYZ31qgA5XhEuavkZyINXVMoZp+A8kJFcpiQTlWEryqKCdS9LPYaolDLiO2hWcDwvov18qgG5IWpcHAQpRQfOGzuhR4gBls+EeCCmVQk71h2bjsWVw3zVyE7VviDEyPgsXaeLgL731ziBgnzG9I4Lc6E51cjf14WEkNxYQAx8kuWMnSRHRmUtyIwoaJMVCXRWLUjPAWqDvAw4+vFx6DQIigch1eWYcLf6/0OAPM8oywtxXEPVWu+9taEP04D3/z0dSbZhm+9c416kWDmlrQQZrYksrS5VGFzaUzY3BEGPeqhpRzJeDHKt9BAFORndYtMcLWhoP8MM8bRIhrFlILqETWcWAtPpUTirWxq1TCqwUR4mK4VbpWwnu3SmyvKUWCzr/A31gz7JZN+ztG6j9lI9Fb2RP13tJIyRDjUBCOQRl1B9kjjF5p0LhlRsWdFb3Ak6BURSVDtiLvQ2p64lEo2HL8OqIOMvJf+zMt+4jqxUEw0SVNGAqhjk9PHrCnicU0VRAVdZbJB3pAJzewYVK0pXB+lg5B5lbGm7KH/QLIWHXnBVS3QTV1JCSI/1wMtI/HVWEVYaIhEXQo7MyzzCYMjha59q3ijS4V9L8MupREosnUSuWeHur2+ZxJfdrHhnkX+FLf1u7eKcs/iUkU2FwKm8kwftXeFum8kMs0isqZCuHsi8koievm7arDdEryR8kI1Ant+w2SUo1Sgqg3r1R7KKXKvsT1FOveY3Mm930A1MvRfv8n6skTBTURb9TWby32hQM7UlgWygQye0oKOvOKXpUlY96X818AOG24bu9LUc1Hd6R2GLZVw2D6yDSKsIcfyCGHd6qJpv7+3MqsR7HYAq1rqltZaxu2bWRBFVfWEPmIosMhkEaem+4p0GegdOaHiyGJ/5WPDdj5CV4Fs+nR8/i90I697mvl1K2xwNfSOHOm0pOr3KWeqJa8XTG6gHAtngo9Ikd4jRTZNYtqsooJ9YPy2ovrmBcqJYvkpFx9UQ3YMl/7oEXjPwa9e4/5Ice7AY4tA1ZeOdLoSTHLdl/pzk9LbtaM+M6TYs+Rn5eZBJClahShrJilXMlckgJ/an527/CyLzdVgo7pKEUgXDm8NroBiN9bsUoFFlZNAPRIMcFYJIVYzEasrgYytLmrWVx1/49PfxuC5vT7LukpwC4lE8FamF4+lhBSh9bioMj5+pxlFdpjCsb6QsnhFaFx1LguuGklEPHhYR2WiWAM1ES3ixDej2+bUtAXewvqiIp2eXDwq6jsKV0YTpZgiMLrrGTxQzG/C+vWc7FaPyXcdLlVUDxT1QFNMICRSr0wWit1b0lTL9zQVSjZyJ/dfucDyqpVG5YWA62+BvLUOqBAYvKfpH4CuRWEn7Oj2vcdvAyrEiBb02RK3SEh/LOWHaqSeitHup03XnnQqqBxvFf0j1wY8LtMsr4hwyJnva/oPcmY3B6wu6RahYTK5RrtuJohDLK9AtSObarI2LT1zMLC+4nFnKr504zY3B4d8tv8uVTD804e/jSlSXE98p2uwGyfY87ki31WUf36XcqIo9qTUk03B7Sjyszby98uhkh1FhSJzetK5tmdzVp69uocEissYEOXyPKdTIGiGdwPDe+UJHnONi8++b8SmY0CJDbheFFmuIJ3pttQSDCyvyf01uVQRmmlYF/Hqw/eEEKyYaPIzKs4BCLqrGsvg3vDHx/hBSrXbY30+4fh14aMa3JN7M7j3dIHhC93IG0Hfhs+62DW4fk9OI+S0MrmcQJuzgt1saremfAJZfKKEmtURiW0C2YGwEzbK8/mVMbr0pCsh1fFWUVqpQaOgrhVBCSSqGiqSRSBdbRtkKkjEDjKmK58tC7d3GKffZjHtGj9dh/mkaQfpVIkwMjKdWezq9lSuI/zPe/k+aOF/CJGPW0pRMpiTziuqYUY1BnYqbvYOMAjbXx0037hyBlUq/NCBUyRLu51KY/vfahi79H1FshE8q101o8VCvpRNZXMrdsxWjCA+HCoSibXDEKcligqSKWRzOaDyqaauDHajIsY53rsB5EFHjL1js7DkKysb0L4cug2HTbKSNaNLuWf5nvQ9Gvyx3cgBVI6VjOX3TqqmC1RW17JxoIkTeqHF7NcD2RBNQ6lrpQQG4I9S7Ea3wsvp/NmytmAU5cRSDyRTKVysby8dJg+Y0lDH7+h6Uh/OptJodDHtb4RKVIxWk03MJrJIy2BBo6LilPjLlZrdZMMZu+J/LW9yWI6g1vhUmupJJGdzPREZrocSeIUyYDaBwUaCDFuEFkOtK8hmUlJUQZ6DRpP11Ka2GU6yJm6m8jkSncvBaUp5ZlwvpXfk6R+UVDuGzRnd9p58EknZYolQ1lDElee0hxxBRvmDiQivVm4u/qjtXtHUwYXSWDLq4kzA5JrhxbFkJ30ZZmsuRAToI0b+KQ63F7uRe2RDLYVkaHlVv080dnBfbvbykmZxQ/CYwUIyE8xrszlLKtLAAhtqU5ms2/uhwNBWl+ThevSZFF3A7lsVuvQcfzKViChuOCjh7VhclzHv3j2LO5Q6V5pIBDg8EFTI+oJqx2uTRWD3Vo3JPcksx2eW5bX+thTwlKZLGL0bWm7x6eueMKrR0wRTNLzfMQJVEhGbXJAp1ZCWDdAUiuS9GfrcPsWFmssXpnypf4tUeV7L7vPp/lnqz2nWdUrP1CyqjNvFZewyjgdDG1FUO4GQeezMYDcau5R70/isf+QZ3CtYXc6YvSpDQ9WOcHCbuNmaIqbxBadWjFdeNrvRnQJdOVwylLKOEz7yckcO4nIiU7HZd2Hwzpxisku5Y/FJYP5x8a1dSwO5/9DLvU6lmbW4LrzpvYfEMW95KDf7CDSjefCSAIZWkKAeypQskVe8HEt0VQ8DbuDx8eCr+9IgVDWM35LTvWmUje/Uz6QQ5BLF6oKmnMh3rUaSYaU/cqTzCru2UYhZUe5akqXg6otdS74r6b9yghZLlyL8kU4LqlGCS9ItC5+STA8FyVzjeoYr2ZTLyTH/+o1fZ/1wiN5IWbF35BndLSknlnJsKHdFBMUuFMlKMbrr2PnRAt+zuL5lfSFlc14CprPfWeL7lvn1HsHL1GrDeX8aE8ZNubb+gUfX8OhzivKMozoyQmK2kj1idQ3K8zW730kYvOcpR5rl9dgbG3rsUtN/ILMJvSMf71vcSePAUd2T33uPZE8ShlAodmJUf+Iwb1gNT8Joi7Oe/s05i2yMKUT8RcdhOl3GUldfAoliLzxVyenF1si1TIGZMkQcqyzIptHgLVRaTjBdcSIiajZs6cr7GI3rivaBq4dxcx40kXp8PV7kSWKdVl4u0rLaTaB3aNDOxsYPrSyUjs2luid1h0Yj0JTS8U60IjkGVBygyZ7i+Pwpn7je9qarWhEKQzrTwm89aAZj5N/ajUAghePZYxaafqz5VRcn5LsaspJEe2ZeMNLvVXu8V+0yK/vM8x7T+YA6t2Rz2Xh/eqGIRJghmctnNXjWZCW6mADVOKEaCic6SM3V2yDfqVCkM9UOfp22bRCMlJSKswkmF85qU8jC9u16iXVEJMLZXBlHxaQYcUbq0WaYqBrKkFSxS+zDyBh2umjW4jYLQkWUi4JqIhmPkInJdyPI+sr3YqSXR1idFdKxYGJafzciaDJZm7aQuna+Z1oOndOYZA7bKeCGfiE/Y3A93U5npnOHzR0uM1QjE1n1ZNMqJlK7l1IGson35aDRTqJLFYTrvCEBM7niD+59hvOD6zinIXMEp/AhCp/0DS4THLdyYJeKZBXl8zYBVTnCIKEaWYGRzuOk7ijFJ0pooOsmyzmlU2KWT/z/GxZBu1aAaQMLEUiJ8wVLwYdXkxSXxLKaDUKIF2KwaLbC3s0eZddCB12OIpfPsW+Hhp602TZi5d6IUpTU5SEYzaae0J8L+qW97tgP06XsMRLZP53YxgvdyL2VUdnxHekCL72kv7qUWm05iQ2jShjlfKqoB77taGfTwOhOjrd9lv2tlqPLoNgNhIg6odUDVWiLYEMzjXKCkrFaVovyMDioSR9tGNxPcJlh/krK+oKQR5k8kB7l2AdTfHqR+SvS2Z/crinHmvkNQzpX9B9o6r5hcYP31VOfyicJrM/HzV9JusbSMLnl6R075tct5U5s+mnIHkFv6llc05S70DsK7H9jzubSkIMv9snPi2J6YhzfK66Qh4QfrC5zPx9z53CXatpj/2uGdOUph7FsEIWUm5Q9WUqzMp3X2FXN0es9ltdlE+kf1ZQjw+KKJd9XlGcd2aFh8iPPZl8z/0JJmCUMDuR9G/3TU/kkCyxvOoKRicBsGkiXgfV5wUObAmwZD3sr07TLq4lwt6fS2EpncSCoCtR9xeqKfNerrx1wMBuRfH1MdhzYeUtOJhNRGk3W0USk+VmLG8i1Z3OPiQ3T9UWJ+PrvGUbvSnZkYtnGJwL92/nme9SX9jj45RGqFs3PuqeYfkLk5E5rupKeRLIx1JlifUEy09nHNXi4/t+X6G+/iRoOUL0eq89fYXnZMH7XMXhrwfT1Cfl+XGiHslmX521bmrCbwPB+Sd0zzF6VmQrlpGn36A8vc5CC/9ySCxdmHBzu4LWlnFh0ZYXKIRJnpXNiqc9hFxV4j+tblpcMdgOTn1S4TLO4ngoOfOYlIDNwavFl3+hbEgnl5P70Hwhstho2XEOSoScLSKdSJpxfF63QZCnlShXLl02mq6sQD1yNyT2Dd+b4Qcr8xpigYfRegZmXLF8dtSIfxABRIZF6Nq3RzlDVmt6xI3tUYDYVapVTXZywuJ61peCgNdWOJz3WkrVVnmpsaJSW/m/2YoUlYjNidUEigGrcbLwSkasohKpiR1mXUgO261hPA/LzmQw31LRwLuG4UPggzQlBU+jYzAgt1Wej6EMTWRHLNP1GCd5HxIja1rysJmSCumg64RK1CQ9I0IJwqMYmln1O6ZK4cTTRYIibiTQMmwXV1NekLttEpM20nO8lMi1XCb5886jPO17xx8OPU3jL7fkZpus+9YMB6TJCowa6zVpQW9pOmYQM0f8eVfuIMPBbBRfFdnBoJeiPaiiHgFpazDrKfTklREqnjLJUJRjs5v7o2mM30kjUVfyspl+hBfffULvalW4FAHQlD7igCOR7HC6GFIuMLPZcgtVtuuwSab5JvVdKDLoWrpYQyyVtZheAqDLVZIyNwK9PoBxq/GRIPRBhAaUVxY6UN7JjnurhfMwCcXjHx6alRNsuzjf4zGB3J5AkYA268iRLyYpCamOWGftUK0fQIk8nAgZedFl7hnog/CTe0KJ4TCF/3qxSZiYQ1haz1q2yfCP9d7JejQ+4gcX1dyj2ZCrZ+UA1jDwiKq7fOKlc99Sz+SX6poHxBU2LAmsOZlVLf9nkkTnTbku0LotZb/PsudB+D29FqcukimyY4vu2DaqCVnBC4V7HtdMMsJUjwbJ722jbaiAjXWis9wSr2spAg9TTpbxWDTXaSRP1F65GHrQU+VefL0iyGuc0rjBwOyVZiwJL0HKqm5JWtWX8jmdya8Xxp0fc/4uCe00jjCcomeAbzkIkdpe0av9bQlT08AsW1w8sbihMadi57UkeOcodaS7ke4Z815DNRPcwO3ZtNOZ6mnI3xWcTfKLoH8gJne/JKZksZAM5/ELU1xs4gj19RGHX20ZqPYysZ4lsZDYPbXru0xD1MqWjnc5kM57d7KOrwOi+o3+kGN4zFHsjvvrwM+CkzGFXisu3HN7C0esanwXhXY68JSJc68lmTsjxT4hIux64HUfdaxqIRB4YGK0EnjZ7TSK6yRsyIl3saPn9JyW6PF2RPJ15rn415/BzPXwK6cKTHuVCY5sY3v2NAZsblag1xcwLr+jf1wzvbYnFTCGDFz7RMma+1Khv7jAupAav60C5a6X2fFketoYPvjGzgV55kuhIDjtdSHNeO7l31QiqiZT9QhJkUjbdi9GgbBTLaxLdXvuDGXqx5nun8orsk6ZwJPNSKC7KjLqvpTabwOpSRrlzA7tymLwmmZfsTQvqccrmYl8w47nQ4PbemaKvTFhe7pEuPZPvT6l3ehx/eiAkdvtSYunfl+fNrgXJ0XsnxfUTBjPV9j/q4Taa9YkipFDnisRqFpcsq6sqcpeID/OzKqKl5FkpR9Ir25xXkbfldE5pmu1CmCXfoxoIG6J2coA3uqvZ3JMsHauLCevzIs1X7ngJ7GxAVeKjpidVDTWzm1HdyAylFBppi8uJlbJJLMMK7bTsSfVAsfiY9JuSmVArry8qgtWkU0v/YdaWeU0VsGtP0EYCUETApTmAnouwxHO1ECPieUJpLaqWJp3NYxrj2NazzPbHW4VPTRvxAPIAtx3vpoG6jWLtWvCZjZBsMLRRwMmoISiFIsSpN43PmgUQIxkt3Oneiphw0FtcZyO+4GJkm8yeBQgrp7HUOyPsiSiqPIyTdUbF+qWKwhEqDlTRHmbBSP9BBRllDxqyQyN9gHXs2I90HCgStZvsUKYWywn4+DBIRClRUj00W+Ub4mf05BpNEdopQ+Ui6qGKvo19DjmA9OmjrAhjbLIVXYriuhumuEzSc3tsRbUn8ZiVblV5QkxTWwKxVPoa/YOIoIlrzKdAjAalASrrx8SI6H09FR/r0ok8paYMOCdwyGZopJW180A8HImReojrrolq/SBBhf7pl4qSiNlGbhRdBSwel2qcl3VZDTS6lD6Fqjy6qHDn+qz3DWjB/Z+kLZA1DvWkh+vZKG4g2Q/IGm81I4M0jnUp66bxTdPjOok4kcb5FiHToNWClaZeQ3sbdIzEI/b7tKiVtqHum9JMzHJDzKxis9GUoW2kNmLQIgIRETZGpuZVJeuF0GRpqt1Im/dq9o6qryO235OsZa1LkCPPmTSXt+sEYhEhyDOia5mYbp5h2B4E7frTT1dteuGold5DxaX/6bCrGp82UEH5pnYsKazrKaoEil0Zd15VmmD61ANFdnSiKeLZ1r03IfJ2S9RkNtLmrPuCJkjmBlM26VuE+ihaGgCXSBqzPqcpJ4IkGd8pqIeGcmKkGRmbqNVQopFs6tGJoGvsWnH+WzV2U3PrlD4xRRDC+4GPE56azb6iHJt2eCRdCN52dVmx/Jgne2joHcpDma48+USzOS80rpMfl6RzTTbTbSMm39Mc/kaJ7VXgDH6WsP+nNelxwdu/OabYdxSHJk7HyeYWLkopoJwEqKV/sT6vyWaBnXfkWu00J6QWN7CsLmY8+qws3N4jORgWV5NTN7Dqvub4E6lsfptAMsvR8zXzT07I9xRnflCRfq3k4ReHLK8qznwPdn+4YHljwPKqwa4C6UKw/pvzmvEdz4X/+hbu6j73fm1HsMF70uzUldTdi0s1KvHYZSYNy3jgm4K2fivZntS6gxbscToNjO9WQEK1I7VWUzRYbYnQ66H0PvZ+KENFD/7CAG8H8K3T+cWnitWlBLuxcRCqIll4lEtEp3IoUMhsCrqo0asctc5ZXjrL4a84dr9rufhHR2AUfqcvwy0bWc/3fn2IXcLemwW6Duy9KWP/y8u2LRkqD+N3ZZ5gfV5L32ol/S1bSIZjci8luRgZDw5q0qUWdfupsHcurok4df9hRT0wbM5adBU480bF2+vTLRZdBkb3KqqhPNO6jsLgK0HAzV5VlLtCVGU2MvCXzppymDRek7uCEinHW4Un7WB9XvYnGXprmqBNPVsIuMql4sL/OICHRxRffJXNfkKxB+We1Lp7D4WrKFmFNoDUkVkxndZk91e4SY/1RZGm8xF90wxqPa292IiceAGzEjPP8VkCVuNTI/WimJ6FmL4Hsx2qaJAkOk73tRbve6O4QWhUOGKjIj6Q7eBNUztrovLQnIKq5f9tUSsRMyqR/Ml6KC2k6OTn22WFXZanc0g8kKSAB8TOeYNIaDOQ0HS8IaSeYMwWExxhlME2PgqE4LG51KqbhmM6KBn0SlabDKcTzLpGr8sYAUfeDBMlpux24cq1NlG2OE2iZIfKK1TtwXtMmRKsIoRYsCRuAKdFragTwsIxaiSEFtljco+dbtDlYDu2Ptug68EWdfK+Wn7AHT5CT8aosCOvR5RCux6sFym8n04e2vWxfV91AmmgnWQMLcSySYdP/JvmHtrcvw+vfFoL0Z++YrvGnXBjC5xRbb9/CO1PsKAGNSiLXm0IvRSfWdCq3ZTqfuwr1AFdOHQtotrK27b+DPHv63hRzfPjQxwAi5t5JYRPgg6SqNPkDr2pMEUSSwoh3tetf0zuT43mURC/Z2j3D9hmCvK8hBbldjI7bLI3W0QfRU55HTOqZjaioYj+aW6UECkMVFnhliupj58o9TQUyrqKAu0nom75nIAqK5RLt/sU2+9/0u//Tz+EZ4BBPasppR4CK+DwhX3oB2vnePK13Agh7D/NG3wEfQJP9kvnk5/DJ/CR9Evnk8ftmfaUF7qRAyilvnEaoqBfZHte1/JR8gk8n+vpfPLBvs8vgnU+edye9VqeoTvXWWedddbZL5J1G3lnnXXW2UtuH8ZG/m8+hM/8oOx5XctHySfwfK6n88kH+z6/CNb55HF7pmt54TXyzjrrrLPOnq91pZXOOuuss5fcXthGrpT6K0qpHyqlbiml/smL+tznZUqpa0qpryqlvq+U+p5S6u/H17+slLqrlPp2/PnNU77vS+uXziePW+eTJ9sH4ZfOJycshPCB/yCjLj8GXgVS4DvA6y/is5/jNVwCvhj/PAbeBF4Hvgz8o/8f/dL5pPPJh+WXzifv/3lREfmvALdCCG+FEErgPwC/9YI++7lYCOFeCOF/xz8vgB8AV37Ot32p/dL55HHrfPJk+wD80vnkhL2ojfwKcOfE7+/y8y/uD82UUq8Afw74k/jS7yql/lQp9ftKqb1TvNVHxi+dTx63zidPtufkl84nJ6xrdp7SlFIj4D8B/yCEMAf+FXAT+CXgHvB7H963+3Cs88nj1vnkydb55XF7Hj55URv5XeDaid+vxtdeKlNKJYjD/30I4T8DhBAehBBcCMED/xZJ+Z7WXnq/dD553DqfPNmes186n5ywF7WRfx14TSn1MaVUCvxN4L+8oM9+LqaUUsC/A34QQvjKidcvnfhnfw34s1O87Uvtl84nj1vnkyfbB+CXzicn7IXQ2IYQaqXU7wL/Dek2/34I4bQCKR+2/Rrwd4DvKqW+HV/7Z8DfUkr9EkI6eRv4u0/7hh8Bv3Q+edw6nzzZnqtfOp+837rJzs4666yzl9y6ZmdnnXXW2Utu3UbeWWeddfaSW7eRd9ZZZ5295NZt5J111llnL7l1G3lnnXXW2Utu3UbeWWeddfaSW7eRd9ZZZ5295NZt5J111llnL7n9Hy4lkKSUXPJTAAAAAElFTkSuQmCC",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plotn(5, train_dataset, noisy=True)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 276,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:55:45.901599Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:55:45.901279Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:55:45.910993Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:55:45.909858Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:55:45.901533Z"
- },
- "id": "qxo8NDLLUvut",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = AutoEncoder().to(device)\n",
- "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, eps=eps)\n",
- "loss_fn = nn.BCELoss()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 277,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:55:47.302746Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:55:47.302202Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:55:47.316135Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:55:47.315439Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:55:47.302710Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "noisy_tensor = torch.FloatTensor(noisify([256, 1, 28, 28])).to(device)\n",
- "test_noisy_tensor = torch.FloatTensor(noisify([1, 1, 28, 28])).to(device)\n",
- "noisy_tensors = (noisy_tensor, test_noisy_tensor)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 278,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:55:47.956516Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:55:47.956250Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T02:18:17.428958Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T02:18:17.428239Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:55:47.956489Z"
- },
- "id": "JAYzgfoTUBHM",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 100/100 [22:29<00:00, 13.49s/it, train loss:=0.134, test loss:=0.133]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, 100, device, noisy=noisy_tensors)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 279,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T02:18:17.430982Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T02:18:17.430570Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T02:18:18.235054Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T02:18:18.234364Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T02:18:17.430943Z"
- },
- "id": "IaPfyJ0SV7XY",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAA6j0lEQVR4nO29eXAk+XXn93m/zKzMuguFG+gD3T3dc/TcM7w1JFdDShSXMkUdI5G7q6VErdY61lJYiljtWg5txK5sOeyV5PCGFUtpZWtlWofJ0UUdQ5HiOeTcZ983uoFu3EChzqzM/P38RxYw6MHR6GmgcUx9IhDdKBSyMr/45cv3e7/33k+MMbRp06ZNm52L2uoTaNOmTZs2t0bbkLdp06bNDqdtyNu0adNmh9M25G3atGmzw2kb8jZt2rTZ4bQNeZs2bdrscG7JkIvIR0TktIicE5Ff2aiT2sm0NVmZti7LaWuynLYmbw15q3nkImIBZ4APAyPA88AnjTEnNu70dhZtTVamrcty2posp63JW+dWPPJ3AueMMReMMU3gj4GPb8xp7VjamqxMW5fltDVZTluTt4h9C787CFxZ8v0I8K61fiEhrvFI38JHbm880kQEiMikMaabtiZArEuDamPJS2vq0tZkZXa7Lh5pfOpLX9pZmoggwGKMYwOr5svMTrVsyorciiFfFyLy08BPA3ikeJc8vtkfuWWMmxGmGeMql4bXet/bSROIdXmdZyprvaetycq8nXQZNyOc4qUbvm/baCIColAJB5RCXBcsBZEGo9HVOiZobshHfdl8fk2bciuGfBTYu+T7Pa3XrsMY81ngswA5Ke7qxi4uSRrXexRve00g1gVILHlpmS5tTdpjxSWJRi99aXtqIhL/k0ggto0M9GLSHvXeFFFSYTUMKtB4Z8YJR0Y31DNfjVsx5M8Dh0XkALHYPwZ8akPOajNZ+CNYFogCozHagNG3LHiODupUABIikmCnaLLJ5OgA8HbcWFkBcRKIpUApEME0g7fkde0mTTaKHB1oNNtSk5b3LUoQ2wbLQuWy4Ln4gwWCjE21zyJMCpZvUAE4M3nUXAnT8DfMM1+Nt2zIjTGhiPw88BRgAb9vjDm+YWe2GYhg5XPgJKC7A+06WKUq+E307By6VrulwytR3Gke5BWePgKcZCdochtQosBwmZ00Vt6MCGJZyJ0H8fvSREmL0BNyZ+bh+NnYGdDRug+3KzTZYJQoPJOiTmV7aLI0dOI4qEwaPJegr0CQTzD+iIPfqSkemaE/O88D6WlydgNf29SjBH//pYfpeeEesiemiU6f29RTvaUYuTHmb4C/2aBz2VyUhTg20lFAp5OLN6Pr2VhlH2k04BYNOUCX9IPhmDHm0Q04682lNTtZZHOngKUdockqWNksJD3qgxkqgw5hSgg9SJQzJEfzmHoDXa3e7GF3tCabgY2DMebIVp8HIojtxDYjm0ESCXRHBp1KUBv0aBQU9Tt8urrL/JMDz3Gfd4UBq0xWxcGhhhH+dt89VK4mSY8k43ttE++vTV/s3BYoC7u3G93TwamfyJMZKjGYv0bKbvLypb0wWWDoi2nsr5U2JMSy7VEWYlmoXAaUBWEYL85Uqpgw3Oqz216IoJJJRn/iXubvDTh4YJz3d4zgqhBHRXz+3IOEjx2h5wVN6s+f2/1jZ7fTcvhUJg09nTR7s0w87NHMQ3OoQSIZsLfzKgNujZ8qnmLAmeWuxCQFBSmxUC2T6puQDx4+yzedg5Rm0hRedzFhuGn319vCkItjY4p5Gv0ZDt43yn+79+scTkyQlpDf8h7nhc69NJ7pIqsEs/7Z8c5hISzguvHagGODbUMuA7YFQYhEGmVZcTzP99/2Bn0xDuq6SDbD/J0h3//QK/xw8Xne5QYARMbgSsjnnQepXOskJQp4GzgCuxVloRIOkkwiuSx+b5bKYILykRC3WOdjB0+x15vhAe8yBavGkN3EFYUnCWys6w5liXBfdoTp/jRXcgfBceJslk1idxtyZWF15DF7+zj5C0mOHhjh5/f8A/cmpskqCwubHy4+z73pET5b/G/IWhZow26y5uK6WD3dNA73cuGfCulCnYQdYlsazw5REhBqRWRsxscPwLzNwScD7O8cxwThTcV9dwsqnWb+o/dSGbQoP+jT2zvHf7/vKd6bOst+O8COM06wBT6ee4U77hrj31z4JAM9XehqDV0ub/EV3H7EScQOUxBiwmBnPcxEUJkMqpCnebCbiYeS1HsM3j1z9GYn+UTPKXqdEve4o6QlpKgiHBFS4uCIhUKw5I3aysi8YbCVaLQlSMKBIMAEm3MJu9qQi2UhuSz1vjT/4pFv8IvF13HFxpLM4nseSFTotc7yf6YEEWEHDb91oVwX3Zljfn+CX3vvF/ju1AXyysLBwpE3vAjfBDx5YA8vVYf4zgvvoPP1NKZaQzd5e4SbWoiTQGUzzB22qB32+Z/f8yQ/lJlqaZXg+oxBuMtxucOZ4t90+ZhsGok0vI0M+eLMJZWChIP4PqZpY5rNnTGra8XCVTqF7sxR3usyf2+TvsFZfvXwX9NnzXPQDnHFXhwDijfWlpYa8JXQRoEQhzDV5vUo3J2GXCSeEh/cx4l/VaBvaJrvzS4Y8evFVCIkJPY6TSuRfzcgrosq5Kk/uI+rP9nkaP85HkteoKhsXHEWB+NSPd6XvMSRxDgXPtPFqY/uwTqVIT1q6Hq5DK+ewUTR7vXQlYU90MfZn92HHqrzjw69ytHMKO/yruAsefC/GSvOPmGob5qJDwxSOFfA+vrUrn/wiR3HkYd/5ijN+2rYToRlaerVBLpu0/dVi/yTL0MUbU+DvpCRcu9hSvcUKB1UBPdXGCiO8Zm+UxxwJ7nHmSKthJRKoFCL94xuuXsKuc77XvjZrG5Q1oYnRx5i5HQPg1cj8P34/tkkdqkhV4jn0uzJ8C/e93V+ovAiXVZyxaenhaAAMewaIw4tTymbprzX4Q/f+Ts8kAB3DYPkiMUhJ8MhB/740F9SOxjw470/wsnTe/Bm0mRPu9DwMbvUkItjoztzPPbdr/PLfV9iv22TUglgdc0WsERxMDvN1+8YJFFJkBW1q8JzKyGJBJJOk31sgqfu/0M8sbGxOBM0GA47+IXJn6TwxQSm2YwX07cbohDHptGfYfqo4N43y2fv/xzdVp0By0KhcCR5nff9ZpYa9IXvAxNR1obJKMnoZIHsRQtvshY/zHQ7a+WmsAf7GfnBfVQOaB5NXSCr7FX/IDUTUdJOvEYVRbvHk4oixA9oTTZQN9EfLZ65CJ8efJoXCwf4m957uPqBe+h7Wij87Qm0Hy+I7gbEtrH2DnL+JwZoDvn8TOdL9FlcF3ZaD0mrSeQZImf1G383oFIpVD7HpU8fpHbE518P/R0pSSzGifss8GSaZjFC9g2gpucIx8a3+rSXYQ/2E/Z3MPFIgrvff573FC+w367hibTi3ss9cI0mMgbfhEQYNPGCt9NK453RUNYOfzjzQY7P9ZM8lqR4ookzPo8OwrZHfrPozhzh+0u8f/Ay9yRmyajVvaqGMVSNg9plDpQxBoLgLV2XJQoLxQ+lZ/lEeoZPd3yb4fs6+Ff1n6TjGykUEO0GQy5xlV7QV+D7P/YMny5+mzscG1dSN30oV4XohEbbN/cA2FGIIKkkpphn//dc4rOH/pRuy8URZ/EtOeWRUQYrF9DsSZNoBjC2hee8CrozR/lgmvoRn1/f/+fkVUSvFS9ir+T0aTSBiQiMpmo0gYEAITIKT+Lc8bEow2SY4xujh5gdyTN4LiJ1ahxTmm85ie2slZsiSjk8MnCR7yu+RlatfmNFRvOS38cL1QPYVbN7vHFA7Rvk2uO9zB3VdCofxc0bJ6vVwqDTMlgyQ9TnU3tgL8nLJTgxvwlnfZtYsoZy/lOdBPt8fjl3jF5LL0sjWy95u47KBYTJbXRLKQtRbxilxVYUcFNjXWwb1VmEQo7hH+yhNhTwq31fp6DsVfWK6hbOZAWp3HqR3YYjwuzRHOMfCnjfkfMUVURKWcsM+EKoxDchZaM50exkOsrwfOUApSDJ1Wqe0Cg6vSoJFXG53EGp7tF8uYPOEUNmuIKp1jDNYNMTBrbRqNsgRIg8m491vsrHUpOkVHLVt2oMr9b28ez0EInq7jHiAMFAnsoHqzy6Z5SiUjdcXV8NSxSdKkleRfT3zjFzZx9dzSz2Dm71L5aFJJNUDxX4n574HN+XmmqFk956O9QOu0om0yDyVh9vt5vFviAQZ0xEUbz4eDMptq1ZC50FavvzvPcHXuXX+p+i23JxxVv91xoWMjmDrtVXfc+W0FrkLN2h+NV3/zVH3VG6rOWxcI2JvXAi5rRmPErybPUQl+tFvnnpIEE1gTPhICFcLGqMrXFmbOyK0PtSQOrSHEzNocuVOI13k53E3WXIW6lE2okzUW4U5wxMxHemD3DuXB8H5rbhgswt0Mw6vHv/ed6bP48r6/8zR0avaPQVins6xvnyXV0kpxzyG3mytwnleaiuTppD3Vz6cIrmgQaHExM44rzlB90Cg84shzsnOZ7tQJRs6bq52DZi25i7D1Hdl6beadHobBmqlj0RA6oJTtXg1AzeVIBdj7An5pEwAq0xmRTTDxfxC0JlvybqDPjZjmNklbWqJ64x+CZAQgHfh2CTEqffIgtl91HScCgxQbdVX5ytWqKIjF70xCsmYDoSXvX3crrRz/93/iGqJY/keRevBu6cQSLwixbasbArYDcMibkmUvc3fYFzKbvMkCsk4WAswZPgxoaciDMjveSPO7gTc+yenBVo5hQ/3/cV7nEiUmp1z2mBN6dRLSWOmcMHC6co3edx4tKd5De5d8RmIJk0wb4uxt+V4nM//tvcm5A1vcqbYcie5ruK53g5f8eGHO9WkEQCSXpM359j+iFDz50TfGbfizgS4cgbnvilRhfPz+xnZKaAPp0hMScUTyewfI1qamp9CcInpnlv32V+rvurHLCt1sxl9VlHYCIaJkICQdcbsTe6jRDHRlyXMKW5J1EmtUJKMtDyxOFKmOcb83fy2vQA5oU8HTOGjjM+di1A1eKOhkFnisi1kFCjIoM9VcZU63FCgLk9Kc27ypCLkri5zToyByKj8Y1GTSbIXwxRpequMOTiuqhshmZGSEuIs4Y3HpgIjWYy8vFNvO+fJdClEq3Uu+vps+c4kpng9eSdm3gFG4+4LiqXo3l0L8MfdUkcKtFrNbHfwrrBamRVwFBiCuNu8cNNBNXdSVTMMX8I9h29xnu6LnKfdwULgyNvGNYee568XWc418lL6T3MllOM9qdQvoVTFoK84QM9o9yfvkJeRTiSuOHMpaSbjEcOKuS2eaM3g773EKXDaTL7SqTEWtXZ08ZQ0zZlnWSumaTWdMC00pQBI4Jx4iKfIGMTeoKKFBIZ7HycECBKoFaHZjNOw4RNc352lSFfyB/XjqBuYJZDIqrakBlWpJ85TzS/gxfvlqBSKcxgD82CkFcR7g28p5oJOB3kmY4yeBKQkIgHEtMrGvKDdgmyJ/jj7Ps28xI2HJVJo/f1MPYuj7984n/joOOsmVP/ZhZmK2sZsS7L4r7EGCYZxX3utwpRBINFykNJsg9P8wd3fo6sKDLKBa7PyNCU+MepUryg1xcyozUv+oNcDTr41swdpOwmn+7+JnvtGt2Wu2ZO9QLjkcOpZh9WXTY9U+OmEWH83Vnk8Rk+feg5MmvMVAMM88ZlOsow3UhT9xPYEYimVakpREkH4ygaHRZBClQEEoEKkiRcG1splG1jyhX0za5N3CS7y5ADRmtuVGcfmIgXfIvXG3filA2m0YgXgnYB+uAAV74nj39fjfQqBiWejYScDGAs6uSPJt7NeD1L1mmQcXyyvV+jx1oeK3cE0tLEbKGdeivooX4ufyRPcLRGt2Vwl6TLrcVCvFSj4zz8VdYPIC4scwVEbbEXajRWtYk7l2DedwgMRLLkGpagkMUc6QBDWTtc9HsYbnRyeqoHzwk539GDxThZ8ckotf6cHok90u1WF9XMw/v6rnCHu3pOpEbTNIay9qjpBBpBxBB6oFJCkLHQjsJYELmKepcQpkA7C5/hYNds0uMJ3OkszjUXGTexZ+63DfmNMRqiCBWtfTP5JuBz0x/k2bF9ZMdDdKWy4+K9qzH1YI7f+szvctiZJadWDh2ERJR0k78tP8qx8gAvfvNOvCnhcsEQpg1HP3SNR90TYK73Qj0R8srHWDtLq6mHcvz2T8SadKyiyZtZMOK+CYgwOFhYIss0WcAVh4ICsTWoLSwKMgY1MUsqiKiVckxGSRR1PIlQmPgaiBevF7ZV803IdCScD7r5+tRhrswVaB7LU/fg6Z7DNLIJeq0zOBIsaxD1ZpQYlOjYa91uTehEUe8P+ZW+pygqBSuE1jSmVfQD02GGUphCG8G2I2o5DUpRn7ewAkPoCZEXLwSTD8gUanhOSL3pUA0s5i9kSE7YdB2zSDaamPkyUbO5KbZmdxlyUSAKc4MbqWEivjV6gPqZAp2z2zDP9RYwFvTZZQorpBzGBQ0Rw2HIcNjJl67dzdXpPKlJITFniFxBOxCYlf0uCyGxcJPuAFQ6jeoo4BeEvXaJomXdMMa7EEYJiYiMITCaqGUArTX8UYXcVPXsZmKaTaTWAL/ARJQlpQIKRqPEoE38x4uIY+XaGOa0ZlJnuBp0MFVL4zccsEEnDBnLx5MmjtxcdbBRBknE4bnN8kJvilYrZ2xDXsm6MrksMaQsn06vijZCpStFI2WhmjYSCToBkWuQTp9MpkF/bp5cokEjcmhGFmfqDjU7QW3Cxh3LoqIIqdVuejep9bC7DLkSxE2gbcGSlWNzkdHMaJCvd3DH388gI9eIdok3DmAUZCUk1YqJLhCHUwImo5AvVh7gxdJ+pr/WT/GaITUeoAJNkHGJkqsbcldssirYMR656u2mfH8P1b2aPgsy4t7wdxZCKQ0Too2h3Kris5S+YRaUIxaiTNxFcwuzenSligpC7NIgJxuDWKIpqCmUgYQIzZbHCRAhjEUZXq3v57XKHqams5iGBfkIlQ0Y8qbZ58zgiSx686uxNPNJ28QdBWFbtHMQ20E8FxxNh1q579ICCzMVTwK67TIP5kaopF0G0yXmA4+L/UXC0MJxQpJWxOHiFF2JKgeTkxTtCp4EKNF8K3eEc+Vuzjf241TzZESQ0jwE4Yb3LNpVhlxEwFJrxnB9E1LWDnbVoObK6MbWD7INReLMkzd7T74JOR0oLgUDfHn8boanO8hMGbzZCKcWe2fGAp0AV1ZPGXOQ7e+Rt4o+gv4CU0dtkntKOHLjoqjI6MVMHt/EfTUaRgiMImr12bBXuXZLFHq7hBBaHQcT88Kzs0O4KmDInsURTWAMAUKj9bC2WjFyVwXk7DrpbIPAs1DKkE/X6XXmKKg6jsTdR26koYXBkwCdMJhcZtu09VXpJJLNYiVWX+dY8ffQZK0GjgoJjEXOaVAPHYLIwrVCXDtk0Jujw6nRZc9TsGqklY8jEUPeNNooTnbtoTJgkyilcEc8oLHhmzHvKkOOUhjPJUrI4gBdSmQ041GTK2Ef3pwhGhvf1EY2W4Vieb+I8ajJ/zX1OK9MDzL3tT6y44biySpW2cdYgk4lCNMQFgOKdmXFabQjVuytbHNDvrAb0rVHUvx3/+QvuMcbJSnLs3CW8kZMPCTAMB0JvrGpGocIRV5VSN3guteT1XE7MGGI0Yb8ec1rzx1i5v40QwemyKo6WdWgYRxq2sWRkLTEBmXImSSXqZM5GBuhA+4knVaFh90ZUmKRFHddBjCrIvrsElFHSP1AB0lLwdQWt/UVgYFeGv1Zspm191WNe6poIoSIuLCw244z2gacOQJjsd+bjnusqABXBXTb83gS0GeX8CQiKyGWQC59koeTl5i4N8NLub1Aiv6RDqRUhnp9QzXZVYZcEg5hMU0zI6182eVe6bcb+3l6/jBONdpd3Q5bew1qW1aM5E5ql29fG2J2LEfPVUNyKsSabyB1P94QwLIwAlgG1UqWXfPG3a6tWkVQQ3upH+qkfFDzcPISfZZ/3WYiK7HYgtRoqloxqVM0tNPK9ViYbK/j4yEuh99qfYzGnQtJXU1wdU+OCwM9DDizpJ3YcDsS4kiEJyEOEQkVYYmm6VokJGLImSKrmqTEWleWz0JYRQGeRDipgEZnEnfGa6Vjbu3mJEFnmvLeBMX05KrvWbiGCENgFIGJzaMnwWKoNjKKyFZEKDxpkpCInGrgSYAnUXztEoewUioE6hxITzPRlWWsJ0VjXwFvVCHTMxtqf3aXIS/kmb4/RfmQJquawPV5ouNRk//xmY+TPO2x/+LUroqNW5k00lUkyIAj12cWBCbi2dodOJ8vcsdwg8TwOKbegHoDbQzieVhBGtF5xDJY6BW9S0Xc4nOxKmKbIbaNJBJc+cF+fu7TsSf+QII1C38iowmJqOmAqtG84vcwE2W42uzANzb9zhxZq8EhM3vDGPEbJ7INPHNjSL5ymT2X81yxuvnj7CO8u/cSe4vT5MQnZYV4YkiJxD35JUIbnwcS861UShur1WN8vaEIjSEtCq1CjvRPcPrBIVSYJvua3eo3sjUPNrEsJh5N4r+nzKf6X1vzvXFlqqFqbOaiFI5EZO06CYnwJG43ULBir96RCAsdPwxFtwrwYiPuIGRF41kBn8i/yPsyZ/gt+TDDuX66X+ikY2SslY64MaHdXWXIjZug3iVExSaeLB80DaNQEy7pUROv6u8ipKtI5WgPjV6N86b9AwMTMROmSU6GONfmMaXydVtxiaUgcFEBGN9adbETbi5z4XZjDfYTDBap7o/4aOY0eWWtWRC1kE+/0BipbOw4cyPMMtHMEhqLvFUnpdZ/s4kYUGrL+60AmFodAdy5LqZnM0wUsljEMy5PDJ4IXmsBN35Ax7+30It7vQZ8ISy1gAKKbpUwFxGkrDhbJIq2VI8wCZ25KkWrsuLPFx7oDRMxFTmMhXku+514KsCTJp4KQHFdoaGFAYkXjC0jRCIoY4gwKKGVrmooWg0ciTiSn2C0P0+jmEFS8bhsG/IVCLsypN8zxYf6LlJ80xiMjKakXYrHoPtrI+jx1adYOw4Rxr+7n8d/7ju8M33huuyMkIhrUZPL9SLJqxXM6BjG999oaSoKresoUaTGDJHncC0oAFeWfcxCW1sk9nLMdtrLU4TLP7qXf/TE8/zL3Gn6V+hot5QFIz4SBZS1w6nmHibDLF+evJu5RhIDOEpTdKoU7ZVv/pXPw8QNqyxry3fG0dUa0vDJn28SZJK85g3gDYRkJaSo7NYuONe3b70Z4w1vbLqwsEgctb4/kp7gzL4eamd7EDcej1u55ZtOQGeyRlqtvMgYElHWTU4HSb5auYcT5X6eG96P6wY80HeVQqLOgeQknoS4KsBC40iIJYaCVcUhIm18PAlJSUhCNG7LOy8IFFXAj3c9zTuzF/kP899P98sDOOPzsEE1LLvKkOuE4kBhmjtTY4uexgIhEVXjkaho9NQMurm9urK9VVQqhWQz1HuEJwrPMWA1r4sHl3STF/1Bzs93kao34919FhZ4jSGOXQomDLGaBtUUGvoGMdFtEDlYipXLIekUtX7NP+98ml6rueo+mwueV0k3mY6E5xv7mYkynKv1MtNMcWmmiN9wsOwIx4moR04cF91GeeLrxmhMBE65iTuToNJwUGJwhGW74LyV7o8LqZqRMdcZcYCUapJ1fcoJtrZAqoVExNkmK8w2I6MZCX1e8Qc4Vt/Dt6YOcXUuB1c96p7L66qftNtkLJPFs0JcK8QWTdJq4khET6JMSjXpdeZIK5+CqpGWAFTQ6m8jOKLos2rgXsXJ+fidHnbF27C1lF1lyMOkxfd2Huex1PnrutoFJuJcEHKisQe7ptH1xq7ZRDh66AjX3ptCvWOOO5yI1JtCCX9X3c+//8sfIXNJSE2fWu4VGYOJIiSKEH0T4W8lW7+g16L8+N1MPqQ4+vBF7nbAWSWc4puAmcjnSuTy1/Pv5NnpIYa/th+nAiqI+2h4TYMHNIpCM2M4W+zhYPLGs7fFcn6t4rDVduj6Z+KqSmtijoKjmHqHhycRCZHFNrQ3a8CD1t97oeI1MPFC8MJRNGABKeWTdRpxKrDIlq4bGG1IjRnOne3n5eJ+fiQzDcTXXtNNaibgly79EJe+cAhvRpMZaTLoR9jzsxhbERY8IifJZK4TbQuhK2gbwpQQuVDdo9GZiIF90wxmShzJTNCfmOM+7wpDdgWHuJguqwSocaRvkvMPHkA7WTLHN2Zmu6sMubGEPmeObiXXTRcDEzEa5rjsF1GB3jVGHMAvJqgcDHmgOE1KEotFKwuhg8vNLjKXhPxwgLlBzrxR8Ze1U/pAtjJ1aj2K8FCD+/OjKzb7gliPmg64Ermc8Ad5dnqIc2PddJ/TJOY1suRG0rZgxEK04IfX3yKrGT6NoWaaGC1x356tDpAvxW9izftIMxl7iOvIB1+J+GEVe+ARBm3ifSubxmARx4Tjn0HDODQiJ24yZbZ+9y2nYnBmLKb8DCFRnItkIsajJhfCPKfGexg87pOYqiGXxzBhiG42EcvCSSVJOA5eLgO2hU4l0LYiyDlESYVom2ZOMZbK0wxtPCue7R9KTBCZCsjCukOEK9DrlTnRFeFnFVlLYaJbd4h2mSGHgqqRUdfnvM7oJv9x+Ac5e6WXI7ONG/XU2jmIMHO3zf/y+Oc44kzgLImNz+o6x5pZvj55mN7ny1gjk4T1NRZ4LYtGp6Leq+lJrNwJcnFRy7AtjJU92I/uzDHzzoD//K7/h8POLCvteh93eWzyD/U+fv3U9zE7lqPzWZv+GU32xBTSDDCODZaKb1LXJvSSLMzCC1YNB7NmzH0krPN6swc972CibbR2AJggQBo+oiElXLcYvl58ExAZQ80EBEuuLQAiE/9r8UYB1TemD3PqxF66R0y83dlWrhcYTeFECbeU4bm79zE5EDs0Gvil4U9w/Ot3UDxpcF89i/Gb6Hp9cQ3JiEKCMK4any+DUihLoURhJxzEtklfyBFlXCan0lS6k3z7zhSXu+boT8xx0JlZdIscUVgYHiuc4dq9OS7MDNGdzaJqNXR17fz2G7GrDDnEKUFv7tFWM8LlmQ6siQSqUWE3+OPiJBDPxe8wfCI9c50RByhrw3F/kKtzOYbGZommZtaciYgIQRpMLiCrGmt4njfuLnlbEEEXs9QH03T1lvieVMBKRhxahlxHXGh2MzuaJzliUzxVw56rw1SczyvJZJxP78Z9p+PZieDaYWuTkrVPZzxK8nJtCLtibfkDbhlRFO/6Y25cZr/ir5s34uBBy+N+42cshlYiA4FRVI3NeC2LO2nhzodxgdJWFt4Zg5qeJwlUSylGwiRNLBra4fi1fjqPGbIXq0TTM8sfwCZaLKdfzDBZ0FDi7CRVq+OkkmR6PVSkmO12mXTTlMIUkREWbhirVRXdZ5c4mr/G6ey+uG1AGELbkLPYEGehWdabjVBZOwTDafLn2Z6bwb4VHryT6aMZ7MPlZZ5iZDRPVe/kN7/0j8meV5jyCCZcZXFXBJVMIvkc9fvqfOb+7/De5AVW6gxXMT4lHSGhanksW2fRxXY4/6MF3vfdx/jRrudWfV9kNMNhyFPVe/nTS4/Q+7QiOdnEuToLjdbCr2VhClmifJLJh9L4BaF2qEm6WOfjPa/wsHuVglp5J5kF/sPlj3Hlzw6w51Rz+1ULawNhvAbSNAb3JuoAFhqt+SZc0jystQkJ0mqRy2JNxtXIZTTs4OpwJ/ufDUhdnifaBoV3emYWqdfJP38X/9T5KfR0AnfaovOUpuOZUUyluv66koX3mQhjBF2pIr5P9nSG5HgSbaWpzeU40d/PJ3IvAyw2XXOAg84MUe4kfzFwH/U7e3HHqlCav6WQ7+4w5NDqesiKpfmBsXDKCndOwy7JVvGLLpW9Qk+usszAaAyX/U6y5xW5y2FrF+9VBqkoxHUxKY/+rhIfy75K3ypp5DUdMRM5SCBb73UqgQM1/o89f9+qPFw9971sHC7Uu5mZS3NgpIkzU8PU6rEnJApJJAizHn6HS3UAmt0hQ/snuSM3xVF3lG7LXrPEPzKa85Nd7H2uijNeItxGYRUAYwxiDNLyntfL0t4zEWbxdxULYQJBtWLlSuJjV7XLeFDAnrNJXZ5BZkpbbsQBdL2ONJtkrkY0ziZJjxoyI/GDJrw88tbP0RhMGGCiCGt6DqfRJDWVRLuKuWYSTeyRL814KijYa8+RzzTwiynsqou6xbqDXWHIxXZQuQyhu3KPFQBjmTjmqXZYCtkqOPMByQmH6WpqxQ2THRURJSH01BtZA0sHq8Tb4qmkh//wQSqDCR7pfJkBO1x1wfCvqkf4k9FHSV/eJhqKWZYHvRIWrXasySbV/ixuysL1HFBCM5/A77AZe8xgd9b5wIET7E9Oc8S7RqdV4aDTwBVvVW+8ohvM6ZDGnId9YXj77RpPq5lcq5d6WVs4RGTk5ppHLcTVrZbWC+mLC0beNyGB0XyjchdfuXaEzBWBsck4Q2w70MrOyp6Yxp3LYc/7qFIN5uZv/UGzkMbr+6AUdk1jVwU/is3rgsoL49QVRUGF9GbKXOnvwq65JEUtv0dvghsachHZC/xXoJc42PNZY8z/LiJF4E+AIeAS8IQxZvYtncUtIpZCPA+9Wms6wEj8tRE0TI3jPE+TBiAMcoB9cpjANHmdZwDuFZG/ZxM1UY0Qp2KoNK//Ey4UajgSESXiXUvEepO32gpFqaSHZDJUBhNU9gj7vWnyKrHqDunHqoNcGO6he3p5WOV2ayIiyDp7ZFsYXBXiJQKaWQGxwHgYW6h1W9R7hAfvO8ujhct8NPsavVawmPubEm/N9rVlHTIeJVBVi2hyetn0eC1dgMMicpbbdP9ICNM6iSNVikRoY1a9tjdvxm218ugtkevyz0GhhFboBS5UuxgbK9A3o4lmSyvO3NbSpEaZTdPEGMzVcdxSGRMEmGbwxl6aG3H4SMchrMggEYu93+H6hmoOFp5ock6DIANhSt1yrv16PPIQ+CVjzEsikgVebN2Qnwa+Yoz5DRH5FeBXgH99S2fzFpFEAt2RI8jIYsOnpTSxsGuCOx9tyOq5IBzmfnLSQWgCnuMrFE0v17hEkR5mmDgGfIVN1ESMQVZIjlhop3rAncS/s05JJenMZlBhiG74qISD7Okn7M4x/OE0fm/EnjvGuDc/yfdmjmHjrLghhUbz1Pm72ftXivSF2WVT9NuqiUhcBi9mzVLyheKfqHUTdaernDtSjMuqM6BSAQcHrnF3qsSnup9lwC6x19K4kljBYC0/tsbw6bM/xshX9rH3lWBFo7WWLkDZGHN4s+8fXW8gUcSer/XxM/WfpTYU8J6j53gof5lP5l7FEyHVaoz15sXQhXZhKxnxhUpfjWEsgithB985eYjer9rkT5ZXzY9eSxMLh9AEm6aJaTbjK9LxbmK3vMWjSNzrPOGg7x7C7/YYfb+NGqryqb5j9Fp6ibatcdra6Hw+8PCmDYlS2NpJ6a3PDG5oyI0x14Brrf+XReQkMAh8HPhg621/AHyNLTLkODZR1iVyV46Ra6OwG2DVN+APB7iSxCUuOrHFIWWy+NSZ5CqP8AHOcQxugyZiWHWa0WfPsa9vhuG5PkzKQ2ouEoSI5xL25KjsS9L7XVf5nr6TfDz3CgOWWZa2ucDCYld4LUXm66cx9eXhg9uqyU2EBBYWsCzRFNw6DDTwvIB3DFzmUGqST+ZfoKjizYkd8W5wtDdY6JZ45vQA93zuCma+suJi2Vq6ANOtt23qWDFBExM0cV88x9DFDqbf28cz7gFm9qb4cPoEWbVQhSg4rRnOwkxnoVrTWcmIL2FGe1wJOvFGEhSfH4eZuVUXD9fSxGExrLcpmpigZTRvlVbPe1GCJBwk6VEfSFLpt0jdOccPHHiN70qfJtua4a50X9VDh0TFYNduPZX3pmLkIjIEPAQ8C/S2jDzAGHHoZWtZwaZFRtM0DlbdYFfDDe9/UTdVysyRp0gTP27SFI+TTdVE/ACnogmbFhpzXTBEIQzZJb6//3X+XCsmH+vDm+vGm25S63C48hHI9ZX4zN5nuM+7EnsNKrFi9ktIxC9fez9fOnM3XS8Jula74cPwtmiyjjQ6jSEgwkKRsRrcmRkncSCkmKjxwdwpuq15uiwLT+wb7v6zgG8CajrgF0Y+wjdPHabnGQszW0Kvo/nRm3UhTr+G23T/6HoDNTNLxyseTi3PZNc+njjwiwRdIY/cdZGBZImHM8N02/Pcl5jCa3XxU2sYcd+E+Cbk14d/mJOn9zBwPILpWUx1fdlhb9Yk+UYK6eZpYjRi2+A4EAStl26w/VprTUlsG9VVxKQ86vsLBBnF/D6LIAvBnTV6i/P8wJ5XeVfqPHstH5vU8hkuETVjmKqk6R5t4kxXiW7x4bJuQy4iGeALwC8aY+ZlyY1kjDEiK+c0ichPAz8N4K3RTvSWWeO+1rQ88qofx7E2iNCEvMZ3uJMHscW5Lr96szURP8CphpigteBk3ggxWKLotWy+L3OMRr/D79/TS2LOIjXmUe8WfuGxv+HD6ZMcsK1Wu9L0ytdHRMOEsRH/G5eO4zc2WLdNk9aidVygtPLCnUajW15hVjUouDWOJkfosco8kKiQUs6a3RFXoqYDykbzzeNH2PtXiszZaaL5lQuolrKVY2Xxc3yfyPdhrkTqGGSyWXp7u6gc7ebF6CDHO+tU97rsS86w156joEKcNz0wl+ocGU1A3MP95LlBer+pyJ2cI5qZXVeYYEs0Ma0mApaFJJw3HIIwXN0pbq0pSSKBeB5RT4Fmh8v0UYdGpyF73xT3FKf4ke4XuCsxTq+lW574ciMO8T6pVa2o1xMkxivI7Pzt8chFxCE24p8zxjzZenlcRPqNMddEpB+YWOl3jTGfBT4LkJPi5uQhiWBW2eItJKKqXSzfIDUfE2xM+qE2mtf4Dn3so0cGAUjg4pt665Q2VxNTrpIYc1CVThomxBOwliz8OWLRbUV8V+Y0x94zwIyfYqaeYo9X593J83RbGkcSKw60hf4TP3r6k1w8PkDXS0LH8RJqfGbN9LXbpomJ45thaDGrG2TEIbVCeqCNhSuGXqvJg97leNFTIjzRpJS7roXSOKwU8GozwZWgk18/8SkaZ/P0v2TInJmGqbkbHmM1XUICBzZ/rKyGafjIbInMuQS93+yg0ZnlH+66h3RflQ88cIqCmkeJ4GCtuBahMRxrupxt9pG87FA4VUJNzS4+PNdiNU0WYvKbrYlk0pDPgmNjEjaq2oDZVi53EMbFYekUupBh/kgOP6coD0GUNETFEMsL2ds9SadX5b0dFxhwZrknMUanZUiJs+rYiozmQmjz9epdhNMeUp6OQ5Wb3WtFYtf7vwAnjTG/ueRHfwn8c+A3Wv/+xS2dya0gCmMJb25stpAH2zAOdsMg1Tp6AzxyYwwneIE0WfbLkcXXuxngGsML326qJnp+HuX72NUufKOxiK7bycUVB1tZvM/VPLr/KeCNhaw4ZreyF77Qo2VGw/iX93DX753GVKroRmNNI35bNWmlkulAMR0JjhWSYrkht0ThYtNj2XS1NoxWKyzmroVvAmom4tu1w7xY2k/qz/IM/slLmCAkWkcBx1q6DHOms/Xtltw/JmgSTc8gpXmKo2no7yFR6qJ0OMfcfSkU8zhYOLI8xrvQd+W4v59nSwfJDhvMy6cI1+FZrj1WFtsnb5omRhsk6RF0ZQgzDs2chTvr4VoKghDxA0zSJejMUN2b5Nr7DV5fmf/h3r/jUGKCg3aNlIpDcsCSsFO8xrLW4rvGcD7o5lszh0hMW5jS/LrCcjdiPR75+4B/BrwuIq+0Xvu3xAb8T0XkM8Aw8MQtn82tssJDrWYWPHIdpxptQCFLiWnGuEyGPM+YvwfgDu5lP3cuptoBc2ymJq0NdlUgTEaKbitaVqBuiSIy1+/+vpJntWC8/6i8j9dre3jqwt34Eyn2vRpg6o11Zfrcdk20wb7m8tsTj/NE53M8nlzZqL6RKaCv/34VFrT4ViPNpaCb/3T6A5THMySmbJyyMHimclN9ZtbSZZgzuVaq3ZbeP0YbTMNHzVfJjObwCy7zkUewhpOoMdR0wH8dfjdXz3ZzYLR1b63Ds1xLkxEusKmaiEIsi2Cgg5mjKepdQr1PY9cTOPPdiI47YYYe+F0aXQh45I5hDqSnOepepaiaZJW9rA0w3HhszesGM1rz+YlHef07d9B5pmWTNiABYz1ZK99i9Qj047d8BhuErDCANIaqNpSiZGzI640NKZ8uSBcf4odX/NkjfIAvm88fM8Z86JY/aA1MFMU3nw9jUQZH5ulZYb3Okjd3nlmOxlAxAb978buYuNDJwS8EON95Fd0M0OssG77dmpgoInMJvvTaUfreMc/jyeNrvn+9XvhCr/I/n30/L0zspfifM+x5+jS63ojbHBhzU61m1tIFwxljzKM3cbjNQUfoRgSzcyTPO2Q6+ihFaRpmYbfS5SMoMPGuSuOv9rLvayHeuYl1V7SupUnKZJk3M4dv5XLWQpQglqKyN8nM/Zr8vhI/PPQ6De1QDj0iIzS1zaA3x4eyxylaNQ7acajSlQSsMPNbD5HRTGrDqWYPz585wB1fbOCMzxM1V05bvVl2RWUnXQUmHk5SPRSQkmixmOFaVOd/nfgQ3xo9wEDJ3x49ojeKVjVZYh6+MPMO3pc7yyF78qZ2eJnVdSYj4ddGvp/TUz0Ez3fQedWQuDqPDsOtL8NfC6MpnGtilMu3hg4xVXyOlDirVqWuRmAiKtrneT/PhWYP//el9zA1l0ENJ3Fnhc7RmXgzjnCNNge7BBNF0PBRISjReKJRK5iIwEScCzVnmwN400LyWnXdWSrbhTh1N96az5WQlN2kaFdRonEkos8u0WtVyCqNI+6qRXKwfLekBSrap2E0rzY7Oev38efXHuDCxV4Krzg44+PIfGXds5gbsSsMeWMwR+LxKb6v9zJZJYuCng3yPPWtB8leUFhjw4TBxlVxbQuMIT0e8Xcn7qFyJMETma/e0PuGN8IHw6HDM/VDnP1/76TvpQrWudNEM3Priv1uOcaQ+OYx+p9zOXnfXVy9w6LPClaMla9GrEPA1Uj4vbH38+roIPv+k0Xx1AimXL6pGcluwAQhplrD8nVrV3haRUDXT8gDE/F8fYhn5g+RHdaY4+fQqzVl264Yg0TxdaUsn4JVo2hVKFg1Bq0KrkC35d6wKAziWRzEukSYuJkYhiuRYjLK8nvXHuOVy3spfM3jni9exFRrROXyhjoGO9uQKwvluYQZi8FsiQF3joYxTAY+f1p6lG9PHSR/RshdDlYsYtkNJMd8UidTvJzbw+yeVgbHCl5pYCJKusHVyOL3ph5jpFbg5HgfjRmPoQsB9sR83CdkBxkuE4RooHDc5se6f4rH9p3nic7nGLDK7Lft6yoRF2YqkdHUTZPh0HC82cfvDH+Q8VKW4HwWb0pwxscx1Wq8FeAO0mKjMGGICg1l7VE2Qt7EmzUvzM58EzKlm/zB5fdw5VIXhya2YbfHNVjo2pmcCshc8iiZDj6n3kkhWWdPeo7DqQk+lD1GQTWp6fjhFGBoGsN4lKBqEpz1+yhrjyuNInWdoBImaGqb6UYaP7SJjBBpRamapOnbqBGP1ISQu+ijK9XWWt3Gzu52tCFXnovqLFLvsHhP8QJ3etcoaYt/qN7FH37pA2QuC4N/NUw0Pkm027zxFs6xi+wbK3LR7efSgwn6LJ/B1mr6UuNVM01OBGm+NH8fX/2Td5Ab1hx8dhQ9M4ep1wm3QavRm0ZHGD+i/49OIV/M8K1PPsS1j+R5rPMsP7pYeh4vSrmtoa4xXI0i/mz+EZ689ABdv+Fx4Mo0euYiJgyJNuEm2zHoCF2vY9UjrjULjEVpulUcMnHEQqOZ0U3OBnlmv9zP4aer2Gev7owZ3AJGY4IQ99RVBqYL1PdkmT/byWhRON8/wCt7Bzl41wR9dgnHnidAmIySTEY5ni4fZrRe4NmLQ+iyQ+qyjV0Hp2ywfUP6akCy0kQ1AiTUdJamMdVqPNMJQ4iiOGS5CexoQy6ui85n0AkY9QuUwiRPNh7m2GQ/+XOQHounimaXGnEA0wyQUoXMZcMvn3mCe4vX+LHOZ0gQoSRgLMzzdOUI1xo5Xp8YYG4qw+CFiNS1RlyRuEG7eG8lphpXm+YvDHD8xSGOdQ7wZM+DOErjWBFJO6DoVmlqmzk/yVwjyfhYgcSoQ9/EGHqutKv2cb1VJNRcrHZy1utjr3WOrAooR01K2uFzs4/xyuweMqMae7KMaWyT7oY3iWn4qFIVL2GDJHHnLBLzFrVSB/8+/CiuE5LzfEKtKDdcmoFNY9ZDGorUVQu7CqkJje1r7EqEFWicySpSa0DLcOtKNR5XGxQHX4udbcgzaWr7s4Qp4cWpvUzOZkl/M016PCL3jXPo+fnYw9rF6FoNGj49XxomON3N0+/sZ+QTBVJ2fN3HxvtxvpInPR4x8PxV+isT6EoVoohoK7ff2kB0owGNBvm/eIXC3ybAscG2F9u36mKeK3sGsashiZEZOoMaxdp07IFXa20DvhRjsOoBr10dAOJ9JwuqzvHmAMdrg/z1k++hcFZTfPYq0cjVHRVWAVjYkDqam4PSPDJ6Dc+ySFoWBREklYKOXFzxaSUgjMiXZzFhFLf3aHn0C7UMQKvhlY7L7JcmCNxGB2lHG3K0xmponHnD1ZEi1qxDdjTEm/TjKc0GJNrvCHSEKVdwxhJkr3i8fnIfWPEuAs60TedwiDvtoyen0RtQRbZdWTDoCw2NIE43U0GAJ4KqNdATU/FUdxfP0m4VqfmEl7t5KdjHk94jZCyf70wd4NpsjvxlQ3q0galUt3YfzlulZdCNJi7PbxXLSRiiwniPTkQgDImq9dhob+MH/o425KZcwR0p0VlN4ZWSOOWA5IsXMbV6bLDeRkTlMlKrkZstkXutA4ni3ZBMEGDKlbgS8u3yYGvdpNCq5p+eQeZKhDdqjNQmZmySg3+WpdGd4KlHHo33mXw2Yv94HWv4PKbUyn/eTbScG+P7y2fxO8Dx2dmGPAxRtQYWkHQsrEozLidfa2uz3Yoxi3E5FUXoKIob529zT+K20NKmzfowzSb2ZJlkkCLbncEIJEeqWFMl9EJJ+W6+v3bgte1oQ67rdczYBCjBvmKB1rt/kN0AEzSJFnJ638Y6tHnraN9HhkdQozY9w3FPHlOaJwrD2DFoj6ttx4425IsLDuGSmqr2IGtr0ObWMAbTbGKCEGmFUN4Ola07GTG38Y8jIpNAFZi6bR+6uXSx8rXsN8Z0r+cAu1ATWFmXtia3oAnsSl3amiznLdmU22rIAUTkhW3RKGgD2Khr2U2awMZcT1uTzT3OdqCtyXLe6rWsvzFzmzZt2rTZlrQNeZs2bdrscLbCkH92Cz5zs9ioa9lNmsDGXE9bk809znagrcly3tK13PYYeZs2bdq02VjaoZU2bdq02eHcNkMuIh8RkdMick5EfuV2fe5GISJ7ReSrInJCRI6LyC+0Xv93IjIqIq+0vj56k8fdsbq0NVlOW5OV2Qxd2poswRiz6V/Em/6dBw4Sb3r3KnDP7fjsDbyGfuDh1v+zwBngHuDfAb/8dtSlrUlbk63Spa3J9V+3yyN/J3DOGHPBGNME/hj4+G367A3BGHPNGPNS6/9l4CQweIuH3dG6tDVZTluTldkEXdqaLOF2GfJB4MqS70e49cG9ZYjIEPAQ8GzrpZ8XkddE5PdFpOMmDrVrdGlrspy2JiuzQbq0NVlCe7HzJhGRDPAF4BeNMfPA7wCHgAeBa8B/3Lqz2xramiynrcnKtHVZzkZocrsM+Siwd8n3e1qv7ShExCEW/HPGmCcBjDHjxpjIGKOB3yWe8q2XHa9LW5PltDVZmQ3Wpa3JEm6XIX8eOCwiB0QkAfwY8Je36bM3BBER4L8AJ40xv7nk9f4lb/sEcOwmDrujdWlrspy2JiuzCbq0NVnCbWlja4wJReTngaeIV5t/3xhz/HZ89gbyPuCfAa+LyCut1/4t8EkReRAwwCXgX673gLtAl7Ymy2lrsjIbqktbk+tpV3a2adOmzQ6nvdjZpk2bNjuctiFv06ZNmx1O25C3adOmzQ6nbcjbtGnTZofTNuRt2rRps8NpG/I2bdq02eG0DXmbNm3a7HDahrxNmzZtdjj/P5DuuFX7w+/zAAAAAElFTkSuQmCC",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "model.eval()\n",
- "predictions = []\n",
- "noise = []\n",
- "plots = 5\n",
- "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " shapes = data[0].shape\n",
- " noisy_data = data[0] + test_noisy_tensor[0].detach().cpu()\n",
- " noise.append(noisy_data)\n",
- " predictions.append(model(noisy_data.to(device).unsqueeze(0)).detach().cpu())\n",
- "plotn(plots, noise)\n",
- "plotn(plots, predictions)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "MyvmZEHzdoJT"
- },
- "source": [
- "> **അഭ്യാസം:** MNIST അക്കങ്ങളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഡീനോയിസർ വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങളിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് കാണുക. ഉദാഹരണമായി, നിങ്ങൾക്ക് [Fashion MNIST](https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.FashionMNIST.html#torchvision.datasets.FashionMNIST) ഡാറ്റാസെറ്റ് എടുക്കാം, ഇതിന് സമാനമായ ചിത്ര വലിപ്പമുണ്ട്. ഡീനോയിസർ പരിശീലിപ്പിച്ച ചിത്ര തരം (അഥവാ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ സമാന സാധ്യത വിതരണത്തിന്) മാത്രമേ നല്ല രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കൂ എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "yxFKm_OxdqfO"
- },
- "source": [
- "## സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ\n",
- "\n",
- "ഡിനോയ്സറിനുപോലെ, ചിത്രത്തിന്റെ റെസൊല്യൂഷൻ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാം. സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം ഉയർന്ന റെസൊല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, അവ സ്വയം ഡൗൺസ്കെയിൽ ചെയ്ത് നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കും. പിന്നീട്, ഓട്ടോഎൻകോഡറിന് ചെറിയ ചിത്രങ്ങൾ ഇൻപുട്ടായി നൽകുകയും ഉയർന്ന റെസൊല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "അതിനായി, ട്രെയിനിങ്ങിൽ ചിത്രത്തെ 14x14 ആയി ഡൗൺസ്കെയിൽ ചെയ്യാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 202,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:31:45.310634Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:31:45.310384Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:31:45.688313Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:31:45.687614Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:31:45.310597Z"
- },
- "id": "trida5guu9js",
- "outputId": "3dd13ba4-0351-4982-c162-578735af23f8",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "super_res_koeff = 2.0\n",
- "plotn(5, train_dataset, super_res=super_res_koeff)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 203,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:31:45.690022Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:31:45.689620Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:31:45.698351Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:31:45.697586Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:31:45.689984Z"
- },
- "id": "9vC57e-rei4p",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class SuperResolutionEncoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- " self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2))\n",
- " self.conv2 = nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- " self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), padding=(1, 1))\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.maxpool1(self.relu(self.conv1(input)))\n",
- " encoded = self.maxpool2(self.relu(self.conv2(hidden1)))\n",
- " return encoded"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 204,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:31:45.699896Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:31:45.699576Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:31:45.714684Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:31:45.713859Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:31:45.699857Z"
- },
- "id": "d78J288qe5qJ",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = AutoEncoder(super_resolution=True).to(device)\n",
- "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, eps=eps)\n",
- "loss_fn = nn.BCELoss()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 205,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:31:45.718432Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:31:45.718047Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:29.683824Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:29.683115Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:31:45.718402Z"
- },
- "id": "CJ_zcN5Je6I-",
- "outputId": "2311bd2a-55c6-4fdf-c4d2-37f0426fb61c",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 30/30 [06:43<00:00, 13.47s/it, train loss:=0.102, test loss:=0.103]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device, super_res=2.0)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 206,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:29.687844Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:29.687353Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.585026Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.584352Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:29.687803Z"
- },
- "id": "YsVfcCKKfjv1",
- "outputId": "e7e029b0-b403-4feb-f869-d6367957741a",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "model.eval()\n",
- "predictions = []\n",
- "plots = 5\n",
- "shapes = test_dataset[0][0].shape\n",
- "\n",
- "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " _transform = transforms.Resize((int(shapes[1] / super_res_koeff), int(shapes[2] / super_res_koeff)))\n",
- " predictions.append(model(_transform(data[0]).to(device).unsqueeze(0)).detach().cpu())\n",
- "plotn(plots, test_dataset, super_res=super_res_koeff)\n",
- "plotn(plots, predictions)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "-aZqFJthfu9-"
- },
- "source": [
- "> **അഭ്യാസം**: [CIFAR-10](https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR10.html) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 2x, 4x അപ്സ്കെയ്ലിംഗിനായി സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക. 4x അപ്സ്കെയ്ലിംഗ് മോഡലിന് ഇൻപുട്ടായി ശബ്ദം (noise) ഉപയോഗിച്ച് ഫലം നിരീക്ഷിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "A3DOJU1-gTJV"
- },
- "source": [
- "# [വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോ-എൻകോഡേഴ്സ് (VAE)](https://arxiv.org/abs/1906.02691)\n",
- "\n",
- "പരമ്പരാഗത ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കുന്നു, ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രധാന ഫീച്ചറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നാൽ, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ പലപ്പോഴും അർത്ഥമാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് എടുത്താൽ, വ്യത്യസ്ത ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾക്ക് ഏത് അക്കങ്ങൾ അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമല്ല, കാരണം അടുത്തുള്ള ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ ഒരേ അക്കങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കണമെന്നില്ല.\n",
- "\n",
- "മറ്റൊരു വശത്ത്, *ജനറേറ്റീവ്* മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ലാറ്റന്റ് സ്പേസ് കുറച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്നത് നല്ലതാണ്. ഈ ആശയം നമുക്ക് **വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോ-എൻകോഡർ** (VAE) എന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "VAE ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡറാണ്, ഇത് ലാറ്റന്റ് പാരാമീറ്ററുകളുടെ *സांഖ്യിക വിതരണത്തെ* പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇതാണ് **ലാറ്റന്റ് വിതരണം** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ $N(\\mathrm{z\\_mean},e^{\\mathrm{z\\_log}})$ എന്ന രീതിയിൽ വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുമെന്ന് നമുക്ക് കരുതാം, ഇവിടെ $\\mathrm{z\\_mean}, \\mathrm{z\\_log} \\in\\mathbb{R}^d$. VAEയിലെ എൻകോഡർ ആ പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, പിന്നീട് ഡീകോഡർ ആ വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു റാൻഡം വെക്ടർ എടുത്ത് ഒബ്ജക്റ്റ് പുനരുദ്ധരിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "സംക്ഷേപത്തിൽ:\n",
- "\n",
- " * ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിൽ നിന്ന്, നാം `z_mean` ഉം `z_log` ഉം പ്രവചിക്കുന്നു (സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിവിയേഷൻ തന്നെ പ്രവചിക്കാതെ, അതിന്റെ ലോഗാരിതം പ്രവചിക്കുന്നു)\n",
- " * നാം $N(\\mathrm{z\\_mean},e^{\\mathrm{z\\_log\\_sigma}})$ എന്ന വിതരണത്തിൽ നിന്ന് `sample(z_val in code)` എന്ന വെക്ടർ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു\n",
- " * ഡീകോഡർ `sample` എന്ന ഇൻപുട്ട് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് ഒറിജിനൽ ചിത്രം പുനരുദ്ധരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു\n",
- "\n",
- " ![](\"../../../../../translated_images/vae.464c465a5b6a9e253be65a8cb3be1724832cbde57ece3912ddc962b199472a89.ml.png\")
\n",
- "\n",
- " > ഈ ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://ijdykeman.github.io/ml/2016/12/21/cvae.html) ഇസാക്ക് ഡൈക്മാൻ എഴുതിയത്\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 207,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.586882Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.586394Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.595011Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.594391Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.586844Z"
- },
- "id": "aT_GEWeU409I",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class VAEEncoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self, device):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.intermediate_dim = 512\n",
- " self.latent_dim = 2\n",
- " self.linear = nn.Linear(784, self.intermediate_dim)\n",
- " self.z_mean = nn.Linear(self.intermediate_dim, self.latent_dim)\n",
- " self.z_log = nn.Linear(self.intermediate_dim, self.latent_dim)\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- " self.device = device\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " bs = input.shape[0]\n",
- "\n",
- " hidden = self.relu(self.linear(input))\n",
- " z_mean = self.z_mean(hidden)\n",
- " z_log = self.z_log(hidden)\n",
- "\n",
- " eps = torch.FloatTensor(np.random.normal(size=(bs, self.latent_dim))).to(device)\n",
- " z_val = z_mean + torch.exp(z_log) * eps\n",
- " return z_mean, z_log, z_val"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 208,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.596177Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.595932Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.606805Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.606054Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.596144Z"
- },
- "id": "XWi4oCcq409p",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class VAEDecoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.intermediate_dim = 512\n",
- " self.latent_dim = 2\n",
- " self.linear = nn.Linear(self.latent_dim, self.intermediate_dim)\n",
- " self.output = nn.Linear(self.intermediate_dim, 784)\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden = self.relu(self.linear(input))\n",
- " decoded = self.sigmoid(self.output(hidden))\n",
- " return decoded"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 209,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.608150Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.607836Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.618464Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.617740Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.608114Z"
- },
- "id": "WukDYQ9f409p",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class VAEAutoEncoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self, device):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.encoder = VAEEncoder(device)\n",
- " self.decoder = VAEDecoder()\n",
- " self.z_vals = None\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " bs, c, h, w = input.shape[0], input.shape[1], input.shape[2], input.shape[3]\n",
- " input = input.view(bs, -1)\n",
- " encoded = self.encoder(input)\n",
- " self.z_vals = encoded\n",
- " decoded = self.decoder(encoded[2])\n",
- " return decoded\n",
- " \n",
- " def get_zvals(self):\n",
- " return self.z_vals"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ രണ്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു:\n",
- "* **പുനർനിർമ്മാണ ലോസ്** എന്നത് പുനർനിർമ്മിച്ച ചിത്രം ലക്ഷ്യത്തിന് എത്രത്തോളം അടുത്താണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷനാണ് (MSE ആകാം). ഇത് സാധാരണ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിലെ ലോസ് ഫംഗ്ഷനുമായി സമാനമാണ്.\n",
- "* **KL ലോസ്**, latent വേരിയബിൾ വിതരണങ്ങൾ സാധാരണ വിതരണത്തിന് അടുത്ത് നിലനിൽക്കാൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് [Kullback-Leibler വ്യത്യാസം](https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained) എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ് - രണ്ട് സാംഖ്യിക വിതരണങ്ങൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് അളക്കാനുള്ള ഒരു മാനദണ്ഡം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 210,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.620121Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.619868Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.627984Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.627265Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.620089Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def vae_loss(preds, targets, z_vals):\n",
- " mse = nn.MSELoss()\n",
- " reconstruction_loss = mse(preds, targets.view(targets.shape[0], -1)) * 784.0\n",
- " temp = 1.0 + z_vals[1] - torch.square(z_vals[0]) - torch.exp(z_vals[1])\n",
- " kl_loss = -0.5 * torch.sum(temp, axis=-1)\n",
- " return torch.mean(reconstruction_loss + kl_loss)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 211,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.629709Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.629192Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.648407Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.647801Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.629671Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = VAEAutoEncoder(device).to(device)\n",
- "optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=lr, eps=eps)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 212,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.649871Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.649560Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.659437Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.658769Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.649835Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train_vae(dataloaders, model, optimizer, epochs, device):\n",
- " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
- " train_dataloader, test_dataloader = dataloaders[0], dataloaders[1]\n",
- "\n",
- " for epoch in tqdm_iter:\n",
- " model.train()\n",
- " train_loss = 0.0\n",
- " test_loss = 0.0\n",
- "\n",
- " for batch in train_dataloader:\n",
- " imgs, labels = batch\n",
- " imgs = imgs.to(device)\n",
- " labels = labels.to(device)\n",
- "\n",
- " preds = model(imgs)\n",
- " z_vals = model.get_zvals()\n",
- " loss = vae_loss(preds, imgs, z_vals)\n",
- "\n",
- " optimizer.zero_grad()\n",
- " loss.backward()\n",
- " optimizer.step()\n",
- "\n",
- " train_loss += loss.item()\n",
- "\n",
- " model.eval()\n",
- " with torch.no_grad():\n",
- " for batch in test_dataloader:\n",
- " imgs, labels = batch\n",
- " imgs = imgs.to(device)\n",
- " labels = labels.to(device)\n",
- "\n",
- " preds = model(imgs)\n",
- " z_vals = model.get_zvals()\n",
- " loss = vae_loss(preds, imgs, z_vals)\n",
- "\n",
- " test_loss += loss.item()\n",
- "\n",
- " train_loss /= len(train_dataloader)\n",
- " test_loss /= len(test_dataloader)\n",
- "\n",
- " tqdm_dct = {'train loss:': train_loss, 'test loss:': test_loss}\n",
- " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
- " tqdm_iter.refresh()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 213,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.661256Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.660812Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:25.674280Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:25.673608Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.661216Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 30/30 [04:54<00:00, 9.83s/it, train loss:=35.1, test loss:=35.6]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train_vae(dataloaders, model, optimizer, epochs, device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 214,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:25.676045Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:25.675634Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.429255Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.428437Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:25.676007Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "model.eval()\n",
- "predictions = []\n",
- "plots = 5\n",
- "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " predictions.append(model(data[0].to(device).unsqueeze(0)).view(1, 28, 28).detach().cpu())\n",
- "plotn(plots, test_dataset)\n",
- "plotn(plots, predictions)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "> **ടാസ്ക്**: നമ്മുടെ സാമ്പിളിൽ, നാം ഫുൾലി-കണക്ടഡ് VAE പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇപ്പോൾ മുകളിൽ നൽകിയ പരമ്പരാഗത ഓട്ടോ-എൻകോഡറിൽ നിന്നുള്ള CNN എടുത്ത് CNN-അധിഷ്ഠിത VAE സൃഷ്ടിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "# [വിരുദ്ധ സ്വയം-എൻകോഡറുകൾ (AAE)](https://arxiv.org/abs/1511.05644)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "Adversarial Auto-Encoders Generative Adversarial Networks ഉം Variational Auto-Encoders ഉം ചേർന്ന **സംയോജനം** ആണ്.\n",
- "\n",
- "Encoder ആണ് generator, discriminator യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ encoder ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്നുള്ള generated ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കാൻ പഠിക്കും. Encoder ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു വിതരണമാണ്, ഈ ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്ന് decoder ചിത്രം ഡീകോഡ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കും.\n",
- "\n",
- "ഈ സമീപനത്തിൽ നമുക്ക് **മൂന്ന് നഷ്ട ഫംഗ്ഷനുകൾ** ഉണ്ട്: GAN-കളിൽ നിന്നുള്ള generator നഷ്ടം, discriminator നഷ്ടം, കൂടാതെ VAE-യിൽ നിന്നുള്ള പുനർനിർമ്മാണ നഷ്ടം.\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/aae.9d418a990fc75bf9204b701eb6998206fd1b986643cc4e9b899aabdd27504702.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "> ചിത്രം Felipe Ducau എഴുതിയ [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://blog.paperspace.com/adversarial-autoencoders-with-pytorch/) ൽ നിന്നാണ്\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 215,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.430881Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.430435Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.437703Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.437030Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.430837Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class AAEEncoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self, input_dim, inter_dim, latent_dim):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.linear1 = nn.Linear(input_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear2 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear3 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear4 = nn.Linear(inter_dim, latent_dim)\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- " \n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.relu(self.linear1(input))\n",
- " hidden2 = self.relu(self.linear2(hidden1))\n",
- " hidden3 = self.relu(self.linear3(hidden2))\n",
- " encoded = self.linear4(hidden3)\n",
- " return encoded"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 216,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.439383Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.438973Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.450914Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.450120Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.439339Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class AAEDecoder(nn.Module):\n",
- " def __init__(self, latent_dim, inter_dim, output_dim):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.linear1 = nn.Linear(latent_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear2 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear3 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear4 = nn.Linear(inter_dim, output_dim)\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
- " \n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.relu(self.linear1(input))\n",
- " hidden2 = self.relu(self.linear2(hidden1))\n",
- " hidden3 = self.relu(self.linear3(hidden2))\n",
- " decoded = self.sigmoid(self.linear4(hidden3))\n",
- " return decoded"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 217,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.453838Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.453577Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.462584Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.461884Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.453814Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class AAEDiscriminator(nn.Module):\n",
- " def __init__(self, latent_dim, inter_dim):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.latent_dim = latent_dim\n",
- " self.inter_dim = inter_dim\n",
- " self.linear1 = nn.Linear(latent_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear2 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear3 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear4 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
- " self.linear5 = nn.Linear(inter_dim, 1)\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
- " \n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.relu(self.linear1(input))\n",
- " hidden2 = self.relu(self.linear2(hidden1))\n",
- " hidden3 = self.relu(self.linear3(hidden2))\n",
- " hidden4 = self.relu(self.linear4(hidden3))\n",
- " decoded = self.sigmoid(self.linear4(hidden4))\n",
- " return decoded\n",
- " \n",
- " def get_dims(self):\n",
- " return self.latent_dim, self.inter_dim\n",
- " "
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 218,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.464666Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.464215Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.474821Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.474117Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.464628Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "input_dims = 784\n",
- "inter_dims = 1000\n",
- "latent_dims = 150"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 219,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.477879Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.477199Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.537720Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.537052Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.477797Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "aae_encoder = AAEEncoder(input_dims, inter_dims, latent_dims).to(device)\n",
- "aae_decoder = AAEDecoder(latent_dims, inter_dims, input_dims).to(device)\n",
- "aae_discriminator = AAEDiscriminator(latent_dims, int(inter_dims / 2)).to(device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 220,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.539592Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.539109Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.543949Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.543156Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.539555Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "lr = 1e-4\n",
- "regularization_lr = 5e-5"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 221,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.545858Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.545404Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.553377Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.552700Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.545825Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "optim_encoder = optim.Adam(aae_encoder.parameters(), lr=lr)\n",
- "optim_encoder_regularization = optim.Adam(aae_encoder.parameters(), lr=regularization_lr)\n",
- "optim_decoder = optim.Adam(aae_decoder.parameters(), lr=lr)\n",
- "optim_discriminator = optim.Adam(aae_discriminator.parameters(), lr=regularization_lr)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 222,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.555945Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.555659Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.576630Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.575929Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.555908Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train_aae(dataloaders, models, optimizers, epochs, device):\n",
- " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
- " train_dataloader, test_dataloader = dataloaders[0], dataloaders[1]\n",
- " \n",
- " enc, dec, disc = models[0], models[1], models[2]\n",
- " optim_enc, optim_enc_reg, optim_dec, optim_disc = optimizers[0], optimizers[1], optimizers[2], optimizers[3]\n",
- " \n",
- " eps = 1e-9\n",
- "\n",
- " for epoch in tqdm_iter:\n",
- " enc.train()\n",
- " dec.train()\n",
- " disc.train()\n",
- "\n",
- " train_reconst_loss = 0.0\n",
- " train_disc_loss = 0.0\n",
- " train_enc_loss = 0.0\n",
- " \n",
- " test_reconst_loss = 0.0\n",
- " test_disc_loss = 0.0\n",
- " test_enc_loss = 0.0\n",
- "\n",
- " for batch in train_dataloader:\n",
- " imgs, labels = batch\n",
- " imgs = imgs.view(imgs.shape[0], -1).to(device)\n",
- " labels = labels.to(device)\n",
- " \n",
- " enc.zero_grad()\n",
- " dec.zero_grad()\n",
- " disc.zero_grad()\n",
- " \n",
- " encoded = enc(imgs)\n",
- " decoded = dec(encoded)\n",
- " \n",
- " reconstruction_loss = F.binary_cross_entropy(decoded, imgs)\n",
- " reconstruction_loss.backward()\n",
- " \n",
- " optim_enc.step()\n",
- " optim_dec.step()\n",
- " enc.eval()\n",
- "\n",
- " latent_dim, disc_inter_dim = disc.get_dims()\n",
- " real = torch.randn(imgs.shape[0], latent_dim).to(device)\n",
- " \n",
- " disc_real = disc(real)\n",
- " disc_fake = disc(enc(imgs))\n",
- " \n",
- " disc_loss = -torch.mean(torch.log(disc_real + eps) + torch.log(1.0 - disc_fake + eps))\n",
- " disc_loss.backward()\n",
- " \n",
- " optim_dec.step()\n",
- " enc.train()\n",
- " \n",
- " disc_fake = disc(enc(imgs))\n",
- " enc_loss = -torch.mean(torch.log(disc_fake + eps))\n",
- " enc_loss.backward()\n",
- " \n",
- " optim_enc_reg.step()\n",
- "\n",
- " train_reconst_loss += reconstruction_loss.item()\n",
- " train_disc_loss += disc_loss.item()\n",
- " train_enc_loss += enc_loss.item()\n",
- "\n",
- " enc.eval()\n",
- " dec.eval()\n",
- " disc.eval()\n",
- "\n",
- " with torch.no_grad():\n",
- " for batch in test_dataloader:\n",
- " imgs, labels = batch\n",
- " imgs = imgs.view(imgs.shape[0], -1).to(device)\n",
- " labels = labels.to(device)\n",
- "\n",
- " encoded = enc(imgs)\n",
- " decoded = dec(encoded)\n",
- "\n",
- " reconstruction_loss = F.binary_cross_entropy(decoded, imgs)\n",
- "\n",
- " latent_dim, disc_inter_dim = disc.get_dims()\n",
- " real = torch.randn(imgs.shape[0], latent_dim).to(device)\n",
- "\n",
- " disc_real = disc(real)\n",
- " disc_fake = disc(enc(imgs))\n",
- " disc_loss = -torch.mean(torch.log(disc_real + eps) + torch.log(1.0 - disc_fake + eps))\n",
- "\n",
- " disc_fake = disc(enc(imgs))\n",
- " enc_loss = -torch.mean(torch.log(disc_fake + eps))\n",
- "\n",
- " test_reconst_loss += reconstruction_loss.item()\n",
- " test_disc_loss += disc_loss.item()\n",
- " test_enc_loss += enc_loss.item()\n",
- "\n",
- " train_reconst_loss /= len(train_dataloader)\n",
- " train_disc_loss /= len(train_dataloader)\n",
- " train_enc_loss /= len(train_dataloader)\n",
- " \n",
- " test_reconst_loss /= len(test_dataloader)\n",
- " test_disc_loss /= len(test_dataloader)\n",
- " test_enc_loss /= len(test_dataloader)\n",
- "\n",
- " tqdm_dct = {'train reconst loss:': train_reconst_loss, 'train disc loss:': train_disc_loss, 'train enc loss': train_enc_loss, \\\n",
- " 'test reconst loss:': test_reconst_loss, 'test disc loss:': test_disc_loss, 'test enc loss': test_enc_loss}\n",
- " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
- " tqdm_iter.refresh()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 223,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.578419Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.577933Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.589197Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.588532Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.578373Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "models = (aae_encoder, aae_decoder, aae_discriminator)\n",
- "optimizers = (optim_encoder, optim_encoder_regularization, optim_decoder, optim_discriminator)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 224,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.592138Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.590197Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:52:49.002321Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:52:49.001592Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.592099Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 30/30 [09:22<00:00, 18.75s/it, train reconst loss:=0.0919, train disc loss:=1.39, train enc loss=0.692, test reconst loss:=0.0945, test disc loss:=1.39, test enc loss=0.692]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train_aae(dataloaders, models, optimizers, epochs, device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 225,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:52:49.004318Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:52:49.003842Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:52:50.737055Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:52:50.736379Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:52:49.004280Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "aae_encoder.eval()\n",
- "aae_decoder.eval()\n",
- "predictions = []\n",
- "plots = 10\n",
- "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " pred = aae_decoder(aae_encoder(data[0].to(device).unsqueeze(0).view(1, 784)))\n",
- " predictions.append(pred.view(1, 28, 28).detach().cpu())\n",
- "plotn(plots, test_dataset)\n",
- "plotn(plots, predictions)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## അധിക വസ്തുക്കൾ\n",
- "\n",
- "* [NeuroHive-ൽ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/variacionnyj-avtojenkoder-vae/)\n",
- "* [വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ വിശദീകരിച്ചത്](https://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3",
- "language": "python",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.7.12"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "6aabfc4714b2a03f8d9fcb96b896f5e9",
- "translation_date": "2025-11-26T01:04:14+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 4
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "u2U7TIRdKNGu"
+ },
+ "source": [
+ "# [ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](https://arxiv.org/abs/2201.03898)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "it5nmu_-c5-E"
+ },
+ "source": [
+ "CNN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രശ്നം നമ്മൾക്ക് വളരെ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ളതാണ്. ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ചിത്രങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകളായി വേർതിരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് ഒരു മാനുവൽ ശ്രമമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "എങ്കിലും, നാം കച്ചവട (ലേബൽ ചെയ്യാത്ത) ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാം, ഇതാണ് **സ്വയം-പരിശീലിത പഠനം** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ലേബലുകൾക്ക് പകരം, പരിശീലന ചിത്രങ്ങളെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും ആയി ഉപയോഗിക്കും. **ഓട്ടോഎൻകോഡർ**യുടെ പ്രധാന ആശയം, ഒരു **എൻകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ഒരു **ലാറ്റന്റ് സ്പേസ്** (സാധാരണയായി ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള വെക്ടർ) ആയി മാറ്റുകയും, പിന്നീട് **ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ആ യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസൃഷ്ടി ചെയ്യുക എന്നതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "ഓട്ടോഎൻകോഡർ യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ പരമാവധി പിടിച്ചുപറ്റി കൃത്യമായ പുനഃസൃഷ്ടിക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ അർത്ഥം പിടിച്ചുപറ്റാൻ ഏറ്റവും മികച്ച **എംബെഡ്ഡിംഗ്** കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "> ചിത്രം [Keras ബ്ലോഗിൽ നിന്നുള്ളത്](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)\n",
+ "\n",
+ "MNIST-ക്കായി ഏറ്റവും ലളിതമായ ഓട്ടോഎൻകോഡർ സൃഷ്ടിക്കാം!\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 182,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:39.262403Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:39.262149Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:39.268143Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:39.267475Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:39.262376Z"
+ },
+ "id": "6n8fzzN-2T1h",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import torch\n",
+ "import torchvision\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "from torchvision import transforms\n",
+ "from torch import nn\n",
+ "from torch import optim\n",
+ "from tqdm import tqdm\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "import torch.nn.functional as F\n",
+ "torch.manual_seed(42)\n",
+ "np.random.seed(42)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ട്രെയിനിംഗ് പാരാമീറ്ററുകൾ നിർവചിച്ച് GPU ലഭ്യമായിട്ടുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 183,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:39.530041Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:39.529522Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:39.534247Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:39.533327Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:39.530006Z"
+ },
+ "id": "bjL-jOgi3gmG",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'\n",
+ "train_size = 0.9\n",
+ "lr = 1e-3\n",
+ "eps = 1e-8\n",
+ "batch_size = 256\n",
+ "epochs = 30"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഫംഗ്ഷൻ MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്ത് അതിൽ നിർദ്ദിഷ്ട ട്രാൻസ്ഫോമുകൾ പ്രയോഗിക്കും. കൂടാതെ അത് ട്രെയിൻ/ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളായി വിഭജിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 184,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:39.893727Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:39.893160Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:39.899407Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:39.898565Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:39.893688Z"
+ },
+ "id": "g2Eo43713Sxb",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def mnist(train_part, transform=None):\n",
+ " dataset = torchvision.datasets.MNIST('.', download=True, transform=transform)\n",
+ " train_part = int(train_part * len(dataset))\n",
+ " train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_part, len(dataset) - train_part])\n",
+ " return train_dataset, test_dataset"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്ത് ട്രെയിൻക്കും ടെസ്റ്റിനും ഡാറ്റാലോഡറുകൾ നിർവചിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 187,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:41.292476Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:41.292238Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:41.299801Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:41.298897Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:41.292449Z"
+ },
+ "id": "jAI3uK86_zHM",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])\n",
+ "\n",
+ "train_dataset, test_dataset = mnist(train_size, transform)\n",
+ "\n",
+ "train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, drop_last=True, batch_size=batch_size, shuffle=True)\n",
+ "test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)\n",
+ "dataloaders = (train_dataloader, test_dataloader)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 188,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:41.692950Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:41.692376Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:41.700707Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:41.699723Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:41.692909Z"
+ },
+ "id": "LdyQz4092fRV",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def plotn(n, data, noisy=False, super_res=None):\n",
+ " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
+ " for i, z in enumerate(data):\n",
+ " if i == n:\n",
+ " break\n",
+ " preprocess = z[0].reshape(1, 28, 28) if z[0].shape[1] == 28 else z[0].reshape(1, 14, 14) if z[0].shape[1] == 14 else z[0]\n",
+ " if super_res is not None:\n",
+ " _transform = transforms.Resize((int(preprocess.shape[1] / super_res), int(preprocess.shape[2] / super_res)))\n",
+ " preprocess = _transform(preprocess)\n",
+ "\n",
+ " if noisy:\n",
+ " shapes = list(preprocess.shape)\n",
+ " preprocess += noisify(shapes)\n",
+ "\n",
+ " ax[i].imshow(preprocess[0])\n",
+ " plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 250,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:10:46.485196Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:10:46.484414Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:10:46.489587Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:10:46.488769Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:10:46.485158Z"
+ },
+ "id": "FjpCEs-oWu6_",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def noisify(shapes):\n",
+ " return np.random.normal(loc=0.5, scale=0.3, size=shapes)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 190,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:42.470833Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:42.470589Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:42.855919Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:42.853605Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:42.470808Z"
+ },
+ "id": "NeWJoiFC4A6J",
+ "outputId": "e680eb07-bf94-4301-8742-852103885624",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plotn(5, train_dataset)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 191,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:42.857823Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:42.857536Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:42.866008Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:42.865357Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:42.857787Z"
+ },
+ "id": "NnI2YvOg4DbT",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Encoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ " self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2))\n",
+ " self.conv2 = nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ " self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2))\n",
+ " self.conv3 = nn.Conv2d(8, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ " self.maxpool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), padding=(1, 1))\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.maxpool1(self.relu(self.conv1(input)))\n",
+ " hidden2 = self.maxpool2(self.relu(self.conv2(hidden1)))\n",
+ " encoded = self.maxpool3(self.relu(self.conv3(hidden2)))\n",
+ " return encoded"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 192,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:43.169659Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:43.169239Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:43.178700Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:43.178010Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:43.169622Z"
+ },
+ "id": "mZGB4Vr47478",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Decoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.conv1 = nn.Conv2d(8, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ " self.upsample1 = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2))\n",
+ " self.conv2 = nn.Conv2d(8, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ " self.upsample2 = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2))\n",
+ " self.conv3 = nn.Conv2d(8, 16, kernel_size=(3, 3))\n",
+ " self.upsample3 = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2))\n",
+ " self.conv4 = nn.Conv2d(16, 1, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.upsample1(self.relu(self.conv1(input)))\n",
+ " hidden2 = self.upsample2(self.relu(self.conv2(hidden1)))\n",
+ " hidden3 = self.upsample3(self.relu(self.conv3(hidden2)))\n",
+ " decoded = self.sigmoid(self.conv4(hidden3))\n",
+ " return decoded"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 193,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:43.593770Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:43.593178Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:43.600152Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:43.599205Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:43.593731Z"
+ },
+ "id": "SDGiAPhbBBLY",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class AutoEncoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, super_resolution=False):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " if not super_resolution:\n",
+ " self.encoder = Encoder()\n",
+ " else:\n",
+ " self.encoder = SuperResolutionEncoder()\n",
+ " self.decoder = Decoder()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " encoded = self.encoder(input)\n",
+ " decoded = self.decoder(encoded)\n",
+ " return decoded"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 194,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:44.069329Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:44.068875Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:15:44.079486Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:15:44.078748Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:44.069289Z"
+ },
+ "id": "nZyG_mNu_Pnc",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = AutoEncoder().to(device)\n",
+ "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, eps=eps)\n",
+ "loss_fn = nn.BCELoss()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 259,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:25:58.828126Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:25:58.827634Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:25:58.844248Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:25:58.843270Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:25:58.828092Z"
+ },
+ "id": "iiIy87v2_rUr",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device, noisy=None, super_res=None):\n",
+ " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
+ " train_dataloader, test_dataloader = dataloaders[0], dataloaders[1]\n",
+ "\n",
+ " for epoch in tqdm_iter:\n",
+ " model.train()\n",
+ " train_loss = 0.0\n",
+ " test_loss = 0.0\n",
+ "\n",
+ " for batch in train_dataloader:\n",
+ " imgs, labels = batch\n",
+ " shapes = list(imgs.shape)\n",
+ "\n",
+ " if super_res is not None:\n",
+ " shapes[2], shapes[3] = int(shapes[2] / super_res), int(shapes[3] / super_res)\n",
+ " _transform = transforms.Resize((shapes[2], shapes[3]))\n",
+ " imgs_transformed = _transform(imgs)\n",
+ " imgs_transformed = imgs_transformed.to(device)\n",
+ "\n",
+ " imgs = imgs.to(device)\n",
+ " labels = labels.to(device)\n",
+ "\n",
+ " if noisy is not None:\n",
+ " noisy_tensor = noisy[0]\n",
+ " else:\n",
+ " noisy_tensor = torch.zeros(tuple(shapes)).to(device)\n",
+ "\n",
+ " if super_res is None:\n",
+ " imgs_noisy = imgs + noisy_tensor\n",
+ " else:\n",
+ " imgs_noisy = imgs_transformed + noisy_tensor\n",
+ "\n",
+ " imgs_noisy = torch.clamp(imgs_noisy, 0., 1.)\n",
+ "\n",
+ " preds = model(imgs_noisy)\n",
+ " loss = loss_fn(preds, imgs)\n",
+ "\n",
+ " optimizer.zero_grad()\n",
+ " loss.backward()\n",
+ " optimizer.step()\n",
+ "\n",
+ " train_loss += loss.item()\n",
+ "\n",
+ " model.eval()\n",
+ " with torch.no_grad():\n",
+ " for batch in test_dataloader:\n",
+ " imgs, labels = batch\n",
+ " shapes = list(imgs.shape)\n",
+ "\n",
+ " if super_res is not None:\n",
+ " shapes[2], shapes[3] = int(shapes[2] / super_res), int(shapes[3] / super_res)\n",
+ " _transform = transforms.Resize((shapes[2], shapes[3]))\n",
+ " imgs_transformed = _transform(imgs)\n",
+ " imgs_transformed = imgs_transformed.to(device)\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ " imgs = imgs.to(device)\n",
+ " labels = labels.to(device)\n",
+ "\n",
+ " if noisy is not None:\n",
+ " test_noisy_tensor = noisy[1]\n",
+ " else:\n",
+ " test_noisy_tensor = torch.zeros(tuple(shapes)).to(device)\n",
+ "\n",
+ " if super_res is None:\n",
+ " imgs_noisy = imgs + test_noisy_tensor\n",
+ " else:\n",
+ " imgs_noisy = imgs_transformed + test_noisy_tensor\n",
+ "\n",
+ " imgs_noisy = torch.clamp(imgs_noisy, 0., 1.)\n",
+ "\n",
+ " preds = model(imgs_noisy)\n",
+ " loss = loss_fn(preds, imgs)\n",
+ "\n",
+ " test_loss += loss.item()\n",
+ "\n",
+ " train_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ " test_loss /= len(test_dataloader)\n",
+ "\n",
+ " tqdm_dct = {'train loss:': train_loss, 'test loss:': test_loss}\n",
+ " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
+ " tqdm_iter.refresh()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 196,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:15:44.969616Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:15:44.969345Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:22:34.533469Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:22:34.532667Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:15:44.969587Z"
+ },
+ "id": "PMqO8eOxCemz",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 30/30 [06:49<00:00, 13.65s/it, train loss:=0.104, test loss:=0.104]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 197,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:22:34.535491Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:22:34.535154Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:22:35.701465Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:22:35.700797Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:22:34.535452Z"
+ },
+ "id": "kR3n0EnjOts0",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAA/a0lEQVR4nO29aZBkV3bf9zv3vjW3ylq7lt7Q6G6gAQy2mcGQs3BGHI44lGzRIhU0aYth2Q5TcgQtyyFFkCGHQ/rgD7IVlu1PjqAt2aYtmaZILSRFkeYsHGnImQFmAMxg7Ubv1VVde+Web73XH96r6gbQwKDRW1Uh/xEVVZWVnZnv3+/937nnnvM/Yq1lhBFGGGGE/Qv1oD/ACCOMMMIId4aRkI8wwggj7HOMhHyEEUYYYZ9jJOQjjDDCCPscIyEfYYQRRtjnGAn5CCOMMMI+xx0JuYh8WUTOish5EfnVu/Wh9jNGnNwaI17ejREn78aIkw8H+bB15CKigXPAl4BrwAvAL1hrX797H29/YcTJrTHi5d0YcfJujDj58LiTiPw54Ly19qK1NgF+A/jpu/Ox9i1GnNwaI17ejREn78aIkw8J5w7+7QKweNPv14BPvd8/8MS3AdU7eMu9jYAqOSkism6tnWbECVDwEtGPbnrofXkZcXJrHHReAqrEDG9+6CPPyQ66bG+UmnJL3ImQfyCIyC8BvwQQUOFT8sV7/ZYPDKv2GpussMzlK+/3vI8SJ1Dw8grf7r3fc0ac3BofJV5W7TXe5MUf+ryPEic7+Ir9rffVlDtJrSwBR276/XD52Ntgrf01a+0nrLWfcPHv4O32PnxCordHFB95TqDgBfBueuhdvIw4GZ0rPiEGc/NDH3lOPijuRMhfAE6JyEMi4gE/D/zO3flY+xMNxhnSA/BGnNxAg3GAYHSu3MCIk3ejwTgGw4iT28eHFnJrbQb8MvCHwBvAb1prX7tbH2w/QoniEZ4GOM2Ik10oUQBXGZ0ruxhx8m4oUQRUYMTJbeOOcuTW2t8Hfv8ufZb7A6WL77Zcwt1lG98pmQPLq9baT9zVF97/aI84eRdGnLwDDi7W2tMP+nPsN9zzzc49AxFEa/TCHNZzodODOMb0h9g0edCfboS9DqURJYjnIY6DzXPIc2yWFT+PfP1HeID4yAi5OC4S+OQTDUzFxVEKGURIkn50hLwUI7RGRLDWgrGlEJmRGL0XRFCeC66LqlbA94rzxhgYDGE4xBoLJn/Qn3SE+wGRt/+qi1W+ODfk1FqLTbP7dk4cfCEXQdfrDD77CP1Zh43PptQn+gzfnCbYEA7/UR1+8ObBFTGlUYGPVKuYY4dIJgLWn/QwLgRbFmcIY+cHONsDuL5G3umNRH0HIqhaDQkCup87QXdB033YoGYislhDrBl/WTPznQ7ORpvs2tKIt/0GpQshVoU4i+chvvf255RCjbGgBHFd0Aq0xroO0ZEx0rpD+4QmrYPTA2cI0y/1cc4uYvsDTBRxL/EREHIFYUD7uEvvqOUXnnmez9TP8d/6f56VpXHS74VoUWAPZjQlWiOVEMZqDA5X6M9ohs8MCcKE7eUaTkeh45CKr/E7fWQYFZHEAeXjA6NMxUklhHqV1glN71TK5548y1+a+i6L6SRraYP/K/ksjasVwjSHJQWMboL7AmVULa5TiLeUK1Xfg0qIVYIYiy1XsFhbfIlgAherNdZVGN+hc9wjHhcGTw2ZmeywvtUg77pUVwPGFiuQZjAS8juA0uhaFTs9QeuTMR87scRn6uc44rQ41timOwzIggr6QX/Oe4EyEuf0cS79e03iqZy5k+scq3T5M5PnqKiYSyemaaUVvvv0Ea62qzS+dozGpTnC8+uY9U1sHGOz7EEfyf2F0kUa5ZGHSCYrrPyIz3Au56Ez1/jyxCJfaLzBo+4GR51tOoHP9548ymvOEaafH2dqqYEdDu959LXnIIIKQ8RzsWlW7Bvcx7TCbaEUcF2vI9UKycOztE6FJA0hmrLkFUs+noG842ZsBNKyyE9bUBbRFnEMC9MrHA4GPNW8xozb4a2ZQ6xFdV5aOYNK56m94UO3e09v8AdayEUJhAF5w+fM8ev85blv8Zi7gSuwELRYro5hnYPZ3ltszLkMZ6vMfmaJ56au8NcmvsmE1lSkWDqm9iqxzbg45fBWcoj/+vq/D3h423VUr19s5n2UNvJ2ovAwZLBQozfv4Dy3zc8efZMvNl7nEXeTplJUlE9kM1Lb5y8c+j6eynjz+immAx/y/J5HX3sKu5wFSBgWxx4Xe0423oNCTpnTDgNss073WMDWxyxMR5w5ssLR6jY/1jiLkqKqzVhFjiIyLqvpGAbBVykai69SXMl53L9GU8UEUhzv4/4SK9kY31o4SXfNpbJcuefHdLCF3PMw89P0FwI+2VjjUW+VpiruqrN+m9lqh2VvpnyyHBzBEkE1x8hPLtB+yOFnDp3lE5VLNJUiEAdFGZWI4OMwoRJOeGucenqRi3NTDGbGqKw0GD8X4S1tY7fb5O3Owc2dlxGlGmvQ/swxBtOK7ecSpmc2+MvHXuTZ8DLHnXYp4i4OmkDAxfKkv4iZEl46foz+00cIl7rwan9vRqN3E6WA88wZhodCNh93GM4ZglVFuGGZfKUPz7+2584Z8TyU75OeXmD7dMD2xyzPfPw8xypbPFu7wqTucczZxiBEVpNaTd969I1PZF1i45IjpFbTTkMAjBUqKi5+RnEtmWAjrSFDhZjy2OXept0OuJC7xNMhw0nFw8E6xxxLRXxSm3PIaTPj97jmCKLkwKWEpVqhvxAymBV+rPYmj7l9GqrcDyhhrEUJNJXClZj/5PA3uTIzxa8Hn2JzpYaYgPFsDDfNkF6/4OigEcWNfQQ7Mcb604rsWMTf+vhX+FzlLeZ1TkVcXCkuWoWUeyrgCJxwh9TVef6PuRbth2ZQaRVPCdYeoMDgVhCFeB7tE1XaJxTjn1/hrx/7Nv9k8TmuLE7h9iqMfVewZm/tP4nnQRjQX/BpPQoLZ1b5Wwt/yLQeMqc9tAgOARk5bZMQ2YStPMOVnK28hsbQNQGp1WynFTKrGeQeruSkpfCvRXU6aYCKFWIAa++5xhxcIVfFErl1wqV7HObd7d1oVIvgSY6vUpAf+kr7C2WklE+Psf6swj7cY1oNCERjsJjybDIYUpuTY0kpBOeos0VDRXz5WIMr0xO8OHaEzadDmm8coXn+EMHVFubilQOTblGVCrIwSzZdZ+mzVaIpy/GPX+PM2ApPB1eYVhmuFDsoNzxAFMbmu78roCI5ZyZW+cajk7gDjwmtiwqHPSRgdw0iKN8n/rEn6M25rH824/jx6/y5uVd53L/GY+NH6cYeSX2yjEL3FgcSBNCo0T+k8B7q8MTEdSZ0hCswsClYSK1lMff508HjXE+avNaeoxMHrLbqZKnG9FwkFfSgFGoBC1jHYlXxHYGxS0LteobqRuTm3l4vB1bId/LjveMgxwbMOi0cNFoUmc1xJcdXGfagCTmAKOLJgNqTm3zi0CKT2uKK3hWf3FoMhsjmGCAqRfmwM+QwQ05MfpNoQvPWzAwr2Rj/49RPkIyFzNDEv1p4GO37TVARJAyIjo3Tecjj1L/zFj82+RY/WX2daW2piIuWwpApt5a85Cjnxo0QQCNUFTxbv8pbp6fZvj7LpOMU+wvm1m+9ryEKCUNWP+4xPBPxXzz7x/xc4wcEImiEj9cuM5x2+V59qijVs7J3eBBBKgF5IySatnz68BU+XrvMhKJMpVhiC13j8nq8wL9eeYLr3Tr9y2PogRCuCTqyVNYNTmRwewmSWSQtzoms5mE8xXBSk4VC/VqKvz5AOj/U5PKOcTCFXAREYX2XdDzjyESHukrYMZvLrWU5HefyYBKd2qKZ46BAFOK5ZFXNqYkNzlSv4yLk1jKwKam1RBYM0LcOqVX0rYexiqYa4pcbNhrLgrNNU/f5xPErvOQcZrtXY/7iLLbTJd/YfLDHeQdQ9TpyZI7hkQZXf9JBzQ754tSbPO4vUVcGjSIlJ7XQNsX3HCG3QiAGVwr+cgu6DARyBCX2wa7w5KZaaMdBalUk8MvrQSBJsXFcPlcVefw8x+YGmyQ3msPghoWFqBsdrb5PduYovRmf9Mk+X3r4HM+Gl6mXthfGWjayOtf6TfRe3e8VwboaLHRTn+tpk7NpyGvxYb7TPsF6XGOp06DVruJeDHD6wsSaxYktfjtDxQavnSBpjgwTMAbJy5t638c6CqcfkPsKf2OIavexw+E93ys4mEJOUR9qAo/aTJ+nJ69RlwwtAVBEU5ejSa50x3Eiu+c2ZO4EojXieSRVxWeaF3g2vIQrCoOhbSyR1bSMT2odOiYgtQ6beY3Uah721miqAXWVEEjOhDPElYi/MfdHXJ2e4Fc3fp6pV8dxlxVsbu1PzkRQjTrtM+Nsn9b8yk/9C34kvMgRbXBFAU6RbrKG1FqWs7DgCU1uFU09oCoJOYKxiopKqUqGsaoQcnhwvJSiq8IACQLMzDjpeFETbbTg9DOc1qAQM6WQPEeGMZJm2H6/KBnMpEwLlXckXTTMSL0GjRprn6jSO2r4r576Gv9x4wK+OGgJGZiEmIy1pM71doMgKjjYa0GSdTTGUYgR2knIYjTOy84x/tXqx3jzlSN4LUX1GsxuGxrnWkiUIv1haceQg8mxUQzWYvK3p4126tFd38fTChtFmCQtbpL3+Jw4mEIuCnEcjKuoBQNmvC7uTuRkDak1XBlMsLbV4Ei0t3J4dwpVq2KPzhJNCofcFnWVkGPpmpyX43laeYVL8TTD3KWThQxzl42oSm4VjzevM+e1eSa8zKzTpSIZrigmdARsMX50m+s/MsXUDxz8C1fYb80vKghQU5PEJw+x8iMKdaTHw94qTZWhRJNjaZucvlGs5nU6JuBsPMd2WsVVOQrLMX+DaaeDS44nOYHNQKCmI6bCHiuBLbxY0geQerIG0Ei9jhmrsf1kk84xhfHAeBZn4OP0q6gUnMji9i3hWoozzHHWu6g0g2EZSjsOOBpTq2ADh96RKlFT0X4qYXZ+m0f95d39g9waLmU5i9k4X7t2mvSNBlMrWXFD2GOQOEUPU7w2XFmboDUMWR02OLd8iMqSxmtbqqs5bjcvRDxJIcuwuYEsKzjO8117i10oAWOKG2SWYa0qaurz/L7czA6kkIsS8FxM6DBX7fCQv071pmqNFMuFrSnscoAzGL7PK+0/yPgY7UfGGMxZHnbXmVZFtLiRu3yj8wjLwzHObU4Txy5p5GBTheo6SA7XjjWZbvTwD6c01AVylRGIw7zOOaQT/rOH/4Tfqz/JZR7i8Nec/dUBKoKMNUgenmH9qYC/+lN/yLPhZZ7yOgRyIwpfzCps5jWe7z/MelLjXHuGXuwTuim+k9FpBpwI12nqAXU1pKJiXIEZp8PDtQ1erpwE10EShU0fzKGaiTrD+RprP2r50idfYtbvMOe2WE3HWI7HWOyPc2VrnM31KvW3fLyWpRFqdJTjdGMQIat55IFmcMglaQjbT+UEkz1+5fGv8enKBU444EpAbg0ZOS9Ex3i+e4LBD8Y5/PUE/+oW+Y6Hz16BtdgoRnWGVFfqRJcqbIUhG9Uxwqsuk69luL0Mb7ULaYZEya4xGrkpvhtTiPrNxyWqXMXY4u9ZBhnYJMVm9+ckOJBCvhuRa4WncwK5QabBklhLtxfibSvUMCvurgcEphbQn1Vk4ylu2dTQt4alfIJvXDtJrxsgKwE6AT8RJAMnAiz0/ApLscPlqSlO+StM2yG5tSiKGthApVScBKsoWprVHtrIej+UXa52dpK1p0O6J3NOeOtM6z4aIccSW0PfWC4kM1xPx3m9M8tWVGW9WyWJXeJKTOBmdLKQ2LigwZMcjS0rV2LG9BDrUESz+sH0C1tjUUmGM8zBKhpOxJzb4pS/woTTY8rtEuqUYeaylGqiqSrGFby+i04c3EBjPMVg2iELYTgjZDVLY7bLkWaLeXebumSocr8pthmxzXi+e4J/e+0E4brgtqNCBPcq7E51CRjfoCoZWcUhqSsk17iuLrY60uzDrTjNOy6K+6AvB1PIlYDrYlyh7sTU1RBVbgQZDAMr2DWf2jWL6g33WIHUHUCEdKJC55Gc2SNbVKVY3reN5qXBcdIXxhlfs9SWMnRkEGMRW+x8Wkdwhj7RZMj3Dy3wcLDOgm4zp29UaASSUndi7D7zNFCBjxpv0jrdoP5TK3x+apGn/WXGlKBEkVpD11jW85Bvd09ytT/O2eVDZH0XiRXkQrehGfo5m/UK3SBgyungSkYgOYEITT1g3tvGBKYwVXIfwKVli5JH6fRxtUayJhWdcNzb4FmvS0qHyC7xireOrzLOeod4nUP0WwHgoGNw+oqsInRP5VDNmJvdZjwY8rnJ88y525xyN6grwRVNbg0Dm9I2lq9fPoV6sc7UuRS9vInp9ffm3lMZeeSukIcGVU+ZHO+x3nMZzDhYDV7bRw0zVJoVgl7uD2N+yPEYA2XDYfHc+xflHEghF62xtZCsqmk4Q6oqprzHlqVkguSgU7u747zfIb6PqlToT7pU5nqcaq7jCkQWlrIGi9E4fguCbYPXSlBJXpRdAGIt1lH4LQ+rhK1+hdW0Qd+6GIocO8BmXmNpMIZOSpvOPZgDvRnieqgwgMOztB8bZ/tRzRcml3mksoJf7pkMTF5wlNdYzxpsJRV6iU+eFQJulUUElGtwvQxP52gxaLFobhy/sYrcqrKg2D7Q/LCNIlTPIVyZ4PeuPo46annCe57UQmQVm1mNxcE468Mqad9DDRR6CCqjqIlWYLVFOYbAyag4CRWVEKgULRYDpGVK7WwaciGZIVoPmVq1uJ0Em6bvjkr3CkQVqaOqoCdjxsf6nGxu0B0EJON1VK7Iai7aVeAoJMlQShXVKaV1sQyjt/dSiIBSiC5E3OameCw33K86+oMn5CKI7xPPNRhMKxb8FrN6gCs3hrQaBJUKOjZ794S7TahGA7swTfthzV8/83VOeytURFg2mm/1T/H9jQUaVzLC6330Zheym05EY0Br6q7Gb3lcWavx6vg8z1Su8Ih7ffc93hoe4sLKNI2WLTxF9nJeRQQ1VsfOTrP+qXHUz2zwmall/tr0H9NUGYEIqbWs5i4tE/LC8CHWkgbLvTHawwAbayQXrJ+DY6lUYxphRN2JUVg0BlcyFIWw5QiRdZFcbnjUPCDkW9tIu8Pcn0yyvTHJb/zkx/mJj79Kah0Sq3mxf5wXlw4TtwP86w5uR6iuGqyCNJRdvygRcFVOoFNcyfAkJ7dCYg0DilLWf7r9aV5YP0rzNYepF1uozQ4mTvZun4EqRHc4Y/nJU29wsrLK08FVfsv7JP86foysEuC1XVTmoDIPnVj8TR+VmaLkMDOodh/J8uKGBYhSRSS+41MeJ8XGaJ5j8/vjiHnwhBzAc0maDklDqJVdW6ocT5qSE1mNjgS3b4o82EHAxBjtRxsMZg0L7hZNNSS1lvW8ykutI6xv1nmon6EGCcRJMRRhJ2q0xQ1N92NcR6F6Piv9elmWeOME3IhrZG0Pd7C3I3FVraLqNdKHZtk+U6F9Gr4wtczjtSXqkuFSdO8NLCzlY6xnDc71Z9mMK2z1K0RDD9XT6FjIU8G6lqFX5IS3qyFNt0LfLbw3UhIgJ7UOA+MVUfyDXuXZoh7c2R5SW3bYWqvwjd4ZKjqmopLi/zHTkBUBjcpBTFFxaB0wDuAYtJNTcRJCnRKoQswNggEG1hJZ4Wp/nPXtOs2+RZLs7YHRPfYX+TCQMCAbC8mqlmPhBkfcLaZ1nyPBFhPNPhuJpr/gIUawQrGX1NSozKIyUJnFb1VQmUENM8SC8XRRrVn6NbnbQ2QYgxIUg/syRergCbkopBLSPq7pH8lZcLeoi0Ih5NbQNjnreZNgHcIrLWz33ndd3XMoTeeJSbZ/ts+PLizyqLuBAraM5jv9k7zy0kNUrim8lXVku4ONorct/XeiR+U4uMOE6rVZVsMJzh6a5YuVc7sTus9tT1N/y6GyluzdNn0RZGGW3ulJrn9G83M/9U1OBqt8OrxEIJZKGYl3rbCc1fmj9hMsD8f4wfI8ydBFtj10JFSWiy6+LCzK96JuSL/mcxaIchdfZVRVTFUSEpXRMhXWkgY6lt1o7IHCWjh/mcpSyNTMo/xv1c8yNt7nkak1LrcnyIcOKlJIBpIVIm4cIa0KWRXcakqjGjEfdpj120zoHnVVlCb2jaJrXVp5hVeX55DzFYLtvFjlGVOkGLQuu1v3kNeKCPn0GN0TVdT8kC9VX2dMpUxrh89X3yQ/qrgwNc0PZuYJ3ZT5WptOEnBpY5I8U+S5wqQKte2iE8HtFL35WcVidXEzlFxoXAypbGSEVwJkfauYIhXFxTVzj8zUDpaQlz4jNvCIxy00U+oqummj09I3ilZeQScWGcbvKurfbxDHQRyHpKY4NbPOo7Ui/xtb2DQha2kdt63wOhbSsh7W2LIOtoye8hyUwiYp4micoUX3Fb28SEcZCk+RKHVwBhYd700R1+PjSLNB/9QEW485mGMDnqteYNZp01TFlkBkLQMrrORV1vI63TSgl/pkqYNNipWaHgrO0OIMLZKDcSEPim7hOHLpJT7D3CVHkd/Uymlu8nvYC5VQJkkRawm2c9wljzbQqofkRqGDnDwtNjZBSAaC8SCtQVq1VMKEmh/TcIbUdEQgKR757vF2TcBWXiNPdVH9ZCim5jgOOE7h+meK2uu9ZCCWjHkMZhRj9SFjKqVabtzWVVJsViN0mz51J+bhyjrbWWFBmxpNmmuizGHTr5GlRS4dA7aSI47FZgKZoh87ZBUHldYIrEW1XazuYZMUE8X3ZBP4QAm5aI2qhqSTVfyPtfjs7CILukcgO4JkuJKN80Y0j9+x2K3WjZblfQoJQ1RzjP6C8MsLX2XW6RKIsJE7vDg8zsubh2lcslRWi7pYa/IbIn5zY0NuYDAAawi2LElDsRlXyZHdTb1o6DG9adCdhL1xWZYoZ5FGHz/B+rM+8TN9/vYz/5Lj7gZPeN3dp/UtLOY1tvIaLw2O0c5CtpOQOHeKdH8uuF3B7Rebwk5/p00dVOaQjAndhs+GX6XVqJCXwq0Bhbmps3OP7B2YHJsY6j9Yxd+aYOVHQ9Ynq4Ruxun5VdpxwOZElUHfI2l6GM8iMxFBmPDo1BpTfp/jwQaTukdTDwgkJ7WKgdVcTqa5lkxghg6SgXEFUwtQIojrFHniKCoi0WF0w7rgQVWylEHe9mmf+HNd/uKRV5l3fBQKVzSHdMLT/iInvDXOBMvU1ZAFp0NkNZdrU7s3MGMVK9kYg9xnJWmQWc2018WXjM20ytB4XDg1xdawwtLLkzQuTlC/Vsdf7qFaXdhu3Rjabe5eV/mBEnJEgethfM1EZcjhcBv/5vy4zVlKx7k2HEcn5gaZ+xjie0WFTmiZdbo0y9KDBMV2VqUbewQDW9QV5/lNeXF7I2q8WXis3a1cUGVlhqLwFLG2zKdau6eEXFUrSCWkP+fRP5bz2Nwanw4vURFLIE7Rbo9lYDXrWYOVbIyrwwn6mUc7CenGPiZykFihY9CRRccWnRS8WF1UOcmOrostuCn50SJoMbiS7z0TNmuxvQHupo/bCej2A9zGgKY3xFEGY4WONgwSBZ5hvD6gEcTM+D2a7oCm7lNVMR4GF4NBSIEchUFAFWmF3BPySiEn4ijE0YWgK426OWCwcpOfy30+i0SRBzBR7zPh9HG40Zk6sJalfIzNrMb1dJyKSuiakL7xuJpMkVuFFkNuFZtpldg4bCcVjC08eFwxbCUVEqOL4RNORh4WAVHcdNBxiKMosgNpio2KkYo2ju/K4O4DJeTiOki9Stx0eHJ8hSfDxbd1dHZNxr9a/xivXFvgWKscR7VXoqcPi/Ex+g+Pk0zlTKuMQBRKigqKS4NJ2p0q4+sJ3nph3mOT9MaFtBMRlBCtEdclagrxlGE26FC5SZhE7N4TKhHs6aN0TtRY/2LC3//0P+W4u8F82ZCTY4msYd04XEyn+Gr7Ma4Nmrx5fQaTa0wm2FgTXHNxBlBdMUVapZ+jkhzja6wSch+yACTMGa8MOeR3mNQ96irBRahKwpgzLC1M1Q/50PcXptNBoojG1TH6F6psPqT48blzAMQ1h04WsjpVp+IkPFJbpaYjTnjrVFXMrO7giqGuSjM1a3GtYcbpFAMVxocM+w79vsJoH514qIyiRyEHfzPGXd6CLC9Wv0mKGQzKaPQ+pjXL/5Pch+mwz5juY7CkNie2GX/UP8n/fuXTrG41kKshVkFWy1GxIlgvykqtKm7mzrDcHFbFVx6A1aDS4vFo0pJXDcrC8JAlrSq6R0K8ToDXbeL2DF43xdkcopZWsXGMGQ7v6MZ2sITccTD1kLSimHD7TOre2/LjKXCt2yRreego2v8iDtjQIxrXSJjgiuCKKtvNNb3UJ481Kk4L57u8LLc0t4jERRVNLK5LVhXyesa4O8AVKZ3+LMYKKrPslZLNnf2B4UyF7lHN3Ow6nwqWqYrCF5/YpsTWsGU0F9MpzkZznG3PsNGrkm4FRamgEXQieF1wBoX/iI4MKsmR3LKz9LBaMC44QcpEMGDC6VNXQ1wxqB2R2K0j3xv87KCYn2lx+xle26UXObiqsHIec4Y0nIiqU1S0HPU2qesh006HQFIqKsPF4pavlWLJseXfYip+yiDMSasKXRdUXlpD7ry39lFJAzVIkE65d/CgfMrVjSgktQ4Dm5TFDx6vDA6zvDKO2nCpLQpWQ1otmqQqawYxYHQxkNkdFueF1WCVkAWC0aCTHSFWJIkqGucUxRzQoFi1pBXBrQtJXVFxFEG3Bn0FwzuzCjk4Qi6CTDTZeKZJ6zT8aO0tHnE7VCREIcQ2YyX32X51iunXwVltk+3VyovbwPBwnY1nLQ8fWSMoTYxSa9jMa1xpj6PaDrrXQwZFE8NuaZw1u2klUUW7vdRr5ON1uqcyfvzJN/hM9RwVcenZlMhC3vGoXO2jtro8cKkSQc/NYiYbXP2y5he/8A0+Uz3HhCrKBA2G9TzjbDrJ17tn+N0LTzDcCqledHH6MLdudqMqyQ1+O0clBrcVQWaK3V2RIiIXSBoQT+c8d+Qa/8HMtznubjGvc1xRuGhapsKb/UM4A8FG8YMxzXovmBxrDe5ym8nXHJKGy+bHasz7LR4Jru+KciApk6V3jKLI/bsiaIpVnrGWHIPCMK27BJJyZnKFc8qw6o4RTbtY3xSli2GOHyRsrlapLI5Ru2aZeEmjuhp6/QfiUy5S7H9c3J7g28HDTDsd/qR3mu+sH2fx9VkWvmHx2in+SrGvYl2NZKYoJbT2Rp34Topy58Ygb1u2Ul8YJx1z6c8UJdD9wxZzKAY/w/FTcrHkwPr5JjMvLFC9FqFf6N3RwOoDJOQK67lEk0LazJhUferqxnzK2GZ0TR2vJVTWUoj29ybnDrKKwk4kHApvbOoZIDIuw9hDx4Kk+Y1aVrhlxCgiWM/FVFx0I+HR2nUmdR8tRYmVASQTVD/Cxg/YR2NnCtLMGMP5KsFCj58d+1450SfcnX60bnzejOd4rT1HtFwl2NJUlyzuwBBspkhuMW4xV9HplR7TgxjJDdZ3sbpIq1hHihKzWsaxyhYPu5tMa0O9vGkAdPKA1UEDHUkRde6xqBxbVGl52wluz2UlqlN1YlzJqKi4nCJldmfa7kDdJFKqPBcAAsnJVcyEN6AZDOnUA4aAG2T4QcpYGDERDjiXK+JBFa+tsL6GgS7Otft46FAGK4BKLYOhx9JgjDcqC3x/e4Gry5NUriuql9uo3hC2WsW/KevCbVr4MUnJxdsqkm5u2y87PF3PRcchuV8p3BANOF7GeH3AfK1NoDOqTsLX+wHDqQpe18W5Q04OhpCXO+X5RJXumYQjRzaZ1kP8cs5ibDPOpj4vDo9Tv2qovrmGaXf2dzReDs+ImopHj67wVGMRVQ5ESKzlWjJJdL1KbU2QTr/wvninpaY1ZctyUfebHmrQn/eZn1zl2fAy0zoBfPrGsml89EDBdgc7GDyww4ZyRFutyvmfbfDEZ8/znx/6Lscci1saOXVNwnou/PrG5/lX332KyqLDse8luL0YZ6OH3GzXumNuVXYi2tyUZXQaPIfhjMtwUqEe7fJnj53ni/XXOOxAIB4Omoyc1OZ8vXWGi987wtRFU3a97r1zy7Q7uFdh4k2fl6dO8sqReepnIg57WzSDq+ibxv7tTERyd6o1ysfS8qbuiqFKxsPBOlBsjG9VKtT9mLobUXFSqk7MUthgO6hgytyMLTsr7/s+gtbgurg9yFdD3tg+zBvOApVLLoffyAhXeqir1yHNMO+sZCsDILvzmd9xk37bylYUsrmN7g+pWovb8UmaPr1aSBwmTAc95v02J4NV2kcDXuiewCqXyp+GhTXdh7TVPiBCrhARcl9TGR9yuNYqq1WKQbnGGjZNg5V4DK9nsK1OYfa+zyFKyD1hLuww7dyIyFMLvdzH6SncvsUm6Q0Rv1WkqIobYTLmEo0Lx8Me07pPUEYgA6tZz+uoFIjjB9t+LYLUqjBWxxyL+OsLX+WE26EmlWImKYUB1nLe4GxnhspVh/qiIby4VZRf9vpFimnnGMooqvixdHS0TrGJ6iiSuhA3YX68zTO1qyw4HSri7Z5bQ5MwsDnX+k3CFcFv7d1KKBvFWOnibyRUliv0gpBLx6YAOOGtUZWEQIrrorTh2fXZ2ZmIlLJTcmlBDBUVM+YMaXpDUqOpuxGBLrgd5i5prouVXAaSF95GD4IdEUG0QicWPRDcTmHBUF801M61kE6fvNMrUo55/vYbze418/4ia3NAbFFuaS2qG+KJ4PY8dF+R5hpfZYw5xejJY5UtXp2cI6m74LlwB6XQB0LId0ZRpVWHR6av8Vzz0m61SlFalPNvuo/ynfXjBJ2bSn72MXYmARkfDvkd6irCYIitoW1cLg8mqV2B2lJ+Q3zfKeKiitr7RgPGGyx9QTH12Do/d+i7zOucQDS5tfzj7U/xr68+Rv0ymB3DoAdxzI6D+D5bP3GC9inF5x/+AY+4HeqqOI17JmbLGP7v1nP81sWnid8YY+GlFH+jWC7bm6OtnWMQVdzIdqbmeC7iOMTzDYbTHps/mnL62Aq/sPA8nwouM+/ccP5Lbc534wrf6D3KhVcXOP1vOuiNDtleS6uUsFmKGRi8CyvMR1P0rlb5ZutjfG0q55unH2au0uHZ+lV8lZJajcbQ1ANcKYzCFIYZ3SWQDF9yDEI7r7CZ1Ihyh8woLmxNMYxcsrWQYE1TWbVMLmb4611kcWV3Ys79vv4k8JFqFb+dU7/i4HUsficjWB7A9XVMHN/wDrd3UFFji+ocm2XFPkMvoNnw0LHHer1Kay5Eh5Z53eXp6lU2Dtf4xvXHoFErmqg+ZPXKgRByALTGuFK0FDvtcmxXgchaFgfjbHarHEnMwSg7LF3crAJfZeiyyDmxlsg6dNIAv23xuunbp5TctGkjqohSpBqSNSvoIwP+wuFXeMy/Tl15xVKanDe7h2hfG2N+2xQn+4McZeY69BcUyckhH6tfY0L7u30CkTV0jcvZ3iH61+o0rgvBchfVGdy4Ab0jvSTKgFE3hm+WS/BkzCEaFxbmt/jJQ6/zbHCVI47ClyJHsBP9X0hm+F7rKOGqQl1axpTR2J6Etdgsw2y3UElCLZ8jrjcY9B0uNKZZr1dxxOCrIqJ2VM6U28NXKa4Uvv5VFaPEFGZhVujmAa00pJ/6RJlDvx+Qt11q1zSNSzmVtQTvyia21yffbpef4wE0BWkNjkbHOX5bE2wUg5HVZoe8272rlhO23Ay1/QGkGe5WRBhqdF+RGY0SQ1UZZp0Wpypr/HH1EWzooQZucV1/iJvIwRDyHdEur0UlN0Q6I6drNN9fmSe9WkX32kVb/l692G4TKoGrwwkOuW0GwSpto1nKxtmOQpzIIokp68Od3ShUysEHqjmGbVRZ+dwUg3nhSye+x4/XXmde5yhc1s2Qjdzlpdcf4tjvGyrnt3dzp/cdOx2Dvk80ZXlkYZUT3tpuUwcUlr0d69NKQnS/WEaz40xHuaErqhDvnUjccRCtIQwQzyObGyeeDFj6vMI73OM/PPwyn62eZVbnuFLk4FObczUbspTX+PuvfInqV2rMnYswvf7eqlZ5DxSt+33UtTWm0py84TM4F5BWQp6fmsI4Rb218SzJpMH6OY2pPuOVIT819xrHvA0AIuvye4tPsHF9DP+6g78tTK8YwvUUrzUoXDaHEabbu7EifEBdnShdnPOJwe0b3E6C2uxg+4N7usK01oKWcoiFZSFsMe10qIgwrfuc8NcIGxHZeIib5sjqh6vm+aFCLiJHgF8HDlHsWf+atfZ/FpEJ4P8FjgOXgZ+z1m7f/ke4S9jZlZa3s5BbS986DNoh4ZZCovSOo/HIDniNF0iIAGGBhzgqp0htwit8G+AJEfkj7gMnKrNsJyFdE5TRuKaVV4hSh9qO3/pO6qAUL1wX8VzsWK0YRHECODrgufoFTroRdVXkgNtGs5SPESw7VF+8WGyYPkhORBClyOo5J+vrzOgu+qa5kTvVOnHuFM0ZeVH/bbW6kQu3Fkrx30lP4ThIJcSGPtFMyHBKU3uoxecPn+dTlfOccBIq4qIohljn1rKSV3gznie/XOPQn2whW22yW+Q4348X4JSIvMX9vn7K1n3TaiODAY7nMXalOP58oobxi/2SLBT6c5q0qulkikHDZ2miSU1HpFYzyH02N2v41x0aF6B2PSG40sIur2KThOw9hg6/HycDutwTTlR5HhiLZBYVpUWD3M7/2b24wahi786Uw6+taxl3BjRURCCaqmRM6B6Bl5KFIY5XyrHcvjfNB4nIM+BvWmtfFJE68L3ygvwrwFettX9PRH4V+FXgV27r3e8mRLAiRT6vbFrIKLq2WvkYzoZLuG6Ru1A6JwineJKGjJPZlOf5KhP2ENe5zAQzbLH2KvBV7iUnZXTjDOHS9iSzYZe4DpF1iKyLtYJxpaiFDcNCrKwFx8FOT5BMV7jyUz5mPuInTr/ME9VlfiS8sptSiYj5lcs/w2tvHuHwqzmm0y02TR8UJ2VawGY5CDScCFdyoMhXQ1H77EnO0do2Fw9P08XDGdYJNyuE1iJZXniAKAWeiw08ktk6WajpzzrETSH+VI+jU9v8/PwLPOovc8od7pYZGgzn04zFrMl/8+ZP03p1kkPfNbCyXqRUbpMXoGutPfVArh9ryzRZYVUhSYL0HZz+EBwHtxZifRe3XyUe06QNTapchrlHajXGKlKroeMSrgmNqxH+pQ1su1sI5M4My9vkROOS2fTucaKK1ag9NEE8UyWrarJA4bV9XM+7YWP9IcTz3QdWVK2owAetkdlpTCNk7RN1OqcNp08t8anqeeZ1F1dclvKAr3YfZ3utzqGVPqrVI3sf3t4PP1TIrbXXgevlz10ReQNYAH4a+EL5tP8T+GMepJBDYW4kdjdfXOR4LV0T4nYFv313/Md9CfEpShsdcanYOjFD1lnm43ye87wK94MTY9CxZasXshFXiawmtU5xgVG2EDsCvleY3xsDgU8yXaG34HHmU5f46ZmX+fHKeQ5pb7dcMycjtobXLs0z9R1N7WIbMxi87wl2XzjJ86JMUGwxreYd9Q9awJWMKa9HY3xAJ9YMWg5WCf5GFUkyZFhOhw888qpLb8EjqQm9o5BOpfydp/6Az4UXmdMevjhoqQJFOiW1OYtZk9ejBbbPTnD432ZULrbIt947aHw/XoDN8mkP5vopb45k2W4Vl/T6RQqi7SNhQAjoKKTd98lqitjsNJ1pYuOg+wqvbfHW+uRLKx9oD+X9ONkpIeUucSJaFz0H9YBo0i2cLN2i0Wt3tqqoO1ul7+w5la8lnguuRz5eJZ4K6B+1TJ/e4NNTFznhtKkrQVG4sL7VnUa3HVS7j90Zj/chcFs5chE5DjwDfAc4VIo8wApF6uWBQFwHqVVJQ6GmYypSLJcMhsQW7epSmsLf7fbyoe3TpcUYEyTEhRgW5/F94URllnyo6SQB/XICTCAp09U+SycnGU4F1KuHwEIeKpKqYvtxSKdT/sr0K3wyvMyE1vhSnAoGy0uJw1vJYcILPpMvt1Erm5jbiBLuFSfWFMITLLn89qWnOfzIFo9718vPbVBAVVJOhatszVa5XJvg2niTbsune7xRGF/lxeCErG7JQos/36cSxDzZ3GI+bPNscJUprXFFo0WVKRvL87FwIZnn737nL1B9NeDw6ymVsxuw3f7AEdQ7eQF2ljgP9PoBdo/B5oXPn80yJI6RfoQTOKjMRzKhlVRYjCZ4YeMY650azbMw/noHNrY/1Eb4OzkJqe386c45EUHVqkglZPNkSPsUGA+Ma0kaAc3aPOH1AfpCcbyk6Q1zrzIdCRQrOK2LvSUlNzo5tUaUwtYq4LnEszWyiqY3r0kawmDOYMZTHjl2lT8zfY6nwqu4Ugw12TYRf9D6DD94/mGaZwXb7RVlix8SH1jIRaQG/DbwN6y1nd2DBKy1VkRu+T8oIr8E/BJAQOVDf9D3hdZFfs8T6jqiqm7kKosxXEV3lco/3LLlvZDZjB/wLR7haRxxuTlAvNec7CxdVQYkiihziayLQRGolOmwx1sLOWlNYUuRTsaEZMyy8PFlzjRX+XzlLU647m4lRiFahjfjIzzffYjaNQuvvkWWvXdK5b5yYnJsklBZtWxfGeP8sUOktWu7f9aALznH3XVMQ3i0dp2NyTpXBhOcm5smNwpjhaqbcWxsi9mgy58Ze4NJ3WPe6VIRy7T2d/nYQWpzXouP80LnISa+6TPzW29gBgPy26j7fZDnym2hnC60s3JVwxg19Hdvgt3EZzVusLg8gbPm0TwfIW9cwrxHPvz9cD84kcDH1ir054X8xADfT/HdjLaMI8ZBTEh1pQJpCnHR5WtLf37RO81ypZAHfpk+KfPtWmMdTTpVIa04tE+4xE2ITsWMT3b59KFFnqgu84i/zHG3RSAWT4TIWroGXt2aY+IVoXE1LvobsuxD69MHEnIRcSlE/B9ba/9Z+fCqiMxZa6+LyBywdqt/a639NeDXABoycU+2rCUISGdqJGNCRcW4khcRpBTNManVpVPZTXfTO4Sxhh/wLWY5yowsAODhE9vC/Oa+cGIsXicjWPVZm6nRNQEuOfPONs82rrJ0ZoxO5NN6qIooy1h9wKEw4s/Pvsoxb4NpbVGo3Rzzphmykmv+u+//WZzXahw+17+tHf37wkmeM/nKAL8V8pWTj/AXx77HtE4YUxotQl0ZjjhtGioisi4dP+BMWONMbWr3JQKVMudu09ARp9x1KpLvTobfqYKJbcrApPxu/yivDQ/zm99+jtoFh/lXekUO+DZSdO/FS0bq3jVe7iZKMRddbA7bcsalWhhysrFB0x2gt1xqVwWnXXBxu5Uf78WJKV187piTnSEz4w3S6SrD+ZxPHF1kyu/TdAZ8r3qUK/PjLJ6oUn/4GDoqDNPEUlhSOEIeFKu33CtMtIzH7ji8wvWwsPDNGjl4hubkFjNhxCPN1d3uzQVnm4qKiaxmOauwltf5Zuc031p5iM7Lkxw/20dv9jDZ7XN4Mz5I1YoA/xB4w1r7D2760+8A/xHw98rv//JDf4o7hAQ+wymPpAGV0jsZKE1+pHClg7tmwWqt5XW+S5U6x+T07uPTzHOdKzu/3ltOrMHm4HQTwjWP7XZA3/hM6qIrs1o5z/zRbaJyJFcgKY/616mriCNOii+KmoS76YOMnJVc81YyQ/itGod/dxm7sUX+AU187hcnNstQz79G89UKb3zhUV47Mc+j/nUCKexkK0rTVHCMHENKTh9jN0irl0ojKEGJFN9RuyWFO548O3xENmPLGP7F2jO8ujzHsd+xhF9/EZOkmNswNno/Xq5wbvJu8XLXYU1hV5Dn4CjMoZjH5ld5vLYEgLelaFzJUNs9svT2Cgje/1xZ3Pn1zjgpbSeysZDhtEc43+Nnpl9k3t1mUg35YuM1Vg43+TfHT/P8iWN0+gFZxyvdKwHX4jViPC9jLIxwdU7VTfBURs2N8VXO4WCbuo444a9RV0NmdY9A8reZjmkRNnOha10uJDO8PpjnD956jOC7VWbPZqgfnMek2R13S3+QiPwzwC8Cr4jIy+Vjf5tCwH9TRP5T4Arwc3f0Se4ExqATi0qhnVfpWJ+UPrm1bOUhW3kVlZY58ruQWmmzyQpXqTHGt+0fAXCSJzjGI7uldkCL+8CJ7ieEG4Z216GVV6mqGBdDXSUccTdJrUPf8XDJy7b7HF80bukTMjQJryYuV7Mp/v65n2RjeYxjb6XYTvfdnhPvg/vJiTUWE8dMvqj5O/wMJ06t8OXZ13gsWOIxd4Oqkl0fdY2gRVDYXfHe5U5kt5wQSsfELGM5r/A33/xFVlfHqJzzqW9aKlc2Mbfqjr0DXq5wrlGW2j3Y6+c9IFpBGJBVXcbGBjxSX2Xe3WZgfJwI/O0E+yHM596Pk2tc5K5yUp4H1hYe/cYqXDE01RDXzXmmdhU9b2klIVtxkaZRYqm5MbNBB19ljDsDXJVRUQmu5MU1JhlNNSBQKZNqSCA5FSnOqdwW7oZbRtM1Hl/pPc7L7cO8vHgYdTWkek1ovpUQXO99qNXMrfBBqla+eYOOd+GLd/wJ7gaMQSUGncBWVqWVV+jrHgZYy+vlUFzQ8U1Tce4ATZniJ/hLt/zbx/k8X7G/9aq19ifu+I3eD2UbsbR7VJcCvO0qG2mdpu7jiaEqhumyQy+FciNQoUQTlDnz1Oa0TMbXek/xYvsI5ncmOf1yD31xmXxj873f+xa4r5yYHBvnHPqDRaZfaHDl3z3MbzwX8OMLDSab32WCCFeZwmK2rDN3KSZFKQTDDeFOyy661BoiazibTvKt/kns/zPNme+swco6ea//gVcm78T78YLlnLX2Ex/qhe81pGiksqFPWnN4eGKDH6ldYMHZZiUfw+lbnLVykPdt4v04qdg6Hbt16k4//i5EisHSRohK5y6NZVonzJMwXXmLjwW7q4BCqCUjkJwxJbs2xUUwUAQBN6/eChQVOKnNS6+fYr9gJa+xmE7yz688SeutCaZfhMk/Wcb2BpjtbcxdmAy0gwPR2WmjGH8zIth0+dONE2w3K9AoOs9+Z+MZXlufpXY9J1jp33C9OyCw/QHOepfaYoVff/M5Ts5swPyfMqO7HHE6KG4YHXVNaXFrLSt5g//pypdYbjWIFut4LcX8+RhnvfOeNdF7DbbXRwETr9dpJVP81vEm3zh6kudmrvJzk9+hqSJmdYICXFHokofUGtaNZTFr8Ntbn2QjrrLYbTKIPTrrNXTL4cTFIbTLVck9mny+1yG+TzxXp39I87Ggy6TuEUhWzCdNQYbxA/Pd+aGwRVrIWe9SNZbWS3X++8GXmZzqcqSxzeFKi+PBJt08oJf7VHRCTUdUVEJTD6irITO6W1oT5IUlAXLT7E5hJW/QMQHnojm20wqX+pP0U5+tYYU40/RaFeg7VK5qppYtjUvD3eqUu83bgRByMxigFtdo1D3OnZ9jaXoMfczQyUL+5JVTBNdd5l7fwF6+Rh7FB6Y9HyBvtZBul6mKj5UmZx+p8dUvtDhZWaNZfR1XDKlVRNZh01TpG59rySTPt4/T+4cLHHmji7p6bre9PNtHopVvb8P2NrWVNepaYZ48RfvUJL//oxM0PzvgZLDKs8FVAsmpy43jahnFK8k8f9w+w1f/4BmCDWH8XEq9nbBw9gKm08Nm6YOzI9gDECVI4NN+yKN7DB6prHDE6ewKmRNZTHsPu4ju+MpcWkRfVRzbXCCbrNE+Ocm5hSleXsgJ53vkucLkiiBMmKwOqHsxh4IuDWfIgt/CVyl1NcSgiIxLah1yhF4e8GLrCBvDGosXp3Fbmvpl8FuWxnqK00twVtew2+3CJKzczLxX59SBEHLyHIYR3lqf5iuTJPUx/vnSJ5FUaF5QBFsGafcwB8Es652wFmssutVj7HIFMR5fcZ7i/6vm/KOJTwPFstIaIUs01gjEGqeleejKEL3VwfQHxQW5T4XLZik2VzgbXeq+Q1oL+Cd8GhvkuLUEpSyOc5P/TqaIez6q5TD9piVoZYTLPaQfFd4bt7l5dxBhTeFTYxywLqVxFihbjHnLPSlsDZJk18t9L6IwwzKoTg/HGBqewut7BJuKaGkMp3DjJXeqXA+bLDnwum+L4/YNiAW94+m7k3AXJBecrkJHwviKxe1DdTXF6aU4rWGxWun0bpi13eMA6UAIuc0y8k4H3ugze2nxhsESpQezte/p+3AgYHKyq9dwl64zqTVTnlfYsQYBQNFab4raYGttOarKYJK0sFzd77yU+wXZpSuoy4tMP+8w4zi7XheUhv+7o7nyvHTAtLsRpXlQk933MkTIfSH3DFUVF/70AlUVk1UExurI4Ca/kr0Ik2MNZCurRYPQRUVVSWFzfdMMz5v7Yrh5StLNj7/z3CibC3fGJ+6kS3bKee/nuXQghHwXJi+mUYtC4nIs00flAt1pty5FSiKNlBUFNiuG777Nb/kgohR0G+dvX/KL2h31BWW0uY9SSA8E1mDjoiIqqyhe7B0rhpljuJxOF4OptXq7AO517Jwft1iU7/cr4mAJObzvf9ZHArvHn3+0UwQ336w+yufDh4W1mE6Hie9uUFkd43efeoILc9PU3JhWEuJEFIZsah8J+QHGwRPyEUYY4e7AWKQ/xGsFmMU6r6TzaDcnzzRzPYNko7vjXsFIyEcYYYRbwmYpZmsbFScc+wOfpOGR+0UEXrvURQZRUUAwwgPHSMhHGGGEW8PaYr8ljvE2BuiBRx4WkqF6cWGsdVD3W/YZRkI+wggjvCdslpL3ctT5qziug+P7xbSpOClmwabZ3RnKMMIdYSTkI4wwwnvDWsBgk7QwLDMWq6QouTPm4PVl7FPI3fAe+cBvJrIO9IGN+/am9xZT3PpYjllrpz/ICxxATuDWvIw4uQNO4EDyMuLk3fhQmnJfhRxARL67Z42CbhN361gOEidwd45nxMm9fZ29gBEn78aHPRb1w58ywggjjDDCXsZIyEcYYYQR9jkehJD/2gN4z3uFu3UsB4kTuDvHM+Lk3r7OXsCIk3fjQx3Lfc+RjzDCCCOMcHcxSq2MMMIII+xz3DchF5Evi8hZETkvIr96v973bkFEjojI10XkdRF5TUT+y/LxvysiSyLycvn1527zdfctLyNO3o0RJ7fGveBlxMlNsNbe8y+KgdIXgBOAB3wfeOx+vPddPIY54Nny5zpwDngM+LvA3/oo8jLiZMTJg+JlxMnbv+5XRP4ccN5ae9FamwC/Afz0fXrvuwJr7XVr7Yvlz13gDWDhDl92X/My4uTdGHFya9wDXkac3IT7JeQLwOJNv1/jzk/uBwYROQ48A3ynfOiXReQHIvKPRGT8Nl7qwPAy4uTdGHFya9wlXkac3ITRZudtQkRqwG8Df8Na2wH+F+Bh4GngOvA/PLhP92Aw4uTdGHFya4x4eTfuBif3S8iXgCM3/X64fGxfQURcCsL/sbX2nwFYa1ettbm11gD/K8WS74Ni3/My4uTdGHFya9xlXkac3IT7JeQvAKdE5CER8YCfB37nPr33XYEUwwn/IfCGtfYf3PT43E1P+4vAq7fxsvualxEn78aIk1vjHvAy4uQm3BcbW2ttJiK/DPwhxW7zP7LWvnY/3vsu4jPALwKviMjL5WN/G/gFEXmaYn7rZeCvftAXPAC8jDh5N0ac3Bp3lZcRJ2/HqLNzhBFGGGGfY7TZOcIII4ywzzES8hFGGGGEfY6RkI8wwggj7HOMhHyEEUYYYZ9jJOQjjDDCCPscIyEfYYQRRtjnGAn5CCOMMMI+x0jIRxhhhBH2Of5/DWb8FxUbVkkAAAAASUVORK5CYII=",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.eval()\n",
+ "predictions = []\n",
+ "plots = 5\n",
+ "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " predictions.append(model(data[0].to(device).unsqueeze(0)).detach().cpu())\n",
+ "plotn(plots, test_dataset)\n",
+ "plotn(plots, predictions)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "1JUmf9i1dg2i"
+ },
+ "source": [
+ "> **ടാസ്ക് 1**: വളരെ ചെറിയ latent വെക്ടർ വലുപ്പം, ഉദാ. 2, ഉപയോഗിച്ച് autoencoder ട്രെയിൻ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുക, പിന്നീട് വ്യത്യസ്ത അക്കങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡോട്ടുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക. *സൂചന: latent വലുപ്പം ആവശ്യമായ മൂല്യത്തിലേക്ക് കുറയ്ക്കാൻ convolutional ഭാഗത്തിന് ശേഷം ഫുൾലി-കണക്ടഡ് ഡെൻസ് ലെയർ ഉപയോഗിക്കുക.*\n",
+ "\n",
+ "> **ടാസ്ക് 2**: വ്യത്യസ്ത അക്കങ്ങളിൽ നിന്ന് latent സ്പേസ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ നേടുക, latent സ്പേസിൽ ചില ശബ്ദം ചേർക്കുന്നതിന്റെ ഫലമായി ഉണ്ടാകുന്ന അക്കങ്ങളിൽ എന്ത് മാറ്റം വരുന്നതെന്ന് പരിശോധിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "tjdFt03rULX-"
+ },
+ "source": [
+ "## ശബ്ദരഹിതമാക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ശബ്ദം നീക്കംചെയ്യാൻ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാം. ശബ്ദരഹിതമാക്കൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം ശബ്ദരഹിതമായ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, അവയിൽ കൃത്രിമ ശബ്ദം ചേർക്കും. പിന്നീട്, ശബ്ദമുള്ള ചിത്രങ്ങളെ ഇൻപുട്ടായി ഓട്ടോഎൻകോഡറിലേക്ക് നൽകുകയും, ശബ്ദരഹിത ചിത്രങ്ങളെ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "MNIST-ൽ ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 260,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:26:06.259333Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:26:06.259061Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:26:06.799264Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:26:06.798609Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:26:06.259303Z"
+ },
+ "id": "1Yj9ZRDmUPxX",
+ "outputId": "7e3a1624-4326-41a2-8f94-3d41e11cd411",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plotn(5, train_dataset, noisy=True)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 276,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:55:45.901599Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:55:45.901279Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:55:45.910993Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:55:45.909858Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:55:45.901533Z"
+ },
+ "id": "qxo8NDLLUvut",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = AutoEncoder().to(device)\n",
+ "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, eps=eps)\n",
+ "loss_fn = nn.BCELoss()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 277,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:55:47.302746Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:55:47.302202Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T01:55:47.316135Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T01:55:47.315439Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:55:47.302710Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "noisy_tensor = torch.FloatTensor(noisify([256, 1, 28, 28])).to(device)\n",
+ "test_noisy_tensor = torch.FloatTensor(noisify([1, 1, 28, 28])).to(device)\n",
+ "noisy_tensors = (noisy_tensor, test_noisy_tensor)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 278,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T01:55:47.956516Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T01:55:47.956250Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T02:18:17.428958Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T02:18:17.428239Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T01:55:47.956489Z"
+ },
+ "id": "JAYzgfoTUBHM",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 100/100 [22:29<00:00, 13.49s/it, train loss:=0.134, test loss:=0.133]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, 100, device, noisy=noisy_tensors)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 279,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T02:18:17.430982Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T02:18:17.430570Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T02:18:18.235054Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T02:18:18.234364Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T02:18:17.430943Z"
+ },
+ "id": "IaPfyJ0SV7XY",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.eval()\n",
+ "predictions = []\n",
+ "noise = []\n",
+ "plots = 5\n",
+ "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " shapes = data[0].shape\n",
+ " noisy_data = data[0] + test_noisy_tensor[0].detach().cpu()\n",
+ " noise.append(noisy_data)\n",
+ " predictions.append(model(noisy_data.to(device).unsqueeze(0)).detach().cpu())\n",
+ "plotn(plots, noise)\n",
+ "plotn(plots, predictions)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "MyvmZEHzdoJT"
+ },
+ "source": [
+ "> **അഭ്യാസം:** MNIST അക്കങ്ങളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഡീനോയിസർ വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങളിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് കാണുക. ഉദാഹരണമായി, നിങ്ങൾക്ക് [Fashion MNIST](https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.FashionMNIST.html#torchvision.datasets.FashionMNIST) ഡാറ്റാസെറ്റ് എടുക്കാം, ഇതിന് സമാനമായ ചിത്ര വലിപ്പമുണ്ട്. ഡീനോയിസർ പരിശീലിപ്പിച്ച ചിത്ര തരം (അഥവാ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ സമാന സാധ്യത വിതരണത്തിന്) മാത്രമേ നല്ല രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കൂ എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "yxFKm_OxdqfO"
+ },
+ "source": [
+ "## സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ\n",
+ "\n",
+ "ഡിനോയ്സറിനുപോലെ, ചിത്രത്തിന്റെ റെസൊല്യൂഷൻ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാം. സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം ഉയർന്ന റെസൊല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, അവ സ്വയം ഡൗൺസ്കെയിൽ ചെയ്ത് നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കും. പിന്നീട്, ഓട്ടോഎൻകോഡറിന് ചെറിയ ചിത്രങ്ങൾ ഇൻപുട്ടായി നൽകുകയും ഉയർന്ന റെസൊല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "അതിനായി, ട്രെയിനിങ്ങിൽ ചിത്രത്തെ 14x14 ആയി ഡൗൺസ്കെയിൽ ചെയ്യാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 202,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:31:45.310634Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:31:45.310384Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:31:45.688313Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:31:45.687614Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:31:45.310597Z"
+ },
+ "id": "trida5guu9js",
+ "outputId": "3dd13ba4-0351-4982-c162-578735af23f8",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXAAAABbCAYAAABqBd5+AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAANcElEQVR4nO3de3BVxR0H8O8vIQmEhyYQXgYhgaBD0WqJoFWgHUTR2kGlWBCVGWkRROygMk1La8eO1T6mQuujwqBC1cGqpYIjSCUOoCI0CCoIQiKCBEiAIEgE8tz+kSvmd/fm5uY+z3K/n5kO+a0n2c2Xy/bMnnP2iDEGRETknpRED4CIiMLDCZyIyFGcwImIHMUJnIjIUZzAiYgcxQmciMhREU3gIjJGRHaKSJmIFEVrUC5jJoExFxszsTGTtpFw7wMXkVQAuwCMBlAOoATARGPM9ugNzy3MJDDmYmMmNmbSdu0i+N6hAMqMMbsBQEReAjAWQIthp0uGaY+OEXTpbZnojBqcQgPqNxpjcphJk0x0xkmcqAv1s8JMAjvbc8lEZ5xCNRpNIzPxcwJfHjHG5Pi3RzKBnwdgX7O6HMCwYN/QHh0xTEZF0KW3VZpyVKECB7Bnr68p6TMBmnLZig3HmzUFzYWZBHa251JpyvEpNjdvSvpMvrHavLo3UHskE3hIRGQqgKkA0B6Zse7OCczExkwCYy42ZvKtSC5i7gfQp1md62tTjDELjDGFxpjCNGRE0J33ZaADTuNU86akzwRoygVAerMmKxdmws9KBjqgEY3Nm5I+k9ZEcgZeAqBARPLQFPIEALdGZVQxlJKp/x+7avx3dX2JfVE3b1mtqlPXbLaOAYAuyMIpVANAuoikw5FMYq0LsgCgvZc+K7XXFup61lFVdxqzO6b9ezGTROuCLDSiEcwkdGGfgRtj6gHcA2AVgB0AXjbGfBKtgbkoRVJwAS4BgIFgJmekSAoAfAF+Vs5gJrYUSflmSYSZhCiiNXBjzAoAK6I0lrNCN+kFGGwzxhS2fnRSOc5MLMzETzukwRgzMNHjcAWfxCQiclTM70KJN0lLV/VXN39P1cOLNqj6Tz3+0erPzE+/S9UFa8IbGyVOww/15+Cp+X9X9Q3vzlD1gJiPiChyPAMnInIUJ3AiIkdxAicicpTza+BH77xC1c88OFfVF6f/L+I+erwrEf+MaJF29l/ZsA/Uw0NY+6vvqzpjRUnQn9k4/FJV7xvdXtX9F3xhfU99ufV8hacduFL/Tvlpaaru/5R6gOSs5f/52TV3iKp3j5uv6vL6alWPXDdT1Rc+cEDV9RWVkQ4x4b545SJVnz9+a9DjSx/XT/sXzNwY9TG1hGfgRESO4gROROQoTuBERI7iBE5E5ChvX8RMSbWaKpbqp2w3XfaEqtNEX6zy9/Sx81Q9/4mxqu69otz6ni57NlhtiZKS39dqeyjn36ouGDFC1Y2jL1d1v4v0hadlF+qHmSob6lU94z/6QSYAgGMXMU/1r1H1k19eoGpZ/1E8h5MwlVOHqvpnI4tVfdVM/XedNq1C1RtH6n9v897Un61Nl3Ww+jR1tVabl/U896s2Hf/INS+r+jnY/0ZjhWfgRESO4gROROQoTuBERI7y1hq435r3oen26/A+GvqUX4v+nh21J1V9x+/vV3X2Iv1gT890/XKGhgZvP9DRULbHahv4z+mqnn7DKlVnpNSpeu7KH6n6Lzn6YY7X9w5Wdc4W97ZkTi3IV/XaUX9T9cg3Z6l6UK7fAym9s1Xdbt9h/d8P6rVhL0rp3Nlqmz7zNVW/OmW0qjuu93sIRV9ewe2Dp6j6tVXPq/rKyfdafXZd+H4rI/WWrAw9h3zdyvEPfXyDqvt13qPqxhMnojCqwHgGTkTkKE7gRESO4gROROQoT62BpwwqUPWWOf7r3ba79+v7UDcu1BszdZmo1zZrJ+aq+ubeH6q69FR3q481S/TmUL3+ur7VccVMY4PVlFek1xhXFXUJ+iN6jNcvbp55i74uUPITfY+03aP37RvbU9Xnt+uk6mXXPK7qutH6XGZIhn4xyIbTOoUpC/WmTgCQ+0gCPxcBHBk/2GprNPplzW29//1kXiufreIDVlt9gOO8xFyhX2y+Z4l+8XkO9PUPf53f0J+tqnE696xFsbsGwDNwIiJHcQInInIUJ3AiIkd5ag287I6sNn/PH3q+repOD76n6jSx91MJKmuv1VRzn17bvGnlJFU3bN/Vtj4S7OBwXV++7h5V9y/dEsfRJMbdn96q6sMlPYIeX5etnw8ovuvP1jEzFuh9dRqOVIU5uuioGmI/0/DYx6NUnYePg/+QofrlBnPmPqfqwWt/rur8zz8MfYAeUfVr/UKUnB/r6wKpA/JUXTpVX18pvU3vJXSoQd85Pu3OG60+R3QtVfW6Kn397+sRwdfdv8EzcCIiR3ECJyJyFCdwIiJHeWoNvDHNtH6Qn6xUfc9mg9HrfrMr9H3hS7dfouqVw/X+xgPTOlp91Bm/O6E9vl+KP7n0O6reMU7/zqPvnhHP4XhC7Ut6zbtfK/fq1l5bqOrZF99oHWOqq622ROpWYp+fvfCQXq8d98BsVdcN1ft2LB/2tKpzU/XLoLPftPf/9jL/e74BYFLeO6qu3KLvdS89of9eOy/R33/9iJtU/fmj+r7wQC9FXolz/VpCW/P2xzNwIiJHcQInInIUJ3AiIkd5ag28z2q/teaftv1n1Bi988Jn1d1UPXfYv1QdaM3b37CNeg/k3J1u7Y+98179ntBZB/SN4B1e/yCew4mLXuv1vbgfztDvxJzwgN4z/fmOY1R9sre+HrN00mOqnvzwfVafXU97a9/rrMX2u1xv6qXXvLtfq99tund7L1XPGjFB1a+8pzcI7/rBUVV7fd+cuUuettruKdW/Y+btp1VdX1Gpav+9Ufx/59PHLgt/gG3EM3AiIke1OoGLyLMickhEtjVryxaRt0Sk1Pdn2x+hdNwnZhPWmtfxvvnvmbY6U4vNZh0ADE7GXJiJjZnYgmVSjeNIxkzCFcoZ+CIAY/zaigAUG2MKABT76qTSG31xKa5SbXvwKbLRHQC2IQlzYSY2ZmILlkknnAMkYSbhanUN3BizTkT6+TWPBfAD39eLAawB8MtIB5O54TNV31V+hXXM/Nzg64yZKXof56UD3gp6/Bsn9frwb+bdaR2T+6TdZ5bk4JTR66yHcQBDMBJl2AZEMZe2kowMVT8x/EVV3/+i/h37NkZnH2svZeK/z/W03/5C1Qsenqfq++bofbIf/7Kvqsc/o9+t2mdhaJklNBNjP1eR+6jfuB/VZQH0XkBHJ+r99meU671UGj7Z2eZhBcukEvuBGGYy++pbrbb0ss9VHen+5QXP1Ub4E0IX7hp4D2PMQd/XFQCC7wSUJGpRgww582ADcwEzCYSZ2JhJeCK+iGmMMQBafIRSRKaKyCYR2VSHmpYOO+sEy4WZ2JhJYMmYCzMJXbgTeKWI9AIA35+HWjrQGLPAGFNojClMQ0ZLh50V0pGBGtO0NWWwXJiJjZkEliy5MJPwhDuBLwcw2ff1ZADLojMct+WgNw5+u4bIXMBMAmEmNmYSnlYvYorIEjRdsOwmIuUAfgfgjwBeFpEpAPYCuCUag2mo0g8F7Lu+q3VM/znTIuqje4mus9/WFzC6V4R2cWqr2YgvcRh1qME75g3kYxD64gJsxQYAGAzgGKKUS1vVjtSb8HdN0b9T/rwdqo7WwxdezuScF/RDLbNfuLyFIwPrg/Au9Ho5k1BUXqcvyLU/ka3qdOjNr0IRLJNqHAeAqxGjTBr8LljGQltfFB2JUO5CmdjCfxrVQntSuEiGBWwfgpFYbV7dZoy5Os5DSjhmYmMmtmCZbDTF+MocTbpMwsUnMYmIHMUJnIjIUZ7azMpfoJfCDpgV3RfFRnrTvhftuU2/cGJAmt6c5/SQfFWnrT77NrOi6Gh3QN/lcewc/QKH7vEcDFl4Bk5E5ChO4EREjuIETkTkKE+vgVN4Cu7YrOpJuFLVaeCaN4Umr8hbL6kgjWfgRESO4gROROQoTuBERI4SE2DT95h1JnIYTXundANwJG4dhyeSMfY1xuSEciAzsTmWCRD+OEPOBHAuF2Zii/q/n7hO4Gc6FdlkjCmMe8dtEO8xMpPE9xcu5mJjJrZYjJFLKEREjuIETkTkqERN4AsS1G9bxHuMzCTx/YWLudiYiS3qY0zIGjgREUWOSyhERI6K6wQuImNEZKeIlIlIUTz7DkZEnhWRQyKyrVlbtoi8JSKlvj+zYti/53JhJjZmElgic0n2TOI2gYtIKoAnAVwHYBCAiSIyKF79t2IRgDF+bUUAio0xBQCKfXXUeTiXRWAm/haBmQSyCAnIhZnE9wx8KIAyY8xuY0wtgJcAjI1j/y0yxqwDcNSveSyAxb6vFwO4MUbdezIXZmJjJoElMJekzySeE/h5APY1q8t9bV7Vwxhz0Pd1BYAeMerHpVyYiY2ZBBaPXJI+E17EDIFpulWHt+s0w0xszCQw5mKLVibxnMD3A+jTrM71tXlVpYj0AgDfn4di1I9LuTATGzMJLB65JH0m8ZzASwAUiEieiKQDmABgeRz7b6vlACb7vp4MYFmM+nEpF2ZiYyaBxSMXZmKMidv/AFwPYBeAzwDMiWffrYxrCYCDAOrQtI42BUBXNF0pLgWwGkB2MuXCTJiJC7kkeyZ8EpOIyFG8iElE5ChO4EREjuIETkTkKE7gRESO4gROROQoTuBERI7iBE5E5ChO4EREjvo/gZ9I687FmEoAAAAASUVORK5CYII=",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "super_res_koeff = 2.0\n",
+ "plotn(5, train_dataset, super_res=super_res_koeff)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 203,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:31:45.690022Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:31:45.689620Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:31:45.698351Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:31:45.697586Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:31:45.689984Z"
+ },
+ "id": "9vC57e-rei4p",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class SuperResolutionEncoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ " self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2))\n",
+ " self.conv2 = nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ " self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), padding=(1, 1))\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.maxpool1(self.relu(self.conv1(input)))\n",
+ " encoded = self.maxpool2(self.relu(self.conv2(hidden1)))\n",
+ " return encoded"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 204,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:31:45.699896Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:31:45.699576Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:31:45.714684Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:31:45.713859Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:31:45.699857Z"
+ },
+ "id": "d78J288qe5qJ",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = AutoEncoder(super_resolution=True).to(device)\n",
+ "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, eps=eps)\n",
+ "loss_fn = nn.BCELoss()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 205,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:31:45.718432Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:31:45.718047Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:29.683824Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:29.683115Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:31:45.718402Z"
+ },
+ "id": "CJ_zcN5Je6I-",
+ "outputId": "2311bd2a-55c6-4fdf-c4d2-37f0426fb61c",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 30/30 [06:43<00:00, 13.47s/it, train loss:=0.102, test loss:=0.103]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device, super_res=2.0)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 206,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:29.687844Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:29.687353Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.585026Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.584352Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:29.687803Z"
+ },
+ "id": "YsVfcCKKfjv1",
+ "outputId": "e7e029b0-b403-4feb-f869-d6367957741a",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.eval()\n",
+ "predictions = []\n",
+ "plots = 5\n",
+ "shapes = test_dataset[0][0].shape\n",
+ "\n",
+ "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " _transform = transforms.Resize((int(shapes[1] / super_res_koeff), int(shapes[2] / super_res_koeff)))\n",
+ " predictions.append(model(_transform(data[0]).to(device).unsqueeze(0)).detach().cpu())\n",
+ "plotn(plots, test_dataset, super_res=super_res_koeff)\n",
+ "plotn(plots, predictions)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "-aZqFJthfu9-"
+ },
+ "source": [
+ "> **അഭ്യാസം**: [CIFAR-10](https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR10.html) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 2x, 4x അപ്സ്കെയ്ലിംഗിനായി സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക. 4x അപ്സ്കെയ്ലിംഗ് മോഡലിന് ഇൻപുട്ടായി ശബ്ദം (noise) ഉപയോഗിച്ച് ഫലം നിരീക്ഷിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "A3DOJU1-gTJV"
+ },
+ "source": [
+ "# [വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോ-എൻകോഡേഴ്സ് (VAE)](https://arxiv.org/abs/1906.02691)\n",
+ "\n",
+ "പരമ്പരാഗത ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കുന്നു, ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രധാന ഫീച്ചറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നാൽ, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ പലപ്പോഴും അർത്ഥമാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് എടുത്താൽ, വ്യത്യസ്ത ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾക്ക് ഏത് അക്കങ്ങൾ അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമല്ല, കാരണം അടുത്തുള്ള ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ ഒരേ അക്കങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കണമെന്നില്ല.\n",
+ "\n",
+ "മറ്റൊരു വശത്ത്, *ജനറേറ്റീവ്* മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ലാറ്റന്റ് സ്പേസ് കുറച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്നത് നല്ലതാണ്. ഈ ആശയം നമുക്ക് **വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോ-എൻകോഡർ** (VAE) എന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "VAE ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡറാണ്, ഇത് ലാറ്റന്റ് പാരാമീറ്ററുകളുടെ *സांഖ്യിക വിതരണത്തെ* പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇതാണ് **ലാറ്റന്റ് വിതരണം** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ $N(\\mathrm{z\\_mean},e^{\\mathrm{z\\_log}})$ എന്ന രീതിയിൽ വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുമെന്ന് നമുക്ക് കരുതാം, ഇവിടെ $\\mathrm{z\\_mean}, \\mathrm{z\\_log} \\in\\mathbb{R}^d$. VAEയിലെ എൻകോഡർ ആ പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, പിന്നീട് ഡീകോഡർ ആ വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു റാൻഡം വെക്ടർ എടുത്ത് ഒബ്ജക്റ്റ് പുനരുദ്ധരിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "സംക്ഷേപത്തിൽ:\n",
+ "\n",
+ " * ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിൽ നിന്ന്, നാം `z_mean` ഉം `z_log` ഉം പ്രവചിക്കുന്നു (സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിവിയേഷൻ തന്നെ പ്രവചിക്കാതെ, അതിന്റെ ലോഗാരിതം പ്രവചിക്കുന്നു)\n",
+ " * നാം $N(\\mathrm{z\\_mean},e^{\\mathrm{z\\_log\\_sigma}})$ എന്ന വിതരണത്തിൽ നിന്ന് `sample(z_val in code)` എന്ന വെക്ടർ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു\n",
+ " * ഡീകോഡർ `sample` എന്ന ഇൻപുട്ട് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് ഒറിജിനൽ ചിത്രം പുനരുദ്ധരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു\n",
+ "\n",
+ " ![](\"../../../../../translated_images/vae.464c465a5b6a9e25.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ " > ഈ ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://ijdykeman.github.io/ml/2016/12/21/cvae.html) ഇസാക്ക് ഡൈക്മാൻ എഴുതിയത്\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 207,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.586882Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.586394Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.595011Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.594391Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.586844Z"
+ },
+ "id": "aT_GEWeU409I",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class VAEEncoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, device):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.intermediate_dim = 512\n",
+ " self.latent_dim = 2\n",
+ " self.linear = nn.Linear(784, self.intermediate_dim)\n",
+ " self.z_mean = nn.Linear(self.intermediate_dim, self.latent_dim)\n",
+ " self.z_log = nn.Linear(self.intermediate_dim, self.latent_dim)\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ " self.device = device\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " bs = input.shape[0]\n",
+ "\n",
+ " hidden = self.relu(self.linear(input))\n",
+ " z_mean = self.z_mean(hidden)\n",
+ " z_log = self.z_log(hidden)\n",
+ "\n",
+ " eps = torch.FloatTensor(np.random.normal(size=(bs, self.latent_dim))).to(device)\n",
+ " z_val = z_mean + torch.exp(z_log) * eps\n",
+ " return z_mean, z_log, z_val"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 208,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.596177Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.595932Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.606805Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.606054Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.596144Z"
+ },
+ "id": "XWi4oCcq409p",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class VAEDecoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.intermediate_dim = 512\n",
+ " self.latent_dim = 2\n",
+ " self.linear = nn.Linear(self.latent_dim, self.intermediate_dim)\n",
+ " self.output = nn.Linear(self.intermediate_dim, 784)\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden = self.relu(self.linear(input))\n",
+ " decoded = self.sigmoid(self.output(hidden))\n",
+ " return decoded"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 209,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.608150Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.607836Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.618464Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.617740Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.608114Z"
+ },
+ "id": "WukDYQ9f409p",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class VAEAutoEncoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, device):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.encoder = VAEEncoder(device)\n",
+ " self.decoder = VAEDecoder()\n",
+ " self.z_vals = None\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " bs, c, h, w = input.shape[0], input.shape[1], input.shape[2], input.shape[3]\n",
+ " input = input.view(bs, -1)\n",
+ " encoded = self.encoder(input)\n",
+ " self.z_vals = encoded\n",
+ " decoded = self.decoder(encoded[2])\n",
+ " return decoded\n",
+ " \n",
+ " def get_zvals(self):\n",
+ " return self.z_vals"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ രണ്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു:\n",
+ "* **പുനർനിർമ്മാണ ലോസ്** എന്നത് പുനർനിർമ്മിച്ച ചിത്രം ലക്ഷ്യത്തിന് എത്രത്തോളം അടുത്താണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷനാണ് (MSE ആകാം). ഇത് സാധാരണ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിലെ ലോസ് ഫംഗ്ഷനുമായി സമാനമാണ്.\n",
+ "* **KL ലോസ്**, latent വേരിയബിൾ വിതരണങ്ങൾ സാധാരണ വിതരണത്തിന് അടുത്ത് നിലനിൽക്കാൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് [Kullback-Leibler വ്യത്യാസം](https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained) എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ് - രണ്ട് സാംഖ്യിക വിതരണങ്ങൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് അളക്കാനുള്ള ഒരു മാനദണ്ഡം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 210,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.620121Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.619868Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.627984Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.627265Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.620089Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def vae_loss(preds, targets, z_vals):\n",
+ " mse = nn.MSELoss()\n",
+ " reconstruction_loss = mse(preds, targets.view(targets.shape[0], -1)) * 784.0\n",
+ " temp = 1.0 + z_vals[1] - torch.square(z_vals[0]) - torch.exp(z_vals[1])\n",
+ " kl_loss = -0.5 * torch.sum(temp, axis=-1)\n",
+ " return torch.mean(reconstruction_loss + kl_loss)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 211,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.629709Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.629192Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.648407Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.647801Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.629671Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = VAEAutoEncoder(device).to(device)\n",
+ "optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=lr, eps=eps)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 212,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.649871Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.649560Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:38:30.659437Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:38:30.658769Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.649835Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train_vae(dataloaders, model, optimizer, epochs, device):\n",
+ " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
+ " train_dataloader, test_dataloader = dataloaders[0], dataloaders[1]\n",
+ "\n",
+ " for epoch in tqdm_iter:\n",
+ " model.train()\n",
+ " train_loss = 0.0\n",
+ " test_loss = 0.0\n",
+ "\n",
+ " for batch in train_dataloader:\n",
+ " imgs, labels = batch\n",
+ " imgs = imgs.to(device)\n",
+ " labels = labels.to(device)\n",
+ "\n",
+ " preds = model(imgs)\n",
+ " z_vals = model.get_zvals()\n",
+ " loss = vae_loss(preds, imgs, z_vals)\n",
+ "\n",
+ " optimizer.zero_grad()\n",
+ " loss.backward()\n",
+ " optimizer.step()\n",
+ "\n",
+ " train_loss += loss.item()\n",
+ "\n",
+ " model.eval()\n",
+ " with torch.no_grad():\n",
+ " for batch in test_dataloader:\n",
+ " imgs, labels = batch\n",
+ " imgs = imgs.to(device)\n",
+ " labels = labels.to(device)\n",
+ "\n",
+ " preds = model(imgs)\n",
+ " z_vals = model.get_zvals()\n",
+ " loss = vae_loss(preds, imgs, z_vals)\n",
+ "\n",
+ " test_loss += loss.item()\n",
+ "\n",
+ " train_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ " test_loss /= len(test_dataloader)\n",
+ "\n",
+ " tqdm_dct = {'train loss:': train_loss, 'test loss:': test_loss}\n",
+ " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
+ " tqdm_iter.refresh()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 213,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:38:30.661256Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:38:30.660812Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:25.674280Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:25.673608Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:38:30.661216Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 30/30 [04:54<00:00, 9.83s/it, train loss:=35.1, test loss:=35.6]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train_vae(dataloaders, model, optimizer, epochs, device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 214,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:25.676045Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:25.675634Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.429255Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.428437Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:25.676007Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABHQklEQVR4nO29WYxlWXae9+3pTHeMKefKyqrqrB6KZHeTTYkiRQ0mbckUIMKAIEuABdsQQL8IsAAbMKEHQw9+EAxYgJ8M0JAMGRAgy5IHGpo4yJJMURybza7qrrm6cs6M8cYdzj3T3tsP+9wbkUNVV2VGZWZU3x8IRMbNO5yz7j7rrL3Wv/4lvPessMIKK6xweiGf9QGssMIKK6zwZFg58hVWWGGFU46VI19hhRVWOOVYOfIVVlhhhVOOlSNfYYUVVjjlWDnyFVZYYYVTjidy5EKIPyuEeFsI8Z4Q4hdP6qBOM1Y2eTRWdnkYK5s8jJVNHg/icXnkQggFvAP8+8BN4HeBv+y9/+7JHd7pwsomj8bKLg9jZZOHsbLJ4+NJIvI/Arznvf/Ae18B/wD4+ZM5rFOLlU0ejZVdHsbKJg9jZZPHhH6C114Ebhz7+ybwRz/uBZGIfULnCT7y+UZCB0uNEGLHe7/FyiZAsEvBrDj20MfaZWWTR+PzbpeEDiXz4w/9wNtkgQkHu61PeSSexJF/IgghfgH4BYCEjD8qfuaz/shnhnv+Jnvc5TYfXvu45/0g2QSCXV7nt6Yf95yVTR6NHyS73PM3eYtvft/n/SDZZIFf8//oY33Kk6RWbgEvHPv7UvvYffDe/5L3/hve+28Y4if4uOcfMSnF/RHFD7xNINgFiI499JBdVjZZrZWYFIc7/tAPvE0+KZ7Ekf8ucFUI8ZIQIgL+EvDLJ3NYpxN91pgzBYhWNjlCnzWAZLVWjrCyycPos4bDsbLJp8djO3LvfQP8NeBfAG8C/9B7/52TOrDTCCkkX+RrAK+ysskSUkiA66zWyhIrmzwMKSQJGaxs8qnxRDly7/0/Bf7pCR3L5wKb4jx43vDef+NZH8tzhsOVTR7CyiYPQGPw3r/6rI/jtOEzL3au8BxDiPv//qiegk/6vB80rOyywnOCz78jFwKERMj7Lzpv7Q/uhbewiVLh7wdsg2vt4h3e+aXtvPPgXXj95912CycdUiAPrZ/j/7ewE7jPv10+z3jgO/++8O4jHn/6a+Dz6cilQkYGkab4i2dxmaHYSrCRRDYe0Xiy9/fhYIyfzfBV9fly7A9Giq3TFkmMUBLR6UBksJt9bKKZn41oYoHT4XW68Kjak+xVqHGFOpzhJzOoK3xR4q1r7fU5clyLm5vRCK2RvS7EEW7QwceGuhfhoqMLXE9r1KxG5iUiL4Jd8hzfNPiq+vzY5UnR2hV49uvl2LEIpUAKhNYIoyGOEWmCjwyuk4Tq4SJgcSC8B3fMcTsQZYWwDqwF6/B1Hf7dNOD8kU9pX7fsom8DomVgdAI2+fw5ciEQUgSn1ckoz3SoBprJJYWNQdagKk807qGdQzh7ZOjPkzOH+6JJoSQijhDG4AddXGqYn0upupLJZUnT8TgDCNATiaqgk8Uk+5pEgrIWXwiE82Gheod3Erx9tud4Umh3bSKKEFrj+118GlGe7dBkkmKoaJL2qR7iQ0U0NkSHBnWokVqBs1CArxtOfXT+pLuuY9Ht0Y5O8szs0h6PkIvdqARjEJFBRBGkCa6fYTNDNYhAgpcCPGHNe5A2HLcXIKxH5zGydojaQuMQRYloLJQV3jlE6+DxDm8dAoKvsRZvQUh3Yjb5fDlyIRDaILsd3JULVFspd388ohp65AtTkqSmbhTzWjG7lBHvZ6y/tUlyO0ftjHCH4xCdV1V4v+f9QjweeR/bDi4WK1KESDxNEFGEXx/QdCLGX+hQ9QTjV6DpW/rnDhkmJVqGG9r2uEs+N5RrCcmuodfp0kkM6rBAjiYwn+OtRWDx/pSnWURrozhGJDGc28L2YkZXO1R9QX7OYzOP7ViIbTC58Pi5RtQSM0qJRxn9Dy39byvkNA8XatPgm+ZZn91H4xHpNSEESHm/E19Eoe3jwgSX4WZzfFMfOWqlwuuNQehjbqW1Bc5B0zybm3/7HSPk0nGLTobPElwvoR4kVAPNfENiE0HdBafAJh6vwMXBkQsrQIBXwTayjhAWVC6QDZgJqNKT7VnMxKJnNXJeI+YVsqygsfiqDoFQWZ6oTT5njrzdGicx5ZmU/Ixh/nJFf2PGT138HutmRu0Vsybm36QvMznI0HkEPiMra0RRgHMhovqo/Nfzgo/K4S4c+sKJa41IEogjmn5CNYyYXpSUa57s1RHn+2N+dO0GZ6IxAM5LXu9fZKfo8l17gbmK0HOJLiJi78N2smkQQuCFBE55RC5kWDdJjEhTqs2McmiYvCgo1x3qQs6gUzBMCzqmQguLFJ7CGmqruDkaMNnPkLWh934SIjKlgiN8Xh35MScujA5/Sxkc8cKxL7C4DhaBQRR6mERVh5v58RSFUiFFEZmjl1c1gna3ax3PbL20UbiIIkQc4Tsprp9SrscUG5piTTI/67GRx3Yd3jhkp0Eby2YvB6C24dpKTfheK6torGQyTbG1RBxEqELQZJp4pEgOFGaq0UYhc4UoqnDdwNHaELKNzJ/s9E6/I19EVFEU7radDn7QpRxqyqEg6Zec6014MdnjrDmkcIbcxHwrucg8jrGJwCYSl0WoTgbWtYuU5zdtcDzX9xEOHKUQSYJIYuzmANuPOHwpoRwKpldrokHJV8/e4lIy4pVkm56aU3uN9YLLaUpHVeye6bAbdcmLDFkr8DGybJCtQ2dRWziNaYTWhjJpHc+ZDZpByt6XE8o1QfFqwWCQ89LaHhtxTl/PiWVDV5UY2VA6Q+EMG8kmd/p9PnRn8HLI4MMuvd8q8PkcW5bP+iyPcLzov7zBh5sXRuOzBK8lLtZ4JfFahvSCaKNQKfACvGrrKLMG2TgoLcI5sD6sAe9DLrhuEHWDsLZNURyt16caI0nVpsxMCPK6HXw3pVnvUK5HFGuK+Zag6kO5aSG1dAYFaVSzkc2IlCVRNQDOt+cuHc4LCmtonCSLaiqr2Ndd6lxTzg1eCqSVCK+QlULmx48ppDq9OzlDnH5HDmFhpknI/3ZSbD+h6oUt0rCbs5VOuRTtc06PKLxhYlO6Ucl+1GAjsJHAxRoZR6B1YHE8pz78eDrlkU68japEZBBJjM8S6vWEck0zvSSoho5zL+xzsXvIj/evsaXHrKspkbAU3lB5xXkzIpMV+4OMRDdc348ppwqTS6KRQZRxsJV3iFKczlz5IiJtdyz1MKNaj5hehnqz5tWL21zp7fFyustA5SSyxgjLUM3oiIqZjyhcxFkz5k42AOBDtQU+ovftNESfzwO758Fc9eKc0wQRx/heFoq5a4EM0HRUSCvEIjhvGXywVyE3DKFGICuDbDzRzCErj6wc0npkYZFVg5yLYIM2qMC6o+vqadmlrZctduqYKKRTugnVwFCsKYp1QbnuqfsONazoZCUvrh3QNwWX030Aaq9wXiCFXzpzi2TWxDgvGEZzKqfwXjCNYuqxQlhJnQtUJTFjefQ9LM77QZs8IU6vIz++PVQKpAJj8InBxQobC1wMmanpmyAyt3DiI5txb9JjfpAyyEHWrXG1CtsvIeBpRw6fBMejqnare/Rf7UW62N52UuzWgGot5uBqRNWH+UsVUbfipf4+Z5IJUjgKb7jbDFDCM7EJhTdMbULhDA6BURa6DeWGxEwFcc8gG4ecJQhAFGWb53t2ZvlUOFZHEZ2M+vIm1TBi7zVDueaJvjTmYm/K19Zvcj4aMVQ5iaiXL6+9ZgYoPD05Z12HNMIX+rsUFzV7u2eoLq5htjXs7T+bG9yD0fcidaI1mHDj8p0U20soN1Oajgr54UhQ94LjdgsVGB9+xIKR2i45VYJsBM1YoEowM4cuHMZ5aI7l2U8w6vxUWDjO49dEEmN7CXU/ohwqyqGgXINq3SJ7NeuDGYlu0yZOsVP1aLxkUsc0TlFYjfcC0RrDeonzAucF3gvmlcE2Mtis3YQ4LfBahJ2NFG3B0wd2i3OB3eKe/KZ2Oh35sYUqVFigQivQCh9prJHYGGzs6ZiKjgpb3NprZi7m0GZMpilqpNFzj6raarSWy7REyOc9R3iEE18Wp6BdsBJMhEhiXDej2ErItzTjVxxu0HDl8g5b6ZQf6t2mp9qbmzPkLqb2isMmpXQai1xGHkZakm7JfENSHhrqrkSVBpXGYUv9vOeDj2Nhw8gg+l3csMvhFzLmm4LqG1MurI35ya0POBONuRLtkokS16pYLHYrlVdYL5eROYARDa91BX095/88NyQ/F9GxHeQHCv80KXcPRN9C67AuzOK3CcFON6UZZlTDiNk5Td0LRV0XOezAgvII5cALfC0D1a51UF6Gc1FziagFNhLoAryUeAmyVojKIUTrtOCoL6E9NrBPLSpfBjjG4OMI2zFUfU3ZF5RDqIYOs1bQ6xRc6o1wXuI4SptUTjMqUiqrmBUR3guUWtAJwxmqliRQlRrbSIRv01AyFE29FEdiKC6wWAIF0Z9YLe50OvJj8G1eTvgjZ+yi4Mid8WgRIqLCGRSO3abHnWqAnWqSqVhG414KvFJHjvF5xoMMAzhy4lmCG3SotjocvmQoNkBdmLHeLXi5t0fPFCQyRJgHTYfCGe6VfebWMK4TKqvompJIWpwXJKomiWqqzNB0NGVfoiqFOTDIuglMj4LnnzstBDKOEYM+bK5x8MNrzNclh1+yMKz5I5ducjEZcTneO7rJecO1aotDm7Jbd5lbQ+MUDsGVdI8X410yWZKImp4s2DAzesOc8UtrCJ/QW9imrp7uqS5u9nD/ehYCtMIlEXXfUKwrZhcETc9Tb9UI4zBRYFE0hQYrEIUEF1gZADb1oDy2syiCKmwhkKVA1iEdI6xr8+aPuIktHNdTSa3IoyJu++OUxOmQOrKpxyeWOG5Q0jOrY+aN4XCehEjbCZpGUc8NvhGIIhSCvW63KAIQICIbIvBKQiMx7SbMK4HT4IzEG4U49l34E96tnHpHvoD3HiEETktcFNIqLvbLvFbtFWOXsl31uFv0UWNNdAiqDtQirwTeSFDPsSP3DoR5yIkj5TIv7jsp9UbG9ELE+KqDjZI/dvk6m/GUK8kuRliMsJTOcLccMG5iPhxvMKsM8zLCOcFaL6cbVQyiOZmuGaQF1kkm/YhyTaELSZJqRB0hoyhsE59nLAriaYrfWid/qc/dn/SozZyfu/omLyT7/FB6g46okMLhvGTsEiYu5Y3ZBe7MB2zPuszKiLpWOCu5fWbAwTDjanqPq9FdhipHCcfVjR1+/2oXWRn6SdKyoJ6iIz/elfhgUKIUXitcqgPdbksyf7FGdWte2DhECk/tJHkZMZr1EJVEzSTCgXAhwrQZoD06rVHaUuoYWyp0rlBlyKkLT3DiLvCnj6cRgGdzw5dtulSHXYRNoek4ZNbQiSuE8EzriMM8ZbaXhZtYKZE1RLlANGHnAWDjRdrEg4QmVXgF0gY7iTrYwEtwJqRXXNT2GjzwnZxEWgVOsyP3DrifKuVlcMZOC5zyeOVpnKJ0hkObIYVjv+4wrpKw2I7TsL0PxP9FFPE8Jn2PR1kPUMZEFAo5zTBlejEiPy9QZ3OG/Zz1aBbYFu3uZLfucWhT3h6fYTRP2dvr4gsFNhhk3wuqTJHqmoEpWItztHRMBinVUBKNBS5SSKNCcfhBytrzBCGQaYrs97DnN9n7ep/8nGB4ZY9Lg0O+3g0F3y01QeHZsx1yH/PG/BLbVY839s8zmqUUeYSrFDQCvOB7Yp3DMoGzcDW6ixIOiWNgCkyvpElNYCY87fM9fl04t4xEUcEWGE3dM+SbknLdEw8LsqQi1g1lo9mfdCjnBrOnUYXATEDYI6dkE4kToPuWJKppUo0FnFZtN2T7uc/D7sy7o6jX+ZCPbhk4ToGPPFJ5hPBUjaKsDfNZhMhVOPepQDRgZsFB42iZPMEesgqMnsXvRT1B1sGpy9ojbOtbvF/uiGhC3cJL2bJ4flBz5I/AwjA2CkUbbwAZihYzG7Fd9QC4N++xP8/AtfmrhTO3HtEsoojnMMI8xkwJv1snbnQo9CYxrpsyP5tw+IqkON/wUy9eYzOecjE+uC8Sv1mucXfe44Pbm7iJIb2l0fPATHAa5j5lNFCsZ3PirOFCOkZmIw6LhJ1SUU4MNlHIUqOMDs5cPIfMlUUk3ulgz28y+kqPg58pOLdxyH9y+bd5Idrjx+M9DIIaT+E9t5ohd+sBv7H7CvcmPUZ3+qiZRJUC07BcMHbUYSfK+E5c8nODP0TiiIRlM55ybm3C3V4n3OCeQaou6OO4UJiz9uhGqxUuNpRDTX7RU52t+eGzO2hhcV6S14ZiL0VNFJ3rAj33pAcWYaHOJE0iqLuCWgsi07DeybFeUCiDTQxOt3RFx1Gh07tl+vPpGsEvd6yhea19WLbpjgiILVqHvoCyNsxGKWKmiEYSM4N0O9TPTO7wQtAkAmeO2DxiEYFbv4zA/TFWWSgIw2JWhlcCIoOwDl+Wx2jET14zONWO3LtwNz2ea/JK4JTARh5iSyQti7jIIimtpqz1crsoWh0F2ThEWbddaCdTST5piEVuXCxy5CLwZCOD66RUW2koSp6xmGFB3xRksqInCyyS3brHXt3hD3YvMppmyFsJ8VSQbXtUATYCr6HJJLWN2B+kTLOIrWjKhpmxlszZy7rY2GATgZ7JkBNtHaaH0Kb+PGCRE+92cJfOsP8jfSZXBC+d2+Vqf4er8V02ZL504h82EXebAf9o9xvcmg354MYWYqpJdhV6DmoeIixngo3KocBFnrLR3G0GRO2NsnGSeW0QlsAQOdYc85njmPMCwjqW7cZTCHxksP0oUHOHDtOtyHRF0Rh25h32xh3MgcKMBcmBw8wd0WHTph51iCB9iD61sqS6Rkt39JH+WPTpfeBJW3eiueBPC+/90ca7DYIWDBwh/ZJtUlUKaoGoBbJqo+rGIxw4JfBK0KThJuDb+2Jw5B5ZtxF7+MTl+8vat+kW37JW5LEd0hGhQkjxxDHQ6XTkDy7YBZTEGYGNwHUsUVaT6JpYNVhCBXpWReRFhGzCFyFt+zuvEJMcPy/Cluw5S60sqGTLKG9BLYsMxBH1Zsb4smFyBS68ssOZbMK6mTHQOet6ysSmfDPf4vpsje03t4hGko33HfHYEh1UyMrSdCNsLBGNphooDoZddrtdXsr2+Ep6i2u9dbanXSa9hKorUXOFOcZbpxH48jlw5At2Sq+HP7vB6LUeez9bcPHMiL966Te4YA740ajACEXhHTPr+I3ZF3l9epHf+N0vE+8q1u969ByimUWVDjNukGVDtZ5QdyQ2UlRDmFWG78wvcSk64MVoh7mLOJwm6Erg0zg0Tj1NPrkPKozehY5BnGzrRxLXjZlvRczPCLoXx2x0ctajnOv1Gvf2Brj9iOE1iA8d/e/lyKJB5GWoG4kewV0ovPJ0okDr3dUd5tKHS7JNLQAh6myakB9/sLD3tPn13rdBj1ymQLz0SO1xVjKbx9RzgyglqhDhxl14VFvaaJKQVy/XxNKJ40Bbj2iCyFzwI8GJLxz88nStx2uJV4Flhw4pSeE8XlZHPPInsMvpdOSPwpJ61d4xI0cUNaSqXjJXrBfUVuKsRFuxzGOp0iLKBl+HtuPnMRpf6mIcb6XWGiKD66VUQ02xKaiHljPZhK1kyrqeYYRlv+lypx7y1ugMO6MuyY4kOoRkZNEzi5rXiNqilERaickVXocqfO0UsuVM93VBLyk5jB2uXZiLXP3iuJ6p5RYMnihCxjH+7AbTVwdMXpCc2RxzdbDDBXPAlsyRaArfcLOB9+sz/PLtH+H23oDstiI+8GS7DjV3mGmDaBwqr4KNOgYbt92OUXBOc2sovEYJR2k1TWGIao5s8yxwLFcudNgZ2G5EMZDUPc9aUpLqmtopZnWEnRiisSQ+9EQTFzRCqgbRWLwQbcpSYiMgdmSmoqOrJac6fObip02lWLtkZ3h/XPHvKd7UnF+WDI6nPQLjJKSghPAIFZ7ndShmgqDstwXeROAMVP3wGlkLhA3MFyk9zoZUixQtmUV4hDv6LK8lvvHL6+S+pr4Tkro4vY68jTyWSe7WSE6FPFaUBbZFTxd0VUnuIhqnqJrA9YwqkJXHzCx6VCJmc1w+D6I2z1pu8xEQSh5xxYVccoLtsEt5NmP8gmb2asX61pivDm6xrme8EO0xshnfml3mnfEZ7n73DPGeZPONhmhcow/miLJBVDU4h5hXYDSZluhSczDT5LXBCMuGzLmS7LI76HKju4GNAzsIrUAFbvZJthx/egMd8exlrwtrAw5fG3L3pzzZpUP+48u/z8vRNl+N5igkNZZda/lX+Zf5twdfYO9XL7B219O7WaBmNWqUB6mG6Sxw5EVgNOlOTJOG7keRWqSA3bLLhpmh8EyaGHFg0LNnZ4qHdqwtm2m+FTG9LKjPlbw82AVg1kTszTLSm5pk19O7XqBmFXKcHxVLgaajKPuCZmjJhnPOZ2MuJCPelmdwTiC8WBIGROOCQJRdKP25Y078GayRxXm0ioaLblUpHUp5tLY4K6ljiQVqJ2ksVAOBM56mb4NQVuTACtREBaqlCmwWp0MaRlaiTdeK+3Yn0vrwPCMR+gFmnJTt9yWfyDan15E/iIUUrQrbH60tsQ7aGJmqqL1Cy/au1xpaOEJrcVkfaQk/h04cCBFv68RRErTGJxG2G7rUqgFkgzlnu1PORyOStlllZDPeGZ/h+sEa8Z4kHoGeWeS8CU68bqAK5x4kai2yzJCVQtjQteaO03ugbRAJW0jgfhrks8AiEjc6iDptrFG8OGR2XqLPTLm8dsCVaJdz+hCFoPCWa43h3eoC/+TeD/P+9iaDHU+612AOCsS8QszCTd2XFdR1UPXzYRfiTCimSxOiucopSqcpvCFvImTV9ic09tlTM1uhK5fFoWDZdZi0pq9LSqfJm4i61uiiLc6VTZBlXfRlGI1PDHUacsQisWRxTU+H+guAdwLZsjqEXRQ529/uGacp/YJq4o90xQkPKeVRyqGlwxobGDnKU0sVImrbcsZTi1AepUMB2XpwjQw1AxtuDrIRR8VPR6gXLOtwsk3j+nBdPSot/IT4fDhy7/FNuGDqVNBk0Ekq1uKc89EhmVx0dqrF09tqM6i8RoxnuHyOK8rnLje+xCKdIkNUvlBvm12MGb0imb9U8bOXPuTVzl1+Iv2AiYt4vzrDO/k53nz7EtGO4sybFjNuiPbysG2ezUM6aTLF181So1n3UryRyCZuF67EIiidYW4N1BKTB32NZfFGKoRonm7+84FORtntIPo9Rj+ywfaPScSVKX/hi9/itewWfzLZRgqBBa41hv9l96f5/d1L5L9yluGuZ/j2FDUp4O4uvixxS0EwQsOZdWA0LlaUfUXd8WSdAqMs0zpm1GTcrQccFCl6JjAzH+xbFM8uMGh1VXwvozyTkZ8RiPNzLm4cciEecbfqc6MeUhWazsiTHDpkXoUbO8GJu2GHuhdRbEjKdRiszXihf8ALyT5beoLzgqZSmDowNFTdkgaqB4gDT7MR6Bj8glJsW33wBZVdQhLVSOkwyhGbBrICJR1q2YIf1tdRl3MQy6qGCusEeRFjG8k8D/WhRYNQYO2EwqmoBem2pNkVpFogaocoDFIE9stx4sKTaBZ9Phw5hK2bELgo8F07UcXAFAzUjETW7NvOkkeNF8sBE7KyR9H484jj0a5UQYpAKXxiaDqGqiOoex7TqTgbj9nSEwwOi+ROvcbtfIAeKaKJQOcOPbeIog5pgzpoI3trl05L0F7EQuClR0uHakvyFkFlFaIWwXbNM6CVPYiFdLFSsDagOjcg31I0mxUXhoF6uaGmSCEoveN2o3m9vMTv717i7p01zt11pHsN6nCOyAtcWQZN+gclB9ricpNq6g64zJFFNaZtz542EXfqIZMiDtFt5Y/SCs8IotUPd7GhyUK3c5zUdEyFkQ1SeKyX+Daf6yX4SIe8rXF4pWi6hqajqDvQZJ5eUrIR52SyIhE1ctHhuCh2Op59FP4otPnyZcTsgqOWhBZ7ARhl0dJh2q7m2imskzQu7DSlCA2GAFYKGtPQSIm1Eq8k0riQd28/0jYS10iq0iDrIKCl5wZVWoijtgh7Mr7ndDty345TshYhJD5uhXDWHa8N7/LF7C6vxbcxwlF7jWulNGkEZuxJdxvk4Qw3DePenhvq3HEshMEiE5x4EuMjQ7WRkZ815BcE4sUZXzq/zTc632MocxyCD6tN/tmd17hxb43BNYhHDjOpUdMStveCw2p11xdO3DcOMKBUyIEnnmEyp6sKFJ6pTdgvOuiZJB5V6Fl9VNh6hraR3Q4iTRl9/Qx7PyypLpd89aWbfKV/h9fiW/RkwaGzvFWt8Y/3v8Hv3XuB+l9tcmbbs/b724jxFDc6xLU3tUedj4giRJYyPa+ZvATpuSlfGO5SWE1hDffyPh+ON5jc7nHmrifdrUM0XtePOPDP2i5tvSCJEZ0O9XpCvqWo1hyXujPW4xmJaFA4yia4gCYVVI1kfr4TJuE4jzOS+Zam6grmFyxireKH1u/w5ewOF80BRjQYZREysDXCGEUHdfOwVtEiB/ysFCGtRdQNsnao2qMqQTGPIK3oRDWprulFxdJRF9YwrWI8UNuwk1849EWBN9IWJR3OSXwEnbQkMQ2DuCDT1TKSf6t/lsl6St0zNImmk6RkjUNO5yGggrBjeAJd8tPtyFsstyYqVNVd4hiaQLvryRqFJxFBhtQ5AU5g5h4zPcoPP5dMFVraoTzinvpWHMzGkjoTNB1Pt1OwEc8YyhwjGmZes9v02Zl08IcR0bhlIuQ1oqhDxFk3R3M3j8M70BIXC7z2dE25jLxqpygajWgIvPv2ggeWLdBP1TZt8VekKX7QpVgPHPr+MGcrmbJmZhjRYBHs2IgPqjN8e+8C+/f6nL3ryHaa4MRnOa4sP9bBiCRBZCl1T9AMGs505mzGU/arLNBa64hRnqInCpM7VBGicf+MbnJCisBqMnrZJOeMxyhLLC1GhIjcKIs0DptCbQV1T4XvVYA1gnIoqDvgO5Ysq1g3M9b1dKkIqYVDtEJa4ngOmkWTHkFE6hlfX77Vf5GNC7vJUlKVmlJ6ZioEMrE+2oXNG0NemRCRW7kUyDoOa8NupqlV2JGI4PQzU+O8INM1sWwYdOY0taKeKqq+RBeKaBhjvEeMDcK7kGZ5gjjy9DtyH2g9wpigbLYe1Mx+KL3J1egeZ5XEeU9Hhhb1sjSoiaJ7q0C/cws3mXzfi/iZYkE7VIEdQmRwWUSxrpifFTTnC37i/DVe69zirJqy7xK+W17kNw9epnmzT/+eYPjOBDmew72d4MCXzJxH3P6FpO5HzNcUZjjj5WyXC+aAnmjIXcTBJEPnIijc1XbJE37q1EPRzmWNI6orW8wuJRz8iOM//LFv09MF63rGlp5gkdyq13inOM8/u/0Vpv/yLOduOdb/9XX8ZIrN8+8/q1UI/PkNinNdxl+wfPmLN/nx9Wt8PbvG70xfZr/ssHPYxV7v0Lsm6H44Q45mzyxlJ3SQBxBJEmQbOpK6Cz4OaYNYNmSyZNNMOZ+NydcM9y7HqFxSDUPU6aKgHlpv1si04eVze5xNJ3w9u8YLZi9M2nJxSEdoG+ZYLpaTDOtU+BCde0IUG4a1POWUi3fhc8sSD5jdHKwnG6Y0vYgmNuynCQdpw143Cy/xgqrS2HEU0ogzGcgRTUsvbAI7xTThnOP2lGySUEWe9y51yAZzXtnc43J2wJfWtpn1RrydnmHc61Kua8pBQve2oZ+XiHkUajAt/flxfNHpd+SLYptWOCOxqSNLaoYqpydrDAbXrrDaK1wtMRXIebOcev7cOnFYRuOLjs6gqNY2PiUekzRciEdsqClRm0K6Vw/YnXcxE0E09shpgZjNsfPiY3cfi9FfNpE0qSCOG9bMjETUKBH40nWpiZrQ8IFz7WBa/3Qjz0XqQGtEHFMPDPNNiRzOeSndWcoRSBy5i9lp+nx3cp7t/T7rdz3pdo3b28cVxSf7OKVoBinzDQ2Diivdfc6bEetqGnYqVlEXmuRQEE08clYiigr3LNfVsS5CvyjCAdbJJQvJCEvfFAzignu9msYovGhnciYObzzxoCCNa7bSKZvxlKGaMZQVo1awfJGKEAv+eHgw3NifFznoNn0omrADV4VBFx49C2ySxkuc1xTKh2YhL/ClQk0lshboaXDcslkw3drftV8yVABsGhqH6q4mFwn7nYxhlGNE0OAZpAXzXkRTSaq5oppIfBaHQEjrJ6Lvnm5HvtDSSGJcP6McatIzU76wvsuWmtATHiMUpXdhmETdR+xHJDsCNSmCY3veijIPYDlXUalwUcYGm+mgedF3vLA25o933iGTJYVXvFOd41fufZlrNzY5ezOkD9jewz3oxI+d92IwrRz0EJ2MyUXN9LLntfU9rsb32FCBFH0rH6LuxMQHPtDUyrZzr6XZ+UfJln5WNtEaMexjh132XjPMv5bzo5dvcMGMgFDIyl3MN/MN/vXOVd779iW61yXrf7CPPJzSVJ8wdy0CfW/3qymjH2r46Vff48+tfYuhzOnJinGTcONgiLkRs/EdS3q3gN0R/lgN4qlCHEvFtRRAXXjMFNRUsjPr0IsK8k5MLGteze6yFU1Yj3MqpyhskBRIVEinRW0E/0q2w6aZ8LI+ZEtpat+QC0vZaJpaY5rQJe1lkAJY3jucD5HmsxrvuuDUt0OgZVEhtSLbTnDKUHcFVV/gIkkzVggHqhTIEqLDkPfXhUdYj2rb9qPDJnRxNq7VWAkBlk0UTgvSXUWdRdx7+Sy3zw45e+aQl/r7DJM58ZmG3azDeJhio4Ro0iPZS4jnbQftvOBxRieebkcOyw5HH2maWNBNQ1U9ETa0jwMWT+EDdS604PpQkHleOePHsRDWuS8iD51mLnZ0o5J11Q6H9ZKDpsPOtIOYaqKpQ09rfBGcyqOc+CKyxZigS9LNqHsC27PLvDvAzEmmVYzOBar0YUbjQktjMVj3aTUEqXYaVJa0PHrPhY1DLqSHJKKm9gqL4tBmXCvWuT3uk2xL0h2HPBjjZ7Pv62CFiQIbJk0QWUaxCZ0zM17JdrmoDrEICq/YrzoUeUQ2EST7FXpchG18VT37IGHB1Gg8qvSoUpAXEZMq4dBmxLImETVdVXAxHeG8wLYTEFSr9FQ6g5aWniroyJKOFKQiwog5UrgQzTZi2aLe5lGOfhZ41jly74NGugvNSmpuiWYhgHFa4GzbyNOAqgKnPpoEZpYuQ6OTLD2ydpjDsk0rtuekJV4IZKnDcBrvMbmkXFMUUcRhJ2WaxaFD2hTUaRgdN+3FlG3OPI5MGGr+mLorp9qRL8a8iTShOJNSbAp+dOMur3VvkQiLQ5D7ikNnuV2tcXs+IL0n6N2sEbP5sz78749Fi7cKP14rnFHYRFL1Id3KudLZZygbdmzE+/UWfzi+xPR6n+41SffdfcR4hm0nnj/09ovI9vJFXC/h8EqXciCZfKFh7eIhP9q/xhfNmD+sNnirPB8YMPc8yYFFlFVoJmoafNM8mrL3GUH2uohuh/GrQ6YXFbw040+fe4czZowSjp2mx516yG/uvsx7758juWk4++2aZLvA7e1/33SaMBH+61+k2EjY/7Kh3PBs/dhd/sTZ9/jj3be5oBv+n+kr/Nb4FX7zvZfJvpswfN8SXdvDz+ah5vKYuc4nwiLltFD9axpEURIflK0Ot2YSdXl3Hsb4DaI5l7IRitAUY0SIvh2CvapL6TR7ZYaWjk0zJZY1tj2nRAQCwWiewCjCTDxmspB7aEJnZxOK6Yv2/GdyYztuEykDe6WxqLwi2RPouULP1XIs2yICl7UPVF0bnLewrWxB44LveDBlJAVKKbyS6MMo0Dhdh/m2ZDLr8fo4Ybgx5cXhAcN4Tj8ueLs0HOYdmo4hOhigDwzsHYQ81af05qfXkS+bQQTeaJpM0qSwbmYMVb6crFR7R+EFuYuY1jE6D2yVRQPRqcGxiNwrgY09w7RkaHIMIf+/33TZLzP0VGKmHjGe4afTI3bKQgp38bvVMXe9hHqQBOXENYEeVJzrTTinD+lJzdgl3CjWcTODmREWeBOicO/9UVT+NKIuIZZju6qepFiH9cGMy9HecvJR7mJ2qh73Jl2ibU2644l3CuQo3NQ+jmYqtEZ2UvKthNlZzfSKRZ+Z87WNW7yW3eKcmhILyb16wNujM4i9iGTXEx80+OksdII+LyyoNu0l5zV6ZogmimgsKGLD3X6PPDUhdaIaeroIdQXhKZ1mVKcUVnNYpWjhmNiEgZo/lB2pmqBbrkqQtYNWCnrRJe2tu39dPA87YO8RtUWWFiUFpm3bR7SKhaULLfelDeysOgzGEHkZtGfmRTinBUurPT+hWqpwY/FGE+9HCKcp1zVNR5N3IhyCSDZkuqKbFRwMUqqJwqYaNXv8we+n15FDcERpgt3oMnpFMb9o6bcLskZQeI/1MHER+3WHSRUHZbM8RJLPxaL6flikLxoL2uIiSdWR1GuWr2/d5KV4hxrYcx3eL85wZ9wnPhBEExfO0flARUM9NIhXbKzhOimzy12KoWTyMtQbNT/90gf8e2tv8cPxHWKR8K3Zi/zqjS+S3tB07pSY/QLmRXuRhtyjt09Rxz0OLeez84LiSsVPrt/lS/Ft9myXfdvlW5NL/N6ty9Tv99h63ZMctA0/8/Lh95JHQzFkmmC/+gXyrZi7f0xRn6l5+fI2V7r7/InBW7wW3WVdBu3uX9/+Inf+4Bzrb8PG6xPU3iT0IzxNO3wE/EJKtgmMETmaEtcWWWVE05j5miS/N2Q389xe2wwzOtNFsxz4RiKmeslCcYlDfcnR9CWTjmRLWe7amA/rTab7Gd1dQTJq0OMCOc2DPk1Lb/XNMZrrs7jeFnNuH8Sijd6G1FOQ+j1i3gjvg/qjbRvo6gY/zfHO4ovyfj2bhZzB4vqKDEJrTGSQZUw6VNhIMk8SbqYDzvUmXMpGnO1OmaynVNOMaqBR8wjp/GP1s5xqR75IDdhEUw08dJpl92btJQrb5jI1c2uoGo1ufKsl8XwXOZdYbkt9K3sZ8uMklheSA4Yqx3ooXMS4SSgrTdJ2Ft7HJFnkwheaLSbC9TNsN6YcSKqBoB42ZOs5X+rc4yvxLXrC43DcKQdM9jsMxmCmNTIvj9IT7RivR3LSPyuTaIU3kqbj6QznXEoPWJcFE5dSOMNu0WV+kNI5EGT3SvS0CsJgi9TP8dZ+o5epCNHtkJ9PmJ1V2ItzLm4d8sNrt7kc73NZ77MuLRYYOcfdwx7ZHUH3To26s4+fzXALWufie3sWWAz2FSEaFjT4okQ4jxEC4TyqDJFikwnUXIfJP6luHVtgZ5ipAB8GjTQdwWGZMG5SaiS1t0xch5HtIOYKPQPVdgxTVoHeuugWtvb5aLT7GB2gpYDjceaNIzjx2rZrx4baR3tzeuTu04YBEYLAW5d5ARJMnqLnAjmXFC03vatKuqYkTSsmSdoOw3l84azT6cgXea84xg96VANN0w9iQLmLmNiEiYsohGXiErZtj0kdUzaKyHL//MDnGY9wBk4HvXWTNFyOdhmqGY6QWplbg20UqmpbkdMEhEC2w3hFtxNomv0MlxomVzKqnmD0Kthhzcsv3ePl3h5fSO4S4fiX8xe5Wa3zr9++Su+NiP71BrU/Q+TFkY7G0464hMQNMoozKeW5hp+6cI0vJ7fpSdc2/0jGZYI+0JgJyCoUpbySiDhCrQ+DLSITtFOGXWxqKM7GFAPFzk9Yks0Jf+bKu7yU7vBitNs2WlnuWcN/e/3neePaBQa/k7D1Bzl6e4wbT+4vbj7rnd6CO+1bLXQbdmeiaTB5gT5MiPYTfCRpUh0mQ5n2ZmZZRqpeCcqhpFgLczxLp6i9pPYNO02f6+UG5kDS2bbEu3MYjfHzIthikV56xgHTchC1EEsFUa8VLjNUwwgXC5p4kXIMqRWdu9DdCi3rJvRe+Ko6klx41Hk5GVI0i2EWNshjyzoMn/DGs97NudA55Hw0YifqoqQD6e+X2H0MfF9HLoR4AfhfgbOEe9Yvee//RyHEOvC/AVeAD4G/6L0/eKKj+RRYdK75NKJJJD6yGGOpvaLwhsIbKlQYomtTCmuwVgbe8xOurcLnfIffpaIABBd5icviKrWveJ3fAvghIcSvclI2OXbT8Qq8FmhjGaqcRNRBA8UrGqfCeK/FWjN6Oa1FSInPEnysqddSmo4i3wpFU39uzvpwxmvDO1xNt9lQUwDeKc7xB6MXUHdiurcdyW4VnHhZBSd+LOoq3Oyp2ERIgUsMdUdi+jmvdW9zTh8SCYHCo3BUVqHaXclS4L+dYCQ6GUiJT2NcbKi2UuqOYnxFUa55Xnxlm6+s3eVP9N/mgjmgIyoUnsJrRj7ijWsX6H0zYe2tEvPhNn42w8/nH6mz/XFrBbgqhHiXE75+FqPeWGhELZQI6waqCjEvMNMIpMQYfURZPP4eSuFjBXRwWpBbhWvF02o8Y5cyqkNzWDS2iFmBz+fLruGPu7F/nE1yJpy4TZZDJeSR3HUUSAM2FjQLfXkBWgT6oT/Ouml3Fb5pWtuKpZ2PYzHIo/3Pdk5o6LUQHrwOkhcDM2eocmLZ3K/n/gT4JBF5A/xX3vtvCiF6wO+3F+R/Bvy69/5vCSF+EfhF4L85kaP6PlhMRGfYY36hQzkIX4RzglGdksiakcswomFkM/Zth715RpFHrdTkIhH2eLoPAsFVfoS+WKPxNb/Dr7Puz3KHD1nnDPtsvwH8Oidhk+Xw2HBhBD0LT1VpbtQbKOE4p3I6smIzntLrzsnPpVijMJO1oEZXhxbgpqOxqWRyUVP3YPZyjemX/NilW1xID7mS7JLJku8Wl8hdxP/+7teprnVZexu61+bo/baYt2CqtE7cO/9UbVL3DMWaYNAtOGsOGco5sZBc0BMALvVGfGuwwXwumb6QhotIdJfSxTYSzDckLiKIQXU9+gtjzvWn/PkL3+bFaJdXzA6xsHzQrLPT9Pl7N/4YN3bWWPu3MRuvzzB3RrjR4fLi/qjI8+PsAky891dP7PpZ5G0XEfkCLqTAvJBQimVKkkUbPxwVwBej+7TGZwnibIYXEJuaoZkTtVHQnWrI9XyNaAJmXCHmZehk/QRR+MfZRGFofH1yNll8Ziv9TCtx4WIV9GV6LY9cg9eg5oL4QGByCWTovEaX1dImWHc0Mu4BJyyUPEpdtvZz/ZRiTYWi/MUR//mFf0vtFZVXTJqE8STDHEqy7Qp9MMc9Zqbg+zpy7/0d4E7774kQ4k3gIvDzwJ9qn/b3gH/FU3LkS3nONKIcKJqslZt0grk15DaicIZKKHIXk9uYvIxwhQ6KfU+IWKTEpABoYch8j5I5O9zmx/iTvMcbcII2uW/uYOuMXB044+f0IQCJrOiqkkFacHPgEFZSbJjl3EEENLGgzgSzi56m77hweY/znTE/MfweZ014H+sFN6tz3Cn6lDe79N+X9G6UmHuHIf953Im3UTnePz2bCEmTSpqOoB9VDNWMTDYYDEPpQIfpSD61NF1BsRa2uy46ijibFObnHD7y+NQSdSr+3Mvf4Uqyy4+nH7AhS7KWPDCyHb5XbvHh+2fpfqBZ/06OfuN7uKoKOfHvg4+zC7DXPu1kr58HgxNv7/Ot/tgQjuVgZlhOnvKLYrgQLS88CESlqlp2ch40GaMiRRUemVdBDtkfc+IfEyB9nE0M0eJpJ2OTBfWw1eXxKuiIOxP0Z5o0qIcuJAl0LhAuzDQwebCNagcmo9T9yvzqgXTIYgyj1gitcWlE0zHUrULp1fVd/ky2zdu15PXyErMmoik02UxgxhVyWuCeRo5cCHEF+Drw28DZ1skD3CWkXp4KhNaILMXFBqdb6pAV2EaRNxEzHTN2KZFomLiEcZMwy2PkTCGrZllRP4lc5tzPmDBiwDoVJbFIFy27J2IT7z3CBk6uaCyqcJiZh6nhe/kmAzXnarRNImoux3vc6Q+4eWFI3onw8oh54BXUXY/NHMMXR2x0cn50/QabZsKmHqNwfFCeYa/u8CvXv8R0p8PwXcngw5p4J4e81S5vmqDod8yJP1WbeIeeO/RMUjQa2ypaKiHIUMTK8+XOHb554QXGg4T9jeTotdqhUksU11xdPyDTFWvRnKHJ+ene22yoKVuyRAl4t+lyu17jv3/zP2B8t8fm7yj6H5ZEN/exS574p7voHrQLsLgTnNz180nW9PG5nse4bl7II0elJD42VH1F1RdczIIksMIzc57rszXujXqsz3woci5u7J9ylNuDNknpLv7rZGziwzCIwEpp0yWSdmiyb3eq4bpQ/ZpqrrCxRs8kLtLomaITr6MLi9nvBaJEVQfH3tijgj9AmuC1wg4zbGaYXI4pNgSzb8z50194h58ZfpfCW+7aIa/PLvH27hniGxGd2x51e69tVPuMIvIFhBBd4B8Df917Pz4+5cJ778VHJHuEEL8A/AJAQvZYB/nAG4aWcqNxRuI0LMTcnRNUTlNaTe4iaqEonWFqY+xcY+YCVbnA8zwBJ974hm/z7/giX0MLw3HVqBOzSctACDk3hyotutDIueBe0WM/7VB4hRGWC+aAK+ke765vMUpSZjILiT/hwXi6azn9tOBPn3uXs2bMy/E9OqJi7BJyF3O7HHIzH5Jf69O9GZx4en2CPJziiyLkPttW/I9iqXzWNvEuzFjVc03VKFzbMSCRpEKhhORqfJcvb9wlH0RMNhMaL6mtohuVvNzdYyOahgKpmjOUOR1Rs6lqIiGQLW31w2qTt+YXyN8asvEebH7zEPHhLeyimBdO6OO/u6dol0+NhTO3LNMqQoa/hZTLQd91FtQPt5LpcveXe8XuvEs1iUL7+mKIxKfEU7fJ8Sn2ziMbwm4t8chuzebahFkWMTMJZUeDUOhcADp0XyYKVTn0pEJYhyhtSNO2PSmul+AiTXE2pupIxlcE5VnLn//S6/x3Z3+Dwltq79lp+lzL15mMMgb3INtusPe2n6ih7hM5ciGEITjxv++9/z/ah+8JIc577+8IIc4D2496rff+l4BfAuiL9ZPJ7CuFj0yg67RFCuHCNlC3TQ21D8WZ3EbMmhgxU5iJQBbhjvqk7eTOO77Nv+MclzkjLgIQEVP60DF6YjZp852iafBComYV0aEi2Y1563YIWF6MdzHC0pElA51zpb/PKEm5pYJAvgdibTnbnTCM5myaCT01p3ARBRHvlWfZrnr82vdepdxLGb4r6d6xJPfmyMksiIstukMXOdBHOPGnZRNzUNCJFR/e6/Nr519DDh1bcpdYaDIRcdXs8XPrr7PT9LlZrYVxdV7Q1SWXoz06suScPgx62sJSIbnZpMx8xO/lL3OjWOefv/tl3G7MuW95ujcK5M4IVyz0Uz7dMv4ouzTU5iTt8tg43iwWDiikBmJN0xE0XU9HB/XQmdfUXjGaJ8ipDkMSHmz6+QT4KJu4Ngd/UjbxzodctrX4qg5sJa1QhcXMwsCVaiSplKEaKCLdEK1PKXuGPIspC0XV16hCEh/ItuMzagdUhCKma8dLlgOBi6HY8NiuY/PKDj+xcZc/1X8Li+eDJuK75UV+efur/MF7L5J+EDH8oCa5M33s3PgCn4S1IoC/A7zpvf/bx/7rl4H/FPhb7e//+4mO5NNAyRCRK7nsyFrczbV0SOGonaYGcheRNwady5bvWgdBoydQZfPe811+jw49XhSvLh/f4gJ3uLb480RssmAg+LoJQkR5iRkrkp2I8kbK+2aTNwcXOGvGXIr26MmCr3TvcGhT1uMZjVM0XhJJy8V0RE8VbOnJUpNk5mLemZ3l+mwN916X4U3B+lsl8d0J4nAaWBlFuYwW7qvUH3NoT80m3iEPJiTeE20P+b2dF3g53eFr8Tay7SF4SSdc6tzjpr3JW9UWAEo4ElGzIXOk8Kh2wdReUnjNh/Umt+s1/q+bP8LOfp/Bv0no3rJ037iD297FLka/fUon/nF2ucY7Gydml8fBA0OavfMII5bMDm8UdTdMBspkhRENhTdMXMI8j9EzEcb9Nc3RDvcTpJs+fq3cWPx5cjbxR9cPddQ68gadK6KJJBpJbCypGk0vLbjYPcR5QbFmGJcJ24MuZWGo90w7HYs2egy/XAzOePxGSZzWvLKxz/lszF/Y/F1+Mt5vD0LwbnWO/2/0Kt++eZHs3YjB9xzZ29v4yfSJufafJCL/KeCvAK8LIb7VPvY3CA78Hwoh/ipwDfiLT3QknwZtfkp433JgCcL3nYpzyZi1dqhE7TV7dYfGK/Q0SIyKedV2dT6+Iz9kj7tcp8uA3/K/CsAX+CFe5ItLqh0w4iRssojIFwJIZYWaadIDR3VPMe1k/N7aZc5nY4quofaK3EVhtiagpSUVNbFqSGSNxLPfdCm85g8OL7NXdHjn+lnkyLD2PnS2G6LdWWjvz9sBxNY94MAftt1Ts4n3+PEUaR3ZnTXubazza+mXyGTJ1fguV83hUp5h5GImLl3esFzrtGunl3a6ka8xbWJuHg6YzhLU2x06Ixi8XxLvzkPb/UJw7DHScR9nl2u802+pdk/3+vkIiAVjRQV6pk0NTQo+sVgkuYupvWZkM5pSkVTiiG8Nn/ia+jib3OQDTtQmvq0FWIuXEuoaoWSQLZCCaKyI0yANPcs6zHsRSnhi3dAxFetpzjCZU1vFwVYaZti6o5ufEJ5IW4x0XOgeMjBzvpjd46w5ZEPO2HGe71Znebc8yz+/+xofXD9D8mHE8D1LdqfEjyehU/QJ8UlYK78BD45RX+JnnvgIPi3akVGiqhHOhwaZGJJeyWZ3xpVkj4HK2dBTZi7mQzaorMJMIDlwiKIMW+Qn2MoMxSY/y1945P/9GH+SX/P/6A3v/c8+9gccx6L919qQtyxKBJDeS/EyxkWK73W32F/LMNIiCXMFQzpBEsuG9WjWDhMIud071YCdqsfvXHsRtx+z9oYk3XP02oEIHBzi8vnRFCF4+CJ9wKk9TZvYgwM4HNP/8CJNonkzPg/AH10foLpvkYiaRDTs2y4TG5T+dusu+1WH67M1ykYzLSPmZUR5L0PlMoipTTyb356i9qawe4Cfzz92/NsnwcfZBc873vtvPK4dPhMoBSbCZ3E7r9MhOw3OC0Y2o/aa/aYDpWp1uT+9XT7OJpnvMfb7V5/0NJbwPrB2rEJIG4K4MtywlHPESgIxslGAplpT7MYNnbRkLc5Zi+Z8rXedjiyXU8aGaobCYx9wixsyJ5MNF5SiKxPer+fcsl3+yf5X+Z07l5m9O2T9XejdrMne2YXDKXZv/5GH/Wlxujo7hVh2annVFrkaj3ACrS1GhYag2isKZxjZjPenW9w6HJAeBh1hyup+mtRpgbX4qgpcViFQswoz0cT7kvJuxKiSvKHOk5qa9SRHCocUnsJqDqoU5yWNl5RWc3vUp8gjondTokPo3WqIRjVyNENMc1xZ3V/MfB5t5R3ZzSnCd0DGvJW/wI0LQ94+c5aOrhianFGdca/oMW8M0yoiLyOmkwRXKuRYo0pBZ0+g59C5Z9Ezh9qbBhu0XXzPhfjVZ4XjUgUtFVEYjYgMTWqw8aLxRTCzMYc2FBZzF4UWdt9SGT+m/f25wWK4RN3ghUA0GlHWqHmNmakwqCWWCCfI04yyE+OcpJeEaLmv51yMR2Qy/K3E0TUhWQyu0WDhd4sQQPzm4Stcn6xz7doW8R3N8Ab0bjTEOzlimuPLJ4/EFzhljnxRTW+rz9ajytBWHOkGI227ZY6RwrNb93hnZ4v5dsbGvYb4XmBfPIvxW08K3wShL0cofMpRTAJ41UF4zfzQsFeuQa9hvmmIdEPXVJRWszvtUNeKahohckXvA8Xa2LP23hw1rlD745AHn85wTfPx7dXPuv18Ae9xf/gm8bcll259kelLPcZXhvz25T4udchOjasVlBJhBaISyEoQTwQmh+5Niy4cZtKEfOmdg2CDyRRn7fftTjz1OJYbXzpxrSGOIY5oOpomCQ7aW8Fu2SGSDbFsAnlgkV4QgFZPf9Tfp8SyeW2hhUJIV4qpwPigdKiKiHisUJWi7ioO5wNGqeVwntBLSl5bv0NfF9SxJpZHPQSRCPWjkc3Ibcyv3P0yd0c9/LtdsjuCF240ZLcmyMMcDg6hqgP76QT90Oly5P5oiIGowwUYTRzJnuTg+hr7aZ8boyFShPTCvDS4D7p09wXRKGiEuOMDFk4jrA0TV2ZzJJAIgWxSkgNFsi9p0pjpIMZpz3YUmIs6F+gGkjmo0tO906CnFrMzCx15sxwWFLJHOfHn1Zm122Z5MKFjFLJJMePAA7apDgJQx3p2hPWoKuhNxwcNqnToSYmogrDUQhTpcTjipw7HCp3eeYS6/79DF6xHVhJbKA7KjETVKOGZ1DGyla4VjT89ukVCBJLDUvAtDGQWrpW1rV0rKGaoM4GaK2ysyHcNk9hze22I0o4kDY1RHsJYOC/wHupKYxuJvJNgJoLuDU+2E3Tw1d4k1JwWk7pOeI2dMkfe6nuUJcwNcqToaEl0aDDTqO3aGoAPCm5p7Um3q9Bme2N3Wbw7zZHWorOSooBdAdclkRREQtKVbft1HIfusiQOL2r1oZda2VVIL7k2IrgvMjiFdmmu34Qbt0mlIBULdUdz1NEXR5CleKNx3TgMB5hXoZ9glgfWRRsh+brl8p5CO3xqHGetPMBGCqPNPGYSZm9uT7o0LvDx88pgJhI9CyP/aOsIz32A5D2+rvB1dSS8Nz0apSi1Jo4MSRLjI4Prpy1zx+CMpOmYoD6qQ5PZYmanbNpJQrlF1A49OkAUJSxYX3VD09Sf6Zo6XY68hbcWUZYIKVFKIYso5OuUWPa/yNohGo8+mCPKaino87mKtBaFnOPBs1SIugnOrG4bVxYCVwvFwgcLmKfdaT1gB9+IJe8eGf4trENohaqbIwEpu5AmdcdSKZ+j9fFpsehSbCwqr9FaEI1Dx914p8tsluCswFeSwQEkI48s6nYS0ClbQ8cboqDd6du2i7pBGINqB0TIeYTXEhdrvBTL1vzFbkS2wzTkPMjdLoTlQv/F49FWPy1OnyP3Hl+W2KqC8RSxswtCErWCNcuntRfmkmh/iqPwTwVng/h9TYjafxDh/X1dcr4sYRoUHe9rfIHPz83scfGAQxNVjQf0jkLNEgaxpOoqdG5wkQmT5BtYfzPQM+XOCJfnp7OmsAwA2p0p3Fc7eFCP5iNLuq2Pcd7dn5Z8irY4fY58gcWX4AVg8fYBMz8PYvYrPD9YNqys1sVHYsHsaETQExEisJlKB8LgNO3gCU80KhHT+VJ7/HOzkznufBf+5ZMUJZ/xDez0OvIFVhfoCis8GY5H5WUZWtmrGpRCjydopUhNaDALxXAXUpWtiNoyCj1N0fgnxSk5p9PvyFdYYYUnx4LV4TzL6b/tGL8gNlWAbFkfzi1JA59rJ36KsHLkK6ywQkCbrgSO8sYLpcdHPXeF5wYrR77CCit8NFYO+1RAnIQu9yf+MCF2gBmw+9Q+9LPFJo8+lxe991uf5A0+hzaBR9tlZZMnsAl8Lu2yssnDeCyf8lQdOYAQ4veeO6Ggx8RJncvnySZwMuezssln+z7PA1Y2eRiPey6nQO1mhRVWWGGFj8PKka+wwgornHI8C0f+S8/gMz8rnNS5fJ5sAidzPiubfLbv8zxgZZOH8Vjn8tRz5CussMIKK5wsVqmVFVZYYYVTjqfmyIUQf1YI8bYQ4j0hxC8+rc89KQghXhBC/L9CiO8KIb4jhPgv28f/phDilhDiW+3Pz33K9z21dlnZ5GGsbPJofBZ2WdnkGLz3n/kPoID3gZeBCPhD4CtP47NP8BzOAz/a/rsHvAN8BfibwH/9g2iXlU1WNnlWdlnZ5P6fpxWR/xHgPe/9B977CvgHwM8/pc8+EXjv73jvv9n+ewK8CVx8wrc91XZZ2eRhrGzyaHwGdlnZ5BieliO/CNw49vdNnnxxPzMIIa4AXwd+u33orwkhvi2E+LtCiLVP8VafG7usbPIwVjZ5NE7ILiubHMOq2PkpIYToAv8Y+Ove+zHwPwGvAF8D7gD/w7M7umeDlU0exsomj8bKLg/jJGzytBz5LeCFY39fah87VRBCGILB/773/v8A8N7f895b770D/mfClu+T4tTbZWWTh7GyyaNxwnZZ2eQYnpYj/13gqhDiJSFEBPwl4Jef0mefCIQQAvg7wJve+7997PHzx572HwFvfIq3PdV2WdnkYaxs8mh8BnZZ2eQYnoqMrfe+EUL8NeBfEKrNf9d7/52n8dkniJ8C/grwuhDiW+1jfwP4y0KIrxFG/n0I/Bef9A0/B3ZZ2eRhrGzyaJyoXVY2uR+rzs4VVlhhhVOOVbFzhRVWWOGUY+XIV1hhhRVOOVaOfIUVVljhlGPlyFdYYYUVTjlWjnyFFVZY4ZRj5chXWGGFFU45Vo58hRVWWOGUY+XIV1hhhRVOOf5/RfXuRYJDsNcAAAAASUVORK5CYII=",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.eval()\n",
+ "predictions = []\n",
+ "plots = 5\n",
+ "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " predictions.append(model(data[0].to(device).unsqueeze(0)).view(1, 28, 28).detach().cpu())\n",
+ "plotn(plots, test_dataset)\n",
+ "plotn(plots, predictions)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "> **ടാസ്ക്**: നമ്മുടെ സാമ്പിളിൽ, നാം ഫുൾലി-കണക്ടഡ് VAE പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇപ്പോൾ മുകളിൽ നൽകിയ പരമ്പരാഗത ഓട്ടോ-എൻകോഡറിൽ നിന്നുള്ള CNN എടുത്ത് CNN-അധിഷ്ഠിത VAE സൃഷ്ടിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "# [വിരുദ്ധ സ്വയം-എൻകോഡറുകൾ (AAE)](https://arxiv.org/abs/1511.05644)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Adversarial Auto-Encoders Generative Adversarial Networks ഉം Variational Auto-Encoders ഉം ചേർന്ന **സംയോജനം** ആണ്.\n",
+ "\n",
+ "Encoder ആണ് generator, discriminator യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ encoder ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്നുള്ള generated ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കാൻ പഠിക്കും. Encoder ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു വിതരണമാണ്, ഈ ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്ന് decoder ചിത്രം ഡീകോഡ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "ഈ സമീപനത്തിൽ നമുക്ക് **മൂന്ന് നഷ്ട ഫംഗ്ഷനുകൾ** ഉണ്ട്: GAN-കളിൽ നിന്നുള്ള generator നഷ്ടം, discriminator നഷ്ടം, കൂടാതെ VAE-യിൽ നിന്നുള്ള പുനർനിർമ്മാണ നഷ്ടം.\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/aae.9d418a990fc75bf9.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "> ചിത്രം Felipe Ducau എഴുതിയ [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://blog.paperspace.com/adversarial-autoencoders-with-pytorch/) ൽ നിന്നാണ്\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 215,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.430881Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.430435Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.437703Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.437030Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.430837Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class AAEEncoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, input_dim, inter_dim, latent_dim):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.linear1 = nn.Linear(input_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear2 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear3 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear4 = nn.Linear(inter_dim, latent_dim)\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ " \n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.relu(self.linear1(input))\n",
+ " hidden2 = self.relu(self.linear2(hidden1))\n",
+ " hidden3 = self.relu(self.linear3(hidden2))\n",
+ " encoded = self.linear4(hidden3)\n",
+ " return encoded"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 216,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.439383Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.438973Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.450914Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.450120Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.439339Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class AAEDecoder(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, latent_dim, inter_dim, output_dim):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.linear1 = nn.Linear(latent_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear2 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear3 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear4 = nn.Linear(inter_dim, output_dim)\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ " \n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.relu(self.linear1(input))\n",
+ " hidden2 = self.relu(self.linear2(hidden1))\n",
+ " hidden3 = self.relu(self.linear3(hidden2))\n",
+ " decoded = self.sigmoid(self.linear4(hidden3))\n",
+ " return decoded"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 217,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.453838Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.453577Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.462584Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.461884Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.453814Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class AAEDiscriminator(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, latent_dim, inter_dim):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.latent_dim = latent_dim\n",
+ " self.inter_dim = inter_dim\n",
+ " self.linear1 = nn.Linear(latent_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear2 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear3 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear4 = nn.Linear(inter_dim, inter_dim)\n",
+ " self.linear5 = nn.Linear(inter_dim, 1)\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ " \n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.relu(self.linear1(input))\n",
+ " hidden2 = self.relu(self.linear2(hidden1))\n",
+ " hidden3 = self.relu(self.linear3(hidden2))\n",
+ " hidden4 = self.relu(self.linear4(hidden3))\n",
+ " decoded = self.sigmoid(self.linear4(hidden4))\n",
+ " return decoded\n",
+ " \n",
+ " def get_dims(self):\n",
+ " return self.latent_dim, self.inter_dim\n",
+ " "
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 218,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.464666Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.464215Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.474821Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.474117Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.464628Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "input_dims = 784\n",
+ "inter_dims = 1000\n",
+ "latent_dims = 150"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 219,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.477879Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.477199Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.537720Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.537052Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.477797Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "aae_encoder = AAEEncoder(input_dims, inter_dims, latent_dims).to(device)\n",
+ "aae_decoder = AAEDecoder(latent_dims, inter_dims, input_dims).to(device)\n",
+ "aae_discriminator = AAEDiscriminator(latent_dims, int(inter_dims / 2)).to(device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 220,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.539592Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.539109Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.543949Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.543156Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.539555Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "lr = 1e-4\n",
+ "regularization_lr = 5e-5"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 221,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.545858Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.545404Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.553377Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.552700Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.545825Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "optim_encoder = optim.Adam(aae_encoder.parameters(), lr=lr)\n",
+ "optim_encoder_regularization = optim.Adam(aae_encoder.parameters(), lr=regularization_lr)\n",
+ "optim_decoder = optim.Adam(aae_decoder.parameters(), lr=lr)\n",
+ "optim_discriminator = optim.Adam(aae_discriminator.parameters(), lr=regularization_lr)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 222,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.555945Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.555659Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.576630Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.575929Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.555908Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train_aae(dataloaders, models, optimizers, epochs, device):\n",
+ " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
+ " train_dataloader, test_dataloader = dataloaders[0], dataloaders[1]\n",
+ " \n",
+ " enc, dec, disc = models[0], models[1], models[2]\n",
+ " optim_enc, optim_enc_reg, optim_dec, optim_disc = optimizers[0], optimizers[1], optimizers[2], optimizers[3]\n",
+ " \n",
+ " eps = 1e-9\n",
+ "\n",
+ " for epoch in tqdm_iter:\n",
+ " enc.train()\n",
+ " dec.train()\n",
+ " disc.train()\n",
+ "\n",
+ " train_reconst_loss = 0.0\n",
+ " train_disc_loss = 0.0\n",
+ " train_enc_loss = 0.0\n",
+ " \n",
+ " test_reconst_loss = 0.0\n",
+ " test_disc_loss = 0.0\n",
+ " test_enc_loss = 0.0\n",
+ "\n",
+ " for batch in train_dataloader:\n",
+ " imgs, labels = batch\n",
+ " imgs = imgs.view(imgs.shape[0], -1).to(device)\n",
+ " labels = labels.to(device)\n",
+ " \n",
+ " enc.zero_grad()\n",
+ " dec.zero_grad()\n",
+ " disc.zero_grad()\n",
+ " \n",
+ " encoded = enc(imgs)\n",
+ " decoded = dec(encoded)\n",
+ " \n",
+ " reconstruction_loss = F.binary_cross_entropy(decoded, imgs)\n",
+ " reconstruction_loss.backward()\n",
+ " \n",
+ " optim_enc.step()\n",
+ " optim_dec.step()\n",
+ " enc.eval()\n",
+ "\n",
+ " latent_dim, disc_inter_dim = disc.get_dims()\n",
+ " real = torch.randn(imgs.shape[0], latent_dim).to(device)\n",
+ " \n",
+ " disc_real = disc(real)\n",
+ " disc_fake = disc(enc(imgs))\n",
+ " \n",
+ " disc_loss = -torch.mean(torch.log(disc_real + eps) + torch.log(1.0 - disc_fake + eps))\n",
+ " disc_loss.backward()\n",
+ " \n",
+ " optim_dec.step()\n",
+ " enc.train()\n",
+ " \n",
+ " disc_fake = disc(enc(imgs))\n",
+ " enc_loss = -torch.mean(torch.log(disc_fake + eps))\n",
+ " enc_loss.backward()\n",
+ " \n",
+ " optim_enc_reg.step()\n",
+ "\n",
+ " train_reconst_loss += reconstruction_loss.item()\n",
+ " train_disc_loss += disc_loss.item()\n",
+ " train_enc_loss += enc_loss.item()\n",
+ "\n",
+ " enc.eval()\n",
+ " dec.eval()\n",
+ " disc.eval()\n",
+ "\n",
+ " with torch.no_grad():\n",
+ " for batch in test_dataloader:\n",
+ " imgs, labels = batch\n",
+ " imgs = imgs.view(imgs.shape[0], -1).to(device)\n",
+ " labels = labels.to(device)\n",
+ "\n",
+ " encoded = enc(imgs)\n",
+ " decoded = dec(encoded)\n",
+ "\n",
+ " reconstruction_loss = F.binary_cross_entropy(decoded, imgs)\n",
+ "\n",
+ " latent_dim, disc_inter_dim = disc.get_dims()\n",
+ " real = torch.randn(imgs.shape[0], latent_dim).to(device)\n",
+ "\n",
+ " disc_real = disc(real)\n",
+ " disc_fake = disc(enc(imgs))\n",
+ " disc_loss = -torch.mean(torch.log(disc_real + eps) + torch.log(1.0 - disc_fake + eps))\n",
+ "\n",
+ " disc_fake = disc(enc(imgs))\n",
+ " enc_loss = -torch.mean(torch.log(disc_fake + eps))\n",
+ "\n",
+ " test_reconst_loss += reconstruction_loss.item()\n",
+ " test_disc_loss += disc_loss.item()\n",
+ " test_enc_loss += enc_loss.item()\n",
+ "\n",
+ " train_reconst_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ " train_disc_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ " train_enc_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ " \n",
+ " test_reconst_loss /= len(test_dataloader)\n",
+ " test_disc_loss /= len(test_dataloader)\n",
+ " test_enc_loss /= len(test_dataloader)\n",
+ "\n",
+ " tqdm_dct = {'train reconst loss:': train_reconst_loss, 'train disc loss:': train_disc_loss, 'train enc loss': train_enc_loss, \\\n",
+ " 'test reconst loss:': test_reconst_loss, 'test disc loss:': test_disc_loss, 'test enc loss': test_enc_loss}\n",
+ " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
+ " tqdm_iter.refresh()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 223,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.578419Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.577933Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:43:26.589197Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:43:26.588532Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.578373Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "models = (aae_encoder, aae_decoder, aae_discriminator)\n",
+ "optimizers = (optim_encoder, optim_encoder_regularization, optim_decoder, optim_discriminator)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 224,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:43:26.592138Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:43:26.590197Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:52:49.002321Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:52:49.001592Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:43:26.592099Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 30/30 [09:22<00:00, 18.75s/it, train reconst loss:=0.0919, train disc loss:=1.39, train enc loss=0.692, test reconst loss:=0.0945, test disc loss:=1.39, test enc loss=0.692]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train_aae(dataloaders, models, optimizers, epochs, device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 225,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T00:52:49.004318Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T00:52:49.003842Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T00:52:50.737055Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T00:52:50.736379Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T00:52:49.004280Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "aae_encoder.eval()\n",
+ "aae_decoder.eval()\n",
+ "predictions = []\n",
+ "plots = 10\n",
+ "for i, data in enumerate(test_dataset):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " pred = aae_decoder(aae_encoder(data[0].to(device).unsqueeze(0).view(1, 784)))\n",
+ " predictions.append(pred.view(1, 28, 28).detach().cpu())\n",
+ "plotn(plots, test_dataset)\n",
+ "plotn(plots, predictions)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## അധിക വസ്തുക്കൾ\n",
+ "\n",
+ "* [NeuroHive-ൽ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/variacionnyj-avtojenkoder-vae/)\n",
+ "* [വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ വിശദീകരിച്ചത്](https://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.7.12"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "6aabfc4714b2a03f8d9fcb96b896f5e9",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:04:14+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb
index 3d34c35e..43a0aa0f 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb
@@ -1,1306 +1,1306 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "1eY-Qmf8ItWv"
- },
- "source": [
- "# ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "yEqo3q8JI5uG"
- },
- "source": [
- "CNN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രശ്നം നമ്മൾക്ക് വളരെ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ളതാണ്. ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ചിത്രങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകളായി വേർതിരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് ഒരു മാനുവൽ ശ്രമമാണ്.\n",
- "\n",
- "എങ്കിലും, നാം കച്ചവട (ലേബൽ ചെയ്യാത്ത) ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാം, ഇതാണ് **സ്വയം-പരിശീലിത പഠനം** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ലേബലുകൾക്ക് പകരം, പരിശീലന ചിത്രങ്ങളെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും ആയി ഉപയോഗിക്കും. **ഓട്ടോഎൻകോഡർ**യുടെ പ്രധാന ആശയം, ഒരു **എൻകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ഒരു **ലാറ്റന്റ് സ്പേസ്** (സാധാരണയായി ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള വെക്ടർ) ആയി മാറ്റുക, പിന്നീട് **ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ആ യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ്.\n",
- "\n",
- "ഓട്ടോഎൻകോഡർ യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ പരമാവധി പിടിച്ചുപറ്റി കൃത്യമായ പുനഃസൃഷ്ടിക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ അർത്ഥം പിടിച്ചുപറ്റാൻ മികച്ച **എംബെഡ്ഡിംഗ്** കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "*ചിത്രം [Keras ബ്ലോഗിൽ നിന്നുള്ളത്](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)*\n",
- "\n",
- "താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ഭൂരിഭാഗവും [ഈ ലേഖനം](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html) പ്രചോദനമായതാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "UZ38ZCGRYhHh"
- },
- "source": [
- "നമുക്ക് MNIST-ക്കായി ഏറ്റവും ലളിതമായ ഓട്ടോഎൻകോഡർ സൃഷ്ടിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {
- "id": "48ua_UfDIqum",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "import tensorflow as tf\n",
- "from tensorflow.keras.datasets import mnist\n",
- "import numpy as np\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "\n",
- "(x_train, y_trainclass), (x_test, y_testclass) = mnist.load_data()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 109
- },
- "id": "-VvA6_e_Ytv9",
- "outputId": "7f43ddd9-2044-4c88-a57d-7dffbb0741fe",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "def plotn(n,x):\n",
- " fig,ax = plt.subplots(1,n)\n",
- " for i,z in enumerate(x[0:n]):\n",
- " ax[i].imshow(z.reshape(28,28) if z.size==28*28 else z.reshape(14,14) if z.size==14*14 else z)\n",
- " plt.show()\n",
- " \n",
- "plotn(5,x_train)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
- "metadata": {
- "id": "XVXKfTiKZGzs",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Lambda\n",
- "from tensorflow.keras.models import Model\n",
- "from tensorflow.keras.losses import binary_crossentropy,mse\n",
- "\n",
- "input_img = Input(shape=(28, 28, 1))\n",
- "\n",
- "x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)\n",
- "x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
- "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
- "x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
- "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
- "encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
- "\n",
- "encoder = Model(input_img,encoded)\n",
- "\n",
- "input_rep = Input(shape=(4,4,8))\n",
- "\n",
- "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_rep)\n",
- "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
- "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
- "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
- "x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)\n",
- "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
- "decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)\n",
- "\n",
- "decoder = Model(input_rep,decoded)\n",
- "\n",
- "autoencoder = Model(input_img, decoder(encoder(input_img)))\n",
- "autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {
- "id": "xRVImJGBZ2kt",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "x_train = x_train.astype('float32') / 255.\n",
- "x_test = x_test.astype('float32') / 255.\n",
- "x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, 28, 1))\n",
- "x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 131,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "H6YD611WaAAG",
- "outputId": "3cf9f53c-8898-4bde-89b7-3670804c2373",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Train on 60000 samples, validate on 10000 samples\n",
- "Epoch 1/25\n",
- "59648/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2134"
- ]
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
- " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
- ]
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "60000/60000 [==============================] - 6s 99us/sample - loss: 0.2130 - val_loss: 0.1454\n",
- "Epoch 2/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 86us/sample - loss: 0.1353 - val_loss: 0.1258\n",
- "Epoch 3/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 87us/sample - loss: 0.1225 - val_loss: 0.1177\n",
- "Epoch 4/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 85us/sample - loss: 0.1163 - val_loss: 0.1126\n",
- "Epoch 5/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 87us/sample - loss: 0.1120 - val_loss: 0.1091\n",
- "Epoch 6/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 86us/sample - loss: 0.1093 - val_loss: 0.1070\n",
- "Epoch 7/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 87us/sample - loss: 0.1072 - val_loss: 0.1055\n",
- "Epoch 8/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 87us/sample - loss: 0.1057 - val_loss: 0.1041\n",
- "Epoch 9/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 85us/sample - loss: 0.1045 - val_loss: 0.1028\n",
- "Epoch 10/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.1035 - val_loss: 0.1022\n",
- "Epoch 11/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.1026 - val_loss: 0.1011\n",
- "Epoch 12/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.1018 - val_loss: 0.1003\n",
- "Epoch 13/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.1012 - val_loss: 0.0996\n",
- "Epoch 14/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.1005 - val_loss: 0.0991\n",
- "Epoch 15/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.1000 - val_loss: 0.0988\n",
- "Epoch 16/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 82us/sample - loss: 0.0995 - val_loss: 0.0981\n",
- "Epoch 17/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.0990 - val_loss: 0.0976\n",
- "Epoch 18/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.0986 - val_loss: 0.0974\n",
- "Epoch 19/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.0982 - val_loss: 0.0969\n",
- "Epoch 20/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 85us/sample - loss: 0.0978 - val_loss: 0.0970\n",
- "Epoch 21/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.0975 - val_loss: 0.0962\n",
- "Epoch 22/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.0971 - val_loss: 0.0960\n",
- "Epoch 23/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.0968 - val_loss: 0.0958\n",
- "Epoch 24/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.0966 - val_loss: 0.0953\n",
- "Epoch 25/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.0963 - val_loss: 0.0953\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 131,
- "metadata": {
- "tags": []
- },
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "autoencoder.fit(x_train, x_train,\n",
- " epochs=25,\n",
- " batch_size=128,\n",
- " shuffle=True,\n",
- " validation_data=(x_test, x_test))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 132,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 256
- },
- "id": "CTEBvy2FaRBF",
- "outputId": "b18d0d16-c88f-47bb-fe2e-2ba5871f0563",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
- " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "y_test = autoencoder.predict(x_test[0:5])\n",
- "plotn(5,x_test)\n",
- "plotn(5,y_test)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 133,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "44u_8PR7kaoY",
- "outputId": "71916b80-0821-4cd2-c481-bbbd5dac2fd4",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
- " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "encoder = Model(input_img, encoded)\n",
- "encoded_imgs = encoder.predict(x_test[0:5])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 134,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 164
- },
- "id": "DJS4ZdO5oOFn",
- "outputId": "89df7031-c58b-46ae-9fc7-4ddbf5e46ef9",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plotn(5,encoded_imgs.reshape(5,-1,8))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 136,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 109
- },
- "id": "WXIys9NGz8bF",
- "outputId": "c0b2ede8-a041-4cac-ccf6-3e40817df8c5",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "6.3110805 0.0\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "print(encoded_imgs.max(),encoded_imgs.min())\n",
- "res = decoder.predict(7*np.random.rand(7,4,4,8))\n",
- "plotn(7,res)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "5RQtFfjpNuI6"
- },
- "source": [
- "> **ടാസ്ക് 1**: വളരെ ചെറിയ latent വെക്ടർ വലുപ്പം, ഉദാ. 2, ഉപയോഗിച്ച് autoencoder ട്രെയിൻ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുക, വിവിധ അക്കങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡോട്ടുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക. *സൂചന: latent വലുപ്പം ആവശ്യമായ മൂല്യത്തിലേക്ക് കുറയ്ക്കാൻ convolutional ഭാഗത്തിന് ശേഷം ഫുൾലി-കണക്ടഡ് ഡെൻസ് ലെയർ ഉപയോഗിക്കുക.*\n",
- "\n",
- "> **ടാസ്ക് 2**: വ്യത്യസ്ത അക്കങ്ങളിൽ നിന്ന് latent സ്പേസ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ നേടുക, latent സ്പേസിൽ ചില ശബ്ദം ചേർക്കുന്നതിന്റെ ഫലമായി ഉണ്ടാകുന്ന അക്കങ്ങളിൽ എന്ത് മാറ്റം വരുന്നതെന്ന് കാണുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "xMLzTpExtPl1"
- },
- "source": [
- "## ശബ്ദരഹിതമാക്കൽ\n",
- "\n",
- "ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ശബ്ദം നീക്കംചെയ്യാൻ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാം. ശബ്ദരഹിതമാക്കൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം ശബ്ദരഹിതമായ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, അവയിൽ കൃത്രിമ ശബ്ദം ചേർക്കും. പിന്നീട്, ശബ്ദമുള്ള ചിത്രങ്ങളെ ഇൻപുട്ടായി ഓട്ടോഎൻകോഡറിലേക്ക് നൽകുകയും, ശബ്ദരഹിത ചിത്രങ്ങളെ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "MNIST-ൽ ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 137,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 109
- },
- "id": "uVprJu59lte0",
- "outputId": "3e9e924b-ec01-4ff3-c49a-3dd70db84db1",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "def noisify(data):\n",
- " return np.clip(data+np.random.normal(loc=0.5,scale=0.5,size=data.shape),0.,1.)\n",
- "\n",
- "x_train_noise = noisify(x_train)\n",
- "x_test_noise = noisify(x_test)\n",
- "\n",
- "plotn(5,x_train_noise)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 141,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "mlwxbuaHomTr",
- "outputId": "24c6c3be-e755-4216-815a-46561448fe7f",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Train on 60000 samples, validate on 10000 samples\n",
- "Epoch 1/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 101us/sample - loss: 0.1576 - val_loss: 0.1566\n",
- "Epoch 2/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 95us/sample - loss: 0.1564 - val_loss: 0.1553\n",
- "Epoch 3/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 94us/sample - loss: 0.1555 - val_loss: 0.1539\n",
- "Epoch 4/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 95us/sample - loss: 0.1545 - val_loss: 0.1530\n",
- "Epoch 5/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 95us/sample - loss: 0.1538 - val_loss: 0.1517\n",
- "Epoch 6/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1528 - val_loss: 0.1506\n",
- "Epoch 7/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1521 - val_loss: 0.1499\n",
- "Epoch 8/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 5s 92us/sample - loss: 0.1514 - val_loss: 0.1495\n",
- "Epoch 9/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1508 - val_loss: 0.1487\n",
- "Epoch 10/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1500 - val_loss: 0.1483\n",
- "Epoch 11/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1495 - val_loss: 0.1484\n",
- "Epoch 12/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 94us/sample - loss: 0.1487 - val_loss: 0.1468\n",
- "Epoch 13/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1482 - val_loss: 0.1467\n",
- "Epoch 14/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1476 - val_loss: 0.1459\n",
- "Epoch 15/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1469 - val_loss: 0.1450\n",
- "Epoch 16/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1463 - val_loss: 0.1442\n",
- "Epoch 17/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1457 - val_loss: 0.1441\n",
- "Epoch 18/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1451 - val_loss: 0.1429\n",
- "Epoch 19/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1445 - val_loss: 0.1425\n",
- "Epoch 20/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 94us/sample - loss: 0.1440 - val_loss: 0.1418\n",
- "Epoch 21/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1435 - val_loss: 0.1423\n",
- "Epoch 22/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1430 - val_loss: 0.1409\n",
- "Epoch 23/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 94us/sample - loss: 0.1426 - val_loss: 0.1405\n",
- "Epoch 24/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1422 - val_loss: 0.1409\n",
- "Epoch 25/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1418 - val_loss: 0.1398\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 141,
- "metadata": {
- "tags": []
- },
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "autoencoder.fit(x_train_noise, x_train,\n",
- " epochs=25,\n",
- " batch_size=128,\n",
- " shuffle=True,\n",
- " validation_data=(x_test_noise, x_test))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 144,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 201
- },
- "id": "7kctWkcwv3kd",
- "outputId": "00bfe5d9-882b-46d3-b8b2-8310756bc9f9",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9W4yl2XXf91t7f7dzrzp16aq+T8+VFDkkJYqMJUVKTFtJ7CAOAsdQLkaMGNZTHgLkwUKeA8QPQYDkJYgQG0iAwIlvQGRYhqILLEsKR6JEkZzhzHA40zN9ra77uX/XvXce9neqqnu6e3qmu9hVZP2BQnedOnXOd1bt/f/WXuu/1hLnHGc4wxnOcIbTC/W8L+AMZzjDGc7wdDgj8jOc4QxnOOU4I/IznOEMZzjlOCPyM5zhDGc45Tgj8jOc4QxnOOU4I/IznOEMZzjleCoiF5F/V0R+ICLvi8ivPauLOs04s8nDcWaXj+PMJh/HmU0+G+Sz6shFRAPvAX8ZuA18C/hPnHNvP7vLO104s8nDcWaXj+PMJh/HmU0+O57GI/8a8L5z7rpzrgD+L+CvPZvLOrU4s8nDcWaXj+PMJh/HmU0+I4Kn+N0LwK0j398Gvv64X4gkdgmtp3jLk42EFoYSEdl2zq1wZhPA2yVjmh156LF2ObPJw/HjbpeEFjnp0Yd+4m0yx5j9nZpTHoqnIfIngoj8KvCrAAlNvi7fOO63fG7YdLfZ5R53+ejG4553Km0iAp8xDLfpbvMmb0we//Kn0CZPgSexCfxk2WXT3eZdvv2Jz/tJsskcv+P+yWM55WlCK3eAS0e+v1g/dh+cc7/unPuqc+6rIfFTvN3JR0yD7H6P4ifeJuDtAkRHHvqYXc5scrZWYhpY7NGHfuJt8qR4GiL/FvCyiLwgIhHwK8BvPJvLOp3oskjKBCA6kTYR8V9KI0Fw3xdK+6/5cx78egp0WQRIztbKIc5s8nF0WcRiObPJp8dnDq045yoR+a+A3wI08A+cc99/Zld2CqFE8ar7Mt/hj14B3uF52UQERCHK/1tfHBJFnrjbLdAKF3jilsqAc7g0g6oCY8A6XFXh6v/jLM46sOZTX44SBY6bnK2VA5zZ5ONQokhck5TJmU0+JZ4qRu6c+03gN5/RtfxYYFnWwfGWc+6rP7I3nXvMc/LWGhFP3AdQAnGMhCGu28IFChsHnuBLgxiHBBrJSyhLnLHM/XCHgU/P3w9i+CO1yenAmU0eQECIc+6V530dpw3Hnuw8wzGhJm8JQiQMkEaCNBq4ZoLpt6gaAVk/RByowiHWoSqHDYTpWkCVCEUPXABYUAaaGz3isaWxkREMU2RviBv7fJyrvfJTg6dIzp7hCXE05HZm6+eKMyI/zRDlSTyOkWYT22tjujHZakzRUqQrChzo3KEMBKnDhML0vFA1HWXfQGDBChgBAqqGIpiGqKJCB/XysKdskx6cUOp/nzXJ/CTfJJ4yX3Jq8bDPfYLWwBmRnzbM499hgEQRamWJcn2BycWEwUuKsuew5zPCqKLbynBOKCpNBaRGEQWGz/d36IUZC+EMJY5RlTCtYv5k4QrT/RhdhKjKofeCw8Xq7IlauA/FgyGmeX7AWR/rf9LrF0G09q+jFSj18VyBcDps8ixwJOfiE+MKrMU5B8bUp7Wnj72dSBxdC1EISiH1OjvIIR3Y4PmthzMiP22oyUmCAIkjTK9FuhozuajIXslYWJzyc+sf0dAFi8EMgNJpALRYmqrgS40btKRAicU6xZbpsGfa7GQtbkULFJ0eJq6Todae/JDKUW/pSJ7gAFYB5sk86flraY1o7TevqIMksDMGod648+f/OJL5kZsi4B0HESSJQWtcUSJzAnsGCZQTifoGduA4JXGt7hKwzq8zo3FFUa8JBTwfMv/xI/Kjx+mHHYeOeGkHzzstEDnwNFWnjVvsMr3aZu9zmtnlip+6ssG5ZMy1xjYABkHjWNZjNJZQKhJV0lEZGsc902VqY+6Wi2wVXd6/twIbCYu3DY3bYxiMD72Ok2SnBz3v+v8Hf9P539geOU0c/d1HfRalUUmMNBLsC+cp2xE28q8V35ugRjPccIydzfzGNZwsuzwt5FDZpLodiEJsp4WLNWUvwUaKvKdxChbeHqJ2htjBEHKLcz9mNzSlUVGINBqwvAhRSNVLcMrLccU6gkGKFCVqMsNVBvIcV1WHpxU48N4BnJmfDJ892Z8+Iv+kGN18E3P/pr5vw3P0JHhkk5/khXj0cyuBJMa2E9K+Ij1vaJ+b8HrvDovhlHPhkMyG7JkWoRgW9JRIDImU9ZfBOmFsGgxMk62iy2bexe7FNHYUjZ0UtT3AzmYnj8TnOBo+UYKIeDIx9R/2cXH9h5F5fZOUOEYaDWYXmuQ9jQn9jxfKJqEFSTOYHc9Het7wJ5AIiSNct41rROSrTUysmK5qTCLkfXAKGttNkrRAZikuz5/3pT9bzB2mMESaDcrlDjbWFAsBVgsIiIFEQGchCpCixOFt6KoKsfa+MAzgT3XOes/9GYeiTgaRP0jOD5CvBIE/6oYBhJHfuPNE3H3HasHFIWIdFKV/LAxwgcY1IpzWByVQelZAWSFZgStL3CzFZfmx3TGfCebHPBFcoLGRxobgAocSR+k0+2WLmYnZLVtcnyzTDnO+0LlLUxX0gwmJlBROY1FsV12GpsFm3mUz6xBMFNEYVFrhytKT4km0A9Redh0+sQ7Ho7xs8aEVefDn94eLJAj90fn8KuVCg8FLAXnfYbUPh4eziHZpiYZR/fYn1C6fARJGqG4bFntMP7dC3lVMLimqpiNfNUhiSNozwsDQT3IKo9nKV+isrLDw/RB1V+EmU2yen9z18oSQoM49dTuYiytk3Zjx5QgnEGQOsaCMQ5zzEt5QI80YF0e4fhe0YEMffrGRwmohSA0qr9C7Y9zuPq4osAXPlGdOBpHDwz3n2tOSKIIoRJIEl0SgNTYMPCkfPboohW2GYB16moMIthFiA0WxEGFDwdV7OhpU6NygJzmSlV4zbS1Ugisrnles6xOhxCeblMKGChcIaE/kuQ1IXUTpFBtpjw93+yRRSSfI6QYpBqGpDmPje1WLUZWwXzQY5Qk6FYKZQ+UVVBXOnOzYuLMO0Xw8hu/s/Z66AnHywFPUfc/16p+IcrlJthQxO2+xKwU6sFgnZLcaJPshURgcCdmcwPXxaSGCRCHSblGe67H7+YB80ZG8OmC9PeUXV99nOZiwEowIxXuRu6bNf7/xV7A6ornVIhlOveN02j1zqWswohDXbTO72CTvaiYXBTHQ2gBduIOUgFNyWI8BFIsxNlJUDYUJoWoINoR46AinlqZzqMkMnEOq6pl65ieHyOHgqDxXCkgQQBggnTau1aBYbjJbjagaiqItoMBqr4U2EdgIqpbDKQfSwAm4uP4+toi2UG9ol2nEBKg0QZVC9/oKzS1D66Mx6s4WbpZi07pvyknZsM4eZMhlOCYC+kqIRhFFp8/vLPQBf6NSFUQzKJrwuxf6uFbFyvqQTpxzoTUgVobcaiqrGZcJaRkSpBBNHFLUJH5Sk5xH8x/1NX7cQzaIkwM/ff5zUXL/c0UdJDWl1WR0OWG2JrRe3OfV5S0AMhPyQfda7QhI7UmdUNs8KURQcYy0W9hLa2z8G13SVUG9PuRcK+XLS3dYiia83rhFR6Us6Bm6tuZKMOLVaxtcby+xM2vT7Z6n83aMKgqfU6mq5/zhPj0OPPGlPuXlZbKViMG1ABuB06BKCGcOnVuC1CKVI5gUiLGorMKJwGKMiYXRVUW+6CgXDapV4vYjgolmqdVhcZKjhgqTpp98UZ8CJ4rI517UQRilrkS0vRblYoPxpZjxVaHoOky/QAKLCi1RVLHcmdKNM17tbNIOctbDwUFiL5SKSAwKS+ZCLArjFAbx4YWqyT948+eYfJCwort0ppn30LP85GzY+mbijAFx2MEQmUyJt3aI36zDTbWnftAfJdDYXovRyx2yxZDdzy+x3TJsLbdJwopukqHEMSkisjIgmEE4MUhe+vc5yXAOsPd71g/83D3ghfunPaS9kBIIAlwzYXJRSC8a/uMr7/Dz7feY2Zhd0+Z/br+ADb1dT31YpZbUSRLDQpfJtTbjfzPlwvKAv3npDZaCCSt6RCIVHVUS4mgpOWjMVLqCXzn/Ld5bXOMfDr9OlYQkex3CzRiXOh8LPk0QqVVgMXapy+DlBvmiMLliEQvhWBArhFODTi3BrEQqi5oVYCxSlD4WLh1MJEwvGtqXR3xtdYPPtzf43vgCt8YLDCZrdN9vEBRlHYF4dnvs5BC5q73lIxtNwhDXiCkXG8zORczWhHS9QtoViwtTtHJoZUmCiuXGhE6Y0w0yOjpjQc8IxZCoAoCRTbBOUdRSvNVgTCIlS3pCGQV87+oFvt9cYy9dQJUrND+MkfHEe8AnbWHOPXPwhGZsHUI4TP6hai8zLYiHfsEkm5qqLUxci2liyLsaLY40DynSkJWRIxqW/phs7ekgrIcQ+EP//4AH7x87Qupa46KAbMXSWJvwucZdroZ7XC+XsZVC5UIwNUhRnpyb+2eBCKrRQDpt7OVz7LzeZvQi/IUXrvNic4eX43u0pEAzz7soDA7tLAqflSiBREraOqe5PCMt2wyvJizmVwjuDbDbu94zL6uTm2+CwxtaEKCW+pj1PuNrbQavQdWwuHYFmUaninDiCIclOi1RWQWVQXJP5JQlaO1DtYUCDc2oZD0Zci3ewiL0oxm/3T2HjX3O7lmvoZNB5PVR2VmHqCNqkyjEtRKy5ZDpecXsvKV/aUC/mXK5tX/w64EytHVOQ5csh2NaKqevJ0R1TK9wmoFpkduQ0mmUWK5GO6zpKX0FiWg667/DB0ur/HfZX2XXtVBFm+RGhCuKk5X0m9tq3tiqPLzJ3KfiCAKwMSJCtB2j84gqSShbgA0wScDYCCq02GmASjXJniHYm+LS9MTHx4GPS0wf9zea/+y+59sjuRmFaYTo9ZSvXbjJTyc3uRbAvSrHIAQZRMMC8uKT3+ukYl7Y0/SSusGrLfb/7YyXz2/xd9d/i54ydJSmdJahdRROkbt5Qhm0OBJxGAeJKukFM15d2eJWXDLaWwJaLCghzHIfmrSulmiewNOd0l6lFEXeE19ZYPRSm8FLiqUvbeKcME5jZntNwon2ce69GTLLoKqLgGpucMYiWqHTCp0FOAWdOOdqssMX47ucD/cZNJr8y8UvYhqaMHz2tHsyiBzuOyrLvGJsnkwIBBOB0/64PCkiPnJ9SqPJqgDnBGOFKDAsN6e0w5xLDU/0oyohNSFbaYfcBBTGe6FchC8mt0jCIaE4NI5ElcRJSdl0B/rhE4k5gT1wV3d14Yug/c3HGFxZomY5aCGcRTilUEawzoEVXKXQE00wUf7ImBWHYZXT4Hk+A0KVOsnltKLVzLiQDGhJhSJiz7S5ky+iU1Cz4uSdzj4F5t4n55YZ/tQiw2uKl89v8cWFu4TiO4GPrWHmhHeLVca2wYe5H0rzUrxJR6csqSmhGIxTJFJyvjEC4M8vdBmqEJM0aa1cobGREtzdw01nmMHAX8BJuPnNexTV4VvV6+L6PSYvdNh/VZGtV1yOM7anLdK7bZJdTfuuIR5UyDSFvF4DzuHqk6vPW2lUWhJOA/QsYpA2GFZNpi5gz7TZqrqoqSYcTJFZ9sx7F50cIgf/h3bmwMsUwAUKEwomBjRUVpFNG+wUHUyhYRIghRDMhEkAm90+RJY3F1OcE9JRAoVCTxVSCarwydHfS16DZVhSM5pSEYqhpXK6jYx73S5Vo9aAihyI+08UHnZNztTeOn6RFAqxDhFBGUPcjREXMKm0V99VgjNCvKuIBhAOM9xkhitOQYz8s+Jh4Rbw+YRIsd4d8YXGbTq1eupGscwHk2WikUMNp9i8OBmE9GkxV2QkMbMrXTZ/VkheHPJ3Lv4Ba8GAEO9pD1zAtmnxR5NX2Mo7fGfzAtYJP3/hQ87HAy5HO3R1hkFoqZzPte5ypbGDesVxe32BrUtdBvsRC++0WQoUwdYIGY+f/3p6oIhMkhiJI+zqIrNLHfZe03S+ts3lJOVSa8CdYY/eDzSNbUv3rV1kmmKHo7rF82F7Apirpyx6NCNQinCcMBg1uVd02TNtbhVL3C4WiQbK39wmk2cecjpZRA513KpWrMQRJvFHFVWBFEKWhZhSY9MAyRThWKFKIZiBCcEGCmuFPItwFtQoqOObgip99tkFsJc22a9ajFxM6bzmXOMIlcWFzgv/1ceTZacCRzXW83J1rTGJomwIZcdh2haJLc54uwSpQ3JTyw5/TEn8IZgn/cxyl3Q55FJjzFowJBaFxXI9XebD/SWaaV2bcBptU4dUVLsFiz1mKwFyIeVqf4+VwCc1M6coUWybFrfKJd4ZrbE1bTPY7ADw3eQ8txsL7LebdIPDUaO7ZYvURGQmJNKGVjcjCy2TSQOdN+lpRbCx5dfV85YnzhVK2tvCdVqkF9sMXgrIzlnWYn99t6YLTIcN1nYsyW6JZLmvq7D2kMQfkj9ygcaFChM74qQkFEPmQm7mfd4ZrRFOwGVZnTv4ca7snMfwoggaCaYVUXY8kescgqlQDGMk00QTQadCNARVOsIZVI3agy8dZRAildDYUugM71GVXgdqImF72ObmQp+9ZpuxnmIQX/UYlLjQ+uIhOaICOS1e2NG48bxXRKBxSUjR1eQLCnMuJ275WG+RBQQpxCOLmmVecnmSi6KeFeZrTSuk1WL8QovRVc2XOrd4NRzRlAYTm/PdnQsMb/To75Y+d1CewtDKnMB6XbIrfUbXhP/wte/yWmODC3qCQdgzCSOb8FG5wg9ma3z/5jpuENG+oREHG+kqd9sVt5YX6CQ5cVChxTLIGqRFSCfJaYQlry5v0Qsz/rx9ge3VLiZKWHu/g0tTTPEc8wtHZaZhgF1aID/fZvfzIfnPTFjqpKw3R2ymHW5s9QnvRPTeHfq2DJMpHCXfo83T5lACUYhphlQdy6XumFhVjEzCd/Yv8sGtVVa3LG4yPZbw3Ikicqk9RxoJ0mx4oySelHQOwUwwo4BwIsT73ouMRr7PdpBaTKwQozCxUIwClIHGlkMXjmhs/fAE4+Pf2/sJ7/VWuN5epa8nlE5TuoBJESOZQpUcHKNOFY4eIesiF9trUfYbTC4o8r5jcWlMJy7YGrVxRhFMHdGw8vE/506HWuUZYH7Edq0G03VNes6yEowJRRjajG0jbG4s0LmhCYdTHxM9DXmDR8B2GsxWQ4oFy9Vkh5VghAIyp9i1Le6VC3xncpkfjlaQzZhopIiHDhwk2wozCRlmPQahhdAiyuEKH6arlhWq7Wg2C9aTIXfaPWYLEVXL92yhKO7vh/Mjhih/wvbNrxKqbky2GFB2HJ1WRqgN22mbe6MO1XaD1r74ISv1Kcx74bU3/pDPIHXxYdXUuMSwlEyJVUXpAjbHbYJ7EfHQJ0aPY3+dHCKvtZyEIfQ6mF6TfDEk76pay+lQhffKm9uWzkcpKq3Qw6kn27ICEbpReFCSj3OoSeYJuSYpCUNcM6H96jk2yhX+VeMVDEJfT0lUye64RbKtiUYlrjhMbJwqzIuq4tgfHy90mJwPyL46Za0/4q+efwvjFP9w+jO4TNO6V5F8tIcdjX0m/rR93s8ICQKk06FY7TD8csG1y1u8Fm2QiOb9UvhefoHFb4Ws/f42bGxhsvwzjbp73hDlw5X5uRaDVxWtywN+tnGdllRogbGJeDu7wLuTdX7/+kvYnZjlN4VoYnxdgYPmji83t4HglMYGAU4fFuTtv95mfNGwsJTy1daHALTDnLcW27g48lK952YAOfTIGw1cu0m6lvjCnfWSL/d3uDvpcX1zGbuVsPiO0NqskNH0vlDIXMn1IBHPu20WCzGzlYBWf8TnOvfoBTNKp5nc6bL+bUfzxghblceyv04Gkc9DAGHoPchWQtGLKDqKsusTlLpwPlZufChFTwskLQ6zyPPjSlkiStV6X4fLck/k9c8dIJWfnINApCqaqiCUCo2lKjWNGejcHtvd80eCugGSaTeYrQakq8L5pSEv97a5Eu0wtfX0cQu6sKejCOhZIwyxvTbFYkS3P+al7jYdVQKae6bLh/kq4RRkNMWeZm9cFGjtK6K7lqVGRksqklqem7mQraLLnVkPt5WQ7CqSQUU4MejMP0eVyqvIBN9HpK5yNZH/v5SCiCNWFR2V0g+mLEYpNgS0+uRmdz8qRCGuEVElgkkA5RgVCfuzBmY/Jh4oorElmNmD2bXU3jjw8DVQ77W8H5ItC8vtKReifSKpRRuFEI0Mkh0PicOJIfI6k9xsIM0G2fkmk7WA6QUhXzaEI0U4ljrGDbp0qMHEk3iWecKdx9+sO+ixARwmJlQt/te+x3bVADolF5sDXox8KbZBqKYhrbuWcD87bKB1WnDU80hi7GKb9GKL3S859PqM//LyH/JitMV5PeOWaWOtoHKFnuW42exYkjAnEnUhiGo1Gb3SY3hV8x9cfYtf7r7Jea0xOL45fYk3dl6gsVth9wfY7PQ2hBLt807Zoia5MuKn+hv0lUGLYJxjZBO+P1zn/Y1Vlr8tNHZLmu/ve2doXmg2f635oO7QN7Kz7RibhGx/uUEcVqxGIy4FI8bxFpkN+b3kEe2kf2Qfvn7v+jO4VoNyqUm2qCgW/d6+sbdIeqdN711NPLQ075VewXWkB/19cfGaE+YDJ1QcI60m+y/7mQD/2fr3+UbzPbZNg4FtonMhuTdFxtNj+5gng8hrHMj9lO+j4gKHixxOg1hP4sHUoVMLRVn3yj5656wNbfi44sQq/yJ150DTcCStguVwQkeljG2DzEZIpohHBpUVmFOY8JN5HLDZpFhqki5pWMlY64+4EO7TV5lvv4mlLDWqEFRVh6ZO003raVGfAPOuouzCejRgSaWAkDvLB9MVbg96rGX29J9UtIYgwETQjH1FpgGMc+QOtqsud4Y97H5Esm+IBmVd+FIdDPIG/F6oKh+iNBYCr8X2vZGgGZYkUhHWPVksglh89eM8tvw895MINg4pWwEm9vyCEdJpTDBRxCNLOHOowiDVE1zrPITZSHwvqAXH0tKE9XCfjhK2DUxtjJQgqe+yelw4GURey+VcVSFlhSosqqjlc5FFKk04djR2Lc2NnHBvhp1M77tb3uc9P6TPhgR1BV+SYNsNivWSv3jxI77a/JArwYw/zbu8n58juadp/mAL9oeni8TnlWqNBqrdory4xNZPJ0wvWf76F/6czzXu8nI4pCkCCKULKIcxrX3xhS5FcXrDSJ8W9dgu120xugbFlYzX4ruc034dbhvFNz94geiHDaLdfexpvsnNp/r02pRt4WpnRDfIGFtftblrm/x/w5fI3lxg4Q603ttGJjPsaAzW+p5H8yTlfJ8BRBHUU6rEhZim5Vpnl3PhAC0wMgl38wV0Jkh+vCT2WNQqLqlPYflKg9EV3+HRRRY10wRbAc27QudWhpQWlVdI8XBliW+6pg4dpjjGrS+TnWvSfXWPv33tj/j5xkcsqga7tsU72XmiocDuPm72bBtlHcXJIHLqBEIdi1KVV6KI9cODVSXowhFkDj09Un1o7YEn/rGJPw8r/NAal0SYRkjYKDkXj+iolESEkUnYKjoEGV78XzynhfdZcHQ8WRBAI6HqhOQLDrdQcjHaZy0YUg+ioqiP0yrVBDOgrE5m0dNxYD5AQmtsFFC2/cmsJQWh+L4imdPYaUg44ZEb+lSh7iLqNARisAhDGzOyCbfKJW5PF4gHQjy0XjOd5w8M6DCH6+OBdeLiABNrXGzpR1MSKet1pkhN6Bfc815bR97fJ2x9R0MEsKBKQZcOKa33xC336cTnrZDnfaBE1a2Pg8BPDmpHFF3NUmvGpWiXpoBC2K3a3MoW0TnHXp9xYogc8PIuIJiWxCPfrIZcEU6gsWuId3P03gg3yw4a8jzSi3xwjmMUIo2Ecq3HbD1mrb/F681brOgUjfDm7BJ/cO9F4j2HnUwPY+4nHUeGMas4RhZ75Jf7jK6EuJenvLyyx7V4kwU1Y2i17/hoWnwvvUzrpqL3YV16/KQlw6dJU/8o1BLXqhcTXpzyhbUNzumUpjTYMSm7pku0o2ltWCTNn39I4LPiSF2GaSfYEJQ49ssmf5Zd5Wa+xHf2LvLe9XUu/6Ai2clw0xkuLw6Sex+7wYvvhy9JDElMer7DbCWguzLgK80brAVDNJDZkHEZo4wc1mKcIIiDgx7H4vv1+c/mw7po5RVu4qdOCRzRkVvvNNXttUcvNJieF77U3eZSMCARRe4q3hi/xB/cfJHunj0UXRwTTg6R1x39MArJDaqw6Az0zBf06MwfeSjKg5FJTwqZD2PQmqoVULYUi3F20GPZAJt5h8GoyVLmDvqUnCaI1l5u2IgpFgKKrrDQSVlKvJcEMLYRmQu5VS5xK1skmDmC6afo7ni00Og0EhscJoPDEBMrWo2c1XhCXa7AzMHYNtCZEKbGN0g6xRDlp2ZVrRATQ6RMPYQkZFrFjIoYyRVBWvnK3qN/V3WkE+lcPDAfXxaFuCik6CiKrtBrZPT1pJY0+udWVnNS4PXfDrEOZTgkcQU2cNhQqFoBUjmU8X13dNFEyuowtDQXTjhP5K7VwHYbFD2h6DkWglmtBBJKDFtZm3SU0M/csddnnAwiP9rRrwA9mJBYy2IgxIOA5nZJvJWiJunhCDI5cszhIQ3WjnS7c9ahRJAwZHwxZHpJ+KXuPa6Feyhgz8Kf3rlM+GaL1ob39k9LvPigDWe3g1taYHqtx/aXArILJb+4epNLyR7GKbZsh7fSS2yVHb61fZl7Oz3Ob3l1DlXlPRGZB18e9WZHG4md3uHVEoXYhQ75YsDnlrb4SvsGoQgzV/BmscYbkxdJdhzJVo7Lsk9+3ROK+doo13rsvxKTr5d8vrNBrEpiVRLUpO6Uw8SKIPY3ODjirOrDQdbOuYMGY3ahTbWQMHjZD/7+5dUPeS3aJxEhFoVBkVY+tOKCutDvecJ6By2cVETDkLwnYAWbWIoEbKAxSYRTYAMIUmhstwgyR2On8LHzor7RWXChYnq5SdZTDF4vWVwb8XrzFh1xTJ0jt/DO1jkaH0Qku9lhtfQx4WQQ+RzWeWe5YcEAACAASURBVGVJUSKznHAY01BCOCpRWeEHnBr72eO5IpiGULYcbZ2jccycZuoC0nHM4p4jmJb3x9xPMo7o70liql5CtqDJlwzxQsb5eMBi4CVPmQu5nS9yL+2wvd/BDSJ0apHyyT3Ogza5zh7eOI8qGk4LtMbWVcP9aMpSMAGgdJatqstO0SbI/OxSTkM730ehbjFhmgHFgqDbJT2dosSi8V/+eXiNuPanVt/fvjp8DQCMJ3EloBW24dUfRc8R91PWowFNEbQPQjCzEZMyQp2UFIPzfVKkNAS5Q1XifRHtIHCYlpCXyhc5xY4qFUD5HkQuQhXO11sYX+lqI0W2oMgXhKiXs9qe0NE+mZk7GNiIbBbRGYHOjt8xPDlEXsuTnAE39TMAo7Ii3PZVYS491HUehD2OxsgfRSTO+YXqHKKEsg2mYyid5lbV5dvpVT7Klmi+F7P8vSl6Y4/qNIRV5lrodgvpdUhfWmHn9ZjpZcuXv3ydy619Xk02CKXyJF4s8Qe3rzEdNghvRbQHQjgr/LTv+rX8sfHRsUyJIq/2KKv75jP6v8Ep8NDrwhjptBm/0GJyQbjW2GZND7HAwMI3hy/ync0LtIfWnwDnYadTGE6SMEAaCdNzIZNrFddW9zgf7pO58KAgTIsD5TCJwsSaMAp9cm/uyBw9hTlbK1ViJpd8W4PklQHfuPweX05ukogmc4bMWr65d43N76+ydNv5tq3PuWGWlyVb9GBGczMg7yUUC5qqbSGuoFNRtCFMKvrdGXkZMJvFVGnAaDusG8sF4Hx83QkUiw7TNKz3JvTjGQPT4kY15WbVZ7NcQN9KWPxhid4ZeynzMeLkEDnzdpDgygqxDufqLPq8cvOo/On+X/zE15ba2zARSOKJfGCbvJ+u8sPRCvG+I9ge46az+jVP+KYVxcHwjWZCvhiQrTpkJee1ziar0YhQKiyKkUnYLLtMBg3UICTeF6KRQwp7qPF92Os/+FBQj9+D++LqIu7QQz+JQwSOQLT2sd2uUHUcC3pGU5UY55jZkI1Zl/E0oZdbpKxwp63XzlGInxRVNSDs5T5fogqMFaxLALBODj1y5cMgUifz/EvMC+uUZy+tIQzIu4p8ES52x7zW2GBBeW+0dI6xEzZnHeIdRTQ2h/UezxP1BDIpSvSsQuegCkGM4JRDaUcQVrQaORc7AwobMGokjLOYgWtDqahS3y5ErP8d07ZIYkiCikB5Tpm6iL2qzWbZJZgK4bBAsuNvFnaiiBzwXva8v4kxOKUO9eLw0AqrxxpIvN6T9VXytQ7ZlYJrF7fZyLr8i+JL/M53Pk/jdsj6D3MYjJ+75/CJmLckTWI/2eTSKsOX2wxeVjRe22e1M8GguJX1eXN8kWGZcHO0yO5+m+53Y6KRo7VZEswM4eYQZik2y+9TAckDxVQHw7AXe9jFDjLL0eOpT4Yp5aVVRQFlhU2zw7/hSUK9DqSRUC21GbwC+vKUq+EOHamYObhjevzw7ir6VkI0mOHS7NQlvY9CoghpJhRd355hLfFDIDIbsle1GZRNpnmEFMrLfR3eMQAOVkCtOJE6j2W7TcpOzP4XHO0XBvzC8gdci7YIxTKwhj/OzvNWepF776xy9U9yos0pbpaeCBWYsw6yHDXJ0HkLMeI9bOXQgSGKKrpJzvnGiNIp2mGDQdggK0KqUmMa2kd/BRBX3ycdszJkJ2uzXXVoqpyhaTKqEl8MdXQrHeOp7uQQ+VF5knW1luTw+/vDKJ/uGC9BQLXQJOuHNHpTLrf3GRYJG2VCshHS+cgR7cwOG+ScZMzbGUQhksSUvZjZqiJfNry6uEc3SqmsYlA2uT5eYpgm7G930PsBrXuWaGSIdzJUVsIsxR1MPHlAynlkDBrgs/RxRNWJ0SIoa/0mDwM/vzDLIS/8hi/rvi0n7FQj4ocsm0aA6Zes9SYsqJRQYGg1Y9PAjkMaQ/Hx8eqU6+vrU6iNYCFOfUWnU5QuYGYjpiaiqLTvk2IsOHBakEAf5AZcGNSJcMEpRdWLyRdCWMn54uoGL8RbLGh/ip054Xqxwpuj88Q7ivj2EBlNfPvak3BDdL5/kuQlyjhPtDUxizi0OAJlaeiCwGkqqykCTRhWiBzRlc8FFlYh4qiMJq3CepRkQOk01tV7Zz4I/Zg7P54MIp+PXzpQTnCfrvljY5GedHMpjW63YG2Fm/9ek+Jywb9/9QdcTXb5X7//C1QbTVZ/YOl+MEXtjvyCO8lJThHviUch7sp5ZhfabH8pxP70mCsLI17tbjKuEj6YrPDB3hLFWz2CmdDfc4QTR+ejGWpWoMap956nM0+6D1QuOgPzKd/eO/d/E9NvMb4So4sYXbRIFzWzde/VqBLCiaO9YYj3SsLvfoDN85NxwhFBghBpNGBpgWwpoLs04nJnH4Mwc8I90+ZGsUy8FdC85/x4vLK6f4DAozyqk5jwrVVaLolwGpRYchuwXXV5L1vju/sXuDPskd7u0NhSBNMSndcTb7TGtXWdKA2xkSZbCimbitE1Ie9bfuHFD/iLi++yFgwpnebNYpXtqsvff/vn4J0Oq29VsLXr18BJGsJcJz1V6dAZBKlQjEOMDijCiLwMiHVFZRXjImaUJkw22wfeu1MOYgvKoULrVc3KEinDYjBlLRiQSMl6OOBfrnyF6fmY3qCFbMixRh0/kchF5BLwfwDn8KqkX3fO/U8i0gf+b+Aq8BHwN5xz+496nU+FR5Hpp1kI8wnZzQam18S+POPnrtzgS61bhFJRDGLadxWtexnB5sCPXzLmsML0McjcjO/zLQoyQLjAC1yWlyldwZu8AfAFEfltnqVN5qj14uVig8l6QHrB8I3L1+lHU9ajAbldZlgkTIcN+jchnFrifUOQGvTuxCt/svwwHPKwIRLzeaDzm2qtHa5aIdmiQoyvtp2tC/m1DJxQbo7Y+2f/CLc3QRm44l7isn6RgpI33TeP1yafhHogNVGIaceULcVye8pqMgagdIqBabFXtQin+N71RYl9EsnYfYVnHyf0x60V4GUR+SHPev/MoTUu1L5rqDhKp8lcyKBssJc2mU1iwpGfrqVMrZEWgUBwocaGiqodUjUUs1WvF8+vZSwtTfh670NeizYA32zubrnI9XSF8naL1XctzZtT7Hjs99MDrX8fZ5MZY47FJgdzbv3fxleP13HyovaaC0WmHLtpk8popllEnoYEQ30QJnEKjBM/P1j5LxGHVpaWyumojERKOirFtgxFJ8AmdZsDcceWQ3oSj7wC/hvn3LdFpAP8Wb0h/xbwu865vycivwb8GvB3n+ZiXF0O/JAffHoSD0JUr8P0K5cZXwr46cs/4Ou9D/n9wSvcHPfp/1lA/+0Z0a1d3P7Qew5PePwThJd5na4sUrmSP+F36btzbPARfVbZY+st4Hd5BjY5+pkQ5fXiCx32Phez/zMln3vxLr+y/IafbiQV16ItFoMZ3woL3h5eIUiFaBASzEI6iyvozBJOKlReEdzc8l55mh5+9rpghvmE8SCA1SWqfot7X4vRX9/HOcFaYamVcq23w6BocksL9j//K6zuvkBye8pb//x/oB8vc8e9e3w2eUK7SRigGgnuXJ/dL7YZvQi/vPwhX2jcZkX72G2iCjQWqfwmP2hbOt+AB3gIsT+o7DhCGI9bK8DYOffys9o/D8I1YqpuQtV0rCYTria7vBzdI+mUdIOMD7tLvNs6x2irhbgEVThU1QSBKhFsBPmCwzQdrRcHrHcmfH3pIy7Hu3wt+ZBlXbJpIqa2wR/uvcj3N9bpXlf0fjhCbw8eqf56nE00IZUrn71NDqZlBT5c5PDtsTMIJuqA1Kuh4t5kCZUron1FcwatDXtQROQ0FB1FlQiz8xrTsoyTklj7z5qIqVsEVzSWUqYXunRvJEShp1p3TP3sP5HInXMbwEb9/7GIvANcAP4a8G/VT/vfgX/F0xr9Qe/nIcqJJ8J8hFejweRCwPQifKV7i1fju/zj0U9ze6PPtR/mhN+7jkmPtKt9wptFLA1iGgAEEtJ0HXJStrnLz/BLvM9b8Kxs8rE3j6i6Cek54dVrG/zy6tv8hdgrBiyWvtpCi8UifHixT5ZGzDoReqJQpUJnimiqCWYh7Z0GUlVwtKHRvKOb1kiSIFFIudxmthYzu1Lxd659Gy3+79RUBT095WaxTKIvMA0vwL8GHSS0g8XaJneO3yafANEawgjTSZheEMq1gtebN3kx3KYjihKHrktg/GnjccnzB2KdD67R+c9rMn/cWgF26996tnY5qC8IMA2NSXzV4XIwYi0Yk6iSjk5ZjUYkuuIH0SqD4ZKfi2tqr7NhsbEjWMrotVP+1rU/5tX4Li/Wnf2aolFE7BhH6QJujRapNpq07hn07W3vIDxiPz3OJiHR/GnPfK2IEkQpX6CE/zvrQghSP/MgnPpQi879+MPGpiOaWpp3Mt8h1FqcVhSLMVVLUzU1hVMUhSY3GoUlxBKJJRHDYnvGvcU2ZVsTB8HJ6bUiIleBrwB/DJyrSR7gHj708tnwSAL9FEnNeZw9CD2JdzrYXptsWSh6lu9P1rmV9dn81hr9jyC6s4X9DCT+IFI3ZcyAHn0KcmJpzMvins4mj0JeoKc5wbTF5rjDnYVFhrYgrIsxtMCKHvNTjdvsXm4zqmK20g7DPGFzrYcrNJIrVKboXD1POHa07xQEqaFY8GXreVdRJZD3hbLtKNdKuv0R/9GlH/DvdN5k6iJmddOlgWlxI13iO7cvwEctlt7OqO7dZVRs0w1+9kdjk0dhHl6LY1jskp6LyV7IubC+z4Vgn44qyWq53EfFMjfTPkFat0k+Ipd7UMUD+pDAj+Zxjnz/sPX04FoB5nfQZ2sX53X9MpoSb2ri3UXeGp2nF6T8bHKTJZXSCgsW1IyOyrjc2OOb8Qs4J4TaoMWyEKc0dMmFZEA/mPL15vssqZye8ussc4bSVbyRvsr3ppfYf2eJ5e9B+6MJdjp7YpXKgzZp0J7/6JmvFWcdrjJIXhLtF7RC8cM2WkKQO8JpXaqfCEHmSHZKdFoR7Ix9MhhwWhEbS5BFxIMEEGaziGlSsmfajF1IgsE68TLdwN2vXDkmPDGRi0gb+KfAf+2cG8mR2KBzzonIQ5lQRH4V+FWAhOanu7onJdc5idcTsueyK9OOKHoO16q4M13gehWw9Jaj99YA7m3jyqeTRFWu4nt8k1f5MoGEcORyn7lN6s3pihJJC4IZjKcJe0WLmYMYRyIQAguq4JVwi9ZiTmYjdk2boWnw7uI6qQmZVDHjIuajxRXUOKDsxIQTx2xNqJqOfMWg2iXXzu/waneLX+y9y8/Gd+hrTU81GNqUHTPhVtVls1xgM+tQbTbp3hH02x/yp9v/lFd4Hf2AZ3ts6+RxqLX2tpOQLSgurO/z+tJdVnRKUxwlMLYhG+UCO1kLneOTfnPvSYmP9h31vGtiF6kTWAfk/WgS/5Gulfoa3GSCAqLRIhvjLjudNpFYQoE+hr4qWNJTXos3+KnmHUKpWFAzElXSlZxQLB1lCIGOCgglxjiHxZJZL9l8e3ae7+6ep/Oh0P/uHmprH3M0VPcY/MhtAr4epSgJRr4vv0kCwqZGZ4Zg6ltV2EihckOwO/U5pfHEq5fq9gTa+ArRaBxjA4FcURQBE5MwtglWjvCK5r7BHMeFJyJyEQnxJP5/Ouf+Wf3wpoisO+c2RGQd2HrY7zrnfh34dYCu9J9N2np+dISDeXnzqkPptHHNhGy9Q7YUYhIHleLWn14gHAkXr49RO/uYp1RTWGf5Ht9kjcusygUAImJyl9aXeDw2cVmGjITujYqy3eT38ldp6JJrjW2+2rxex8r9JlpQM4zKWNITpi6iqYpaIqWZ2YhL7X1GRYPrV/ukRcBSd0onyrnQHLIQznzVYzDkarhTS/QMQzvhzWKZP5m+yIezJX44WOHezT5LbwnNWxl/vvubrMsVVrkIzv1IbPJI1ElOCUNMM8LEddLP+qreUAz3qh53y0X+cPtFbm0vsjrxzdnuKwSav07d+e+BC8eV9zHQxy7jUWulogzhGNdKUcJ0RvuOYevtJf5AWb7RfZsVPea8LgjF3/SbUtFUORGWjioJBRIRFJCIp4hQNMY5hrZg5uA7+XlulX3+xTtfIPwwYe3DErU39t74E5D4o2xi61P4sdmkqiDLEBGCskJHIWESIEXlR7GJb0FAWSGTGa4yh90g5w3DatuEU0cVO6QSrFFk1lfMauVQYgmUrZOicjCg47h0O0+iWhHg7wPvOOf+xyM/+g3gvwD+Xv3v/3MsV/io66qlinMPnEaCNBLMSo+yEzG6ElH0BNuokEo498eW5p0Z+r2bVMPRU0mhnHO8zZ/SosMVeeXg8RXOs8GN+bfP3ibO4dIUypLWB/vorMtOFfNb8ee4dm6F5nrOSjDmariDxtFXGVociThK50Muc32rEkur5zXz08sB1in6OqMpjkSEsL5RWucwOCzCtlFsmxZ/NH6F39t4hd1BG7Od0LmhWPr2kLff/ce0bIvLvHRg32O3yZMg8PFMEwlKHJVT3CqXME7xXrbGnXSBj+4twXbsE8Fp3ZhtvkaOkvh8Qx6d4wiPDM89bq3c4L2l+ttjsYvNcqSsaN9KKVstNhcW+eDqKkRwXu8SiRAJKBznpUIjNMR7uPqB2H/pDAbDwCr2bMIbkxf5wfgczTcbLL1Z0vzhDmZ754nGBT5+/9yaf3sM+6ceCWmt98xnM0RpVKD9jftoEZsxvlCuLkwEQPzcUnEOcY5wXGHiECkFa33/9ZmNSaQkwssSCSxW11r8B52AZ4gn8ch/HvibwJsi8p36sf8WT+D/SET+NnAD+BvHc4kPwbxnRhT5CSVJgu13KHsNhtcSypYwW3fY2PeRkEoRDUv0/tR7KU+pZx2yyz1u0qbHG+63AXiJL3CFVw/kh8CAY7DJvGeEGk2JtabXCbBBk/fXLvK/jDv0WzNe6W3R1jlL4ZRElfSDCYUL2Ck7WASFI1QVK8GYUAwD08Q6xZVom24tnwrFcKvqs1V1+SBbZSPrcnPcZ2vUJt1q0rgb0JxCNHQ0tyrGd9/l7uRtbxP+3x+pTR4L66Ay6NwSjR23NhfZmzXYz5sUVnNzf5F0FhF8mBAPfIM2SfOPV6Z+xp7aj1srN3ivW0vtjmf/1L2L9O6Ezs2Q2VrM/3bu5/nyuTskK39ER2UsKO+ZJ1hChLA+zVXOHIRRSmfZto6BjfiN4de5Pl3mjQ9eQHYi1q8bGhtTGE+fuMPf42xym+sci03moRFjfHGTc6B9czBX6furx+vnO2PvK5QTZf1wibrfk84MQaYJZppiGrBdtNmuugCEYsirAEy9ZpQ+LA46Bj39k6hW/pBHh+u/8Wwv58kgR0m83cK2m2TrbdKVgL0vgGlXRH3vjVbjGCmFaC+FzR0/RPeJ3+jhRl+QZf4Sf/2hv/Iz/BK/4/7JW865v/RZP99jYQ3OWczOLjIa053MaN3uMbncZLC5yJ2FBW6sL9XNf6YkQcW55hjrhN2shXVCoCyhMlxq7ROrir3CP77TbrMYTGnWUrw3Ri/y0aTPB3dWUFsRzQ1F765lbbcivruHFDXpZTluHPKXo//0oXmHY7fJo1CPEKSq0LOSeBiibydMk5jv7ragVCT3ApozaN+2RGNDsDP2Fa9ldb/HDYdHayVQzluaPn5TPm6t4HjPOffVZ/NhH/b6Xrfs7m2TjKcsx5fZ0n3+9ecafKlzi7VgyMvRpg/FKYPBoZy/gVnnKHFkzv3/7Z3LbyRXFYe/U1Vd/fTM+JFMxsmQBDKIZIFCJNjkH0CwQOxgwYYNGyRYsECs8g/AFolHdkhsQBE7FgiBkBAKoEASZiaajJLYM8b22GP3u+txL4tb1e5Jd4gf3e0u53xSS93V1i3fX1Wdvo/zoGM8bsdX2YhWee3u5+ns1Fn9h0/jfkLtnT33XA0dBz7eSP0/TWp2iabdvzFVHXLsh3I1ieeWOjw5uo6jgXEfCkS0xgXJ4QmSJPi9mFLLp9R23kHb3UtsVpZJESoSO0Nu8v07z6UbmRGLEdl5EkTwLjXg6hrJ5Sr9x8sMLvm0r7uIs5XnH1API+qliE4c8l77MSTFXcQT+qIvNGnqojLbHXzPoy4gtkZU9+hvVTAhHFQbmJJlo+JcoSXJYhI897pV+ZSLUItc1NpfGzdcWk8LWAgeBgRd4fI+lA8MlYcx4X5E0OwjBy2XDGm0CPYiRsVmYdlePyY8TKhvljGhkJZDvBgqe66EYHUnJujGWaa+KBuhmUeLeBvjHvyUo+8LkPLYRhFWhMp/u1y5s8QBVX5Re5nHltq8tLJBIxjweKlJSVIueT1SPFppha4pc7t7lb1BnTfvrxO1Qup3QlYeWi7fjQj3etBsu/YXMCXDR3GUiiKLXE4nfcf4dR0NkjMWiV0BnKADQU3Y79XYGSyRGI+yl9DqlvG7Lo/NrO1JsQx5vsm5ukzrc8t01zxaz0K8mvD8jXs8t7TLt1f/Qorw9mCdW7113r+3llXyPuVNtojpS63NjGfqcrcfHOLdD2jcdK6XlMuI57w18DwXAJGPJAGbJ/n3s9FCVjHcltz0T3qRy/zX6rjCCnFmrLMRSpr9D0MWMUR9lDjCa/cpG1jNPGm82Hke+K2+29jqDbBRjOl0nK7DJG15zoyR0md57p9hOuUF7XeGjSLSKMK78wHLWzUam9fY37nE9hOXee2zK4SVhCuNLiXPUA1iIuPT7Jfp9svE79cJDzzWX48o7/Twtzaw3d4wgM4UyIADw1nK0cdjGFg7boittUg/xi/5lA8qWF84aNb4oLLMXqmOh2VwWKHS8vAHydFsbkYUy5DjNjnTlTqHz/r01yz26R5Xr7R58comz1QesOLH9LOLk+JhIw8/chsUhU5JOoncJdF4Wfm7fB0wC0iJgizKNbvMI26ao5/zJQTJp3654e713Yj743ztF/xBtnGC9Pp4xlDKiiBJ6sq4SddlODwahadHqRrgKEGSzTY8s+Mfmwd/kcgrcEUR1vcI9js0NksEPZ9WUsWEsFdtuNmGuN8sv++CZJa3LaWOobLVxjvsHBnxRcqfchZGKol95Hf5++Hz4ja6ZRDh+R7VvQQv9em9V+Vu8wkIDeJZylsB5X0odVwdhVkmYCuWIc82OTtPVel/sc31tQO++sRbrJce8kJ5iytewpN+jT3TI7YBnaSM9Hz8Hq72YtFvuknk66AGlz8FHin6cKZ2i06+JjoYYA6zB3HvoVsiyUbTJtvUHEuLnOfhziuni3WV1Ed9xoukkbVuZB4neP0BtZ096pUKK43akUeFMS53dpI676jUDPPxmCjGFK3PJ+E4/coGTlhxA5zDJnT71JKUajmkfLhE1PBJyz7Gh7BtCHqW0m5W0Do+u6PFR1EoQy6ZG5jxhTBMqZciGn6fihdTwpBaaJo+u6lzK7vbXiU8FMJD6xz7zeKvZ06Fi/qwnRJrRlzIcibltYcj7YYamqOw+2FhqoLqm8/gUgNZrnXJZ6mZIc8Ntx1xvZuU+OqTjMvZb9xMD5BuH0lSynshQTcgDT2sL65gfJQOi+PoiDwnq09pAqiGMbUgoiIRJUmI8Yitx27ic2twjT9tPcfOzmXW3oX6doJttTFTcD1UCkY+Y4km/IAfdxRm0/G11KLeR9Zi4wibxNBzm5XgBknHLtbySWZ0OTPb6JcodhGfzRa+56LLyeMORLDttvthXJRcK+eONZC64qkPmjXuly6zubRK15SJbUBkfXaTS9zsrLN9b5nSg4DqfkrpMMrWkE84Gp9xMnhljoyuhZ7VSF0EIzc642Bk/+8i9G0eZKXjMB4WN7OxxrhSgnldhbwgx3A/4aIXljgmNk0hTqhuR4Q3a2ysh/y59BwVP6EWRDTjChsHV2juNrj2B5/Kg4jqnV1sp4dpd05/ky6i54pyOk57HS/q9b+o/ZolmWY2TZ0/b4oz2kmCHebwH9kYT9OZL00VypCDEyVoDahtVZAk4HbpGhJYxDeY2Mc7CKjue9S2+5Qe9rGdnivhVtR1TUVRFpdh9ss82OfIN30sI+YMKZYhz31Ab93l8XtLruRZtezWorI6gxLFbtf9sIlNEkwUnW6zZrhDrT8AiqJM4BH3xBHfdMPcZ/HFMuQZZjBwBRHEQ7JgFykFYKxzJzPmkQCWU6NGXFGU0zBn2yHzrBIuIrtAB3gwt5POljUm9+Vpa+1jx2ngAmoCk3VRTc6gCVxIXVSTcU5lU+ZqyAFE5O8zTRQ0R6bVl4ukCUynP6rJbNtZBFSTcU7bl9ml41IURVHmghpyRVGUgnMehvxn53DOWTGtvlwkTWA6/VFNZtvOIqCajHOqvsx9jVxRFEWZLrq0oiiKUnDmZshF5MsicltE7ojID+d13mkhItdF5I8i8h8ReVtEvpcdf0VE7onIG9nrKydst7C6qCbjqCaTmYUuqskINiuBNssX4APvAp8GQuBfwAvzOPcU+3ANeCl7vwS8A7wAvAL84JOoi2qimpyXLqrJo695jci/BNyx1t611kbAr4GvzencU8Fau2Wt/Wf2vgXcBJ48Y7OF1kU1GUc1mcwMdFFNRpiXIX8S2Bj5vMnZb+5zQ0SeAb4A/C079F0R+beIvCoiyydo6sLoopqMo5pMZkq6qCYj6GbnCRGRBvAb4PvW2ibwU+AzwIvAFvDjc/z3zgXVZBzVZDKqyzjT0GRehvwecH3k81PZsUIhIiWc4L+y1v4WwFq7ba1NrbUG+DluyndcCq+LajKOajKZKeuimowwL0P+OnBDRJ4VkRD4BvC7OZ17KoiIAL8EblprfzJy/NrIn30deOsEzRZaF9VkHNVkMjPQRTUZYS5pbK21iYh8F/g9brf5VWvt2/M49xR5GfgW8KaIvJEd+xHwTRF5EbDAe8B3jtvgBdBFNRlHNZnMVHVRTR5FIzsVRVEKjm52KoqiFBw15IqiKAVHDbmiKErBUUOuKIpSiADGegAAACJJREFUcNSQK4qiFBw15IqiKAVHDbmiKErBUUOuKIpScP4HC369UYzj+kYAAAAASUVORK5CYII=",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "y_test = autoencoder.predict(x_test_noise[0:5])\n",
- "plotn(5,x_test_noise)\n",
- "plotn(5,y_test)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "C_u1vG1BDqVx"
- },
- "source": [
- "> **അഭ്യാസം:** MNIST അക്കങ്ങളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഡീനോയിസർ വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങളിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് കാണുക. ഉദാഹരണമായി, നിങ്ങൾക്ക് അതേ ചിത്ര വലിപ്പമുള്ള [Fashion MNIST](https://keras.io/api/datasets/fashion_mnist/) ഡാറ്റാസെറ്റ് എടുക്കാം. ഡീനോയിസർ പരിശീലിപ്പിച്ച ചിത്ര തരം (അഥവാ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ സമാന സാധ്യത വിതരണത്തിന്) മാത്രമേ നല്ല രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കൂ എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "fcjt-egdU6Kw"
- },
- "source": [
- "## സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ\n",
- "\n",
- "ഡിനോയ്സറിനുപോലെ, ചിത്രത്തിന്റെ റെസൊല്യൂഷൻ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാം. സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം ഉയർന്ന റെസൊല്യൂഷൻ ഉള്ള ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, അവ സ്വയം ഡൗൺസ്കെയിൽ ചെയ്ത് നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കും. പിന്നീട്, ഓട്ടോഎൻകോഡറിന് ചെറിയ ചിത്രങ്ങൾ ഇൻപുട്ടായി കൊടുക്കുകയും ഉയർന്ന റെസൊല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "MNIST 14x14 ആയി ഡൗൺസ്കെയിൽ ചെയ്യാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 6,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 108
- },
- "id": "JGV724C9VQ7m",
- "outputId": "d63d8ad4-55bc-431b-bc95-79f994713ad3",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "x_train_lr = tf.keras.layers.AveragePooling2D()(x_train).numpy()\n",
- "x_test_lr = tf.keras.layers.AveragePooling2D()(x_test).numpy()\n",
- "plotn(5,x_train_lr)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 7,
- "metadata": {
- "id": "VXIFG2ulYuGM",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Lambda\n",
- "from tensorflow.keras.models import Model\n",
- "from tensorflow.keras.losses import binary_crossentropy,mse\n",
- "\n",
- "input_img = Input(shape=(14, 14, 1))\n",
- "\n",
- "x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)\n",
- "x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
- "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
- "encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
- "\n",
- "encoder = Model(input_img,encoded)\n",
- "\n",
- "input_rep = Input(shape=(4,4,8))\n",
- "\n",
- "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_rep)\n",
- "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
- "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
- "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
- "x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)\n",
- "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
- "decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)\n",
- "\n",
- "decoder = Model(input_rep,decoded)\n",
- "\n",
- "autoencoder = Model(input_img, decoder(encoder(input_img)))\n",
- "autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 8,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "tie6d1OCY2ql",
- "outputId": "0a97cea6-3fd3-41e3-c743-e332535fa779",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 1/25\n",
- "469/469 [==============================] - 6s 10ms/step - loss: 0.3413 - val_loss: 0.1519\n",
- "Epoch 2/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1457 - val_loss: 0.1292\n",
- "Epoch 3/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1273 - val_loss: 0.1202\n",
- "Epoch 4/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1189 - val_loss: 0.1142\n",
- "Epoch 5/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1148 - val_loss: 0.1107\n",
- "Epoch 6/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1115 - val_loss: 0.1083\n",
- "Epoch 7/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1093 - val_loss: 0.1063\n",
- "Epoch 8/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1071 - val_loss: 0.1046\n",
- "Epoch 9/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1060 - val_loss: 0.1037\n",
- "Epoch 10/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1048 - val_loss: 0.1026\n",
- "Epoch 11/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1039 - val_loss: 0.1019\n",
- "Epoch 12/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1030 - val_loss: 0.1012\n",
- "Epoch 13/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1024 - val_loss: 0.1004\n",
- "Epoch 14/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1017 - val_loss: 0.0999\n",
- "Epoch 15/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1010 - val_loss: 0.0993\n",
- "Epoch 16/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1005 - val_loss: 0.0989\n",
- "Epoch 17/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0999 - val_loss: 0.0983\n",
- "Epoch 18/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0995 - val_loss: 0.0982\n",
- "Epoch 19/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0990 - val_loss: 0.0975\n",
- "Epoch 20/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0987 - val_loss: 0.0971\n",
- "Epoch 21/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0981 - val_loss: 0.0971\n",
- "Epoch 22/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0979 - val_loss: 0.0965\n",
- "Epoch 23/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0977 - val_loss: 0.0959\n",
- "Epoch 24/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0972 - val_loss: 0.0957\n",
- "Epoch 25/25\n",
- "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0972 - val_loss: 0.0955\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 8,
- "metadata": {
- "tags": []
- },
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "autoencoder.fit(x_train_lr, x_train,\n",
- " epochs=25,\n",
- " batch_size=128,\n",
- " shuffle=True,\n",
- " validation_data=(x_test_lr, x_test))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 9,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 200
- },
- "id": "C-wLl0BiZGR4",
- "outputId": "f0104552-e056-4cbf-a238-09820839d70f",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "y_test_lr = autoencoder.predict(x_test_lr[0:5])\n",
- "plotn(5,x_test_lr)\n",
- "plotn(5,y_test_lr)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "BlnJnDwfZ_f0"
- },
- "source": [
- "> **അഭ്യാസം**: [CIFAR-10](https://keras.io/api/datasets/cifar10/) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 2x, 4x അപ്പ്സ്കെയ്ലിംഗിനായി സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക. 4x അപ്പ്സ്കെയ്ലിംഗ് മോഡലിന് ഇൻപുട്ടായി ശബ്ദം (noise) ഉപയോഗിച്ച് ഫലം നിരീക്ഷിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "IYKb6NwH1YOL"
- },
- "source": [
- "## വ്യത്യാസാത്മക ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ (VAE)\n",
- "\n",
- "പരമ്പരാഗത ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കുന്നു, ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രധാന ഫീച്ചറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നാൽ, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ പലപ്പോഴും അർത്ഥമാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. മറ്റൊരു വാക്കിൽ പറഞ്ഞാൽ, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉദാഹരണമായി എടുത്താൽ, വ്യത്യസ്ത ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾക്ക് ഏത് അക്കങ്ങൾ അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമല്ല, കാരണം അടുത്തുള്ള ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ ഒരേ അക്കങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കണമെന്നില്ല.\n",
- "\n",
- "മറ്റുവശത്ത്, *ജനറേറ്റീവ്* മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ലാറ്റന്റ് സ്പേസിനെ കുറിച്ച് ചില ധാരണ ഉണ്ടാകുന്നത് നല്ലതാണ്. ഈ ആശയം നമുക്ക് **വ്യത്യാസാത്മക ഓട്ടോഎൻകോഡർ** (VAE) എന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "VAE ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡറാണ്, ഇത് ലാറ്റന്റ് പാരാമീറ്ററുകളുടെ *സांഖ്യിക വിതരണത്തെ* പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇതാണ് **ലാറ്റന്റ് വിതരണം** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ $N(\\mathrm{z\\_mean},e^{\\mathrm{z\\_log\\_sigma}})$ എന്ന രീതിയിൽ വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുമെന്ന് നമുക്ക് കരുതാം, ഇവിടെ $\\mathrm{z\\_mean}, \\mathrm{z\\_log\\_sigma} \\in\\mathbb{R}^d$ ആണ്. VAEയിലെ എൻകോഡർ ആ പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, പിന്നീട് ഡീകോഡർ ഈ വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു യാദൃച്ഛിക വെക്ടർ എടുത്ത് വസ്തുവിനെ പുനഃസംരചിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "സംക്ഷേപത്തിൽ:\n",
- "\n",
- " * ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിൽ നിന്ന്, നാം `z_mean` ഉം `z_log_sigma` ഉം പ്രവചിക്കുന്നു (സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിവിയേഷൻ തന്നെ പ്രവചിക്കാതെ, അതിന്റെ ലോഗാരിതം പ്രവചിക്കുന്നു)\n",
- " * നാം $N(\\mathrm{z\\_mean},e^{\\mathrm{z\\_log\\_sigma}})$ എന്ന വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു വെക്ടർ `sample` സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു\n",
- " * ഡീകോഡർ `sample` എന്ന ഇൻപുട്ട് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസംരചിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു\n",
- "\n",
- " \n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 21,
- "metadata": {
- "id": "a8bqQpG6wuJ9",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "intermediate_dim = 512\n",
- "latent_dim = 2\n",
- "batch_size = 128\n",
- "\n",
- "tf.compat.v1.disable_eager_execution()\n",
- "\n",
- "inputs = Input(shape=(784,))\n",
- "h = Dense(intermediate_dim, activation='relu')(inputs)\n",
- "z_mean = Dense(latent_dim)(h)\n",
- "z_log_sigma = Dense(latent_dim)(h)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 22,
- "metadata": {
- "id": "y6cJ93kwQkM3",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "@tf.function\n",
- "def sampling(args):\n",
- " z_mean, z_log_sigma = args\n",
- " bs = tf.shape(z_mean)[0]\n",
- " epsilon = tf.random.normal(shape=(bs, latent_dim))\n",
- " return z_mean + tf.exp(z_log_sigma) * epsilon\n",
- "\n",
- "z = Lambda(sampling)([z_mean, z_log_sigma])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 23,
- "metadata": {
- "id": "Bf3UqBMXQwpQ",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "encoder = Model(inputs, [z_mean, z_log_sigma, z])\n",
- "\n",
- "latent_inputs = Input(shape=(latent_dim,))\n",
- "x = Dense(intermediate_dim, activation='relu')(latent_inputs)\n",
- "outputs = Dense(784, activation='sigmoid')(x)\n",
- "\n",
- "decoder = Model(latent_inputs, outputs)\n",
- "\n",
- "outputs = decoder(encoder(inputs)[2])\n",
- "\n",
- "vae = Model(inputs, outputs)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "kY24IoGC_laa"
- },
- "source": [
- "വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ രണ്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു:\n",
- "* **പുനർനിർമ്മാണ ലോസ്** എന്നത് പുനർനിർമ്മിച്ച ചിത്രം ലക്ഷ്യത്തിന് എത്രത്തോളം അടുത്താണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷനാണ് (MSE ആകാം). ഇത് സാധാരണ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിലെ ലോസ് ഫംഗ്ഷനുമായി സമാനമാണ്.\n",
- "* **KL ലോസ്**, latent വേരിയബിൾ വിതരണങ്ങൾ സാധാരണ വിതരണത്തിന് അടുത്ത് നിലനിൽക്കാൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് [Kullback-Leibler വ്യത്യാസം](https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained) എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ് - രണ്ട് സാംഖ്യിക വിതരണങ്ങൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് അളക്കാനുള്ള ഒരു മാനദണ്ഡം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 24,
- "metadata": {
- "id": "czXAjHUJR-BE",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "@tf.function\n",
- "def vae_loss(x1,x2):\n",
- " reconstruction_loss = mse(x1,x2)*784\n",
- " tmp = 1 + z_log_sigma - tf.square(z_mean) - tf.exp(z_log_sigma)\n",
- " kl_loss = -0.5*tf.reduce_sum(tmp, axis=-1)\n",
- " return tf.convert_to_tensor(tf.reduce_mean(reconstruction_loss + kl_loss))\n",
- "\n",
- "vae.compile(optimizer='rmsprop', loss=vae_loss)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 25,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "zky-60lERlG-",
- "outputId": "baed11e4-b165-42d5-d86b-1037741554c8",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Train on 60000 samples, validate on 10000 samples\n",
- "Epoch 1/25\n",
- "59520/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 48.6396"
- ]
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
- " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
- ]
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "60000/60000 [==============================] - 4s 64us/sample - loss: 48.5874 - val_loss: 41.8877\n",
- "Epoch 2/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 41.1296 - val_loss: 40.2556\n",
- "Epoch 3/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 40.0063 - val_loss: 39.3692\n",
- "Epoch 4/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 39.2531 - val_loss: 38.7666\n",
- "Epoch 5/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 38.7147 - val_loss: 38.6124\n",
- "Epoch 6/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 38.2962 - val_loss: 38.1867\n",
- "Epoch 7/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 37.9756 - val_loss: 37.9831\n",
- "Epoch 8/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 37.6933 - val_loss: 37.5475\n",
- "Epoch 9/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 37.4323 - val_loss: 37.2913\n",
- "Epoch 10/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 37.2133 - val_loss: 37.1992\n",
- "Epoch 11/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.9966 - val_loss: 36.9521\n",
- "Epoch 12/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.8204 - val_loss: 36.8431\n",
- "Epoch 13/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.6490 - val_loss: 36.6979\n",
- "Epoch 14/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.5023 - val_loss: 36.6661\n",
- "Epoch 15/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.3456 - val_loss: 36.4957\n",
- "Epoch 16/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 36.2266 - val_loss: 36.6669\n",
- "Epoch 17/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.1045 - val_loss: 36.4855\n",
- "Epoch 18/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 35.9922 - val_loss: 36.4150\n",
- "Epoch 19/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 35.8968 - val_loss: 36.1196\n",
- "Epoch 20/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 35.7991 - val_loss: 36.0708\n",
- "Epoch 21/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 35.7129 - val_loss: 36.1686\n",
- "Epoch 22/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 35.6214 - val_loss: 36.1080\n",
- "Epoch 23/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 35.5357 - val_loss: 36.2309\n",
- "Epoch 24/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 35.4528 - val_loss: 36.1416\n",
- "Epoch 25/25\n",
- "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 35.3650 - val_loss: 35.7258\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 25,
- "metadata": {
- "tags": []
- },
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "x_train_flat = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))\n",
- "x_test_flat = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))\n",
- "\n",
- "vae.fit(x_train_flat, x_train_flat,\n",
- " shuffle=True,\n",
- " epochs=25,\n",
- " batch_size=batch_size,\n",
- " validation_data=(x_test_flat, x_test_flat))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 26,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 256
- },
- "id": "YF8hHAZVR5x_",
- "outputId": "146edef1-676d-4592-8b9f-250ff4b98fa6",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
- " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "y_test = vae.predict(x_test_flat[0:5])\n",
- "plotn(5,x_test_flat)\n",
- "plotn(5,y_test)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 27,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 433
- },
- "id": "jZ0PzYmInDi5",
- "outputId": "b114fa04-ba23-47e3-b63e-1e3eac248463",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
- " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAV4AAAFpCAYAAADUVEAPAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOydd5hcVdnAf+eWKdtrkk3vFZIAETBA6Eg3SJPeFBHFhij4qaiAIgJSBYIovQdQDKZAAgQwJCG9J5u62d53ZmfmtvP9MZvNbnZm6+xmN7m/55knmVvOee/snXfe+563CCklLi4uLi49h3KwBXBxcXE53HAVr4uLi0sP4ypeFxcXlx7GVbwuLi4uPYyreF1cXFx6GFfxuri4uPQwruJ1cXFx6SJCiB8LIdYJIdYLIX7S1vGu4nVxcXHpAkKII4DvAscCU4DzhRCjWzuny4pXCOETQiwVQqxu0Pa/7+qYLi4uLn2ICcCXUsp6KaUFfAJ8q7UTEmHxRoDTpJRTgKnA2UKI4xMwrouLi0tfYB1wkhAiWwiRBJwLDGntBK2rM8poznGg4a3e8Go1DzknJ0cOHz68q1O7uLgcBnz11VflUsrcrozxjVOTZUWl3XkZ1kTWA+Emm2ZJKWcBSCk3CiH+DMwHgsAqoNXJuqx4AYQQKvAVMBp4Ukr5ZYxjbgZuBhg6dCjLly9PxNQuLi6HOEKIXV0do7zS5st5gzt9vp6XH5ZSTou3X0r5HPAcgBDij0BBa+MlZHFNSmlLKacCg4FjG5zNBx4zS0o5TUo5LTe3Sz9eLi4uLr0KIUS/hn+HEvXvvtra8QmxePchpawWQiwCzibq93BxcXHpBUhs6XTnBLOFENmACfxASlnd2sFdVrxCiFzAbFC6fuBM4M9dHdfFxcUlUUjAaX3pqWvjS3lSR45PhMWbB7zQ4OdVgDellP9JwLguLi4uCcOhWy3eDpGIqIY1wFEJkMXFxcXlsCChPl4XFxeX3ohEYveibjuu4nVxcTks6E4fb0dxFa+Li8shjwRsV/G6uHQdy7RRNQUhxMEWxaUP4Fq8Li5d4IsP1zPr/jmUFlaTlOLlkptmcNl3T0ZR3GJ7Ln0DV/G69ClWfrGNB+54g0jYBCBYF+b1ZxZhhE2u/fFZB1k6l96KhF61uOaaCC59ihcfX9CodPcRCZm8+8LnGIZ1kKRy6Qs4XXglGlfxuvQpCneVx9wupaS2KtjD0rj0FSQSuwuvROMqXpc+xbDR/WNuVzWFjKyUHpbGpc8gwe7CK9G4itelT3H9T7+B16c32+b163z7e6ei6epBksrFpWO4itelTzHxqGH84ZnrGTVxIJqu0i8vg+/deR6X3DTjYIvm0ouJFsnpPT5eN6rBpc8x+diRPDH7toMthkufQmDTe+K9XcXr0uupq67njWc/5osF6/Elebjw6umc9a1j3Lhdl3YjAaf3RJO5itel92LbDl8sWM/jv3uX+mAE24o+9D3zx/fZtHo3P7nn4m6dvyYYpqI2yKCcdLy6+1VxSRzu3eRy0Nm+qYg3n/2E3fkljDtyCJd+ZwYpaX5uv+ppiguqsMzmfQPDIZOF76/iiltOo/+gzITLEzYsfv/SPBatykdTFSTwgwumc+XpRyd8Lpeew3U1uLg0sPrLfO6+5QUMw0I6kl3bSvj4g9UcOW0ERXsqG63cA1GEYPY/FjPz2ukMHJaTUJnue2UBi1blY1g2hhVV+k/8+3P6Z6Vy+lFjEjqXS88QLZLTexSv6yRzOag88fv3iIRNZIMDzrEl4XqD5Ys3x1W6AJGwybzZy/j+Nx/loV+9heMkZu05GDZYsGJro8LdR9iw+MfcpQmZw+Xg4EjR6VeicRWvS6uE6w22rt9LRWltwseOhE0Kd1XE3NeetHojYmFELBbPXcuCd1ckRKaaYBhFif1FK69xM+P6Kvss3s6+Eo3ranCJyxuzFvHaU4tQNQXTsJl6/CjufPgKkpK9HRrHtm1ef+ZjPvlgNQAnnzOZi64/Ca9PR/NoGAfUXgDQdLWFbzcekZDJey99zjcuntYhuWLRLyMFj6YRPqDugyIEU0cP6vL4Li7gWrwucVg8by2vPb2ISNikPhDBNCyWL97Mndc/i+M4RMImC977iqfu/Tf/eW0JwUA45jh7tpdy6bF/4OXHP2RPfhl78st49amF/PjSJ7BMm/GTh8Q8T1U7dmsWbC9DJqD6lKYq3H7JDHye/TaJIgR+r8atF0zv8vguBweJwEbp9CvRuBavS0ze+vsnRELNLVEpYeu6vfz+1hfZsaWYupoQ4XoDr1/npccWcOfDV7B9UxGKEEw/cxK5eencef3fCdUbzcZxbEnRnkreeOZjtqwriDn/gRXI2sOapduZctyoDp93IBd8fRL9MlJ4bu5SiipqmTp6EN8993iG9svo8tguB4/u8NV2FlfxusSkujwQd9+yTzcjFIHTUD0kEjKJhEx+deNzaLqKEILnH5nH+d8+nrqa+phj2JbD67MWtc+Z2w4URVCwozwhihfguAnDOG7CsISM5XLw6W1RDa7idWmBlJLUjCTKimvi7AcZp2RTU7/suy9+1qpelQlMJVJUhWFjYlcuc3EBgS17j2e190ji0mv48aVPsn1TUZfH6amC/7quMmRkLpOOdi1Ul76Ba/G6NGPd8h1sXb/3YIvRbnSPypkXTeOmO85xm166xCVanaz32Jm9RxKXXsH8d75qdX9Wv9QekqR9nPiNI7ntdzM7HOLmcvjRnXG8QoifCiHWCyHWCSFeE0L4WjveVbwuzcjITo67z+PV0D09+5Dk8bY+38SjXPeCS9tIGfXxdvbVGkKIQcCPgGlSyiMAFfh2a+e4itelEcOwCNTEjseFaKZYSUFVD0pEq0kUXr/OuZcf24PSuLjERQP8QggNSAIK2zrY5TDHiJj886/zeP/l/2Hb3VFvv/M4cSIf8gZn8cDL33Nr8rq0G6ebwsmklHuFEA8Cu4EQMF9KOb+1c9y71oX7fvwKc177stcp3XgkpXj5yX0Xk9M/7WCL4tJHiMbxdilzLUcIsbzJ6+Z9YwshMoFvAiOAgUCyEOLq1uRxLd7DnL07y1m1JB/zgNoEvRnTsOg/KBPHcVyL16WddDmOt1xKGa8YyBnADillGYAQ4h1gOvByvMFcxXuYs/rLfJQO1kU4mGiaglAUbjr7QXx+D5fffAqX3DTDDSVzaZVuDifbDRwvhEgi6mo4HVje2gmu4j1MKdpTyR9++CJ7d1b0GWtXVQUI0VjNLFgX5pW/fYSiKlx8w0kHWTqXwxUp5ZdCiLeBFYAFrARmtXZO3zF1XBKG4zjcef2z7NpW2meULoBtyxZRDpGQyRvPLEpIZTKXQxtbik6/2kJKebeUcryU8ggp5TVSykhrx7sW72HI2mU7qKsJJbRWwsEkWBfGNG08PRxj7NJ32FcWsrfg3qmHIVXlAaJer97PwEF1XH7NJiYeUUFxYTJvvjKetatzmx2TmZuKrqsHSUKXvoLTi4rkuIr3MGTC1KEYkd7vYhg8pJa/PrUIj9dG0yQDBwWZeGQFj/z5GBZ/HC2g7vVp3Hj72e7imkur7Asn6y24ivcQJBSMsHzxFoyIyTEnjiUjO6VxX3VFgF3bStB0tdVmkr2Ba7+zHp/fomnEmM9nc+tPVrF8aX9y+4W59rtlTD9v7MET0sWlE7iK9xBjxedbuedHLyOEQEqJbTvcdPvZXHj1dF54ZD6z/7kYTVNadJfojUw8ooJYYbpJySZvz3m/4Z0PWf8GIuXGHpXNpW8had8iWU/Re2xvly5TH4xwz20vE643CAUjhOsNzIjFPx6ex3svfMY7zy/GMm3CfUDpAtz32+OxrJZfFkVp6p8OQ+TDnhPKpc/ioHT6lWhcxXsIsfTjjZhmS9+tETF587lPMY32de3tLWzemMU7b4xpts00Bc3duQKUnB6Vy6XvISXdVp2sM7iK9xBi/Ypdsf22Emoq4vdQ6604jsI7b44lFFKpD2rYtkBR5AGK14dIvuZgieji0im67OMVQgwBXgT6E108nCWlfLSr47p0nJ2bi+Pu66v5BaGQxlUXnc+AvCBCdbjzN0vJ6RfCsQVev4KW8XOE52sHW0yXXo/otupknSERi2sWcLuUcoUQIhX4SgixQEq5IQFju3QAp69q1zgIIbEsBUsKdu1MB+CW689ixKgasnIcbvzlHYwcNPogS+nSF5BwaDW7lFIWSSlXNPy/DtgIDOrquC4d57QLpiKU3vOr3lWkFKSk+hk2uh9en96wVVBUmIsv/STyN9fw7vOfkb+x1ZrTLi5Al8tCJpSEhpMJIYYDRwFfxth3M3AzwNChQxM5rUsDZ31rGm//41OK9/Rsl4juJFAbJhwyufLW01j2yWZUTWHy10by7gufseKzrVimjaIqnHDmJG6//1K3TKRLTCQC51AMJxNCpACzgZ9IKWsP3C+lnCWlnCalnJabm9tyAJcuo3s0nph9G7l56Shq77nJuopl2ixdtJGHX/s+9z//XT5480tC9QahegPTtImETb74cAOL56472KK6uLSLhFi8QgidqNJ9RUr5TiLGdGkfUkrWLtvBkoUbqA+EOfJrI3ngpZv58aVPUltVf7DFSxib1+3FMCzyNxQSCbcMmQuHDObNXsbJ507u0LjlkRI+L/+QKqOccalHckzWCXgUt2PxocghlTIsoknyzwEbpZQPd10kl/biOA5//vkbLFm4obH2wrzZrbdn76sIAdXlARwn/tq008HWRZtq1/DcjoewHRsbm/U1K1lY+h9+Nu5e/GpS14V26TVIeleRnERIcgJwDXCaEGJVw+vcBIzr0gbLPtnMlx9v7BMFb7qKpqlk5KQw7sghMTtm+Pw6p888ut3jOdLhpV1PYjgGNtHEEkNGqDTKWFQyJ2Fyu/QWBHYXXokmEVENn0kphZRyspRyasPrg0QI59I6H3+wpk/UXEgEM84+Eo9HQ9NV7nr4Crx+HY83+sDm83s4YtoITjt/arvHK40UYTgta1Vb0mJl9ZKEye3SO9hn8Xb2lWjcIjl9mMOpBu2yxVuwbQdVVTj6hDH8Y94dfDJnNTWVAaZOH8OU40Z2qDSkR/HgyNiuCa/iw3JMFKGiiN7zeOpy6OAq3j7MkJH9DrYIPYYRscjfWMjYIwYDkJWbykXXn0hZpJi11cv5qGQ9E9KnMMg/rF3jZXlyGeAbxN7QLmSTovCa0AlYtfx89XWoQuOYzOlcPPh6vKqvW67LpefoDpdBZ3EVbx9l1ZJ8Xnx0/sEWI8FIkpIt6oN6jF0S5QCLdmHJ+8wpegtLWoDk/aLXSFHTuGnkzxiZMq7N2W4a+TOe2HoPAasOAMuxcKRDlVkefS9Nvqr6gkqjnB+O+XWXr87l4CGl6FWLa67i7WNIKVk8dy0P3fUWltW3qo21h/qgjqI4OE7zL4k/2cvICXmN70vDRXxQ9BaWbO7jDti1/G3bH7lzwgPkePu3OleWJ5dfT3yE/MAmaswqttatZ1nl4mbHWNJkZ3ArxeG9DPC5CZl9mUMqZdglsVSW1rJjcxFGJPai2d//8gEP/9/bh2gkQ9SibaZ0RXTx7DePX90sK2119VLsOD5aS5p8Ujq31ZkCVi0LS+Ywu+B5aswqpmYcS5VZjk3Lz1UVKuWR+AWIXFw6imvxHmQMw0LXVYJ1Ye6//XXWLN2OpqsgJTf9/BzOu+L4xmMrS2t5/5Ulfaole5fRHVKvKOQp8y7UVQqT0o7ikiHXN+yMXRRIIikOF8Qdck/9Dp7Yeg+2tDClydLKT5lX/A6T0qaSH9jY4LrYjyUtBvgGJ+iCXA4GEg656mQuneDLRRt5+o/vU1pYjdfvIS0zifKSGmzTaVSsT97zbxRV4ZzLjgVg89oCdF09hBSvhFa/DJLBd5bgGxUBFWzpsK7mK3bV5/O9Ub9kbvHsmJEJKhojU+L3YXtp5xOEnVDje8OJUGGUEnEi6IoH27YbF9x04WFi2lFtui1cejvCdTUc7qxbvoM//ew1iguqcBxJKBihpKAK22yuRKSUPHb3u7zzwmdIKcnITsZxeneDyo4ghESIfddzoPUqUZIcvMMMlCZrbQ4OYbuewtAuzs27FBHjFvaqXk7MOSvmnLVmNRVGWYvttrTYULuSn429l0lpR6ELDylaGqf1P5/rRvywk1fo0luIxvGKTr8SjWvxHgRefvIjIuH2Jz48e/8cnr1/DqomsK1Dp+aulAojRlaRlROmuDCZ0tJkhJCYhhotCXlcEKG1vN6IE6YwtJtvDrqKSelH897el9gR2IIjJRPTp3DhwCtJ1dNjzqkIpVn4WFNUodHPl8d3R92R0Ot06R0cUrUaXDpOwY6WFld7OJSU7j527sjCUdK44ns5DB49jgfuXELh7koys0LoEQdpCdCbX7dH8ZHnGwLAAN8gbhl1Z7vnS9HSGOIfwa76fCT7nx504eHr2acm5qJcXNrAVbwHgZHj86gorY23NnRYIaWkvCTCyd+8AU1X+dubHoKFPybJX40QsD2czMu1IwioUX+DQMGn+JiaeXwbI8fnuhG38eiW3xOygzjSQQjByORxnNrv/ERdlksvo7fV43UV70Hg2tvOZPWS/EM0JKwjRBfXpCPZsq6AEZMkX5TexSozl0AkD01IRuoBrk7byTN1YxGKYGL6UVw6+AY8iqdxFFtabA9sxpY2I1PGN9sXiyxPLr+d9CibaldTZVQwNHkkQ5NGdfO1uhxsuqNN+z6EEOOAN5psGgn8Vkr5SKzjXcXbw9RV1/Phv1bgT/K4ilcAMmr1OrrJXzbfS42Vi4XCPqVcantZKbL4+eirGZR2DkIItgc2M7/kPaSU5PkG89/it7Gl0zCc5OphtzI5o3kDzJJwIf8pfJ1tgY2kaKmc3u8Cjss+pUP1HVz6LtH27t33t5ZSbgamAgghVGAv8G68413F20MYkWiXhKfu+zfBunDsNuyHGYrfQTqC5DQ/BdmrqSmJNChd2B9mphCRkn8Vz+cH6efy772vsrhsPqY04i6SvbjzCf5v4sNkerIBqIiU8vDmXxNxwkgk9XaA2XtfoNwo5fyBl3f/hbr0CnrQ1XA6kC+l3BXvgN6zzHcIk7+xkKtP/hMP/+ptaqvqDzOlK0GToDa/ZuFxyDy3hoxxgt/97VrW1ywnTYngF7GeAgQ7QpWUhPfyadlcDBmJq3QhGnLWNPV3Qcm/MJzm5xhOhI9L5xC263Gkw/qaFfx776t8UjqXgNWic1ULLMciYNXGrXDmcsiRI4RY3uR1cyvHfht4rbXBXIu3m3Ech9/d+iJ1NaG2Dz7kkAiPZPBdxZjlOuWvZmJVqyjJDtkzq0k7PcA5lVcyYvhabqmag4qBEJKN4TReqxlBWO4ve+nXUlhfsxKnHSuStrSoNasb3+8IbsEhRqKF0CgM7eFfha9QFNpDxAmjCw9zit7g+6PvYkRyyyQMW9r8e++rfF7+IRIHv5rMzEFXMy3rxE5+Ri49QXRxrUt2ZrmUclpbBwkhPMCFwF2tHecq3m4mf2MRwdrDUekCCJCSUL6PrHNrSTshiLQAFaQFofU+Nm/4iHOOfg+/Em48a4KvluuVfJ6u3K/4Tsg6CV3RUVBoT2mgz8s/pNIo46pht5DrHRAzhdiSFssqF7MnuKOxRoMpDZDw/I7H+N2kx1v4gN8teIklFYuixwF1Vg2v736WZC2VCWlTOv4RufQYPVQW8hxghZSypLWDXFdDN2Ma1mG9gCNNhbr/7e9fJhp+6oNr/BQ/kcP5FywEws3O0YVkhCdAphrtEKHhcKT1AJPN30CMIjaxcLDZWLuKJ7f9kTP6XYgumkc6aEJHFx7+V7EwZmGcejtASaSw2TbDibCkYmGj0t2HKQ3mFs1ul1wuB4cezFy7gjbcDOAq3m5nzCS3lKCavP8xX1oQ2uCl9ulMnnhyESNHx04msaXgOH85d/dbwwMDVjJAD5KqVHNV+k50oeBVfHgVHxoap+aeR45nQIsxHBz2hnZSHinm0iE3oIn9D3hSOoScYFxfsZQS5YCvR8CqRcTpSFFhlLb5Obgc2gghkoEzgTY7rbuuhm4iXG+waM4qln+6mXDIaPuEQxTVK8g+K4TmeDAME6NIp+ixfnzvu+vIGxRAUWIrPl04nJpcgueA/VP8ZYzxRdjseRShCManTiZJS2FT7eq4Mry0+ymS1GQsud9JYbfhsMjwZJHrba7M0/XMFsp4H0OSRrY6nsvBpvsLoUspg0B2e451FW83UF0Z4MeXPklNZbBDNRkONTRd4VvXnsTMq6dREN5JzU6LTz/bjn9ENad/YwG6HjsiwJQKphQkKbGVo3ACROr+yvED/w9hr0IqEwk2dJGITTSErL0kqSncOOJnLVxEqtA4J+9S5hS+jtHE3eBRPJyXd1m7x3c5OLhlIQ9hyoqq+fsDH1BZVotlHr6hRhnZyTz5zo/I6pcGQKY3B6bAiQ8fz+rqpTj1f4t7rp5+L3rt3XCAVVps+nitZjgFZtRnvDr4a67ILCNNCXFq8hD+VZtG62Um2ybPN5ifjbsvbvbbKf3OIU1PZ17RO9RYVQzxj+TCQVcwOGl4l+Z16V66O4Gio7iKN0GUl9Rw749eaegecThnpEk8Hps7f7OQDJ+KlLcjmixsfVo6l38XvsZ5qelM95ejN3MlKKBPQ0m6BCf4HNj5jXuCjspjFeMISZV9ynWLkcLj5R7uyl3PSUnb+G/tVAxid15WkPgVi5CjtWr5nD3g4jZTjo/OnM7RmdPb/ihcehVuz7VewPpNhbwxeyklpbVMO3o4l86cRkZ6UtsnxkBKyV03PEfh7goc+/C1coWQTD2mlKtv2MD4iZVQ/xrSLkJkPgZEkw7mFL2JKQ3+WzeI0Z4A2UTQhYONjkfNQKTfHx0r9Q5k9U/YF/GwvD4LSwqaWrQOCnWOzhYjlfHeOm7M3MZrNcOpcbxNpJKcklTCWanFaMLBcAR/KZ9EjaNzoHWcrmcyOePYbvyEXFyiHJaKd8GiDfzlsbkYhoWUkL+zjDnz1vDcE9eTnZXS4fE2rd5DeUnNYa10VQ3OPm8Ht/5kZZOtYYgsiipfNY8qs7wxkSEiVR4qn8A4by2DtHoCMoMrxr7ZaB0L32mQ8VfM2vtQ7AJ2mcmYMaxZWwoqLC/SU8cob5Bf9VvP2zVDWRbKAWB6UhlnpxbhVaLzbjVTm1nNTTkl91yUOFELLn2b3lad7LC7yyzL5pGnFhCJRJUugGna1NWFefmNJZ0as6q8DkXpPX/UnkAIEe0NB3h9OpmZJldetyHGgR6wdgKQqqVhO/v9thLBpkg6HwXzWFqfRFmkovmpvtPRvDN4t2YoK8OxF4sVJIP0EEKAJiQeIbk0fTcpSnRR86yU4kalC7Ahko4hY7sj/lP0BhWR2OFtUkrWVC/j2fy/8PS2P/NV5eduunAfw0F0+pVoDjuLt6CwCjuGZWrZDl9+tb1TY449cjCm0XIFXtNVklK81FbVd2rcg05D9bBYeLwaF179dQp3VXDE10ZwxukLYkchyAhoIwDwmp/znayd/LMqL4byE3xaNpdLhtzQfHP4PXK1ZDRsrAMsXgWHwXo9w/Rgs+1VlocsJULA0am1NYotH+/VDqbE8qM1fJVkDJtDSocvKj7igoHfbrHv9T3PsqLqCwwnmtSRH9zIyuol3BQj+sGl97EvgaK3cNgp3tQUH1acIjWd9fHm9E/n3MuPZd7bywiHopaWUMAy7b6rdBsQSrRe7oEMGp7DjbefA0R/tD5aLli0rII0fz0zj97I+LxywAe+MxDqAGT4Q2T17ZjSG/MxS+JQFC7gX3tfYUdwC3m+IZzS71xypMExSRH+GxiIJZs2x5T0V0N4hM3TlWM42l/JNH8Fq0KZvF4zvDE99NGK8dHHzIb3UXdF7F8TB4fKGP3YCkO7+ary82YZa4YTYXPdWvIDGxmdOrG9H6eLC3AYKt7srBSOnDSYNev2NFPAPq/Oty/u/MLK9+46n3GTh/Dei59TXlJDTWUQu683ppTRWFygmUXv9elc/9NvRLfbNt9/dDYbd5USMkaiCIf3V43j++et4Nxjp5Kdfnt0qLoHgTCDdbthkaw5mtDZEdjCjuAWbGmxI7iFOa8s5YdHZHHU0aX8MHsLr1QPp9TyRWUQNsV2EkV2dKydRjJf1mdRYKY0KS0Zr8/WPlNeHLBVMDZlEgCl4SIWlLzHruA2FKFgy5bWvOFE2Fi32lW8fYTeFNXQeyTpQX5354VMGJuH16ORnOTF49G46rLjmDE9fkvwtgjUhFjy0QbyNxZSWVp3yJR+dBw49uTxZOakIgTkDcnijgcu52szxgEwf/mWBqUbtfSTc+uZfOl6lmap/Gn3Bv686f8oCReCvQeATNVkmr8CHRuvsBnnqWW4HgIkNha2jIbihXd4KH89k6cfOYq6gI40JLdkbeWujPV8L3Mr9VJDNlGcBiq7zZRWy0U2p6Xyl0iOzjyBotAeHtz8K5ZVfkZJpJCicAFOjEw3TWgkqR1fjHU5CHShToPbZThBpKf5eeLBqygorKKiMsCoEf1ISfa2fWIcpJTcce0s9u4s67MKV9WUmLI7jsPXz5jErx+7GillC3/mhyu2YJgRbjppBedN28iTwdGNsbSWdCgOF/DY1t9zd/+BaE60LvSl6bv5mr+CIZ56bClQhELAVni6cgxldtSirfk4Gd+oCNZxEe4unYLqcxAK6EFJBAVSW16D3di5ovM42Py78FUiTrjNYwUK07JO6ND4trQb2hRZjEwZh0fp/H3n0n4kbuZar2HwwEwGD8zs8jhrl+2gdG9Vn85UkzJOsRhH8q8XPycp2YtQBFOPH4XP76Gkqo43Pl7N+l1FXH7cGr41bR2blJQWak8iMR2D9fJbTOEpIIwiYKQ3uiCmi+hXIkOFW7K2cm/ZEUgEmefUoWVaCA8IEY2AkEA4RdD6Wlb7vlxSEnOcl3c+yfbAlrjneRUfokGW64b/kHQ9q13zQbQu8LP5D2JJE9GwxHfV0FuYmnlcu8dw6Tzu4tohRsHOcpwYC1B9CceOL//W9Xt54Bevg4gutF376/N46NNlDM4s4oUbPyDFayCBr+vlbDNSWRdp/mNmS4s6ZQQk3wuBh8nRvgwAACAASURBVMApajGHIiBJsRimB9lppqDnWogYUV8dCyCIXpNo9r/Wx9lYu4Y0PYOwE3tRNF3PYnr2aZyUexaaordbkogd5ult9xN2mtdmfnnX3xiSNIJsb792j+XS9zksfbytEayPUFvXscLlw8f0P+RDisL1JuGgQSRkMuu372GHgjx1zb/JTQ2S7DVJ8Zp4FMk1mTvIbqijuw9FqAxPHoOSdCFKv0/AE7tbgwT8wsaylJhKtyMM0Oo5J6WQE/ylqDEW0uJhYxGy40eilEYKmVP0JtuDmzskz/raFTH9z460WVr5abvGCFi1rK5expa6dW4McQfpwXq87cK1eBsoLa/jjw/OYe2GaKeC4UNz+NXt5zJqRNuWyISpQxk+tj/5GwtjxvMeakgJE2QJmuJwYN6IguR4fxlzAoMB0IWHMSkTm7dP954FxldA8x84Wwq+KumPP6Nt/2obEvJ1fzkzUsp4rHxcsyiH9hDP2t2HKQ3+tfcVLhx4JXOK3qQsUkx/30DOy7ucMXEiHEINvd0OxMZmfvF7zC9+jzGpE7lk8A308+W1OG5hyfvMKXoLTWhIJB7Fx62jf8VA/5AOXdvhTG9yNbgWL2DbDrf9/BVWN4SYWZbDtu2l3PaL19pl/Qoh+ONzN3H2pceSlOLD69PJyEruc9lsEnA80FbUjZDgwYpZS1cTMN5bS44SJsXJ4IKBV3DTyNubn580E7RhSKILaY4EwxHMqhyDNy3SQXdCTAmZFxiII2nIYEu8G6goXMCz2x9kV/026u0AO4JbeCb/z2yqXRPz+DEpk+JGXDjYONhsqVvHw1t+TZ1Z02x/fmAT/y2ejSVNwk6IiBOmzqrmqfw/uZZvO9mXMtxbLF5X8QLLVuykti7Uwk9rmTbzPlrfrjH8yV5u/fWFzF52N++t/AP/99hViD6kePdduTkSQjPA6gfWAFC0GLeIAnu9GSiipSKREvK0ED/L3MQxFemc3O9s1AP8BkL4ENlvIlJ+QVBMYm04nbXhdAqsJFQ1MUoyLFVerx6KQKJ1g+KVUsZsAfRuwUsxj+/ny+OEnDNajWKILkSafFH+UbPtn5d/2Jgx15SIHWJHMP5CoEtzelPKsKt4gaKSGuwYi0sRw6KgsKrD49mWzZ9++lqrC1YHEwmE8lQqj/ZSO0ZHKlEPqAA8+SCToOYuQd3tgrwTc5D6/vOkB8LHQ2FmMu+umEC90bSdTnTRSlXA77E5b9J/kOFFsWWofw+Cj5MkNzPBW0eR5e9ADG7bOMCycA5rI5k4RNOLvcIiEdavLjwx43oBiiMFlEWKY+67aNA13DD8J0xOP5bB/uFoouXinCVN9oR2NNtWbwVbHAfRhI+wfbg2Uu3buIoXGDe6f0zr1O/TmThuYIfHW754C6F6I26IVs8jAYmiwc+fmonv9+PY/e00Sk/2U3RuEltvScfIiN4KwgTfF9GzRImkcFU5KkrU/aBA/WlgXqIy4BTJAt+x/KroKG4vPJq/lo2j3Gpex1ZXDWRwVrNtITPM8r13YNT8DmQVAguP4nBmSgkzkmIXqGmKgkOSMGhdge5bTBMN6cIKApjqraIzhdIVFHThQW1ImJg5+GqS1RiBxA08sfWemC4AIQQT06dy08ifcuWwWxAxZNGEzmD/iGbbpmYeF9NS3hcL7NIOpLu41uuYMC6P8WMHsGFTEYYRzZzSNIXMjGROOanjN3ZlWR1Ob0oXFpB9eRVpxwf5a+R1NofycPToDokAXbL3wmRGvBhtnyMMwJKk/Q1kvdMsJiD5Izh15jHs9ezATv8KoTjowuHazB2kKTHaHDnRJpC79lTw0BPzCRy7kPuP/R+eA9r+eBWHs1KLWFyf21DA5sBIBLlPWpKFTUjqrajell8UB8GX4Zz2fV5NSNcyuXLYLYxNPYKwXY9PTUIRCoZt8H7hq41lLpsSsuvZFtjA2NQj4o47yD+MYcmj2RncgiX3F87XFJ3pOac1O3Za5gl8Uf4RReE9GE4EgUATOjMHX4Nf7Vx9kcMNt0hOL0QIwQN/uJRX3lzCB/PXYlk2J584jhuvPhGvp+Mf0cSjhtFbjF0zBcpPTKIwz8cAu4Y9VZm0yPNQBJEcFStZoIYkxgTQN3Jg5x0ANFTUJWCcthJPQ7nFryeVkaqYB3STaECfys6KPdwx61lCPoPhg+vJ0GL3ofMLmwmeWkJSQSDYYybjQEPBm6jatYFKx4uK0xCt0M6EidZKrcXBq/j4/ui72BrYQH5gE2NSJzKmoZZDhp4V02LdR8CqbXP8m0fewXt7X2ZZ5WIsaTI6ZQKXDLmRND2j2XGaovOjMXezsvp/rK5eSrKaygm5pzePFHFpE1fx9kK8Ho0brz6RG6+OHWPaEYaN6c/XT5vIkkUbiIS6p9lleyNTFQNqxnmQukJtia9ZfYMDB5QekEISvgA8m0CRkgO9UZZps624EK1JCcgJ3toW3YAh6vP9pNbmtZ2/Y1vGKLJyDKQCdbZGZgzlW2trHJdUTq2j00+LkKFEeKB8YgsZmqcGtz9GtyNuhjzfEE7rfwEPb/kNUjqY0mRR6Qf4FB9Buy6mpdson7QZmdz2k5JX9XH50O9w+dDvIKWk3g5iSSNmaramaHwt6yS+lnVSu6/BpfeSEMUrhPgHcD5QKqWM/3x1GHHHA5cxf/Zy3nn+Mwp2tO277Cgd+e3W6hxMr9LkEb6lskq2BIPOqcEzow7pF2hpDrtnD2xhI/qSPAyfOoxd8n8oDSZxta3jSFrE9EYclZU1BSxdOo1wSMcbSCJViTQWKW9KyFb4W+VYqu2on1gRkC4MnLjLEPsmO1ABds2qEQh+O/ExMjxZ3LXmO82iCUwZwbRbRhc0xaN4OSH7dDI8LQu3bw9sZkXV/xAIpmWdyLDkqMVaY1bx4s4n2BHcgkCQrmdy9bBbXf9tAjlUO1A8D5ydoLEOCVRV4ZzLjuXZD37GY2/9AH9S6w0UO0JHHpiDQzTMrKbhXNGbb98f3qdqpOgezj22jozzK0lKM0nWDbwDLNJODSC8+xWb7lMYOS6Pmy89je2lA1AcyQlJpeRq4RYy2TJaY/cM3x7OHZqPJiQ50uC3A9ahxbj/5wQGUWF7MVExUYlIlXLHS7KwGiojxGPflTTvxxabtj85Rah8XvEhn5UvaJHe2x6uGHozFwy8kvzAJjbXrm1U3O8UvMBT+X/is/L5fFo+j8e3/oEPCt9ESskTW+9he2ATtrSwpEmFUcpT+X+i2qhoYzaXjiCl6PQr0STE4pVSfiqEGJ6IsQ5F+g/KJBwy2j6wHXTUdVz5NV9LU5RoRbArx05mZHoWF42axBP5d1FV52F3ZRYRSyc3tZass2vxDI4QWJaMNBQyTgxx0w2Xk5mUxK3DLmNK0vfo5w3hVRwcSTO/tgL4VcmRqVWM+vrnXDBqCyMyavAqTswEiWX1WS2sWweFoASfsDGl0koGWnu+GO375Gxpsbr6y5ihXm2RqqWT6x3A3et/0LgI5uBwVv+ZfFG+sFncrykNPip5n/6+QdSYVS1cF7a0+bz8I84beFmH5XCJzWFZnUwIcTNwM8DQoUN7atpewTvPf5awxbaO3DoSMDNiKytdURmzx8uAIhB5NsKYxMJNFVEFisLu4iy8pTbD3q1F0x3yflhO0qQws3bfzxE1x3DdEB92XaRxga21XJEk3WJq/2I8qoypdKUkblt2ieD2nA38t24gX4WzO/gJNKX9i2texU9ZuGUhn7bGP6v/Rfxt2x+pt5vH3X5Q9HbMuF8Li7cL/hkz7NCWVtx4YJeOI2XvWlzrsTheKeUsKeU0KeW03Nzcnpq2Q0gpWbF6Fx99srHDhXJaY8OKnQkbqyMIJP5CO5qTewCRkMHsv3zE3+77F1efcT+vrK7Flvv8wODoCuFcjaoxPuwajb0P9sOsUJFINtaupirwOh7VajFuPMqkN67aK7c8cdWpjoNHOBgdiGCIT9vnexQvSWoyhmzdl9sSydLKT2ImNESVbuy56+36Fhlw++QYnTKhgzK49BXcqIYGtuQXc9vPXyUc2a9MsjOTmXLkEC6+8Bg0TeGF175g+85yRg7P4forT2DcmAHtGjszN627xG6T3M9DBEbqSG3/6pcwJDmfhTCD0UWu+oEqkbAF3ubKQXoEtRM9ZK02kDbUfpJC9rdqkDKCV3bM/7g9kopfOGSrRkurV0gUZGOftKakqyapqs0FKYXU2R52mt3b8WF08gQ21a3tVBbdgRln7SMaOaKiYhO991RUktVUN4IhwXSHr7YpQogM4O/AEUT/sDdKKf8X69jDXvEapoVpWPzgZ69gmM0fByuqgiz8dBOL/7cVKSW27SAllJTW8NWqXTzwh0uYemTUbfLRJxt5/pXPKa8IMHpUP2658RQmjY9mvZ150dEsnrumh2N7o5N5KxyGv1xL2Qw/oYEaWsAhZ0mYtE37IwuEHQ0ji2WViX2/Q5aCWa5h1OjMzN2JT2m/tQswyVuDFaf4eLZq0k8LU2z5m4W76dicmFTK/LoBLAjkNSyydSR8rOOUGSVx04G7wkDfEArDu2PuU4WKbJLpNsA3iFtG34VX9SVcjsOXHolqeBSYK6W8RAjhAeJmtyTE1SCEeA34HzBOCFEghLgpEeN2J3WBML+97z3OufgRzrvssRZKtymmaWNZTqPilBIiEYvHno4WM3n3/RX8+ZH/srugkvqQwZp1Bfz0rtfZuDnqJzzmxLEcPX1Mt1/TfhoE1aKKyldhMeSdIBOeqmXsK/WkbW6idH0OGalBNNPhwF8GYUgyV0cfuYXXoXpPFhsfnsjx/kr0Dt7DWZpBumoRcWIod+D6zO0kKxZeYaPh4BE2Y7x1DNLr+TAwAAuloUNw6xN39cetu/yq1WYlp+aehxLjK2dJE7uJsi+NFPNJ6dxukaOjODLaeTloBQ62KF2mO6MahBDpwAzguehc0pBSVsc7PlFRDVckYpyeQErJ6nV7uO/BOVRUdK0T8PadZVi2w99fXEwk0twCjEQsfnn32zxy/7cZOTyXe569gXdf+IzXnlpIoLar9WbbouFGsRpcC6pk9NgUxk6ZxHGnjOd3tz2PYwgyL6wm+6IaUCTpZg1f5I9GSoFjRm+29PURUreYCN1Bagp1nmSqx+l4vR1LCrGcqEh+xSFoqwjHaUy42FdYp58W4a6c9SwM9qfeUZnmr2SkN8ir1cMwO2AfdL2kZPc8lkgczhwwk5XVSwhYtVgy/mdoSoPF5fM4b+BlKCL+tTvSoTxSglf1ka53vYXVgWyoWcVru2cRsoM4OIxNOYJrhv+AZK3vNfhMQMpwjhBieZP3s6SUTQuRjADKgH8KIaYAXwE/llLGrHB0WLkadu4u545fv0lZRSAhj/1SwtLl2wnWx16IqakNcevPXubpR65l+NBsvnX9SXzr+pN44ZF5vP2PxVitWNmJRFoKZ158OhdceTwAR8zMZmWwlO3jMyn8ayb+jQ5CSKYcVwQzLWxNMHBzmPL8VNShMGh8kIX2GAL9oiFWu2oyGJ1Z1S4lZ0modjykKBaacEhWbYK2wpJADmsjGSQpFicmlRF2VF6uGdHgThCsCGdzfWY+pkzEotrBZ3L6sSRrKfxy/P18WjaP9bUrCVq1VBixk2tMx8RwIvhUf4t9UkrmFb/LgpJ3sWU0SGpY0mhuGPmTdivgwtBuFpV+QHmkmNEpE5mR+w1S9fQm+/fwjx1/bbbwt6VuLbPyH+Cn4/7QsYs/NCiXUk5rZb8GHA3cJqX8UgjxKHAn8JtYBx821cmWrdjBTT94ntLyxCjdfbz13vJWx4sYFs+/8nmzbVf/8AxmnH1k4oRoB39/YA6B2uiK+9avS/InZJE8S+BdJ8EUSEMh+EUyxgPJDMmsYvgp5bz23H956tmPWNRvNIFcPWpOCsHKkv5tKl1bwi4jia2RVB4vH9sYQ2lLeK5qNHPqBrHNSGNNOJNZlaN5vnokhlSJSI2IjCZQ/KNqFOM9Nejd4HPtac7PuxyAJC2Fs/Mu5pLBN8RVugCpejpeJbaP99VdT/Pf4rewpIXEwcFhR/0Wntx6X7sq4m2oWcXDm3/DssrFbA9uZmHpf/jTxjuaJWx8UvpBs+I9EO2WsTe8i+JQQXsuuXfREGfe2Vc7KAAKpJRfNrx/m6gijskhZfFKKVmzvoD1GwvJykxmxgljSfJ7cBzJfQ/OwbITXzGssDiuGwcAx5F8+sUWzvzmQwzon853r5vBjBPG8vM/X8aGVbso3tPxer+dQUrJY/+cywcDiykISFK32aj1DkrTj8QWWDUqgZVJ1BwXfRR+c+MEwqjNAnW/LBrM+aO3oWs2K0NZbIqkkalGmOarQFcc/IrNhnAGc+oG8tvcdQzz1PP3ylFcl7mDzZFU9phJWI1xu6Lh/zHubgkRW8VbqRJJEyhaL6k81EEUFFL0/ZEtxaECXtz5eKvnXDTomph9/ErDRSyv+izmORVGKbvrtzemIu9jS9063i14ieJwAclaKqZjNLNkLWni2DbvFrxMqp7GtsBGaswqZIx6FCoqVWYFA/yDW5W/N9KdCRRSymIhxB4hxDgp5WbgdGBDvOMPGcVrmjZ3/W42azfuxTAshIAHHp3LNd8+nhOPH0so3LpfUlFEpzoFF5e0XYXKth1sG3YXVHLvg//hl9Y5nH7yBH75l29z+5VP90iHYtOw+eTZpZRfkQoDNbzlNkqMZDoZERh7NVKEyYNl45m7cxym0/w2WbBjJLces5S3IoOpcjwYUkXgsDA4AKUhLiFVMQg7Cq/WDOfK9B28UTOMv5RNwJKiidJtQ2YUVkcymFhVz7yCPDKOrIka3Q1KOluNcFZKIdW2l3mBvIbiOYlBRWsM7+oqDg4Pb/41Fw2+lnU1X7G4bH7M2N39CHLidB3eUrcubqiblA41ZiWwX/HuCG5hVv5fGuers2pinuvgsKrmSxSUVqM6LGkxyD+sFdl7J5LuDycDbgNeaYho2A7cEO/AQ8bV8K8PVrFmQwHhsInjSGw7Gv71wqtf8MeH/oPdhrV76knjmHneUZ0qA9kRIhGLZ/75CQDjpwzlku+c3GO92RQbhrwTAEcSyVRxDigfYfkVIrkqKScFKbN97LWSUXwHdm2QJKWFuHf3UZTaXgypNmyN+mIdFGwUqh0vWaqBjs1vS6ewKpJFUOpEOvRbL9hppbB9pEL6xH0KQzZW5i23fbxVM4x+WohrMjoTQxsbBZVbR/+KIf6RCRtzT2gHT269j0/L5rahdAEkc4tmx9wTrQcc+4fLQbYoFflB4VvtmG//vK0pXU3oTM8+vUXZSpcoUspVDUlik6WUM6WUcR9nDxmL94P5a1pEFkDUP1Owt4qszGRKSmNbp0l+D7/5xQVYlsPO3eWsWrunW2UtKa3FcSSKIrj4+hN5+7lPOj1WR6NahSXxF9nUjdXp/7FAMSWOLig7I5VQugchJMVLMxk3cRdDh5UzbEQJe/dmk5oaRgiHEaOKyc6pRVWdxiy3ODNRZCehCjpQN7fl1TgolAsvSuOd2ny/icrcwEB+mrOJbDVChR2/p1l7cbB5Ov9+OhvhoOPBpKWys7HaPWRheA9lkWJm73mBLYF1aELnuKwZnDXgIjShYcuW9/oxmdPJ8GQ121YcTpw/VkonriXe++ld1ckOGcXb2qKCYdrk9U+ntKw2pqO8PmSwZVsJ48YMoKY2canCQsR2zGdl7u9AnJaZTFKyt9MhZp25lYQtQRXsvDqNAQsChI/zEcKDlEpUL9iwacMwkpMjZOfUccZZK6MtUByJpkmUdj8nCQqspHZLqeHEcUO0fn6F5cOWgv5aqMOKVzQWWW/+RNR+K7ElsZRuRxEo/GnDzxvje21p8Vn5AjbVreH64T/ixV1PYDgGtozm+52QfQaXDGn5ZNvfN5DaQOvrEAIFv5JEvdN6rK6NzfuFr3N89ql9MrmjtzQngENI8X7j9CP4+4uLMeOEaOXmpKLrKoYRe/+evZWMGtmPnbvLEyZTrD+0z6tx/VUnNNs2fspQli9OcLdYIckZEbXwy3ekQZNf+/pB0T+7lSqwb7AIbvQjnQMqg9kKO7cPIDunDkWVCCmRUkVROh5hkCxMglKjNQWq43Q6gjZLi6AKSZnVcWUgG7PhehcVRkmLbQ4OpZEintvxV24e9YvoNmkxKmVC3O7F5+Rdys5tf2r1h0TiEHbqESgxF9SaYkqTbYGNTEo/qgNX0zvoAR9vuzlkfLzfuvBoJozNi7nP69WYed5RDB4YP8Zx0viBqIpA17vvt8jr0bjuyukcOXEQO3eXN1rp1/3kG3j9zcsQdlYVSKD/uCpueGEBFz/wORc/8Dk3vLiA/uMrkQL2XpBM1KiMfsGKajIJ97OxfS0LiucN2h9eJARoWseVro7k1uwt3JW7niH6vljyllenCjgxqTTmvpZX2Pz9CK2O7ZFUyuy+Z4V1BkuavLDjMUanTGBC2tRmSteWNutrVvBp2Ty2BzYzImksw5Pbzpp0cBqVrk/xt9LWSLKpdnUiLqNHiYaFHWL1eHsDHl3j0T9fwQfz1/DEswuxLAdNU7BtyXevm0Fysjeuj3fS+IHkDcigYG8lfp/W2PAy0UQMi2f++Smznv8UXVfJzEjmnv+bybiJA3nw5Vt4/q9z2bBqNxHLxgl3XAYJ6H6TmfctwZO0/3xPks3Me5fw3K1n4vt6PbLeS33Axz4LVGpgZdmIClAi0d9ijy/CgLzKZuNHo5va8irv369hM9ITYKAedaPcmrWF+0onEZCxat1KBun1bYxNjP2CZeEcljdrZNm99Rx6A5a02BXc1qxLRbVRyaNb7yZoBbCljSIUsj39KI+0tJ5b44i0Y+jvH8icojdj7t8R3Nol2V0OIcUL0ZCw88+ewrlnTWbthgKCwQhHThxMSoqXa773HPUxipHn5qRw3ZXTWbV2N7+8ezbhNsLOEoGUYBg2JaW13Hr7K7z90vcZPXEg9z57IwCvPbOIFx+Z3+FxBTBuRiGIGFajgDEzCilWhhMKemmhmBSw0m1SKmzSkoLoyWaLJAkFh8F6PcWWH6PVjDKJjuRrSRV8M23/4k7AVjkxuYyVoUxKbR+62F8S5+yUQt6uHd7hawYOCCOTjbLmqBHK7Fb6zPVxmoaVRewwj2+9h0qjvOkBFIcLOlxpbWPdas7Ku4j/Fr0ds7dcih6/tX1vxl1c62YURTDliCGN7wsKq+IurJVXBLn7j//CtKKFcHoay7K5+bbneeW5m/HoGnNeX8Ibzyzq9Hj+jAiap6VLQPPYVI33Ul2ZHPfRSfNa/Oqid5mzazIry4Yxf91EUk2LUFkypqkxIK2WmSd8Qr/cQpbWZ7M6nNlM6Wk4XJWxg8m+6uiSVZNpVtVn8GrNiGZdgy3p0E8LYzoK79W1pzj+vj9g21axA5Qewq4HVaiNLgTDMXho868pN1oW+OlMeUvTMVCFiq54iDjNF309ipeTc8/pnNAHGXdxLUHU1oX4x8uf8clnW9A0hfPOmsyVlx2H5wA/rW07MbOAIBoN0VZyRXdTWh7g7Iv+Snp6EqGCaixNQLoXJWShxlkMjMfetdlYhorH3/y8zwvH8Ik5DkfGd+v399fwyJozKQ+lYksVtVqhJqggGhR1cW06P1pwDv88932u6b+T6UY5c2oHUmT6SVYsRngCKGL/g36Z5eWzYA5rwhlUOy2tbAeFYitu5bwG9n9b0kWEWulpw4IVB/wbb8zOhLd13IWhoXNqv/NYUPpeh85ri8uG3ITaEM+7rOJTKiOJa6g6JnUiD2/+TbNGn/s4s99MJqRNSdhcPUlvWlzrs4o3Ylh878cvUVpe22ipvvrWl6zdsJeH7mvep2ro4CxSU3w94kboLLYjqawKQpIWfQFkgFpv4Cmrj/l19yQbjD+9gIxBQUo2Z7Bt8UCKNmSxd002gydXoDco33BY5d2dx7SqdDVhIRRJSSAdEOCA2kTp7iNsaTzx1TT+fu4cRnkCXJ+5nUcqxhNwdL4KZ7M2kkmKYjLdX8p/A4Ox2qUI4yHJUiL8Indj9HqFw/NVI1gTyezkePto+9yxnhome6v5IDAIU0YTNiZ4a9gUSWsoT9k+LEyWVCxCIDplfcZCEzqDk4Y3vl9fuzIhIWwg8Ck+hiSNZGtgQwt5PYqXESljEzBPzyPpnkWyztJnFe+ixZuoqg42cw9EDIs16wv440NzSE3xMeOEsUyeNBghBNddMZ2Hn5zfI+m5XaKpZS7ATvJgJ5toQbOZvZU5tJZLHvwcVXPQfQ7GGSrHXbWFN39yEnPu+RoTzihg4jd2400xqE/T4luJUqLX2IgsyZ5A1v4ZBFjJNnrgwFtEsK1qf5D+7Jqh1Niexjz4iFSJ2ArvB4bQ9QUuQaXj5dGKcUz1VXJGSgknp5SyIZLe7rTjA1EaWmrGb5wJIBmohzghpZzjk8updXSShI1AMjcwkEXB9nUe2UedHTtNtykCga54YlqZB5KkJpOl57K+ZgWFoT3tOqe1mT2Kh1Q1nSkZx3JK/3OYW/ROzDGllJRE9jImdWIX5nOBPqx4163fG9NFYBgW8xeuB+A/89Zw2ozxnHvmkTw+66Per3RjoQjMDD9mph9PaRClwfVw5u2r8CZZ7CvX6vHbqFqI46/dxMdPTmbD/KFsXZzHTa8sQFc0bCe2osnwBcED1WYyzRSlACddEkk3ERaoNSpqWAEkIzKimZCOA+si6TGKjyTSshAUWUmUBaJtf3YbyehComIxxVdNphphj5nMxkh6jB8X2aTFpUDDJlUxGekJsC6c0Ur6smCnEa05qwrIVPffZ0f7Klso3sH+4dRbASrNzseAa0LHdNpntWbqOdy74SdUm5UxF786hsRwItRRgxAK6XoWg/zD8SjeFspXCEGeb0iccXo/venb32fjeAcPyoxbV2FfKbdw2GThp5t46In5MdOJ99H14tndi/SoSF0lMiiN8KBU9DSLnBG1HFgjW9UlkoqX+AAAIABJREFUo0/Y3x132LQypA2p/8/ee8fJVVxp/9+6ofP05DwazYxyzgEJJEAIEDkYTDJO+7PX9jqt12v//K4X2+u0XuOE14HXETDBRBNFMiAJIRRQHGVpNKPJOXS8qd4/elJP94wCghUsDx99JLrvrVu3+t6nTp065zmuOFOzG9FEst9XFTZBfzSVdAeQ2AND6olwM8edSHI4qvgJG2r/uL3zg1esRVCEYF88k7DUiUoNKQW5aoxLAs18JKuGr+TtwyMsBBI3Fi5hU6xF+YfsQ1Tqof6sOIUux822WC7xQUW0dK+jJE9Nn0kYl8mWtoJCc6yBXqsb8TZeJ1MaJ+2KqI0eptNsT0u6ApG2HwoqmVoO+e6itFUwDCfOurbniNlRFuWci1vxJLWjCY1CdwlV/ikp574n8EEc75nBpRfN5J4HNhI/gZEQj5vU1acvzCgErFg+md176unsjrwDvTwzUFVlUORHujRiBcFRp2/bHrDxBEJxBnnx49M38PvqFRzsLkTaAlSYWtzE4dZCToo8+8PNsAWtws3/bZtCn65w8pEGAzjx8QoO09y9VMez8AmDfDVGs+VJOsdA5eVwMecHWvEoDsUiyrcLdgKCHkfHkYICLU6r7abe9I3hWkg/kHM83TgyuWx93FHYEEmukO3g4Mh3PxpmNIyeiSe5oezjzMpeyH9Uf4n2NJlxAoW/1P6aHrOLacE59JrdHA7tQxUq87OXcU3praNuUr8ncBaZvGc18e6urufBxzbT1NzD7BllfPL288gIJEKEsjJ9/Pw/b+b7dz5DXX3noBthpDtBCIHXoxMKpzK0x63z2X+4gJs/cXfKd2cTRiqrGbab40cKKZ/cnKSbYMUV9r045Fut25aPoibGw6uZ/NOcl9n5Rjk7nXHkTutDUyTVjaUn3Q+pgbtNxdXnYmNWGaXjBya0kS/723s5C7UY89ydHDYymOnp5VA8I60gjwC6bBeFWhxFgA4IIcnv17uUEtaFC09DLlLwt74yxrkiuPtXCaqQbI7msCN25kvsvBtwcLin7pd8J/grCj2laYnXkHF292xD4lAfqUFTdL4y5XuUeN+77oWzFWetq+Heh97gi197gA1vHOZITRuPP72dq266i13VQ8phkyYU8sdffYJH7/0sD/7h07j01A0XVVUwzFSLxO1S+dA1C1n74p735Cz+zD3n4tgKtiUw4wpGVKXlYBZbHpwMwmHaxbXYpsorv5yNFVewTYHjgNYr8TQ6qP0TVMB98hszwhQgBYahU723gqbGxCablALbTrQ/RLqjmRdiTMtDx2apt42HescTlyou4ZCjpu+jLQXBYdWOR/6MQiRC2pxhfZrp7uZT2Yf4fM5+lvta0UaxDtttD99uncUfuybwSG85P2ibwZO96TcMFRyK9c7+6OGzF4YT5/7a33B+wRp04Up7zEDasI1N3InxRMO972YX31F84Go4ATo6Q/zpvtexR1ivjiP52r8/ylN//QKaOjRnZGUmYkHv+PpVfOuHT6IoAulIHEeSEfDQ0ZVab25CVQEfv3U5P/r52hNq9Z6NsGJBfvLlm5kwq55p84+hGzH+/tM52IbCghsPUzi5i8PrS9j/8jga9+QyaWUDmtvmyOuF9EQCZJwXRmiSmaUNbDlamWQVKtgIAfZwf6YDWm/iGEVxUBVJV4cfXbfYu7uCaNSNEA5l5W1MnXYcRR0qZDkctqnQui+X0tmtCGR/MsUQZnu6aTB8ZKgGIcfFISODqzOOU9flTwrj0rGZ6+3CewLRnomuPmqMABYKV2XUs8zXjru/7EapHmGRt4NfdEzFpfiIOdH+tiVmv+bvQWOockSRFqHP0Qk7QynPAsl8/zF2hce9JzLkdvds5WComqtLb+XVtmfpiLehCW1UEZ2jof3vcg/fOXyQQHECvLWzDmeUUYobFn9ft4/d1Q3U1Xcwe0YZ1105n+wsP8uWTOTRez/LxjePYJoWUyYV8Zl/vi9tOx0dYVRVYfaMUta+tOedvJ13BLG4Bagc3jWemr2ljJvUwqcfeYHf33oRs684hi87hjtgYsVVelt8bPvrgFBKwv/rPKax8PaD+EvjLPIf4enaubREMin09XBlxXaO9+XwzNF5GGhggdajoluSmfMOU1jUBQJ6un1s2TQVx+kXQ5cq9XX5mIbGnPlH6TiWSfa4XoQikVKhrTmTcKeX9u0FXF16lG25Izf1JIeMDL6ZvxtEos7EpkguYVvl+mAtT4fGEeu/1kJfJ9cFj6cl9+FY7m9jfaQAtzA419+GPiyd2q1ICrUYsz1d7IgN+cYXedvZGs3FGEH0q/1NrIsUJhFvod5DXTw3MU7vIvGeblywRBKzI7za+hz/Nv2nmNJEQeHruz6Bmabycbpim+3xFta3PU9LrJGqwFSW51100pWHHemMWTn5ncK7VIHipHFWEq/Pl34ZBICU/Ohnz2HbCYu2el8jf3tmB7+766MU5AfJCHi4ZNUMALp7IqMua1vaernkup/i9aQTbHlvwbY06g8X0t6cyczLanH5TBQVrv/RRp77wQI6aoIIIUGRWDGNqauOc/4ndqH3K5JNzWlmWu7apDan5rRQaoS57/GLiBYCqmD+0n1kZYcG/cbHjhbhjJSTdFRamnOYGNlDsD2DV7bOwDcuxPGOvES0iSMgGx48No2q3JGC84K4VDlqZjDZ3QfAub52JGBJQYUrjC5sAqqDS0jaIl5yPFHUMd4nv2LzL3n72BcLJnL1R+hYeBSHae4edsQGYpgl9aaPSzIaeTlUTFSqZCoGV2Y0MNvbwxEjg2bLS7xfqyJH7WNvrJR3g3QFgimB2dhYTAxM57nmh0+7rXajmabocUp8iVTtxTnns7nz1STy1YWL8/IuSTrvSGg/vznyQyzHwsHmcGgvr7U9x1en/CBFhH04qnve4rGGe2iPt+BTA1xUeBUXFlzx7rn5JEnSqP/TOCuJd9H8Cly62m/VJcN2ZJILwjRt+uwYv7tnPd/4yuVJx2Zl+qiqyOPA4fTqTLGYeVZns50KFNWh6VgO3ZlZ/PTuG4jabrKCIVb941tMq9pIuMvFM99dQNWSFhbffBhlmBch3bPvOBCJeFAQuHpBK4mSlR1CVYfGPhzyko5wXKrNEl8XvZNivFQ9gbq2fOTARfp5+nBLEaWxFtweE5D4FQuj35qNOEOdS9RYA5eQ5AoDbdjlHj0wlU/N3Z52PKRkMCohqJgs9aePbLEk9Dk6UkJrczYN9blsF5JpM7fwH+N34giBJmRi0gCuCjZwRbCB33VUcdQKcjhelHYM0iFHz6PX6sFKY1meDCSSmsiBwSiKXL2QDvPUlMeGY0P7i9xY/kkAri27jT6rm729O9CEjiVN5mWfw0VFVw9dX0rur/1NUnyvKU1sy+aZpoe4dfxn0l7nYN8e/ljz80F3RsQOsbb5UUzH4NLi60+7/+9lnJXE69I17vz+h/nivz6QVBlYVROBpSN9so4j2bTlaNq2/v1rV3Lbp353Vvl33i4U1WbGkiPUVJcS6klUeLAMlacfO5dwrj7IpO1dWTz27HlcuVpj3oxD3PyLRJn5AQ4MGW5ebZjC4Z4iCry9XFC2j2J/IsvKslXe3DkVM+jgaFCR0ZniJMvMChFKQ76OI5ic04mv0GTWlCY2dZcQt0euLCTNjdlcOu0QN2TWEujfJNsZzaJMidAS9uFSbbLc8cH+aiP47WOzduE4YtACHw4hGNMSHuqFoMvS2bW9itaWbGw7QfrfaF/Fi5VH+fHKvw+6MwTgFoln77bsWr7TNgvjBALvA7gw/3KuLruNkNnLw8f/yI6eTSfuXBoMiNbUhA8yN2spfT09mE78tNwOe3t3DP5bV1x8suqf6TTa6Yi3UOApIVNPjuAIW310m6kTmINDdU/6CRDg2abUum+GE+fl1qe5qPBqNOXdoaGziQPOSuIFmDmtlLWPfYm/PrGV6n0NTKwsZNUF0/jkZ/+UthxfwJ9egb+sdPTlz3sVU+Yd49KbNyEExGM6rz8zm22vTiWaoaeYr6al88K6hcybeSjpq66Yjx9su5yYpWNJjUPdBWxuqeQfZrxKeaCTJ19bwt6iLKSaGO09Wi6hVodpxU2D7VRNbKK5KRfbHpKIVFSbG6dVE3QnXrQFVY28vjW1FLh0BEFp8bGsI7iUoTfCE1bxZzm4vREUBaKmhi0FAVca/6NmDybLDL+3gRfsZFaxupBMiJt0tWYOki5A1NJ56egEXp26nwuKGlPOiw/qXqS7SGqs8mUlCf2QgB4k25V74o6dAJY02dOzlW/NuIs3O17l6caHTrkqcjpfa44rjxxXXpqjE+Q8Gne5FTdt8Way9bxBIu02OmiONdASa0h7jpQOYbuXTOVdekc/IN6Tg65r3HrD0qTPli6ewKbNRzCtIfr1uDU+dM3CUdspzM+kufXE+fLvBUycVceaWzcNxu96vCYrrtyBptu8uG9+2nMiEQ+mqeFyWTgSantz2dA0hYjp7lcuSFQJNhyFX+9eBUikS0kS4zKlytH2fHL8YYoyE4Ly/kCcpcv3cmDvOLq6MtBdFpVVTdy+YMj6OXfccX711kIsOznUz6U6fHbSrqTNrn3tuUzM7sIzrNKFV7eImtqom2jpCFcChqPyRMME1hQfI1MfO8tmY0MZhpUaimg7ghfrKjm/sDHl2u2Wu79Qzmjsnvz5d/d+mfMLLmNl/hpmZM5nffsLJ3Q5JHLQlMG6ayNhSgO/FmBm5gKebXoY+xSIRRculuZecPInAG7Vw7TgHPb17Ejqk4JCl9nJj/Z/HYFgTdEN1Edr2NH9JprQiTvp6xgqQiGgBdN+d+ZxdonknLVxvKPha1+6lKmTi3C7Nfw+N7qusvqCGVxz+eg1oM6UKtT/LBL3cN4VO9BH6O3qbpslq6tRRnnz3G4TTU9YQ45U+MXO1exsLxsk3eSrKEhUQKQYc7ajUtOebA1lBKMsXHqA1Wu2cf6qnYyvbOWZvlKMfm/QtNwOrpp0EK82RDJezWRBUSN5w9wIAPs7ctMuB92qxZam9GWdBvs94A4QCb+uR7W5pvQIn3vrwrRt2g5sa05UzA264qyqqOGrSzby0Zk7yPEkshgVRVLsTc1orI4Fuad7wkmTLkC32ckzjX/lsfo/MzEwDVWc2OaR/TOfT02NGBAIJgdmArCvd+eYNdU0dPxqBm7FgyY0XIqbCv8kLiy4fNRzRsMt5f9IqS+h5ZAoEaT0p884GE6cuBPjycb72d69CUuaxJxI2vfPpbhZXXjNSY3DGYN8G3/OMM5qizcdMgIefvnjWzlW105Lay9VFfnk542tiN+ZJo73bWP42/y2d2ZPJusr8XlmXvpKsLrLwhc2CAXdSXmuXk+UC5dtRxFgOgpvtY4n7rjIdfVyecVOpmU30W34eLFuJvu6Sk7Y0+GWq0fYTHH34Eg4YGRiSJUJrj6uCdbj2CpdcZVMj8Edy9dxceVRHj84BYlgTeVhHjkwjU0NJZQHe9D6XQ2dMS+2VGCEhWdJhc2NJZQE+igLDt2/7QjU/nPTKeU6UjAx0E3cUfGoyW06CB7ZP4P2iI+bplVz3ZT9+HWLqKXy+YVb+NRzV7CzvYCbJ+5L+nkNKbi3uwozbSadxKt4iIyiFmZKg/XtL/Bmx2sYcrTEleQ7sbGI2zHcigdb2ljSRBcuNEXn+nEfY0f3mzzV+MAobSU0GuZlL+Wm8k9R3fsWXUYH4/0TqPBNOq2IAr8W4CtTvkt95BitsUbuq/11iovDwR6VrBQUMvRMVhdew7l5q0/5+u8XvOeIdwAV5XlUlCesr+276njsybfo7o2wYtlkrrh0Nl5PIiTNsmw0VRm1+vAp44wS7mBDA42f8MjOlkyKx6ducNiWiugVuC0bI0vFG4hy/eXrmVTZgBASR0JzOMhDh5aQ6YrwtQXP4VENNEVS5O+lMtjGY0cWsr5xdBEURdiUZieUyeZ5Orgpqxa7f/mmAE/1lbLa28yPNi7n6SOTkFKwoKiRX65ey5yCFuYUtKArDvdWz+S14+M51JXLlRMP49MNVAWy3DGUNGWLbCl48vBkdrYW8rPVLwxo9/BGQykXVtSOMVqSfE8ETaQmyOiK5Lop+9nUUMLFlcfQ1QR5ePvdHD9d9QLfPTaHgDvZkjwSz0CM8jtJwHEiaLixxvC3Jkg3vai6T9hEZPJrqSkaV5bcQsTqoz5ayzhfJcvyLiSgBfnd0TvHtHZ9qp+LCq9CUzTmZC0e9bhTRZmvgoCWgSKUk3ZxCAT/NefP79pmWhLkB3G8ZxQPPbaZP9y7YTD07MChZp5eu5Pf/OwjeD0uHnhkM+aZLukjJUkiCafXCKkvnhjjuwRefnQBH/6nl5PcDVLCuqfmglRwhSV62OST/+c5cgp6UAY2riTkecO4VJtLyncPku4A3KrNtVXbeKN5IpaTTutWEnDHKc/tIEsxuCmrFpeQSXGx1waP88UXL2FDfTmGnXi0NjWOY+Vfbue8cXVoimRrcwnN4cTSuTGUwY1/u54vL9rE4uJGZua38vkXLuEXq18YTL7VFYdvrV/J8b4sjvdlcc49nyDfF6Yr6uHKSYcGideRIoW0FQE7ugoQlel/AY9msbqyJu38me2LUlbQneJOGHuuFcT71X5PjKGEjQHo2Kzwt7A2lKyf4UiHIk9pWh3cE1WeCNm9/OrI97lj+l00xI4RscJU+CfiUdNX/nCkw8G+PdSED5KpZzMv+xy8oxwb1LPRFRemfXJylsXe8v8Z0h3AWeRxfE8Tb18oxu/u2ZBUFTget2hq6eHZF3Zz/VULePK5HVjWGbJ24R2wck/tu4YjRfztD+ex8qrt5BX1EAl52Lh2Jm+9Nm3wmLIJrWTmhFC1oSctEV7lsKzoEFOzm5JIdwASQaG3h4bwyF3mBEG4VAukYJ63I20P28I+NtSXE7eTH6uIpfNGYxk98YEsKMnCoiaKAyH2tOXzxZcuTTp++X0fY1npcTTF4Y2GMkKmG5CsqTrE6/XjaQwF8Wgm108ZSme1pcCyFRThJPLrEXx332K6TXdaKzpqqjxzeCJXTExfMVdD8mFPHc90lHF17nF04SAETHD1IhFU6iGuDNZTokXpcXTW9hWzPZZ7imnDCfL1CBtLKizwdjLd3ZNCvBLJhMDUpM8c6fByy5MnFRMctSN8q/rzxJxIYrNOWlxVegsr8pPH3XJM/vvw96mPHsNwYrgUN39r+Av/NOnfGOerSmlXEQrXlN7Gw8f/MGh1CwSa0BFCYEsbW1ooqGiKxofHffIUxuadwAcW7xnB3v2N6JqCMWLCjcctXt90mOuvWjCmDu9pQ4j0QgTvCiQTZ9UTzA7z0C8vou5gEXJESZ+s3FDayd2l2hR5eoh0esGfWupeUyz6zKECkQo2s3KP0xzJoiMWwKcYHG3IwRU8jprmCo3hDFRhM/KxkihETBeVmV3ELI3fX/YUBb7EppWqOLxSW8FXX7mo378LcVvjlbpkM9WnmXz7vNfojXu48fHruGD8MYr8CX9vfW8Gjx2cSl1fBprPJDMY5dW2cpbkNvGnRWt5+VgFy8vqUYSDW3MImxo13Vk8tG868wqbmJHXnlZgpzwQptQfZm17KZflNyAAXcAdBbvQhByMyChQ4tycVUtRX5TnwmX93igFkeTiSF3FCBxmuXtY4W+lQIvhFjb3dKcSnC1Tn+G1TY/ySuvTJyWEbjhGiqj5Uw0PUuqtSCL0dW3PczxydJBEB875Y83P+eb0nw36hLuNDsJ2iEJ3KUtyVxLUs3ih+XE6jTYq/JNZU/whPIqHV1ufozZymBJvOecXXEa++9Qqd7zXIIQ4BvSR2KSwpJSjhlq9p4k3mOFNW1VCiCHhnOVLJ/L8y9XvjBDO2yTfkT0/mZYCmRHmLj9Me1MQXyCe0EEYYdDbtoLuSn1ZjbhK1/o8jrUFGff/taG7h8ZEStCEZHnxAZ6rnUueJ8R1VZuZlddAfSiHbHfCTSER+DQLC8HIqM6AZhCx0qV7S66edICvL92IW0uIlQ/TOGJleS23ztjNPXvmJJ2jCgdVSFRF8ttLnyXDZaErUW6avpd7qmfz1JEpLCxqYltTETYKlqPiVi3GZXRz14UvUpwRwa/Z/GTLUn6wSeX6Kfsp9IV5vWEcL9ZU4iCYV5hamXcAQoAKXJ6fHIfqVdL4jIVkdUYLYUfj4ZZJdPVmcv74Ggwk47QQe+OZ/RtyQ7+yhuSSjCaKtShCwP3d46mOZ6W0rQoVMew8y7F4pe0ZjDF8u8lIfUcMGWdd2/NJxLu5c11af3Gf1U1bvBmf6ucPNT+lNnKkv08K15d9lMW5K9IWwLym7LaT7N+7hHfH1XCBlPKEpUje08Q7dXIR2dl+Ys09yGGbXi6XxjVXzGPLW8eYNKGQN948QjRmpE1BPm28TWvXUsH2gNQEUgVPZ3p5wuEvqlAcVt+4GSkhp7CXS27ZyAXXbuPeOy+lryvhN83K62PNLW+kuKAdB+JRF3vfnIgR1+lozqKwvHPwNgb+vrJyN1dW7h48r89wk+mKkuEaCv2KIGm2BIWqQO+36uK2yn9uOmfU+52Q1cnBrmzm5Lem9M2nW9w8vTqJeOcVNHFRZQ05nhirK2rw9ydQeDSb88bV8avti4BEDO7wMYrbGoe7c/nQEzcgBFxSeYSQodMWDXDXtuTNJZdiYTramD+lEKQIoo917BWZDRxtzWdhxUGW5TQiFPhWy6wU0gXJzVnHKNGHYlxdwhmslDHV3cOaQCP5Wpww+WBsAndifMN2X9LzntQHlCS1MU3oSCnTJleErERse0usgeZYI6aT3m2RsC8Edx/9L+ojNdjYgy6Ovx7/PfmeIir974EimB/4eM8MhBDc+d0b+eo3H6ajM4SiCCzb4ZYPLeHbP3ySSMRASollO0ydXMTBQ83ET7Fcejq43RrXXjGf6v0N7K5On5UzOiQSgWqDGk78f/oK53Lwb01P9Pm8K7YzeW5CWEYIcHtsdFeEK27fwAM/T/jrFq2qRtXT3aPg0d9cgBFPpO7mFvWMSTjt0QB/2Hse9aGEvzfP28fHp21gXEYnINgV0+k+Vkx+lkPUcPHo3hlsbR49HO0/31ze3wu4fspe7jh3fZKf2aMOEIPEo1pcXHmUj87andJHR0JrxJ90X+nu1XQSj/ZThyczFIyZfGy+P0JJIH14HiQIpy3iTaQue07OutSAf56USMUdIO2v5O3jt12TabG8w46T9NjJq4MrA/V0WS504XBL1rHBjD4vzciuT0P2LxHuFQS0IKpQMdMQSaV/EnOzlrK9exNe1ceSnJXcV/vfKZEHunAxIzif3xz+4WCVCVMaaVXPMl05OI5DY7QuJZnDlAavtDxLZdVZTrzvjkiOBF4QQkjgt1LKUSssvKeJF6CkOIv7/u8/cOhIC32hOFMnF/GPX76Xjs5QUuTXoSOtVFYUcOBQ86jWQjooikhxZxTmB/nMJ88HYN3rB/nm9544hR6LFKrQIgxtcg8SxMBRDv5ghE9842lcnlSrRVESm2m628SM6xSVdyQJ2QzAiGt4fEMWzWihNQlxGcGd2y+l1/AwUPmhOZLJT3dczHeWPk5Aj6NpkiORAN/beO5JmIND30vgkQPTURXJt85dn+ibrfDisYRPV1McXrr5PnK9sSShmwHELI179sw+wfVGXjs5WsSlWCiK5AcrX04hdtNRqO3JpKEvwA83LaexLwPZ75L4rwteosB/4hJRw9tUBGSqFp/JOci3W2cPbr5ZKP0liobur97yc9jI4Kv5e5PSqPvvHNn7Q0T+ClShsjL/Ul5qfRJ7mJ9JFy6uKLmJCYGprCwY2jjrtbp4quHBwdhhXbjIdefTYbRwKLQXS5qDJD6QLQeJFGFFqHyi4kv02T2jkn06/YazEW9TqyFPCLF12P/fnYZYz5VSNgghCoAXhRD7pZTr0jX2nideSFi+kycmHPd19R20tvamDHIsZmLbDm6XRix+cupQGQEPpmmluCha2/rYf7CJqZOLWbF8MsuXTuCNzUf6KzCcOhTFGSavOMy1IBwqpzWRX9qJYahpiRdAKLDkol1s+ftMMnP70rqeNc2ms2UoPXP/9nJmLjmatOy3bcHRumIOhwuI2RrJ5XYEtlTY3FzJheP2E49r7G0rOwnSTR829+iBafzL4k0oQtIV8/CrtxYicJiS00GOJ4ZlC+7YsILbZuyhIrMHSwpUIfnPTcvYNoZlPTYEKjarxh8lw2UwtyBZ2evJQ5P47sbzsByFqJUsfrOtuZjbn76aZ254IMk/nXKFNMOhiIS4ziRX36CwukvYlGoRWiw3xXqCEN+KZWMiyNNGsa7tYwAcCx/ildZnk2q9qWjcXvH5lOgHgBX5l1LqrWBd2/OErB5mZy5mae75fHPPZ1KiIiQSVWhcWnQ9mXo2c7IW41Y9RO1I2k0+TWhMzTiVifA9i/axNssApJQN/X+3CiEeBxYD71/iHY5YzEQZJcZWSsld/3Uzv/n9a+w72ETA76azO4yVJs5X11QMwyJupCE7AUeOtTF1ciKN9RtfuYJPfeHPNDR1JR90klA1B09WlEirf/Asjz/Gbf+8lkBWBFVzUNXRWV0IWLammmVrqtnwzGyWXLQX3TVU+t22BKahYVsKLo9BUXkHxePbaWrNJT+nB5A4UqEv7OXRZ1cSyZPYRaljaDoaHbEAhq1SH8tmV/vJ1OJKPw6qkDx1eCJHu7N59MB0BJKAy+RwVzbf3XguPTE3z9dM4LGD06nI7CbLHWN/Ry6xJJWz0eOdR4ONwnM1k6gIdg1mvQG81VzEHRtWErPSt29Lhfaojy1NJSwoakJPs6o40V6rr1+BTcemUIsx093NC+ESdnRmk6maeBULEIRsjYCa5rlT8pBScu+x/07NfBNwOLSX2VnpuWFCYGoKKY9WTt6WFhcVXpWU2eZVfVxcdB0vtjwxGO2gCg2fGkiyrs9qvIM+XiHktQDxAAAgAElEQVSEH1CklH39/74Y+M5ox7/viLeqsgA1jUnidmlcuHIqkycW8ZMffHjw830Hm7jrty+z70CiLLqiCLIyfXT3REb1BwugrCQhmSel5P6HN9Ha3peIMHCGL21HIj1R5Bd3Me3CI+x4dTLddZk4tspFN2whKy+EqqUnXCmhu8dPKOIlL7sHr9ekqTaXzS/P5NCuci66YTOlVW2YcZ0dGyYydX4tn/v+IzQey6Okoh1FlXz7p7eTn9tNSUEHnd1BauqKkQhsYaMUx1MeVJdi4tfjPHJ4AW80T0IGQeuQaZwnJ4fLJxxmS1MpGS6TIn+InriLn2w5hwf2zkyKhz3WM2ynP0l6LN11Bzo9dup1fV8mH336StZUHeX6KXv5w645xFOEcpLbcCQ0hTMwnRYUMfRsDDxuY5GuSziEHZVCLcpCbwcr/K2oSFQkXY6bLseNio2C5MVQEZdlNA6WKErclQcR+Bw9ZhfdZmdK+7a02Nn9JteV3T56J0ZgQmAah0LVKZ9X+aekTSe+uOgair1lvNLyDCGrl+nBuawqvAq/NnbK/lmDd9bHWwg83j9uGnC/lHLtaAe/74hXUxW+8ZXL+NYPn8S2HCzbwePRKSnK4rorU9W7pk0u5ld3DoW9OI7k2lv/O60VDKBpCsVFmcyekZA6fOKZ7Tz6t239KckjCT+ZaP3BCPGoG8scGnZNt7jgum0UlHUyd/YR7v/pJXS0ZDJlbu2opGsYKooi8fniBAJRtH5ruK/by7SFR2lvzOLpP51HX3diE0rVLDTdYeEF+ymbMJTp5PfGaGzOp7E5uWS5GoJg1KDLpWCLBBlpwsanGTxfOxNT9luF3tMzIRQcbp2+m6DbZFXFMc4vP0bIdHH1IzcCAlVYWHKMR3MYKQzfCJKKpMzXS2MoyIksYUsqbG0u462WEpaUNNAUSl/JePhvKKXg3LI6PJo96GGJW4mkjRMFuSgCPpt7OOkzwxEYw2KwbVRUHN6I5KELh1WBZjQhEcKLlvElhPdGdDs0quiTroxRuSUNPjTu4/z0wL9jSQNLWmhCRxMaHxr3iVHPmZW5kFmZY664z1qkyaM5Y5BSHgVSY+pGwfuOeAGWLZnIH/774zz13E7a2ntZvKCKC1dOxaWf+HbD4TihcGzU789dOomvfP7iQYvgwUc3p4apCUlpVQsNRwqTPnYclSs/tp6Na2fT0xEgr6SLlVdtTyLDj3z1WY4fKkwr7j3YvABNS4QeDceEmfVMml2fuJYtaDmeyxO/W0k04hqMjBiO8xbvYu2rizFHLK+VqMD9gh9tEchCB1VxyAiZlIcjaJ5e9it5hAL6SC2bUTFAFIJE4okDtEV8HOjMIccT442GUn6xZRHRnV6YBOMzeqjtzsJCSfYhj1jLO5rELOgfewVwIOKBm8r38ODeWZxMdqAjFQIug6Wl9RzqysFMmy4NHtVkVUUNed5oEsm6NeeEmzb7O3LY1VZAsT/MstL6IReHIKVcvCYkt2c10GLpbLNWMLfgX8lwVyL6J0C/lsF430SOhQ8mJU/owsWy3IvG7sgIFHlK+cb0H7Oh7QWOR2oo81VyXv5qMvX3n4b1O6Uydro4I8QrhLgU+DmJePPfSSl/eCbaPVm8taOWex96g6aWHmbPKOP2m5dRVpI9GHmQDo1N3ezcc5zMoJfFCyrRtMSD7fW50HU1rcU7flwu3/5GohRKn3EE0+mhpzdVa3TZJbtQNZvm2jxsa2iIoyEPmm5z+78+M6rUg6LA+Cmjl3OxLAU9bbgYqMM4Q9UkheUd3PSFF/njDy5n8py6JNFwIWDxvP30hPxs3DoTVXGIGzogsN0OTavB0QCh4DiCvgAsWlDNtKwmFNXh8d2LWN+YupGTDimuCFvw1MHJ/aFegAMZx2x8nRKOmZidPoqlQcsEN0b/KlbI/pWiGAoDsHLs5KAFBdoML+vtEoKuGL2Gm5NRPt1YX8ZHZu7iiYNT6DXcg1oVHtXEkVDgj3Lt5H18ZMZu4raapBcMo7sYbAl7WguYkd/GxOwu3mgo4+a/XcvPVr9Avj/M/d0V9DquEecIyvQwVTlfwRf8CFJGkb3/gYw9DjIOrkV8fNyX+NnRewhZvUgpkUimBeeclq81U8/m8pIPn/jAD3BGIU4ltCptA4mp+CCwGqgHtgA3Syn3jnbOwoUL5datW0f7+pTwwsvV/PiXzw+mBiuKwOPW+e3PP0J5WarSv5SSn/36JZ59YTeKIlCEwOXS+NkPb6JyfELt7A/3buChx5ItWY9b4xtfuZzFSzLY0vI5otZxBBp/+cVyju0fbtlKvnTnAxgxnbu/dW2SWwEgI6eXz3zniVPKv+jt87FrXxVxQ6eqvJGKcS0nfX48ptFcm0vJ+BYaarMpqerBpTtJxmNf2M2OPZN4/rUlAITLTOJFpHBW0BXh++c8giLAMFV+/tJqGjpKTt3Ha0myD9rEcgTCBm+bgx5NGCSK4iCdAXF2MANgBhRUQ6JGJR2zNFAFUkiMEmt41B1KREGY4PGYvHTJQ9yxfgWvHa/gRG6HYn8fj173MCFT50+75rL+eDnZnii2VKhuL8CjmhT6Q1RldfHjC1/GpyevcEbbVLOdhPyk3m/hWo6gPerjq39fxb9dvJnfdxYnyUtqOOSpMdptDw6CXHcxX8qrw+ccBAY20wRS+HkkciObunfjICn3VnF75T+9b1NyhRDbThRRcCK4x4+Txd/44mmfX/uPX33bfRiOM2HxLgYO9/s4EEI8CFwNjEq8p4NQOM7al/awd38DlePzuPySOWQGvdx198tJegyOI4nGTH5/z4ZB63Q41r1+kLUv7UkS1olEDb5+xyM8+MdPI4TgY7cuRyJ5+ImtWKaDz+fiUx9fwYrlk1lXfyVhqw76l3kXXLuZ+35yKZapIh0FVbNxuS3cHovrP/MykT4vFVOaMGI61VsqWHzR3lMi3eoD43n4mfOREmxbZcPmWUybVMsNV7x2cu1IQW5eB7+eN4WPbarDpQ9Z8rG4TtzQ2bx9Gus394cEORIzm7SGYtRy0RXzk+sNo6oOF8c28+fw5Uj/qfkWkeDqkbh70kQGDKtaLABXCFwhmwHyzDtm0DHehRzusLPA1aqBBCEFVkTh+sdu4CMzd/J6Q/koamtDaApncNUjN3H7zJ1cNekg8wpb+OOu2eztyEcg+ez8rdw2cw9SSjyqje0wZkgZ0F8cc4h0ATRFEtANSjLC5DlRrgnW8VRfGQ4CRwpmerqZ4+7izz0TAHDbR9DtAyOckxLHCZNhrcUhEVVzPHqUnxz4Jt+c/jN82vDkkg+QhPeZq6EUGF6nux5YMvIgIcSngE8BlJeXn9IFWtv7+PQX/0wkkkj7dblUHnhkM9/6/69OG+4lpWRXdX3atp54ZnvaysLNrb385eE3ue3GpSiK4JMfOY+P3rKcSCROwO9BUQTd8T3E7FYY5lsrKOvio197ho1rZ9FwuADdbbJ/23iqZjQwfnJL/72DLyPOsjV7Tol044bGI8+uxBrmrjAtnYamPNo6MinI68G2E+6J0dpVNZsn/7kMdEFDcy4dvRblpS2oiqS9M5M/PrQGRwocJ2FFOp7Rn04pBZ7+ShKqIvEFTALPNtC7sgIARbfRc+MousTq1bF6XKRYmwP+jjQYPRZEkJMTpjAzjNdjsG1bKZZPodML8TzQulVwhrk0pKAr7uFPu+diOWMxpBx8GdujPn6yJTXl+TPztnDrjD14tWGTu0yIsCtCYjoKh7uyqcrqTnJBJIpjpt6nXzcpz+jmI0+t4bxxdXxh9k40t4VfsfApNseNRBrjPE8HN2XWoqVpQxWSRd52ng8V99+FxHQMNneu4/yCNWPc7/9yvM+I96TQn+VxNyRcDady7m9+/yrdPdHBDDLDsDEMm7v/tC6tSA5Abk76mX8svYY//eV1pkwsZNH8/iwqVSGYMZTmadrdaX+83MJeLrttI7vfmMDEWfV4/THUNCN7qvIOR2tLUiQNq8obue36F1GVgZdcYFkCIZxBH+/AdYy4xtHdxQQv9LF39mIeeS7Rlqra3HbdS5SXtvKvn3mQrbsm0x4J8FLfFGw/aRlQFTaTs5rx99cvM2IKR9Zm4DvQTd/lJpri4JvYByKR0OHKj2KHNcIHswbDeCQy8b0EqUAaffJRkbGij5+sWcuVn/sIll8hXKygdkuUDAclJlLcHY5U6I570t5M0BXlK4vfxHQUfvbUUkJZOijp/AWSj83eleJaUETiXn65bQG/3zUfRUjuOHcdl1YdBinoibsp8EewHCUl/jps6hzsyqGmJ5v6vgyePDSZJ65/GJ8/ji1hfzxIkRblpszaNNlrQ8hSDbIUg+5+H7EpDZqidSc/oB/gfxRnouZaAzA8kr6s/7Mzhje2HElLsEdqWlm5fDIuV/JS0uPWue3D6QVbLlo5Dbc7/XxjmjZ/un/j4P9HrWZqeu7j9YabeOHYUvZ1/hc26VNGVVUy65wj+IPpSfd0IEaQrkBywxWv4tKtwbRgVZXougMI9m4tp6Eml54OPy3Hs1n35Fz8+VE2dSzBtHXihou44SIS9fLnhy8hEnWhaja+8T3Mm38QJ+CkJ10cyvyd3D51A5Ag3Y79Lg48E8TJVBFhBe+EEEJlMGlDqKD6LfS8KLL/PzUm0UIQrHcQzqkZIE0bc7j1r9fQm63ROU0lniOwfSpa61huhPQz3YKiZm6cto/z8+sIHpHk7rFwd6Za4i7VxqeNIhwDPLBvFnFbI2rpfP3VVSz98ydY9eBtfOLZKwDQhINpD/XBtBW6Yl7+3p8ebToa3XEPa/56E/++fgUtYT+vRQpY5mtDPUHskyEF411DJa1cwk2Zr3LMc/7XQ76NP2cYZ4IitgCThBCVJAj3JuCWM9DuIFy6RoTULBtFEXz5s6uREtZvPIimqUgp+fhtyzn/3PQlbFavLubhZ8M0HU+zDAaamrtxpMnOtm/QHH4ROUzVKWSOLqgCpNVIOBUMvPe2paAoDlXjG5M0FfLzunClKXOeOFdh0qx6Hrv7Atoas8kp6GPOuQf4+9a5mGkq6JqWyp2//TC6btGRqRMpdpCKSMtVtqNQdk8NDWs8dPg1Dj0bZP/fgtiKgv3hIL4pvSmTBCTIVyuOEY26KFon0eKJSAnTO3rqQ3rJGzBaXbS/4qJvoQrqsLRqVUms/cUIi9WR/REPyS1qwmZSdiIBYcf+YlyqjRNRyD5o0zlFxcgeOsewVZrCAcoy+lL6tL8jl66Yl+EJGzFbx44r/MviN4B+P7AjsRyB7Si8UFPJDzadiyWH/x6CqOXi8QNTefFYFYvPq8blgl7Vw3c3LmdDXTlfXLSZ66bsx63aQ2pyCHr7s/gEApfqYVHOeWlG7wMA75ZIzknjbROvlNISQvwT8DyJcLI/SClT02HeBq64ZBZ/fWJb0oaYpiksWzKRQMDDv3/tSnr7onR2hSkuysLtSn9bjrTY1vExbvpyO7/42oewR0QcCAGTJhRyqOtXtET+nkS67zQMW6U77kOLOcT73BSP78Sl2tx09cs88MSqRP9tkZbgAFrbs/jLExcxe/ZBWlpyONZQyN5Xi0Eoib2ZEc+c4yjEDZW44cIVkSg9kliRjZmTeqxiwt78hdT+9ACe4+GElGWmD/PccrSjbtANrNmjhLgZkL8lQbpAYiMsNBrFjp4CLADbJxJuCgBH4u6WKBbEgwJHZ1BXSwBKTOLoIF3J7emqwy0zEo9n0B8fKo0EBBocOjPVxFPcf9UfvLGMH1/wMt7BKs0QtzS+t/FcNGFTmdXFoa5c6M+10xWb2p5MQoZOwGWiKolqF+vry/i39RcMlkQaCUuqhA0XbfsL+ZvXx1vNJTSEMrAclf/YuILvv3Euud4Iz3/4ftwamCJIo52HJmymB+dyXdlH8ajetG1/gATeyQSKU8UZWRRLKZ8Fnj0TbaXD7bcs58DhFnZV16P0T/mlJdl89QuXDB4TzPAm+WPToS2yDsPuxuU2WHHldtY/PRfLGEoecLs0Pnn7eRzruwZn1CqwYyMpo/UEqO4o4bGjC2gJZ+Ig0ISNtBW+MOmlwRClyVUNfPUzD1F9oIK4oeNIkRK+ZBgam7ZPp7fPz5s7ZmJmupCZiVReOaqAwDCrUQq0CPhrVEKajZVBf2wXYEPOVghVanSvmEKB04Gy14Xdko3tEigW6FtUxEQTAslPtpTg2qGjdw+/qkSksTxGy8YaDsWSSAFaWJKz1xpcBgYlxDJAQWB7BWpU4uqVWB7omJfsTbuhZB/f+skqahuzyM9NVrBzhSTZB2x6K1Xsfvfw32sr+cwLa/jc/K1UZHZzoCOXX2xbzO62Am6fsYvPL3iTH725jCcPTyVua0QsF3fvnM+Thyfz4FWPUR8K8outi/j9ZU+zuLiBTQ1lIyzeocnGdFS2Hy9lt+KgKzIpGsOWCiHDxdqjk7hmhptg1l38qPj9GT72juH9RrzvNNwujR9/90YOH23lSE0bpSVZzJhacsrlqcNWHU6/QPTiVftAwrZXp9Lb5cflVrj1xqVMnlDIkZoTS/+dKkYmL1R3lHB39fmDurGQsJmWlh6ikQwmMlQZweeNs2juAQBqenPJI4RHMZGOghCS6oMV7NgzCRCYxtDy89Q6CIpUCB5QsF0SxyXRIuBptjH9Co4nsUlk+92YfTngB4TA1iW2R8f1kh/7sjAMuFsUECZo211j9kQCvRUKgQYH9QSicVoMtLBN9sGEpTscnt7+KILeobdLHeGdcvU4vPDwVHASPaprzEHXLPy+ODFTw3RU9JBEizjYXhVdmFhS5c3GMt5sLEvq9S3Td/P1czayo6WAxw9NSyJJRyq0R3z8x8bzuGbyAfZ15COAleNq2dgwjmQGEEntgoLlKFhp9jQilovt3bdzXe6Hxh6oD3DW4z1BvAOYWFXAxKqC0z4/Q5+EIlzY0iIW1Zm/8gDzVx4g1Ovl+fvP4S9/fRNd16hYNoeu+FunfR3TUNBdQ/n7iRhcBW2Y9sLjRxckkS6ALVX2dIzjuqqtiaq5yCRjNW6rvHx8Bjvay7nSVU24O0BdQwHtncPLxYygOcEpz/Sq4qBPDSGKDCwHtIM6+Zt8NFyq4OwOJPtOE3FTGLYHzwMC49YQQpUICe5HA4PargMoLm9n8pxadmyYSl+PDxxBoN7B0Tgh8QLkVsu03ojUeARSBOYDtc4g6Q7AtDSEJmmdrIMUmBliMDPOlDqasJDIwXpwAJOyO/g/y15HCGiL+HGrVkqssOFoWI5CaaCPnrib3W353Ln5HBw51n62GOXfQ3hsdz2oL/Gdy1adsuHxAc4evKeI9+0iz3sOfr2cXuMAum4NVuHNyg1z3ade4Z4fX8af7l/Pl+fWDfPznRqEAJc7NU5KVR12VFeRmRFmfFkrrZFgmrOh1/CgKRJbgmOpCa1eKRACtrZWsru9FBxY2ziTjGMqjp2+owNLd6kC1pCCWKL+ReoLO/iZKlFXdEP/Pcg2F6atYy00cTfpOD2uQXfPiAbAB8pAZeMOgdI20ofu0N6UTXNdHsOJRbUkwi0xF8fRtnjSuiKGX+ZkJ5JIYTLJaeH0J8bjOpZfINNkRSgK/Mvi11l/vBxNcbh+yn4uHF87OO/keqNYdnpxHV2x+c32hDDT9zeei3GCRI4BZGb1EYu6MQwtpZCp5Uie2r2PcyrGcdmM9BvIHyA9ziYf75kIJ3vPQAiFWXnfQyCSSp8DKJrDogv34sgY7R0n9u+eaqZ1Q3MOkyobKC9rRVEkOZ70ERI+zUBTHFyqRNXsRD8lGKbG0qLDfGzaBq6t3Ia7MUG6Y/lGu2dZ2G6HeL6Do8iT8qOK0jjoDtgC+7VsnLcykDU+nDovvkadUQ02AbFp/SarCdpe94gDJFIq/SnUI4lVIMICbbsbe1o8WXHsbTjmjKAApz+Mrc8ePUFDMOp92Y7g9zvn0RQKcn55HRcMI12Aut4gcSe9/fJKXSW66jA+2EVdb/AE1i6AxOeLsmjpAZat2ENRSSeK4vRXKx4ah6hp8eC2XSdo6wOkQIrT/3OG8b/K4gWwnB5U4cOSycSnqpLcwh4UzSErLzl8KN3+1HA3AiSsJl03UZSEr/ZQdyERy8XEzBYyXHFKCjsH/bsAV1Ts4L4DyzGGvbQuxWTN+F2DxwwI6eguB2FbqArMKzhO3NTYOaOC440FeNrVFF/mADJqVFzjQxTndrA7XoreoRA4MrbVJYIWQgN7nxdC6tDS3FES0QK2k0g2GJ4R5kiEzyQ6ziFgAxKcEgun2UJp1lKsbEdLPMvDXQsCAaZAPehG+iQi8vYedkcHX6uDr6lf2dcZUPhNblcCRqYYCkAe8a0tBS2RDFoi8MNNy6luz+eO5etQ+qPYvvfGeSltDtyR6ai8WFOFLQWmozB21IZEEZJ5iw4Rj+k0NuSh6xbzFx0kMyvEwX3jOF43pAkSs969iJv3Bd6heNzTxfuWeKNmI2GrFr9eiVcb2v0NuCZiydTNMykTlSBWXbcVRUkUe3zp+HRq+3Ip9Xexunwvhb7elPOEgL6Ql5/83w9x67Uv4c2LcteuiwbDhiypcPn4nVwyPjnCbmFhLZZU+dvR+fQaHnyawZrxu7igbH/a+9FUh7Dp4p79y7m2aiv0acSLJXbQJuOAmrQ8HyA6LSSw92cwd/UurpuxhZ88fu0Jx032qUgLZL0nyR8qkcQKHWJFDu52gbepP7TNEYgiA7GwF//A06SCM8EiXhFCe9mDdiBh/dou6J6kYgYS7apxyDpkow9zAQhLMBDFd7rWrgRiOQJfk2RIS3wUZ7eAeOZoJC8YTpRRS+fRA9P4hzlvMS4YoiPiJWzqo5ybQGwwfGzsicStWvz86if59ZHZ7NpdhZQCKQUNx/PJzeth3PjWJOK9cFLVmO19gLMb7zvitaXBjtav0hbdgIKOg0GR7yJm53+PqNXEvra7eXnDHN7aMwnpKMyaepQLlm/H4zYpHNdJYVk39aFs7tx+Kaat4KByvC+Xra2VfHHOi1Rmtqdc0++LIR2FHdUT2ZZdSK/hZfiL9lztbKoy25iU1Zp03qL8GpYUHsVyFDQlsRk3PPphJCSC3e1lHO4qhD43ZEisoCSe4+DuUAatyuHWpXAEr70+j4XTDzHJ3UoNY9crk/UemBZOcYhFym3i+RJUiJVKYkUmWlwQLOxDDdipfRaABtbqGOpRF5iCzhkatovBzSvbC53TVfJ2mKjmsD4Pu4/TJV9P53DSHd6pEZ8ISU55mAYzvc99JGwpuOzhWwjoJmsqD51kb05kvUvmFzWRr0fZvbsKZ3gYma3S0Z6J1zfk/hJA2DCQ0gZjI9jHQZsG+twPNtzGwllk8b7vfLz7O++kLbIBR8axZAhHGjSGn2dd/dWsO34N3/+TwfrNs+npzaA35GfT9un89r4rse3EBpau+nj40CLitobTv8PmoGA4On/ZP5SGbFkKNXVF1DUUEI25sGwVmWn1WzjJD7/hqKxvSN4IOdRagOEkJFB0NUG6lqXQ0JVNTUsBtp3chmkrbGmpBCGIGjqDFYYscHcqjBU+Fg57MUyNvKzeE4eZ2QJ7XTbkmgwwl6NK4gUyecNRFVg+ScR0jV1rTIB5cYRYmUzo+44ojikFRPNHd3+cTlkhGXBSws2GfYuq2GiqjUu3+PSNb/L0bQ/yuzVP4dNProS75ah0xz08dmjaSRx94v67FJsvLdxMY2cuIo0+g22rNNbnDbsDeOt4LbL9EmT3F5C9P0R2fRzZeStSji7i/78dQp7+nzON95XFK6Wkvu9RHEZujtlErDpqGwpobM5LUvuybZWe3gD7Do1n5tRjeLQijvbmk+6FaYxkEYvr1NYX8denzu+/JoNpvYZUR3nNFCL2kHRin+Hi57svoTCjmw9P2szErFYMW2VbcwVPHJ2PS7X5l6zn8EgDXbGxHJW2WAZP1cxNNKAJtIiCYdgE92knnMmlFNz1h+uJxU9SvjGiQt1AOmy/YplDmmlaYJoneIQEOJUWhj+OPJ5mWa4KYlmCQOMY/R/pI1YTrgQ1KnH9P/beO76O6sz/f58z5Vb1ZsuSbLkbd2OwAWMwgdBJMCQhCWlk07/ZlM1mf2mbhGRTdjdZ0nZTSEISII0ESADTiwEDxmAbF7nItmzZliWrS7fOzDm/P+aqXN0rN2xijD+8hKU7Z86cmXvmM88853k+T3/2Np0Zs1eoMHty7Yox5X1cet42LFOz7KydVFf6/vwzx+zn60ue4l+fuOTQ5zPsWCnPRAqF0gPZJscCzfJpW5hdeZBVe21sofLkS2qcES6NQrkWz92LMaA0pAFnA7r/x4iCzx3jWE5xnEQW7ylFvKDwDpFxtu9ABV4emcC0Y7FnfyWzp++jMrSUsJmiL19MqRLcec8ydu6uIR8xd+4qxpuQ278tHc6saALAcSU/XHEVKipoiZdwy/pLWVTVyHWTX+Kssbs4e+wuXmybwM0vXsOMkhYqQn3s7S9hS1c1gwUgPVBSEW4ykM6RWIWC/ni2++PI4LeXKUbhFY1pebiuJN4fxHEMDEMRiaawA8PoQ4JZkoK90byT3y0UxMoF4S4PtECMiLX13bP+jqkiQdc0f9qGWzys/pHRrwJSEu+cOMazYfCGro82NVtrC/jusp3UFWb764Om4pL6ndhPuZmwryO7VkqLzDkNpCwO/u+IUFfQw8fmvwTAOeP28dsr7+X/e+pNNHYdqvyO5pMLnh0k3RYnyOpEGQllMDu9gpnRzyLzLhaexsmCU+rbEcKgyD5j1O3FRf0YRq6mgGU6lJX0Y8oI9UXv5b0z5mONfFf1INAm2Lm7ltF0BqSWXD/pRSzpIjKavbZ0qI50s7BqFwDptEV7Mjr42j6jZD83TH2BqJXCNjwsw2NhZRM3TFnNuvbxPLJnFg2d44ZIN7M6G+g1sHvEKDGv+R7tx+77k67A7hB5Y+jsoENXRwGppIXyDJy0RXdnhARAuMsAACAASURBVGQi20KTAU2wti//2IQgVmeQujoGgeywN41GVXokPtFN4vpeumf4FSgwBFYi/wTWloIIJK/rQ9W56IjCq3FIXR3DGasosPM/nAUwvaw9R4pzWM/5PxoIVxEZEh5xneSIcLChzz1uveI+KsLxgcvAGeXt3HH13VSF+wiaDlIoiuxk1v4B6TG5tAuAVbEy/qd9BitjVbyQqOC3neX8cuf3UPooNDffKNCv4uc44xSzeGFm+Zd5oeWmjOWbPfmmTdxD0HZwnOGB6RrDgIsX1GBaIR5vvoRZJSHOrJjHmrYa0OAqE6tbEN576FCsCTWtnD9uO+MLO3h631T63QDzyps5s7IJQ/jldvYdKCeU0KQ8AQZcOn4DgREPA9vwWFDZxJ8azybh2MgEqIx2gNEviDQZSOdQRHr8F1giTQYioEgV+rPQMBQFRQni/YHMxMy2O/t7QwSCTpbv16pIkdyTfxFL2RBYEQE3W1tXIJDtBiQlTshCG3ow2sKJCgLDFtG0oXEujONNc3xGlpB+65B0otACb63N8/tquKR+J+YIf2prLML10xvoXh9kT28x2chHuoeIMxy2X9B0iDu5bp5zxu2jPBLP2kUIKLDT/OTNK9hwsJK5lW2DMpMDSCmThvZy6ks7ubu3zi8KmkFaS7b1b2Jjz0vMKT4rd8xvUJwoX+2x4pSyeAGKA7NZMu4v1EavY+TpGYbmQ++6j5ox7RjSQ0rFmJICfvHZa0mI5+hKvYzGQYte3jtjJTcvupsPTnuaqi2Kwh3ykBlVUmrOmueHgtUVdPLOqc/zkVlPsWjMzsGIBSGgvvYA71/6ONIBFJSNkkjhKUmB5RfSNGJQtFZS/KJBUYOJmXjtV66FFkS2WJQFYpRX9FBW2YcdcHGc/K/lSoksSUvw19WEGHrIGFGH0IReQhN7sMsTeNHRyxabW+0c7ktUSLQc+thZmsCb6vjmxIiZrTXUGJUY2uT7Ly4m5tikXL+RqwQJx+SrT19IfVE3X12ykqDhDL61GMIjZLpMKe4Y6G3It3oYCDSW9PWSR6K2oHekbeDvI2BmRQc3nNHA+KIe3ly/M6fNF1dexCuJEow8D4S0SrG2+/kjGt8bCidRAsUpR7wAEauO2RVfZfHY2zBFFFNEMEQEtMW6TdOQhiIUSqKUpDuWZEfX7SiVYuSdXRRIMHdsM//vnfdSP76F0d87NLOn76CyrMf/S0NLWykqz01lWR71tQeo3x/zXRddFXgjfZqZo3QmfF0EpwJ65qujChUaEB8f/rsWmZ9jfncSqGeLSLYFifUF6GyP5JBrVus8Jka42wGpCVTHiEztxipPYZelCdbHcG6I4UxK4c5J4VW4Q+P0gKTALHSybgJtCjrmmKRKQQUU3ow0jBZWq2HPniSeUuztK+Tqu97B7zbN5uUDVdy7fSrvuHc5z+2v4aUDYzmzqoXbr7mHiyfsYlJxJ1dN3s7vr/kr7Qm/qoktPcpD/aNKdA6HJRVjIv3IPAy7paN8yIU0ChwleWjXpJzPG7tKuXnlhXnTkAWCgByZOXgap10NJwidvXH+689P8uT6HQBcNG8yn71+Ba6xDk8n+NLP9rG+MdvCTKZd9nSuYWKhH0rkepJ9LeWMrezEymiwlpX0cdM7HuRgRyH/+9u3Zq0wC6Gor23h+itXDn6mlODRlWdy43WPku9bcz1JRWEffXuitG6uQlU0I/AGM9XSnsHfd83DHR6/JfDjdTuzLW8tcmUWBwgrZ9EtMxRtAF5+zYbDQWvo10HIuowjM7I0wXA6+63bBbneJhhNoyYmsYqcrGQxIQAJ3iVJvIFQOQ1ik4n9XBhV5yBMTXBCH8mmAtAaGfYQhYpYtULV9w9cprwQElRZP7T4i1YH4xG+t/rcwfHOqmgjaDj8acsZvGPGZqaXtvPDSx4GIO6Y3LpuPl0pX3Y0rUxa44V8auHz/GDNQHnBgQSN7BEIAZ9b9DyffOQykm62nbOurYpN7RXMrmjLKRk/gF+/Mpe+dCDPmWn2HihnBnuB7JVgU1gsKrtwlCtxGicDThmL1/E83vefv+fRtdtJOS4px+WRl7dx03/fTVnwAqqjV7B1T/4Yx+aWEgQWjU3VfOfH78L3+3o57rqKsl7+6Z33U1vdihAKYXrMW7CV97ztwazkB4Abrn2Cl9vqcPIIqJimoqOzgI+99x4uXvIyA+sg6bTJvgOl/H7bIp7cN2KRUEB8vMIp0GipUYZvvaaLNZ6tRzTN9ZNm/acgUa1wA+qorF+NJlGdrzyQTzq+BagJhtIUFCSGrAUPzJcDWKuCeFMc7BInf4Yu+IuOMtOlBD3LJXVdL2qcT0yB8hTR2e0UzO8kOqObyNReQvX9oxaXzBqlqZk5JlfdTgBfOudZHnz7Hbxv9iv8vXEK3akgKU/S3FvA/7y4iP9bd2bOfv80dx13L/8T51Y3M6Goi0Vj92JLl7CVJmymCRguX1vyFEtq9vLrK/5OXWE32Q9iwYdWXMVvNszhYDyUqVQxtNVVgif3TMir8RA0JT+47mr+edoXCcoQARnElkFMYfHmMddSH5l6yGvxRsTpON4TgKfW76CrP4E3bOa6nqKjN87TG3aybN5kqssK2dnSmbPvxoa5LJ63mzvuvhjbcqke0zlqGZ/Kii4mLd1BQ1MBaWXxOJMobenggnFbB3MDDENjGC4zy/fjaImh1JA16xhs3VFLZ08hKx5fzPvf/lBW/4+sXMh6MYaCNgPpCpwiRaJaoW3AhP7pHjIBRkrghfykhEiTgdFxFG4IAV5EkwhrX7vhEBNLo/3ClBrSpYpUtR4lqEMQ6nQJT+1HjnzdlyA6JJQrdOkhfKP5+hXAiKoYRsAfWf79c61O8B+IUTPAtRdMoHFFC8leOdjONk0a1adIJH/C26Y30J+2+N3m2dzRMZVUexgnlv82mfPLj1AWSvDheS9z48wNCAE9KZtHdtVjG4rza/dQEvQjKOZVtfKrK+7jyj/fQGpYFYqUZ3LLmsXcsmYxYdPhs2c/xzVTtmFJxdPNtXQnR3MZGEyuKKc+WsI3Zv+Uht51pLwk0wpnUWQdKhTtDYyTaHHtlCHenS2dxFO5wbfJtMuOlg6WzZvMx685jy//agVJZyhULGibvOP88+ltmQv6FQK2M6rf0lOCx7bP5MG2WaSVzy4aQVW4d2RCFuC/Zv5+22KWhHZRX9tCOm2xet10nli1AK0lO/dU47gGVuY107ZdhNCEd5mDFqtsk9idkp5ZLtrCT0gIgQplZlEqE2d7DJApcfjJKCFW7+EWav/4/knnJclQO8hRDC3nTQlI59/vsDjifQ7dsF8l+OHO+ymYZhLSCrOtlAnU8NEli7i7+yme2Xsueq9GK/xinZUpglEPZ1NJ3v40gvZEmP95cRExx+Kj81/GkoqEY/L9F8/iC09dxOTiLr5wzrMsHrePcQV9XD6xkQd3TSLp5jqj467FN1ct5ZurlmIIRUkgzkUTmvhb47Ss9oaASRWl1Jf547Klzdzis4/0Ir0x8RpENQghDGANsE9rfdWh2p4yxDu+qoRwwMoh36BtUl/lWwAXzZvMl999MT+4+2k6euNEQzYfvOxsbrz4TH754Go8z6Sru4Bk0sYeUdLbdSXPr53BQ+1zSIeyFzQOtcDdlYpw24pLkV4eUhjmmgBo7yxg+67aHDcBriZ4QJKoHTqQSEN0m4F5DCpeQoET1kQP5JZFzzdGp1AjbIVteXiuwPNGRDJojYx5WE6KvAqJAn/R61CJc6OQ+fGCEAzGTqdxQYAY28O/L34nUwvH8qVHdg75xoe92Rthj/ryIprae0Z9RiVci1vXz+eqSdv4zxcW8+Se+kGR+21dZXzsocv55RV/Z25lG99c+iQzK9r4xboFtMWjo47X05L2ZJQ/bZlFSSCO4xnYhkQLk/rSEv7vHW85DlflNI4zPgU0AIcV/jhliHfZ3En84K9Pk3JcvEzZFEMKiiIhls4dUnK6YtEMLj97OmnXwzaNwUiBRdPr+PWDq0mkNX95YCnvXv4oUipMQ5FOm8QSAZ5YM5fUdIORLLGmYQoTFx0kYGeTtfIEu3oqCJYqAu0jw9E04VCSvv4wZSV+2uoTq+blPTeBwOoWJOoyH3hQtMFEDMvKGg2jLbSVrB+wqg/BeK4i/HwTkaRLankxWvh7xFst4k4IXAVCIFOKMf/biJxjkaI8f1+HI9UuAcUZN8ZrFC3nKJe/7V3D5864mpBhkfBytRoMIYmlXEK2hecpUl7+RbC4Y3LJH9/DwPUUaAKGS1EgSWs8ys3PLkUKzZ3X3M3yqVt5dm8dbXtGJ97h6EqFsQ3J95ZfxfjSYiZXlL2Ks34D4wRavEKIGuBK4D+Azx6u/SlDvLZl8pvP38C3//A4T2/YhdaaydVlOK5i+dduY9ncydx02dkUR0MIIQhY2ac+a8IYlsyeyBPrGtmxexw//vW1nD2vgZRjsurFWaTSNhoo2KyJ13t4w8rKbNxSz7zyZqZNasYwPDzP9x/eec9FEJUkahRWj0Sm/UgCz9a4BZq0G+DHt72Vj9x4HyVFfbS15ynxS4Y8hxnZdoc4ItKF/G1yP8tDvkpjb23FKuwjfvUYhDm0V6QyTXRHH+reJDLpEWzsp39eMcmqKCGdo4OTe4iRh3PAXhmGlCB9ff/Q4toJhkLT7/qx0svrFvG7nStJqaGHp0Dg9th09A0lYVjSzSnZBGBKjaP8vcB3QzhKUhZKMLP8IE/smYAhFHdunoUlPZ7cM/6oxvrPF5zLRVPKwd2B9tIIY+zRn/AbHSfW1XAL8Hmg4EganzLEC1BRHOX7H70GrTXfvONRVry4hWSmJPwfn1zHY2sb+b9PLWdPWzeVxVGm1lQM7iuEoLwwPBjJ0NldyINPLsrqXwBmDAo3maRKFVZM+hEGQc0f7ruQ2jHtTBq/n3gywMYtE4mnbDjDxeoQyIwxFa9xSY7Rg4HzMSX47QMXMSbSR0vb6JZMsmrIzWB3vwbBKFKgyqOkzklDaMTxTIGeYBNtbMXc659Y8RMHcdd1s3/BNErGHUIhywF6JJQq/0ZICKyngxh7LJypqdeMdAFChs2yqlkA3DRxGU+3NrC1r2Vwu0ZTUNjDR89byyW1TSRdk0ebJvDTtQtJekM+15DpEDAculPZRd48bbC5o4JtnaVoJK6W/NcL53C0Jxg0DZZPehDd9gEQNmgHbS9CFP8AISPHfgHeYHiVPt5yIcSaYX//XGv9cwAhxFVAm9b6JSHEhUfS2SlFvANo6ezl/hcaSLtDr4WOp2jr7mP5135DOGDhKkX9mFJ+/P+upaQgTDLt8tdnNuK4h85IEvgLUkP6twId97/R5pYK9rb44UoajTYhvNfA7Pd9qeliRbJKD6azgu/j3VMVofuVQuQo1q4X1KTLh2aNF9BYx42dDtGPUuiCUdKkPY2wh/aVnsbsdQmv7MG9NoCVkOiAhvCw2d4mMbabvvTk3BTWH6LItEQYArfGwX1z4jUjXVua1IRL+fOe5/n9rmc4kOphf6Irq01Qutw27TEqrAR2Ji+5rmg908s6+e7z59LUU0xJ0I9quG3DXHJE8TJw9fDb7OhP8Prp2ylmJZCGTJVs0s+je7+EKL7lqPs7jWNCu9Z64SjbzgOuEUJcAQSBQiHE7VrrG0fr7JQk3s27W7EMmUW8wKDvtz/pT97t+9r5wq8e4Kefup6eWGJ0Tdk8yFkAGwaNxolqDFcQH+dRtMW/zMlKlVtEU/hlalRYIEcUxhjIMeub5mXJMqYqFMHW42H1HsK/63gEG9pQBeAEg+hynT1bNMg92Uwj04rIDoXxmyJ/wVH5JYDSV8X8fcsUXmka0WpgPRiBUk3q8l44MlfncUOxFSbmptjed2DUNgHh8u3xq6iy4lmaDpbULK3dwwV1e7KkGvb1R7l949w8mWjH/iQxpcQ0JJ9Z1IAgMWJrGpKPolXstNX7D4bW+gvAFwAyFu/nDkW6cIoSb0VRNF8KfA5cT7GucT9dfXGKC2zOmNpEZfk+unsjrN88mUQyeEzHFwisGMQmeD7RDty3oxiPAj8pIt9NmhyrKNxskByjcIs0Ii0IHRhN+Dy7j9EqCg8/cg485ft3d3cig1HEwVLkX/223sQ0ulCjCz3MB9sQIwXcSiKYhVWI1LAx2MMWzDLnr8d6uEuS6DIPTkRm62EiJLqd3NJPI5HWBvd2TuScoracbZ4WeJ4gYPqzLO6YVIXjgCBouiRdM+MLPnJ5yQFIYG7NWMYUFjCuuJAbFswm7NyZV9MBBOh+4DTxHhFOx/GeWMyZOJaq4ijNB7sHrdxRIdI8uOOtlBZ389bLXKRMk3YMLj7/ZX5821vo7ik6tkFocCPaj7m1QKY1VodftWEkAWshSFV4mLEhmUeNxotokrUKtwAKtpmI5tFuYg2GwjUFRmrIAnfDGjMx1ORIyDr4yn4CO9phTAWqugykHCRYY1smHkxrBPV4kc0YsaFIADW+ipFE485P5c4y6ZOv2Gaip5+Aoo3HwV2hEWyMlfJcbxWLClqzFgyTrskdm2Yxs/wgaWVw15YZPLFnAkHT4CPn1LCz5SlqC7vZ3R3lkd2TBuvvHQmClsUPrruKqsKh1wDVfQ4kHyCHfWURyApO4wjwGqmTaa2fBJ48XLtTkniFEPzs09fzb7fez+bdrcjMXZN2PdQIIrbtFAWF+/H0UFVf2/IAj1DQobvn2MdhJgSiWwyKlQcPStLlCi+ET74ZmdbwLonVL4nVuUT2mL4OjAH9k3xXiVs48LAesGCHkaXWyPZ+Ch5sIDWpjNT8WlTI8lODBXTNcxECIjsMrJ5c8hVCo7UGLRCuJtDhInuSuAvKwch2ZwzuKwRYAm/uZOQLDWgp8KIm7tgijJHJJ+FRZrsAPe1krpSraXdDfLFpMVNCPfxo0koCUuF6gvZEiB+sWZTlVjCEYEHtOD5+4XVodzE6/lviiUYa/pRkZ3eEI30aBCyTyoIIrlKYmQkpop9Gp1aCjuNXAhXE0hGe6vgMqf0NLJk0nqqC19hf83rEaYv3xKOiOMqvPvcO2ntixFMOIdvk3d+5k754kpTjIYTCNDyuvezpvOFP7Z2FHOwYqcl6pPBvyYJ9CpWyEFrgFCicQo3ZCUFH4hRppAOBgwZGUqClL3YTq/HQAXCK9ZCSxsCr+uDEGSJde1MLkdV76LluLqowCEIgtK/j4Ab8PrSERK2H1Wei1ZD7QQjF+YvWU1Lcx4N3novVp1ETqpAHuw9/ikKgCyPs+tZcpKPwCm2qHxJoL5tiZJOJNzud17d9csMfYEJZbI0Xc1f7ZN5duYvmWC0ffeiCLNKVQvD+RQv49DJfdEeYtYjCL2GHXZp6fszR3PFd8QTzvvMjUq7H1MpyvnrFRZxZWwfl96Fjt0L6RVbtn8YnH6hBiBaU3o/Smn++4Bz+6dzT+ruHxGnife1QXjTk/7rrK+/lrqdf4YUtuyD4BIvP3EhVeX6S6e2LYMh89a9GQ7b4CYBIGwgNyTKP+AR/Yc3qFFg7JYER2gpCCaxeSf9kDyPhx+qqILhRjdGXEesYyVZCkD5jDOnpY/w8UjFkkQog0CVJjFdo6Vf07Z/gEm42kY5PvloJVj4/H5Qm2uf6vVsm7tnTyVdtIgcCvBILz4CCrQNjzIa1Juhr5NqZxbkTnKF2IpDSJr9uncP1029lQmUl7z/3FW5/cT3xdJpLpk3m4+cvojQSztlPSokUIlOT7ciRzCwKb21r54N3/JW7PvguJleMQRR+mXja4ZO//Blxx8HXy/Txo6eeZ3F9HbPGVo3S62mcTDjliXc4CiNBbrrsbD5w6Zk8vPt7eHpokUUpQVdPlGdWz6ZpfxVJW5ByRhN3zYUezFgaYhWlDDSaVNVQNIO2RtGYwVccK9xgYDhikJ+8oCY+ZnSBcKQcVWNOCzD7BE6pf+N7EYbKqGuNSDpo08hxKWDmWQUcUW1Bo0lW4BM+EGwlTzl1EHFJ8I4CnHkpX9qxXyLSAm9GvqJ2Jy9iHvy+uYGbJo3h3Qvn8e6F+bMMh8OUkmVTJ/LEtp24w8SZTSlRWh8RIadcj1tXreE7b7kUgJWNu/L66tOuyz3rN58m3lEgeG18vEeKU554XU/xzMZd7GzpYHxVCUvnTMQyDCYUvoem3t/gZcph728t5Zd/uBLHNUDLIbnEPHq3w6GFJjbew+6U2L3524kkBLt9sRstta+Hq0ZEHEgwewWGky3qaCQg0HnokkOHwvAQUhUcSiGWPQmK7tlIfEk96QmlKAsMJ485mnb8SIdgttCCsgUdZwFaY7anUNJEY+TPlEtI7OdC8FwoMyaNKutHVx7igXKSQQMP7l/HTZOWHdV+X7n8QjYeaKGz359nUkimVZYRTzs0tncelnyV1mxtax/8O+15eaU8FWSJP51GHpwm3tcGXf0JPvBff6C9J0Yy7RK0TYqjIW771xuYWvJxNC67e+9Ao1nx+HnZAucZAvFshTY0MiXyCt30T/JwijVGQqN784dvRfaa/gKbziRcCD+5As9/N9cS0oWKYB6CFVpg94BTpHMWx0YVPB/YZoBbMDTbhDcUYiZdjXQ8Ch7bjlcYQE6O4o0dj/IGUsf8/UJbtpKyi1BTxg1atwCJKjBbY9T8Ygdml4MOB/HOmpHVZlS4IHeaeK8j4gU/6eJosLV3P5948ZcwTRHulThJwSX10/nWOcvpTiT53D0rWL17LwJBeTRMW18syzIGf9FuuBW7ZOJ4vDylTUKWxaVnTDm2E3sj4DWKajhSnFLE6ynFU6/s5JGXthKybdq6+9jX3jMYUhZPOSRSDt/6/aN8/6NvYXrpZ5hS8gkcr4cvt9xBvkeiTAm6znIx4lC0aYTrwXbwShQISapKETwocyJ+BAwj3cxnWoCn6Z3mIjwIHTDyku4gNPRP9gjvkgQ6fbeANiFe55Eu1QQOCsK7h6xNLXyd3r7p7pAB60GgdSj+1yuPkK4pwt7TjdGbgo4wcpxCeQPjEIBC9ztQaeQIMESaPIpu34pMeH6P6ThibSPu7Hp02Bx0P44WR+xNyxWkOZkRECZLK6ezO9ZOXbgspwyT1grSq8DZDEYNOnARn3npN/Q6mXi+KBhRWBXfwKr2WSypnM6v3n0dvckkCcelMhrhK/c/yt83bsmyXAOWyT+dO5QwVRoJ8/mLl/Jfjz6N43l4WhO2LJZNrWfJxKPTfziNfxxOGeJVSvOZ//sbL23bSyLtDFaEGAkNPLl+J1prhBAYwsYwK4gEbPoSuTmfWoDdLobJHWoGV4jSJtGdHr0TNCroZ5hFdhqDugwSTTQcpy+WG+qjBci0ILzfj2oYDRqNG/Wt10SdwkwI+qZ6vjB6ZrdUuUZZHgWN/iC11sTqPFQAP/pIQuCgILTPJ96BGmzx8ydh//4lUOCMHYPO8WlL3GAY2d6NmlDl+361RrR2YW7bhxgg3YHW7T2YT68nfWUN6csiGHstzPWB3My+sPaVyE5yBKXlXyntv5nc3vQMt+96hopgId+Z/y6mFPhCNVrF0J3vBq8JdApEEEcHKBDn0z6iCFzSc7i7eTXnVkzj3lc2c+eaV0i5LlfOnMa/XbyU6qICfrd6HX2pFPPGjeVLl17I+NLs6Jobz5rH2eNruOeVzSTSLm+eMZnFE2qPqibfGxIn0ZQ7ZYj36Y07eWm7T7pw+EX5nS0dTKoekjB82wVzuOOxl0k5Q6+/Go3QENltgAKB54dRDSvFYnQaFKQ0fWd4uAWanjkuIg3BHs2/X/4Xnnp+DqvXnkG+JTWrl7ykO+AO0MKv/hCr98ckk5AYqwYF0YcG4YefKUsjHYFEEm4G1aqRnsBICcSIgppagltoE1s8gcgLu/1FtsGNGrmvHbm7FdGX8B8zrV3oMaUYW5uR+9oRXv7cQOFqiMTQ44O4Ez10kcJ6NgQeQ6Qf9fJdjpMOhpC8d+JSftX4RJZqWXO8g4++cCv3XfhvhEwb3f9DcBvxld4BHcMgwedrVvGxxgty+o25ab74t4d5sGEbiYx129TZxf2btnLXP72Lj5+/+LBjm1pZzucvXnpczvMNg5OIeE+ZmmtPrGskkacCRT5IIdjY1Jr12UeuOoeL50/BMiUYQ+Tn1ygTGdKQjPz2hBaYcYExLAtVG3BeZSPhcJL5Mxtzjj9A6MH20d0LqVKPxDhFzxwXFfKjEwq2m37liXzfmgA3NDQ2Iy2w+32h9JGka+3vpfivGym5Yw3Wvk7ckjCitctfRNMaY20jRsMeZF/Cd5UA5oZdGJuakHsPjkq6g0NpcwZjy7wz0n5BzoEQOwSkxUl1E4yGmJfimbatpHTuopWrPZ5s2+T/kfwbg6SbgUQxK9xOSObuG9ZBHti8dZB0wY9eaO7q4eGG7cf1HE5jCCdTzbVThnijwQDyCF+1ArZJZXH2679lGHzjA5dz3zc/yJvm1uY1yAQarfOFWoHRJxAuWN2Cos0mJVYCQyqee2lmnn7E4EJbvs4EArNXYncKggckpPxqE9ITmP1ilLx98ELDKlQgMHvcHIILNLRSuKIBs7UPs9chsLsHq70fc2cLpNKIzj5kR28OuQrA2N+R/8ADIxd+O3tlH8EfD9M4GFZnTQuNrlSDWXsnC4YXKh2ODT178rZPew4dqf7MvqM/iPIV4NwVa0PmqfYZdxye3bn7CEd8GkcN/Sp+jjNOGeK95tyZWPniT0dACkFROMjZ02vzbq8oiiLsjXlvGCE0Ig/rCS2I7jYpedmiYLuJTELDjlocx2DT1nqO9r1a4yubmXFJsEVStMEYfOoGW4z8k0GQXXZHaYLdGjOuYSBN2lWEn9uFcNWwEfkPAOEprGc3IbfvhUNZtHnYSQPaMvDG+6vvIg32432I7oxF5w3pT2CCe3ZyVMGgfxSO1j3qoZldXEvSS/NIVw1plX0reQo2x0uJq9xY8LBp582WtA2DMYVHpKN9Gq9znDLEO7Wmgn+5/gICv3WKNAAAIABJREFUlkEkaBMJ2hSEAvzbO5ZRVRIlaJvYpsH02kpu/Ze3Ycj8p57yXCZNWo1p5YY6CTmQDHxoeLZmW7CUf39+OV1TFE5hPvMu32M0NzxMIDDkUOSmkRYUbjYxe4TvN3WH7TpwSkoT2N6JcD2CHR52j0J4GqMjNmqUgQ4FcM6bBeHRFdk0gGXmjlwIvOry7AQLWyCbHURCQIfv2yWgSS3vG6o0fJL5eUeSr3GYAd6zvoHzb/kFX753IXt6C4m5/pMv5pj0pILcvCO3AGXIsLiidi4BK7d3QwreNn/WqzmF0xgNr8baPQEW7ymzuAZw/dI5vPnMqby4tZmAbXL2tFpsy+TtF8xlb3uPL0CScTH0JVLc8+wGVm9pZlx5EWedWcePtj7HK+0H+NbiNubNbGTdpsk4jokUGmkoLl6yhkdXLmY0rXSNJl2siE1SftCDCkER9EU95oj9dDdUEIsHCdgOM6fuZH3DFFw3Ix0oNDoTiSFHfNGuLTCGybGaCUHhNhNlKPqmenhRIA2h5gzzSoEzJord4XNboFcR6FWQEKNaszpkQziAN70WOeDvHYmQjTNvMtb6HeiUM/R+LsDY3ZpFpCKtUaU29n1RZOaJoB2Q+yy8qmMsi/wa44rq+TzQsg4vjyshdTDAnXsaQAkgyFvvegfLxjcxvewge/sKeWjnZFI2RKb1+F8vmXxqKfhp4yOIyQbW9iikLUwpCZom/3bJUn76zGpe2rOPutJiPnzeWcyvqX7Nz/tUxek43hOIwkiQNy3IDiQXQlBbMRSS09UX553fuoPeWNKPmbQ0P+tfw4D79pmWqVx20QvMn9nIpm0TMA2XOdN309VTnkO6ytCokObCMybyYHoHjla55WsM2GaU895lzxOLhZlYt59wcZLnZB3sDSKTAieq8codIptzBWplWhCv9QjvHYiuEDhR5QukD6z3WZAaowkNaHtrheiOo4ujQynBoQC6MALd/VnD04bEq8/U8LIt3IVTMV/ahhh5skJAJIhz/myIJZFtXRiNLYiBgH497B9XE/qBh64Z8ikIJTA32XgLUq8LzYan2hoYGyxmb6IzZ1tqXyRDuj48LXm0aSKPNk1k8ORc6FtXhlmcRpoKr9+Emd2+ZW27hGamCDhBfrDgJorsEG//9R9IOg6u0jS2d7Jq1x7+8y2XcemM04kRxwWnifcfi1tXrKazL46bseriFSrrO1mxezbVkS7OGLOf8eP6ESiaW0q464GhV0eNJjFOkRyrEAru042U6ABdJMmXYZxKW/z1ySXIpF/gx5rZQyJo4E0aTm4GgYjG6ofhrBTApXrifnYUVSFbLYSnidcPi27INE2MU5j9AqtLE9x8ALOhDXfuRHRpptq0UqiAlaXNrg1B1zum0LswgjJdwpv7KNkXQ8+bhL1mxAp7POWnEIeDEA0htjYPke4wCP8CYW5uxhMSNc4P29MhhQ6pk+oGOBR63QS97sjKDxlD3xVYZUnMgjQqbZBuD6LTw5NPMuSrBW5XAMuQBKviOe4MEfDY5e3j6ZXtxNNOVgpx0nG5ecXjXDJ98hEvHJ/G6DhlLF4hxNuArwEzgLO11msOvcfJgade2TFIugBeSGct9nja4OebljE+GuezC+rwDlZy2x+bSKadwTCzdKkmOUYNyi5qNLGONKKQvFUVtBC4CXMw7bjDLcTLMxH6J3oUbTSRSmMYHkLAheetZcnCjdzfNIenojOIeyMDeTOQkCrzCK/vIbixBaHBemk7Kmzi1VWjnBg9l0/B3tNF9IntYBoc+Nxc4nUCbfss3r+gmPiMKHVfa8jpXgDmuh24Z007otUooRRG4z68aaWkLov52gynAH8IAdGZnUhbIwzQCgJj4sS2F+H1+ZoWQdMcjFxQWjN7cimN0YacpdmkcuhI9bF69968ug19qTQH+2JZwuin8frHq7V4NwLLgZ8dh7GcMCRdl/t2beGZ/U1URwqQYQHDIqPMmPD1b0estLcmCplWcjX3rtlAIu2gTI3wAA3JsV5Oe+FBcL/0fbzDtymwurK1HmRSQFjlEJi2M8I2aYHnSaZduhldlqIrFeasqiaSns2T+6aRl8EEGD19FDyxLevpLlIusq0bGYv57gMN2pSoiCQ2QYI5rC9DoGxJz9Iyyu/dn3MI2RvHenI9akwpSHF4j0HSIbW8H10w4pqcRNbHsUAG9ZAKZ+bNIzyxj771pQgE50+awPeXX0FrXz/l0Qhb+/fxqTXbSXjZ8b4hw2Ze6QRKw/vpiOWWJNJaEx0hUHQax4iTaM69KuLVWjcAJ3WqYr+T4tr7bmdffy9x1/HjRyuhoMfA6vXvmMBBSXKsr1s7wCIBw+Csqhqml1awpaaSkG3RUZ4EBaEDMkv1awBOoSbaahDaC4maoZV7q1sQ3ZXN0sEWA6dEZbsllJ8oYaQHPhR4r0T4e1Utf7IXcXhzUWPO1Ljzwpjr4/5EyxSdNDp70UDxH9fSd9EUhIZUTRiR9tDmiJOxDZJTRg9rEp7C2NeeOeKh3bW6yEaH8xT5fJ0j35QXhsIMKWw3yKeXnYdtmtSWFPNK124ebdlAkRXG0x5p5UfMBKXFGUU1nFU6iQ+d6/DVBx7NSqoImAZvnj6FiH2aeF81TlB0wrHiNfPxCiE+DHwYoK6u7rU6LL/c9BJ7+rpJeZnwsIx10j/Jo3itn5EmPUHhJpN4nYdbpCkIBnjntLl8Zv4SAC5dOI3//dsq2oNJrHaRSU4QpCt0FuO4hRo3ogm2SoJtEi/op9BKVzBSWtKIQ+FOQf8EhSf9WFqrWxDJELTRGSf6xHY6O+PUiBaSNSFa31uP3ZZCC4jPKkQHjczxBVJ7yA6Xgo3txL8wFtIe0c/sxWgdupEFgOMReb4JtyyM2ZXOrybmKqyWXN9mPhzqUaAtQXrZ2MPvqPN89jqEEDBtSoQPzj6XSeWlaK353pb7+FvzmkzKscYQBqV2lPJAAVePO5PldWcjhOCa2dPZ09XNravWYGYqZJ8/aQI3X3nxP/q0TgmMlq70j8JhiVcI8SgwJs+mL2mt7z3SA2mtfw78HGDhwoWv2bPn/l0NQ6Q7fDyZqgwDxSCNtKB8d5AL507k2zdemdV29ZY9RMM2Vr+vewAQ2m/glLh+JMRAZIECbWgE0hfhcTNJDcInX0vIQd+yQGB0WhR2apQNwtNIL1NjK+VSeO8GRHpIhCawO0HdNzajpf+GITxNel4BNf8hSCuLxB0xEn9MIjXoOzrQIRCx3OshALMnCZlacoGmOMmJEbCG4pqFpyl5NLe67tFAS0i8fxyirxjcGMY2G7nXRBd5eLPS6GFylWh8NbMj150/MXiVkRZCCtpDB/jPHXfz490PEHOSJFV2GrurPWJukp8t+jDjI0NaIUIIPnnBOXxg8Zns6uhkTGEBFdHT1YNPVRyWeLXWr+tHbsgc/W4WHpiGRAhBJGBx/dK5fOjKRVltHnpxK1//3cMkHRdLCNLFCpmSGGlB0UaT5BgPp9DX6w0ekBgJX9wmXayJTfQIHpAEDgpUJVw+cwabNx9gR8uQg1kgMNIDRp9/59vbD2aE0oeNdeBfNdAO7HW9LEs0UT4lzU/+OBWZsaqFyk+6+VD9o+20vW8C/fP8cDurM03lb5qwW5NH1kEeaPAV0e4+gDennOAdheAIhOvXljPXBkm/tR9VPagdeXLgGMYRlBaO8vBQaPQg0Y705Q6H0ppn2hoYX39+zrZowGZ2dT475zReNd6IroZ/FN4zfQHbnnuYhDdMrESBkfKt3IIxQSYurmAqpUyrrMB1FZYx5JC85e6Vg/qoQgtkSuAUKoyYwHAk4WYTDIiP9eif6iGTAhXICJ0LSI5RpKog2gj/+pYLuKd4Iz/52ypSI6sFCDCkwvMMjN4k0lW4xRaxmUXItCLySjcylRu69fyPyundax3zpDISHmN/ugNlS7Qtkf3uUfFPPiNRgC923u6iWjrRVuXgOoBQvtaE9XCY1Pv6BncWZia77XUAAdjS4tPTLmdt1y4ePbDxqPaXQh61qPppvHqcSuFk1wI/AiqA+4UQ67TWlx6XkR0nLJ88kxdbm/nL9k14nvIzwzyIbjfRUrPP6KPzbzHWiN38UazDlgbfvukKLpg7Ccf1aOv2hVCUpemb6uIFQQqFRlDcbjDNqeCic6dzy75VGB64pspmI1/ClnStJmoFuPqcmfzigRdIO+5QLC0aGfK48aqHuffB80mNDdNRO5aua6r9KhWZ/qp/tJ3wlr5hZyfY/VR08PdXA5lWkD606lg+HOqoAtCVxXkXX0VcIvqF73IQvC5Id1yohOpQKTOLaxgTKOY/G/6GOqZxa8ZHyvncy79jW+9+xkcq+NDkNzGnZPxxH/NpDMNJNMVelVaD1vpurXWN1jqgta462UgXfFGc7y65nEeX38Q7q+cwvrWAik0BsPyY2dB+6cs+eqBcTTLt8oVfPkBnbxzTkBSGfO2CvskeXhgwQEmJloLYmDQLLrubt58b4qG3foD3zJg/qgmYjii01hRFgvzrTcvwoj7ZaKFxijXzL97IxPEt/MtH/sRVX1xH19Vj0ZZEBw10yEAHDfZ/cgrKHvmVnWzLBiMwmuBOxh8+Ko6yMu9rgY5UP2+pXcg1NQv5bsO9x0S6AWnyvvoL+dzLt/N0WwMHkj280NHIx1bfysrWzSdg1KcxiJNIq+GUEck5HCYUlfKtKy7jqS9/jM9/6k04cwQynZ+wNPDIy9sQQnDT5WdjRiVeROfwW1qZPNJcz9qD/0pNtIivLnoT4VF8ygHDRAhBdyrB515eQfcZDl1nunQtdOmf6tGvAygtEQIaEtVg5xmbhvisold5JV5byD1t4GYvbmqhUVUeIk+iyQBEQp905JtUDj9sWMEHn//pMd2LEsEtZ76fVe1bSSonqw9He/zr2jt4peu0LOQbAW8Y4h2OiGUjhfAXqvLcQa6nBitZ3PimBVx7wexR/UP96SApr4O42wzAVfXT87YrCfoVdv++awtOJo6TjD4OwPOtk3h4j6/d6ygDPcpXo6yTy7o9nEFg7GlDHOz2LV/XA9dDxFIYm3ZS8qskYZ3/QSV3pCB+9K6PE422dC9d6SNcuRwBhea3u1ayra8l73aN5lNrbiPpHZmg/2kcBTSnhdCPJ5p6u/j15pf4/db1dCZzM3/y4cJx9b7QTJEa5QpozptZD/hhPp+9fCmRPNlDpnCZU9YMaGTGXV5gB/K++Hcm4uzs6eRgvB8vryUneKBpLu2JYhZWHiCQp3IBpiC8qfeIzvG1wsC5jjY3BWCt34m1ahPG5t2YL2/HWrkBe3UP+u/7GfOAA8kRBJtUBG5rx3zx2AguCyeZ1dzQs5die/QwMQ2sOrj1tRvQGwmnXQ3HB99/+WkuvefXfGfNk9y8+nHO/dNPeXj34UunBE2L37z5bYiQIFWi0HKg/GMmqEuTpWYWMExuXnwJAUMMCqFb0qXATvGmugZsWcyWrv9hY/vNtCU25P2eHKV4/8N/Juk2MrNkL/m+TY0k5n6Tt0+5ifOqSwgPZJR5GpHyKP/jHsx+N2uPwTGGAyx59xSMf4BFfCReZhFLYuzvQHb2DbZVrkfPrbso/HEHsikF/R7GhjiRL+7DbEodP848xo5G0y5+NYhaQd5Xv3RUrV+NJua+PmQzX284kRavECIohFgthFgvhNgkhPj6odq/bmNa1h7czy82vkhqMEzMf33/56f+zos3fIIC+xAORGBBZTXjtxbQRgw3pDFjYvBGswxJTyxB0B5Km10+eSb1hYX898u/oDWeYGbJfi6s2U3Q9Eh73bTEVgCSS+sM+lILeXJ/tpSfQlMZXssZpc+xt38WW7rG4o3Io7WlQUmwhNrCC/nlxZpnW3azomkbbVtb2PXdlYgdvRgBxYy39DDp4j5EUrL+zjJ6miuY/d7dzHp7I8/cUcNJvdg2Am7KRTzRTcHj3VmfG4UWaknhqz/Aq0pnP/6mztSCaq6vW8wTrZtY07kzZ7unFWeXTTruxz0NTnRUQwq4SGvdL4SwgGeEECu01s/na/y6Jd67GzflzUgzpOTJvTu5euKMnG196RQvH9xP1LSZX1nNGXVVdG7bRapU4RZprB6BGZNYlklpYThn//mVtdx+6dfpSW+kK7mOuLuX5t6/oBhINlBIobh20mpeaB1PwhtyT5jC451TX8A2PM6q2skjzTNzFvyFELy5bsrg70uqJzAmXMBThTupWp5g820rufZ3Wykcl8YKa5QLNRf18/hXkzzz/RL6O06u1+ojwoCC4vCPhODD330PPwm9SJ+bm8hhCMnUgrG0JrqRQtKVjuGNVohO62Mm38NdTVNIP+nuEDXXRmLVwa18r+E+NvY052wLSJP31C+lKjT0ttWdjnP/vpfYHWtndnEdl4ydQ9D4R6f4ncZIaK010J/508r8jDqFXrfE6+oh10AWtM57I9y5dT03v/AYlpQooNAK8Nb5M+gKZVwTAhJjIdwNn194TlYSxXAIISgOzKY4MJuXWj81jHSHkPQK0SPyX2uiQ2LaVeE+rpu0hrt2LESiEUICJl85q4ICy82chuabq5/g9q3r0FpjzpIsvd2mdJJCZN59pAnS1Fz4lTa2/r2I9b8rRRga7Z0cFu+RZOAKIdAjXAFaazY9tpmPXfZmbtn6AGmV7e+2pclnZ1zF3Ezca2PvAd696ofH3aCRiLwhYxLB5IIqvjbnbUSMIP+7/WEeall/RH0qrbhrz/M5/RpC8slpl/P28ecMftbYd4APv/BzHOWRUg4Ptazn1sbHuO3cj1Nin5aJPFq8ykWyciHEcNnbn2dkEIb6F8IAXgImAz/RWr8wWmevW+K9un46d+/YRMIdmQuvuWDcxKzPNrQf4BsvPEbSc0lmjOSYk+an21Zne7kN8CqgavKRhWyZMkI+k+2B3TNwRpBf0rOQYuiBsHTcNuaW72FTZw2GUMwpayNqKx5v/iFnVv2QbV3V3LltPSnXQbiatCmYXdGEELkr3h2NNlZEkewyMnWDXqXowHGEP5L845GGRuW+tACwtWUvn62exy93PE5XOjZIVJYwqI9WMqd4SGhpcuEYyu0oB9P92Z242k9ACRzbtTCEJCAN0srF0wpDSKQQfHLqZVxXtwgrk3321pqzWNnWcMg04QGktYfMcy2UVrQmfXdLS7yLu5tX85fm1fQPs/gTXhpHufzftkf44qxrj+mc3rB49Ytk7VrrhYc8hNYeME8IUQzcLYSYpbXOm9b4uiXexWNqeevEM7hn5yaSrospJYaQfOOcSwZDtwZw+5a1+YVy8vSbUh53N25iWc3EPFuzUVtwPQdiD/NiayUrds+hOxWmvvAgzf3ljDzagXgRHYkoVeFejExRtaJAknPHNg62GRBGf6n10zzS/AWsx/Yx5u59GP0uXtTEuUvDiGfCgfVB/nLjeNxkZonrJIvAEkAwrEjGR9ZDAsPQqDzWuQ4I9i5S3LP3RW479xN8v+E+Vh3cihSCqQXVXDluAQkvTdgc8uMHzQCMJF5TYHcozFIT19CYpkFKO6NElWTDEgYFVoiYk0RphYFAAv81/z2cWzE1q+2C0nqmFVbT0LM3o0IGBjKv+8MSMu/xJZK0crnx2R+NGm4G4GrFE62bThPvseA18sRprbuFEE8Al+FrlufgdRvVIITg2+ddyp2X3cAn5izmU/PO4+Frb+JtU2bntO1MJY4qy+hI9YVLgwt4peP9/HbLEvbFSom5QTZ21tCbDuVpLfjfjW+iIxXBUTamiDLa5RdA4pFnqfhDM2afi9Bg9rls+l6EdDrbBfLEN6pwk8NJbSDG4ATFwRwFBkbkk2427KBi0cW9hKMu2ha+FjKggwJvYoD4BWF+3vgYSTfNd+a9i0vGzkFp2Ny7l1u23M+VT36Hjd3NpFMOLz+2gfm7y7G9XPdQxYQKHrvyq/z8vI/wqelX5Lg1RsJAYAmD2kgZMSdBSrsZ8TSNoxVf3/BnPK1wlDvoAtkb72R57dlcWb2AcaESxgaLmVo4Nq9lGzTsvHNRobhv38uHJN0BWPIUEzc+BSCEqMhYugghQsAlwJbR2r9uLd4BzK+oZn7FoSuxXlo3lWf37/aF0A+DsGlx3eSZR3TstOfxmwaXtBp+GUXubaUgeEDiHSzmB8+/nXe/qYDlS+o4mPojHcnVOf1qoOVXrb5+wjA0PRzhpd+WcdZ7DuKlBUJo2jaOVo795HA1+MgW37VszQVv6eJDX9nP+8+ZR+z747Ae6kF0e7jnRHGWRMEUJLw0N676EQtKJ7K2cxepjPKXk3mf+Jef/oTgd4aqZIRVGvMrNcRn2wSkhSEE35z7Dnb0t3Lzhr+wO3bwsC8EhjSYXzKBtV1NpHXuW1LSdfjwCz9nc89etNYUWiFiXgpbmCgU9dEqvjn3Bm545pa8BJtvsXDgGqW9PLHbIxCQJteMO/Ow7U4jG4ITLpIzFvhNxs8rgT9pre8brfHrnniPBFdPnM7vtrzMtu52Eq4/uUOGyZUTpnF/01Y04CqFKSXLJ83k/OoJR9TvgXhf3jpZIxFtNLB6ha/MBfz54ThPvtjER967ASPPN6Dx6D+Q/wZ9/ttlbLm9grIZ3SQ7TZRzMhHs4REKKz57yx7OXNrH/b8rx3UktTNraJqYP/wvpVxeaN+eQ2Kiy8X7ehPxVPbn4a/v5/JHrqdubBWXV88DBMtX/neWr/RQSCuXFzoaR92eUGk2du8ZHE234yftDDwMtvbs5+uv3IWd8Q0fOTROHqIfjqBhMbOolg9MWnYU/Z7GIE4g8WqtXwHmH2n7NwTxBgyTP13xLu7esYn7d22lKBDkxunzWDymji+cvYwHmrYSc9JcMK6eGaWVR9xvWTB82FAiOyEJ9Rl4auhbdzxFR08/6xtqWDA7N+FjVum/M3biI+xvPJCzDaC7WdHdfBxiXP8BSMQl//HhCUgDlAdLls/n8plX8y8v/27Qoh2JfJaj9VRf3htJCsmsDQVcec55APy+6ZmhFO3jhEPdvx6K9d1NR91nUNoo1KCPOB9+eOYHmFsynl4nQVq5FFj5XFqnMRr+//bOOzyKqovD753ZmkoICb1JL1KkSUdEioIgCNhQsRc+u2JDReyiqKAodhQLiooi0hTpvUrvEGpCSd8+9/tjQ8hmN32TLDDv8+wDOztz5+xm98ydc8/5HRFCVYwXheMFr/O9oWFLbmjY0md7rCWMEY0LfaHyIdxoYnC95vy6dyv2PG4TRZoM6DgcLoX9hyrTrM5eTBFadqqpIszEhrWjWedDeTre8x+Rnc1weNcx2leqz8R2I3l906/styUGzLvNndolMjRwBfhc7Q5OnjpXjJGQcSpPhx5K2DQnRpF37NYkDGxPPcy7O2axJ+0EAE2jqzO2xTCqh1UsKzPPX8p/ycOH83ZxLVQYe3kvhjZojimPBQ+POfBinYLG7m9MfNy2IZ91rs+u2d4qOafDxTcLNrHox+Wlanf54ftZHN+fyJ4N+2kVU4euf0aDPcCvw65xSXg8VtVbkGISKqJNFMLs//WVBsG2+inZz1vE1M4+LtRxSQ8RauCYvUQyedd8dqYexS09uKWHLckJ3L3qE1xFCmnohAK64y0hJlVlXMfebL75IepHV/T7QI0xKjERVlQlVxt3l8S45SSaW5B+wsjcJ6uxd0E4aybH8GP/z3HaQ3+WFgwUVeHIbu9K/vpZm7C+c9wrmuPUQJNg0zBtsPG85Wrean0zt9Ttyr0NruL7u5/G1T4caTn3uUqLwNU1gtUxR7K39azSnDhzVL6zyVAiwxM4Fu2dsPmWDGlIMt1OliTmuXiuk4NQUie7aEINpY3FYOSbPsMZMedH9qWeRsM7t+tZqx7PD7iC57+cw5b9xxBC4DmVTvjfu1Fs55yr264w+9HquDMDJSFduDjtLmKre2+VNY+GaXkGhvsO4uwRiYxQMa7JQP3PRvgNVppWqkGHSt6SarfmwTG6Ks5lqZj+9rYQcvaKwt0xnIgcn6BJMfBFx/v5fM/fzDu2mXS3A5fmxiCUgFkLhaIEZcgFDh1gm0U1EmeOJiHzpN9rTs3NMduZUrHlgiOEQg264w0ixzPS2J92JjtlSQJ/J+wh1hLG548PIzndxrGDiTzR4Tmcmf4KVO5M76ysvB3vNff04s8pC8rkXG6Xm6d6vczQJ6/FYPZ+HZVEN5bp55yJoiokn0ihdpMa2dsMikr7uPqs7rKHzC7nxIyMQqV3Vd84fpTRyqNN+vNok/4ApLvspLlsPLjmcw7bTpMXgnz6wJ1dqCklB3yWcIOZAdXbcElEPO/tmE1mruo4o6LSKCr/dEodL6HUc00PNQSJNKeDG+f84FeVZPd4+GHXJpJsGVSIsFK/QTUMamh/7JsXlWELGgkuh4uf3/mDsMjAq/QGk0pUrL82wXPNB1PJEkWYakJFIUw1USu8EqMa5t+BKsJooWpYDGMuHYJFNeYp0ajm5VRL2dnmJMPtYNaRdby97Q8MQvUJmZgUA/UiKtOmYsFVljqElB6vPuMNEjP3bsszAV4VKjtOJxFXPZzj+xNp3qUx6xdsxu0KbppTMIiICefo3rLPpnDanHjcHgwmA26n7+fodrgZe/07NO3YkJueHUyNht4ZXrwlml+7PcHixO0kZJ6iQWQVOlRqgCoKd2FrXbEu0zo9xI+HlrMyaReHM09jUYwgBFbVyLDaHfly77/ZLdt9KKHzNQiF5tE12ZZ6BLfmybeyMj1Ln1fRXLSKqcO+jEQUBNdUb80d9a4odKWlTuigO94gsTvlVJ5VUS7NQ/WIKL5//Re+HTcDj8eD5tFAgMFowBhuIvOMNxE/2D8h1aDgcRdewMGWZivS/sFE02RAJ6JpkiO7j3Fs3wmW/rKK95e9Qt1LvcpkBkWlZ5XmAceTUrLh7//498dlqEYDV93anaaX++os1AyP5YkmA6AJpDgz2XjmABEGC60q1kEA+9ITC608VhSjUFUcAAAgAElEQVSurdGW/tUu48E1nyOFglaIeLNDc5PoSOWvK54Juj0XPKW0SFZcdMcbJJrFVsaqGrAFmPU2jInFcMzGt6/MwGn3jdEpimDKurfxSI1Hu79AxukMnJkFq1wVFo/bmyNc2NxxzVN+387TR89gNBtwOfxnmNIi0Owa9gw7n46exmuzn/V5fc+G/Xw55gf2bNhP1UviGfHCUP79YRn/Tl+OPcOBUATzpy5i6BPXcttLwwKeP9oURvfKTX22jWs5HIfHzeIT29By/nLd0nuVVM9dKFQEFc0RnHKk5z2D9UhQBQ817MeIFZOwFTHHOM1lI91l54eDy/j7+BYiDBaG1e5IryqX6jPfggghxxvawcbziAF1GxNttvoJo0SZzHzf90aW/boaT4DQgpSw/Lc1VK9bha+3f8D979yW73mMpqJfK4tSsGMOK7+c17TkjICfEYC7iQUtRkVK2LrctyfZzjV7eKTrGNb8tZ7Tx86wddlOxlz7JgumLcGe4b1Nl5rEkelg+lu/cWzfiexjpWs32ul70E60QUvqjZb5k5+QztgWQ2lb6RIMmkBkeMCZJTep4PNj1pCMbTGM37s/Rde4RudekBJlbTqRN+0jasAeKtx2kDk/L+aEPYWi0rZiXW5b8SFf7VvE3vQTbEo+yLgtM3h/5+wij3UxcVarIVTSyXTHGySsBiO/DxhB/7qNCTMYiTCauKFhC5YPu49os8UbEgwwIcm53RpuoXKdeJR8Ft80KRFK6c1sytPxuh0unxnkWaRF4OwTjbOfVxMzulKkz+tTnvoGR6ZvjzaXw+UXKz7LqtnrveO6DyBPDwXnIpBp4DkAqa8g0z/A7nEy5+hGvsnqCjyx7R183+0RXm9/C00jqoNZ8f7xcpgrgQ93zSXeGs07bW6jQUQVAIyzUoh49ThKsserG5fk5LPHp+LJ3YKkENQNjyfJnuqjA2H3uPj50CoSi+HIdcoHPdQQROLDIvigx4CAr3UZ3IFvxv3sN6OTUlK7aQ2O7TtB1Usq8/e0Jd74bx6cPd5gMuBxuYPeRDclKS24AxYBc5iZy+7pwLIpy5AeDaEBEpxXReHuGgErMrCEmxn21EAAju49ztcvTee/xYXPwlBUBUu4tzpMZkwGacf3HtSGlvEZQ9eeIs3t1cg1KgZaVqjNu21upXpYRZ7b9mOe42/NUi0TQvB5x/t5afN0Vk/7A1fHCBxDY5DRKoZNmVi+OYXpgAtHXUOhJUtVobDs5K6Ai31GRWVLcgI9qxROxP+iRNdquPio0bAaI8fdwJfPf591KyuQmobBaGDskPF4PBo1GlQl9XR6gWMBec7mzmc0j8awxwfyT49EPKtSEGkePC2saNVM4NBQd9mp1qAKfe+4guMHEnmg7WhsabYi/Z6khM6D2nmfODcSSDne7tGIFCc54fH2PnN7nGw8c4CfD61kSK0O+Wr6qkLJjrVaVCMvNx3GlQMW4xgcA1bvnYyrWwSuduFEjztB9PtNSXXZ0KTX/cZbojhhSw5Y3OGRGinOTFQEnlzOWkpJrDnS7xidc+iLaxcp1z82gM7XtWf5b2tIO53OT+/+gS39XInovv8OhtQCAHhjyvF14jiyq2CB7pLicrgYc+mLVIhXSL0hClvfrNxdjwSHxDQnhSPuDH4a/ztH957AnmFH0wJ/YOYwE00ub8imf7cis/ZRVIVHP7mXyJiscdXa4Nnvd6wqPCS5fHOK7ZqL3w+v5YY6nWkVU4f1Z/yPC4RT8eAcWhFMOWISqgJmifPqaP7s9hjrTu3jhD2FptE1aBhVlWVJO3l6w3cBxX0qW6NJdKTiyfGakrWol7Mdkk4udJGcCxdbhp2da/eye/0+n+yF3ev38Uy/VxkSdwcvX/8OVS+pjNvtRsudthVCX4yzWCIs1G9Zp0zOJSWknU7HviMVyxvHMM06A04Nw9oMIh5JQEnVcGQ6+e2Dv/hvyfY8096MZiP97rySEweTfOLlQgi+HPM9LqfXaYmI+wFfURoNM0tSapLi8dcHPlsc82zzQXm+B7Pi2+T0YEYSJkOA+Y1RYG9nZe7RTXSMa8igmu1oGFUVgMti6hIojG9VTQyp1YFxLYYRZbQSppowKwbqR1bhw3Z36lkNBSC04j+CjT7jDQL2TAfjR37I4p9Xem9DBZjMRh784A7qNKvJEz3HZqdIpZ5K47Wb36dO85q4XaEdLlANCl0Gd2DrsiCKsAho2rER23JlJuRGs3uwfnQS60f++gTpKRnUubRWwFm4wWTgyx3vsXfjQeZ+udAnpu5xe0g9mcbymWvpPrQjwtQaKkxApo4F7RSgoFgHMmVXOOAb6zYrRq6pfhkAtcLjuCK+KYsSt/vEZ41CzRJfP0e8JRpNxf+iKiUyTGHm4TUMqOHbUcJqMDGm+RDG/vczHilxSw9W1UT72Hr0qNwMVSh0iW/MvvQThBnM1AiLzfez1Ak9dMcbBN645QOWz1xzLvYnveIvEx/8DI9Hy77VPYsj08GeDfsDNSgOKTxujXXzN5F40N/5FRdVVQt0utnk8fmoqsrgh69h67IdOHLkPJssRtr3u4zKteP557tlOALoYdjS7RzcmgBDvW3UheVKMPcEmQwiHCFMvNzyMA+u/hyP1LBrLqyqifqRVRieo/X6s80Hc2j1pxyzncEjJYoQ1A2PY1Sjvj7ni7NE0bxCTTacOZDrvXlnp3kJ6feq2oIm0TWYfXQD6S4bneMb065ivexZrUFRaahrNBSNEPqt6Y63hJw+foZVs9cHXHDJryQ4r3zVUCOYThe8s86S4nK6Obg1gYc+upvJj36F2+HG4/HQ8dq2PP75AwDUaFQNc7gZW5qvzKI1wkKtJtV9tgkhQMRkP28aXYPfezzF3GObSLKn0iqmDh0q1UfJUYocbQrju84Pse70Pg5mnKReZGVaVqiNEAK35uGvoxv56+hGTIrKoBrt2JKc4Nfax6IY6Z81iw5E9bCK3F3/ymJ/Tjq+6Itr5xlSSg7tOILL7qJui1qo6jmhkqTDp1GN6gWZZVDeCCECX9Ccbhb+sJTJ697mypu6knjoJJEVI4ioEJ69T8cBbYiOjcJpc2U7e9WgEBETTqdB7Qs8d6TRyvW1Li/Qvrax9WgbWy97myY1Hl77Ff+lHMLu8YaXNpzZT6e4hqw6uQdNajizQgfNo2tybY22hfosApHhdvDTwRUsPLGVaGMYN9TpRKe4RtnpbDo5kOjpZOcTB7cf5sWBb3Lq6BmEKjCajTzz7cO07e2VHqzZqBqyGInwOgWTO0STE6F4Z5+qQaXqJZX9XjcYDXyw4lXevHUi6xf8h0RSsWoM7fq25o+P5tLjhs7EVo3xO66kLE/axZaUhGynC2DzuFh5cjcftbuLbamHOeVIp03FurSLrecziy4KmW4Hty6fRKI9JbtP27rT+zAqKpkeJ1UtFfhfo770qtoiKO/rQiCUZrx6VkM+uJwunrjiJY7uPY4904EtzU7qyTReGvw2iYeSAAiLtDLsqYGoxsJ3OCjNyrNQRjEG7+vWskczTh/PXwD8wNYEtizbmR0rTko4xexPF/D5s9O4rf6o7Aq2YLLy5C5sHn+tDYFgV9oxhtfuxAMNe9OhUoNiO12AmYfXkmhP9WmO6ZKebL3eY/Zkxv43g39PlKHEp06h0R1vPqyZsxGnzel3h6K5Pcz9amH281tfHMbjn91PfK1YVKOKNdLi7aqQy78KRXDtA33odv3lmKznRx+wYKK5gndnMHPSX9xS90Ee6vQsiQn+cWgpJe/cNdlbSpxr5uxyuHHYnLx203s4HS4OZpzkkbVf0XXeC1z19ytM3jWv2H3MKpjCA7YZUoRg3al9XLdoPAMXvc3kXfPIdPsv/hWWZUk7Cmzi6dBcTN41t9jnuOAIIT1e3fHmQ3JiasB6epfTTdLhc50LhBBcNaI70w58zBzHD7w2+zkykjP8/mAGk4Eugzvw1Nf/o98dPTFZTQhFlKWu9gWDy+HG5XCxc81enrjiJTTN9++UnJjC6WMFt8RZtng9I1d8xIqTu3FoblJcmXx3YCnPb8q7LDg/rql+WcCZrENzsThxG0dspzlmO8O0A0u5Z9WUPLMaCqKSOQpRCBHRI3pbIEAXyTmvaN6lccDFHUu4mTa98o6d/bd4e8BmlS6Hiy1LdmAyGxk18U5+T5nKzJSpDBzVD6PZGGCkiw/FULSvpObRSE5KZdO/W322W8LNhVpL+VfuxqG5fFr8ODQ3y5N2ciTTty1QutvO7CMb+OngCg5mBM72qGqN4bVWNxCumglXzYSpZqKMVgxC9SkDdmpuEjJPsSypkKl1uRhWuyMmpeAlmupWvfU74F1YK8kjyOiONx9qNa5Oj+GdsISfq2IyW03UbFydztflvTIeUzkak8U/lGC2mompUiH7uWpQsYZbuPutEVSuUym4xp+HmCzG7EXLIiElJ4/4OkmHzUnDtvUw5BN7VxSFk9EOXJp/iptBUdmXfk4+cv3p/fRf+AZvbpvJBzv/4pZlH/Du9lkBL8xd45sw98rneKfNCCa2G8mIut0CzmxtHidbkg8V5Z1m0zS6Bk83uxaraiLcYMYo/BsYmRUjoxrl3wZJp3zQsxoK4PHP7qd1z0uZ9ck8HDYnPW/swrUP9MFgzPuj63r95Ux+7Cu/7Yoq6D6so992k9lIWGRYMM0OCkURUM8+RhH5ZiPkfSA8M+1hIitGsHr2hiId6vFoNG5fH/DGdj97+lt+m/gXqsmAx6MhhEAxKHhcHoQCJosJIQQv/fIk/0YfZEPyAdw5c2zTPWirT3Ng5w4aD4ynQrVonlz/jV+jyZmH19KxUkM6xvl2tQBvP7TLsnqhHbclY1IMuHMdb1GNVLFU8Du2sFxTvQ29qrRgZ+oxIo0WtiYnMGXP3yTaU6gRFsv/GvWla3yTYo9/oRFKWQ264y0ARVHodUs3et3SrdDHhEeF8daCFxk75G3STqeDgIjocMb89Pg5gZYcSCk5sDUhmGaXCIPZQHhUGFGxERze5W1JLwSl2xJIwp71++k0qB2WcHO2gHlBmMPMdLq2LTUbeYsiFn6/lN8m/uUN9ZwN9yhQu0kN7h1/K3s3HSSiQhhdh1xORIVw4m3V+CVhNW5Pltzm6gzCXj+Goij8KGbww5M/0eOdfmgN/H+1No+TP46sDeh4c9ItvgnjVSM2j29IwyhUelcrxgw/5/tXjbSI8Yrj1I2Ip3+u8mOdHJSi4xVC1ASmApWzzjRFSvl+XvvrjreUaNS2HtMOTPY6VCmp3awmiqLg8XhY+P0yZn/+N2eOJxMeZaVJx4Y4bSVv9yMUwTX3XsWcz//xKegwmAxoHi1fnd+cuB1uUpJSSUlKBci7xXkAijXbzWL1Xxu4ecyQIh1z91u30P/eq7Kff/3SdP/4ugb7txyidrMaXJYrNl/VGsPH7e/mja2/seN4AmGvH0M4JBIPDrzOeN60f9HG1CAQgcIUuTGrRj7tcC/PbfyB/RknAEENa0XGtRpOhMFS4PE6waGUZ7xu4HEp5XohRCSwTggxX0oZMJ9Pd7yliBCCus3PSfVJKXn5+ndYN3+Tj8bAzjV7g3bOuV/84xMfMJgM9BjWiQrx0fzx8Vyf84YaVerGeS8QWuFn1r1u7upTSXhsX+AOyVKTzPn8H25+/nq/15pEV+frTg+y4LvFfGD6FJvDt8xYbMzA5XL7/Vqsqom+uURx8qJWeCW+6TyKk440pJTEWaIKdZxOkJBACSYFBQ4v5THgWNb/04QQ24HqQEDHW6LFNSHE20KIHUKIzUKIX4UQxQ9YXQTM+mQ+K/5YW2rOT2oSl8PtoxFhMKk88P7tNOvSmPDosOC3MQ4izbs2YdWf6zEYCleMIhRByslzKmIJu46SX3bWrE/m5zuex+kJPGO3eei0KQ6zYsxexPKqhdXnisrNCmXrWSqZI3Wne35SSQixNsfjnrx2FELUAVoDq/Lap6Qz3vnAM1JKtxDiTeAZYHQJx7wg2bJ0Ox8+/EWJbsWLgz3dwfXxd6Eo4pxDDlFVtK+e/4G7Xr8ZTyE7HRsMKoumr6DlFc1o0qEBb9zyQb77nyogr7dd31YBwzHmMDMjOl/F4x2qMefoRlJdNjrHNaJNxUt0TYTziZJ9509KKQsU1hBCRAAzgEeklKl57VcixyulnJfj6UrA/z5OB/A2ZCwvRTJvfDfHBlmC7IPSRHiF12UhQw2alHzx/Hcgvd0lCgpRVK9fJd/XK1aJ4e63RvDp6G/xuNxoHg1zmJnuwzrRontThBCMrHdFod+OTmhR2lkNQggjXqc7TUr5S377BjPGeweQZ7lP1tT8HoBatS6+FiX7NhcvX7O0KK7TjYgJo3XPS9nwzxbSz2QE3CeqUiSpJ4veNNOebie2egzX3HMVf33+d4GZDTkvZAUtHKoGlbvfGlGgDYNG9aN1z+Ys+HYxDpuTroMvp3mXxvrM9kKgFNXJhPcL8jmwXUr5bkH7F+h4hRALgEBTheeklDOz9nkO76retLzGkVJOAaYAtG3bNsSmWsHlxMEkpr89k63Ld1KzUTWGPzWI2GoxHN0TeOHnfMKe7mDEi8NY9tuaPPcJi7Ticrj8tHALQkpIPHSS+yfcTpurWvDJE1NJ2Hm0pCajGhRGfzOKTte2K9T+tZvW5M7Xbi7xeUMVKSW71u4l8dBJ6l9Wl6p1/dXdLkRKecbbGRgB/CeE2Ji17Vkp5exAOxfoeKWUvfJ7XQhxO9AfuFLm1371IuHwrqM82P5pHDYnHpeHfZsPsuKPtVx7fx9+nzwvYFeE8wlFVRjV/ul8Z5iJCSdRlOKt2+5au5d+d1xJTJUKnDgUHBF21Wjggwc+Izw6jDPHU6hYpQKX9WqBWshFvAuJ5KQUnu79Ckf2HENRFVxON92HduSJLx7wyQ7RKRpSyqUUYem6RKEGIURf4Cmgu5QysyRjXSh89vQ0bGn27FJSqUkcmU4W/byCO169kS+e+75cnK8QAoNJxeUomWC75tHy7awBoLk1pFL0a7DRZMDt0nDYHHz94nRc9sDZH9ZIK7Y0W6HHddqcOG1Onr/mDcxhJhRFISzKyjv/jqVavfzjvqHA2lN7mbDjT/amn6CCMZzbLunODbU7FSv88datkzi4LcHnb7hkxkoatrmE6x66JphmhxYXWJfhSUAkMF8IsVEI8XEQbDqv2bRoa8D6/dPHkul1SzdiqwdHfLuoPzqJxFXCLhkGkwGlkLrDxYkhu5xuFk1fxtAqd7Fj9e6AITlLmJnHPr0XS7i5yKpuUkrsGQ4y02ycOnaGsUPGF9nGsua/5EM8tm4qu9OOo0nJaWc6k3fP49M9fxd5rPTkDDYs3OJ34XRkOpn54YUtH+lVJ5PFfgSbEjleKWV9KWVNKWWrrMd9wTLsfCWqon9J8Fl2rN7NsQLivCaLEcWgYDDlfTMihMAaaS6aoHoJr/iKKqjRsCrOUi7AsKXZsaXZST+dHvB1TdO4tGtTxv3xNDc/f32xVd2kJjm8+xjHDySWxNxS55PdC7Dn0t21e1xMO7AEhyd/Pd7cOGzOPL8zRbmDOG/RSvAIMro6WS7OnEhm7lcLWfDtYtKTA6/a58f1jw/AEmb22WY0G4iuFMm44RPyXFi1RljoPvRyNE2iubV8e7hJKclMtZdpOpjmkRzYVnZ6EgazETWARKTT4eKWug/w4qC3+PHtmVRvUPxQgdQ0HEEo1S5Nciqk+SI46Sha5kjFKhUCtjtSDSodC7nwqBMcdMebg1mfzOOWug8w6aHP+eCBT7mh+j0s+SXP4pOA9L+3N/3v743RbMASbsFgNlCrSQ3Sz2RgTw+8ym8OM3H/hNsRihLa3YfLsrWclLTqeal/OEF6m11mptpw2V15ZooIRXj/BmFmlDxmeS6nm8p14oJseHCpEx7YPiklsebIIo0lhODJLx/EEm7Olss0h5mIjovi1peGltjWUOeCCTVcSBzedZTJj32N0+7Cnu7Alm7HYXPy5ogPSDmZZwGKH2ln0tmzYT/g/XEYjAaSEk7mObOyhJsZNfFO+t15JUf3nggYHy4podDjzWAy0LBtvcK3PBICqWkFpl467S5Ug4rJei7kYA4zU69VHd6YO4b7J9xOpRqxAY81W0wkbD9S2LdQLtzb4Cosim84xaIaGV67Exa16GGWFt2aMmXTOwz8Xz8u79+G28YO5/OtE6hYJfiNP0OKkrT9KYUbS10kJ4t/flgacLYpFMGy39Zw9V1XFmqcsUPGs235zqwFDG+4wB44XAl4Z11t+3iFVlr2aMq+zQeD3iq+vCrUqjeoyomDSbhdboTiTRUrzEVANSgMfuhqjhQh7/npbx5m/tR/yUjOpMfwTvQZeQUmi4kW3Zqy8MdlJAZITZNSEhVbtFljWdMypjZvtr6ZCTv+5EBGEtHGMG6p25URdbsWe8yql1TmvvG3BdHK84HS6SRRXHTHm4XL7gqYm6p5NFyOwi1inDiYxI5VuwtMt8qJoio80/dVEnYcRjWoCBGi5bxFxBJuplKNil6HJ8Fl915MCvO+egzvzJ2v38yqP9exZs6GAivY4mrE0uW69nQd3CHg69c/2p8dq3b7jKMaVBpcdgmVa4d2qAGgY5xXbF1KqVfQlYBQEkLXQw1ZdB7UPs/b4A7XXFaoMc6cSM43GyEQLruLg1sT8Lg1nHZX4RxuiPz2FDXw18ccZqJ+67psXbaz0Bet7GOtJq5/bAAA7a++jF4juufrbIQQjHz1xnz36XBNG25+fggmi4nw6DDMVhP1WtXhxRlPFMm28ib3e9Q0jcU/r+D5Aa/z3DWvseinFUWS1NQpP/QZbxaN2zegz+09mPf1vzgynQgBRrORm54bTJU68QGPcbvcKKqSXaVVu1nNYnVpyBnXLcxsOSzSitvpzsqA8KCVw+xYKILRU/9H50HtMJqNrPh9LX9OmY/D5uTKm7vRvGtj7m7+aJHH7XhtW+q3rus9hxA8/NHdLJmxMluU3Q8F5nzxDz1v7JLvuDeMvo4B9/dhz4b9xFSuQK3G1YtsW6jx5q0TWT5zTfZMfvPibSyZsZLnvn9EnxkHIoRCDaI8qnzbtm0r165dW+bnLQgpJVuX72TR9OUYTAauvKlrthPIyd5NB3jvvinsXLMH1aBQvX5VDCYD1etXIa5mLLM+WZBdnaYaFG+L+CB9zAaTgYGj+nLf+NtYM2cDr944gYyUss/BNJgMhEVayUjJILZqRR6ceAdhkVZ++eBPtizZQWaqDc2jFXmxsEJ8ND8eneJTcjxm4JusmrU2z9+N0WTgh6NTiKqYd7x21Z/r+OTJqRzZfZyKVStwy5jrufquXuetg9q5Zg+PX/GSXxWkJdzMWwtepEmHBuVkWfARQqwrjCRjfkRFVJcdWj1Q7OMXLHu+xDbkRJ/x5kAIQfPOjWneuXGe+5w8eprHur1AZlbCudvp4eC2wwDs23QQk9XE4IevZvvKXZw6lkzbPi3pcM1lPNP3Vd8wggBruBnNIwudS2o0GYiICWf4kwMBqNeqDk57cBfiCovb6Sb1lDePNDHhJC8OeguDyVDihcHM1Ex2r99Po7b1srfd/vJwNv79H/Y8Sq01TZKRnOnjeBN2HiE5MZX6reuwdfkuxg17N/tzPnn4NJMf9WawXPtAH+ZPXcxfny3A49HofWsP+t3VE6OpeIUZZcX6Bf/hdvqHcZw2J+vnb76gHG/QCKEZr+54i8isyXNxBfjCg3fG7Mh0MPuzv/nx6JRs0ZFRHZ7221cIwe3jbmLaKz/hdBQc21VUhcGPXsOQRwcQEx8NePVj+93Vk7lf/hsS4jtFcbqKQUELEJZx2l081v0FHvrwLvrc7tW+rdeyDu8ufpkXBr3JycOn/Y7xeDxMfvwrXv51NKePn+H5AW9waNthb5dhp5vIihF+FzdHpoOpL01n879bWTtvU/bt+oEtCSyZsZI3548pttBPWRARE47BZMTj9v27G81GImLCy8kqncISut+sEGXv5oMFCs3YMxzZ6UvH9p1g/5YEP8cqNcmKP9YwceXrtOnVAtWgYLaaqHNpYK3i0VP/x12v35LtdM8y6oM7uf/d26jZuHpI5OsWlkBO9yxOm5OJoz5j9/p9AOz/7yCLflrB5Ve3wRoRoDmkhPXzNrN/yyHGXPsm+zYdwGFzkpmSicPm5OQRf2cNkJlqY82cjT7ZDo5MBzvW7GH9gv989j204wg/jf+d3yb9xenj+XeyKAu6D+0YUKtCKIIewzuVvUHnA3oe7/lLo3b1WT9/s38n2xxoHo2ICt5ZR9qZdAxGFWeAMGxKUirV6lXh9TnP+2yf+eEcpr40nYyUDCpWjeHBD+6k88DAJZ1CCK655yquuecqNi3ayjN9XymxAlmwUQ0qFatUIOnwqUIf47K7+P3DOdRqWoOvX/gRl9ON1GSeFxehCFbOWpedIVIYNE/gkmF7up1NC7fQtre39frnz0zjlw9mo3k0FFXh09Hf8uQXD9BjeOdCv59gExUbycszR/Py9e9kZzIoisKY6Y8RXUnv6RaI0qhAKy664y0i/e+9il/e+zPbEeTGaDLQtk9LImO8Yjl1mtcKeMU0mg10GtQ+4Dl63tQFS7gZp91Fu76t8syqyE3L7s0Yv3Asj3YdU+hW7mWBx+Ph5NHAs8680DTJ8QOJ/PP9Up+LnMyjH5tQBJZwC6pRhQAXOSFEoRf6TFYTFbM0Dbat3MWvE//CmctBv33HR7Tpfe7vXB607nkpP534jK3Ld4KEpp0ahnxsulwJIcerhxqKSIW4aCatep0O17TBaDFmq4mFRVkxWU0069yY0V+Pyt7fZDYyatKdmCzG7Nna2QKJzNRMziSm+Iy/6s913FjjXiY99AWfPP41dzZ9hGmv/Fxo++q1rM0lLWoH580GC1n06jlzmJmKVSsWKnyiqArRlaLoM7JHwAuO0Wyk6/UdCh37VBSFllc04+C2BP6ethhnABQe/k4AAB2ESURBVF1gVVVYPXtDocYLFvvTE1l3ah9prnNXFoPRQMvuzWjZo5nudPNDElLqZPqMtxhUq1eFcTPPNVNOT87gwJZDxFav6NdGZf+WQ3z78k/eJznE0d2ah1mT57Hw+2V8svFtKlaJITPNxrjhE/xuf6e+NB3VaGDoEwPy7RJwaMcRHuv2AraMorXcCRaKKtAK2SE4P8xWE1UviadFtyYsn7k6wHm8FzqnzYmmSRp3aMCz0x4mLMLKveNv5ePHp/osNrpdbuJqVqJ9v9b8893SgOc0mAwYTQZMViOxVSsyqv0zGIwqblceLd8hzxm0lJL/lmzn+P5E6reuW+IL4WlHOo+tn8q+tBOoioJb8zCy3hXcoTfePG/RHW8QiKgQTvMuTfy2O+1Onrjipey0q9y4nG7Sz6Tzw5u/8cCEkayevR5F9Z/haZrkqzE/sGXpdl6eOTrP1fbXbnyP1FNpBd9Sl0J7d5PVROP29dm1dm+BJb658aplGajZuBqKqtLt+svpd9eVuBwuJj/6ld/+BpOBCYvHERETjsls9NFb6H9vbyrER/HK8PfwuL3FKFKTzJo8j8h8tJJvfn4Il1/Thnfumsz+LYfwuDz5Vt153B7aX93ab3tyUgpPXPESiYdOIqVEapIW3Zsy9renij0jHb1hGrtSj+KWWvbs66t9/1I/sgrd4v2/dzr+CEpHZay46I63FFk5a12eqWdncbs8/P3tEq5/bIC3ai2P74bH7WHTv1uZ9L8v8Lg91GtZhytv6Up4VBgAp46d4dCOI4WLY0oQInghr7AoK09++QC71+1n5+o9hTrGaDYSX6sSY358FKEo1Gle0++CYg238PS3D/HGLR8gFCXLkWnc+fpN1GlWM8+x96zfj6Iq2Y4XvCLgzmOBsxEUVSG+ZiVUg0LCzqP+YkmCbNtUVUGoCo9+ck/Ago3xd3zE4V3HfM69edE2vn/9V259cViBn0tujtuS2Z56xOt0c2D3uJi2f4nueIuC7njPD0oqSnLmRAoeV8EBorTTadzR+GFa9miGLQ/NXvCmqf05ZT6aR8MSbuabl6czadUbVK4d53W4RWlIEcTvoNPu4s1bJ6EoSr7FIJYwM9XqV6Z5l8a06N6czoPaYTDm/xXscl0Hvj/8CSt+X4vb5Z1lVqpWMd9jdqzZG3C2ajQZ0DQNt9PXsRpMKvVa1eHUsWQMRhW/+br0Fqt0HujV8+g+rCPxNSv5jW/PdLBu3iYfpwtepz/707+L5XhTXTYMQsWJf6ZKsrPoQv0XNbrjDW3mfPkPX7/wIyePnCauZix3vHojvW7pXuRxmndpjCjE8qWU3h/n6r8KXqw5u3hkz3DgtLuY9L/PGff701SqVpFql1TOrqLzoRRCC+DNFDBajHhcbuwZ/o7BEmHG5XTTpH0Dql5Sme7DOtGubysObjuM0+4q9EUtMiaC3rf1KLRddS+txaZ/t/g5WIQgvEIE6afTs52jyeqVjqzXsg4pJ1MDOmyTxUiXwR246ZnB+Z7X43Ln+TEHWqArDHUj4gLm6xoVlS7xeVdY6uTi7OJaiKBnNeRi7lcLmfS/L7KT7pMSTvHefVP457slRR6rXss6XN6/LZbwc62AglnkoHk01szdmP38ue8fIaJCOOYwr8qayeJV4ZqweJyPDSXFYFJpcnkDet/WnWvu7oUSYMHPaDZy5U1dmX7kUyYsHsdTX42iSt14RjZ6iIc6PsuTV45laOU7WTV7fb7nklKSdPgUyUkp+e6Xk+v+188vnno29OCyOYmvXYnw6DBiq8Yw7IlrGfvbUwBEV4pi8CPX+HxWBpOByNhIBtzXu8DzhkeHU7tJDb/tqkGlUx552AVhVAw82WQAFsWYfUNjUgxUyNLl1Tk/0UVycnFjzXsDVjpZI8x8vedDv8qxgvB4PMyfupg/P5mH2+Xmypu7sein5exYVbhYaEGYrSZ+ODIFa6QFVVX59OlvmPHun1mzXInHrWGyGHG7PQiE321wceg8qB0vzngSIQRfvfAD016d4TejNpgM3PHqTQx93Cvx6Ha5ubHmfaQkpfjc8RktRtr3bU3S4VM07diQoY8PIL6WVyN36/KdvHnbRE4dOY3UJA3b1eO57x8lLo+OEjnZvX4f79//KbvW7c2OaZ9VcVMNKjFVKvDljvf9+uNJKVn80wp+njCLtNPpXD6gDTeMHkSFuML93fds2M/jPV7E7XLjtLuwhJuJqBDOh2veKFGXh/+SD/H9gWWcsKfQsVIDhtbqSLQprNjjnU8EQyQnOqya7NjwrmIfP3fTuKCK5OiONwdSSnqrecfh4mtV4vNt7/n9WIvKvz8u4527Jhd59T83qqqgGBSk9DrgbkM7svC7pXmKySgGBYF3Jqx5tAI1IgItwMVWi+G7Qx9nLzZtXb6Tp/uM83sv5jATE1e+Tt3m3hLoVX+u47Wb3s8WFwp0HoNRxRxmZuLK17BGWrmj8cM+MW9FVYivVYmvd08stI7Cf0u380zfV3Dk6o5sCTfzwHsj6Xdn4TqLFIUzJ5KZ/dkCEnYcpWnHRvQa0Y2wSGvQz3OxEDTH2+DOYh8/d/MrQXW8eqghB0KIgIsmZ0k9lcbC7wPngRaF7sM60WN4Z0xWE2arCWukBUVVMBjyztEFb5jCnHWM0WxE0yQuhxu3001GSiZzv1yYp9MFrz6CJiUdB7bjw7Vv0nVwB59eZbkxmAxYsrQRTBYj1ggLL8540sfpNe3YkMsH+IZTLOFmeo3oRp1mNbFnOtA0jTOJqXmKdJ917m6Xh4yUTMZc+wbj7/jILyNE82iknExl48Kt+X5OOTmwJSFgfNue4WDnmuDcdeQmpnIFbn7uep7+5iGufaCP7nRDgqzWP8V9BBl9cS0XI1+7kXfunBxQacue4WD7yt0lniUJIXj8s/u5/vEBbF60jehKkVzatTFTnvqWf39cnqfKlyXczIgXhmKNsDJ17I+cOe4b9yxMmbD0SBZNX86K39cyfuFLRMdF8cfkeYH3lZJHJt/Df0u2U+WSePrc1oOYyhX83ssz3z7E8plrWPDNYlSDQu/benDsQCKDK40kIyWT8Kgwrr7nykKHOY7sPu5t/BlgNi41SVKCf/+0vKhev0rAThnmMBO1AsRjdXTKAj3UEIAvnvuOH9741e9CZ7KauG3scIY9cW2pnVvTNP6YPI/PRn/rN3s1W01MP/4ZZ04kM7LRwyXuSNyqZ3Pemv8CA6NvDZjGVql6Rb5P+KRIY0opefWGCSz6aYXPdpPVRN0WtTi4JaFEIRaT1cSHq9/IN483J5qmcWezRzm290S24xfCuxA2de+kMtNakFKybcUubzXbZXUDLsLpBCYooQZrVdmx/h3FPn7ultfytUEI8QXQH0iUUjYvaDw91BCA28fdQLX6VVFz3fobTQb63N6jVM+tKAr97uxJzcbVsmPJQhGYw0zc/97tpJxM5cF2TwelDfzWZTsQQjDksQGYc8WtzWFmho8eVOQxl/66msU/r/Tb7rQ52bVmL0azkZgqFajbsjaN2tXDaC58NZc5zET7fq0L7XTB+3m+u+hl2vdrjWpUUVSFxh0a8t6yV8rM6SYnpXBPy8d5uu8rvP/AFB5oO5oXr3sLtyu0VOQueEpXq+EroG9hTdFDDQHw/ljHMn7kR6z/x6vLWrd5LZ788sEykdwzWUy8t+xV/vluKct+XUWFuCj639+HRm3r8c7dk/MtsshNZGwEaacC95f3uDUObj/MLWOGYEvNZNYn81FUBU2TDH1iAAMfLPT3KJsZE2blrWGgSdJOp3vbIbk9TFr1Bh89/AXrF2zG4/YElHM0mAyER4cRGRNO/3uvYtD/ri6yTRXiorjqth64XW48bg99RvakRsOqRR6nuLw98kO/irh18zYxffzvBeYG6wSP0iwZllIuFkLUKYIteqghP2wZdjS3h/Do4Kn6Hz+QyPaVu4mtFkPzLo2L1Ong9sYPcWTXsULvf9Wt3QmLsjL7s79xBdAQrhAfxXeHPsZoMmLLsHPq6BnialTEaDYyc9Jf/PLebNJTMrisVwvuev1mql5SOcBZznFH00dI2HGkQLuMZgNDHu3Pna/dTOKhJP7+binTXpnh10kjIiacn45/VmCFW36Mv/MjFk1fnh3isISbuaxXC1765clS77lmS7cxOHZkwCam8bUqMe3A5FI9/4VAsEINnercXuzj5+x4o0AbshzvrMKEGvQZbwFYwwN0PCgmmqbx/n1TWPDtYq9uLBBVMZIeN3Ti8M5j1Lm0Fv3vvSrfktgqteMK7Xgt4WauurU7zTo1YsPf/3Fou79DdNpcrPlrI50GtsMabqFGA+9M8L37PmHBt0uyHeHSGStZv2Azn22ZQGzVvPNRL+/fhqN7j/vrHeTC5XBnZyfE14rjhtGDOLb3BP98twSPR8NgVEEIXvrlyRI53b2bDvDvj8t80snsGQ7WL9jM5sXbaNm9WbHHLgwup5uApWeQbwaKTshRSQiRc7Y4RUo5pbiD6THeMmT+1EX8851X2NuWZseWZufEwSSmv/U7y35bzfS3ZnJn00fYu+lAnmPc+Mzg7Mq0s5gsRpp1aoQ5zIwlzIzRbMBkNXH1XVfS6ormmCwmWnRvGnA8j8fD6ePJPttOHz/DvK8X+cw+NU3iyHDwy3t/5vsehz81kJj4aAym/J2lUITP7FkIwWOf3sfEla9x52s38eD7d/BDwscldowb/v4vYJshe4aDdfM3lWjswhBVMZLq9av4bVcNKp2uDVpaqE5BSECTxX/ASSll2xyPYjtd0Ge8ZcrMSXMCznLOhntcDhcuh4sJ937CpJWvBxyjZY9mPPLJvUx+5EscNheax0OnQe157NP7cDlcLP1lNbY0G237tvJZOW/d81L+/naJf3xYejUlcnJgSwImi9FPt8DldLNtxc5832N0pSimbH6HPybPZc2cjcTXiuPQ9sMc2JrgkyZnspiyq9pyUvfS2tS9NHhC7hExEahGg3fmmQOj2ZhvO/hg8sQXD/BUr5dxZ0lNmsNMRFQIZ+QrN5bJ+XUgO483RNAdbxlSWIHy3Wv34nS4MOWx4t/r5m70GN6Z5TPXsHfDAWKrxeCyu4iKjeTquwLnGHca2I4ajap5BWqyFMQsYWY6DWrnlyVQuU6cn6MCb+VYjUbVCrQ/MiaCm54dwk3PDgG8QvFv3jqRdfM3oagqYZEWHvn4XhpcdkmBY5WUroPb89HDX/htV1SFK27sUurnB2jcvgFfbH+PPz/1VrM169yI3rf1yJb01CkjStHxCiG+B3rgDUkcBl6UUn6e5/764lrZ8cVz3/Hzu38U2IzSYDIwK+Nbv24TyUkpLPl5JZnpNtbN38z2Fbtw2pwYLUaEEIz7/WlaXeGN629dvpP5U//F5XDTY3gn2vZphcPmZOakv/jnu6UYLUb639ub3rd1D7i499RVL7Nl6XYfW81hZj5c/Tq1mxY+nSsnaWfSyUjJJL5WpTJtnb5l6XZeuO4tPE5PtnTm8z88Sru+/kLmRWXPxv3MnPgXW5bvxGgy0GtEdwaN6ovJYir4YJ1CEZTFNUsV2anGiGIfP2fveF2r4XwlPTmDUe2f5tSxM9gzHAG1EIxmA12HdOTJLx/AkekgLCoMIbwddF8Z/i4I78JUoCq1yIoRTD/2Kd+M+5kZ7/6B0+ZCSokl3Ezn6zow+utRhV7Fz0yz8d59U1j6y0qkhLgasTw65V5a97w0GB9FiTi69zhul4eajaoV+v143B62rdiF5tGC0hTS6XDx0nVvsW7+Zp+/hcli5JKWdXhv6bh82zQVFbfLzcIflvHP90uxhpu5+u6rsrsgX+hciI5XDzWUIREVwvl443j+/nYx6+ZvJq5mRfZsOMDO1XtQDSqaplG7WU3MYUYGRt+Kx6NRqXpF7ht/K2/eNilfkXEAj8vD0l9X8fP4330689ozHCz7dRVb7u7FpV0L17EgLNLKs9MexmG7D0emk8iKEaWeelUQh3YcYeyQtzlxIAmhCCJiwnnuu0cCtl3KjWpQC/3eARITTrL4pxU47S4u79/Gr2/at+N+YuPCLX4XQKfdxcGtCaz6cz2dri2eFGRuPB4Pz/R9lR2rd2enxK2Zs5FBo/px5+s3B+UcFzxnF9dCBH3GGwIc3JbA/v8OUb1BVWZMmMWSX1b5tBM3mAyoRhVHAaW2YZFW+t19JX9MnufXjhwgrmYsw58aSJ+RPUussFbWuJwubqp1HylJqT53CZZwM1/vnlgiycXcLJi2mAn3fILUJJrbg8FkYMADfbj37Vuz9xla5S6SE/PWCB788NXcP2FkUOxZ9ttq3rh1IvZcC6Mmi5Evd7yfLaN5oRKUGa+5suxUrfgXqTkHJujqZBcatZvWpMfwzsTXqsTiGSv9nKbb5Q5Y/JAb1ahSp2lN1ACiMOAVdf909Lc81PFZHLbzK4d01Z/rs0Invts1j8b8bxYF7Typp9KYcPfHOG1OXA4XHo+Gw+bkj8nzfDI6nPn8PYxmA7HV829PVBRWzlrr53TBu0C44Z8tQTvPBU8IqZPpjreY2DMdzP50Aa+P+ICvX/qRpMOnSjxmUsIpjIHyXyXIPCQVz+o4WCIsvDjjCboM7pAt+B0IR6aTo3tPMO/r4DmrsuD0sWTcAdTNnHYXSQkl/+zPsvqvDX4aHeDVmvgnhyRoh2taB1Q9A1BUFVVVePbqV3n9lg/YsmxHiWyKrhQV0CZFUYioELyKSp2yQ4/xFoPU02mMav8MZ04kY89wYDQb+PmdP3h9zvM071z8PljJJ1OxpQWe2TTr3Iida/YiNYnb5cZkMXFZrxY0bl+fqNhIug/rmC368uKMJ3j5+vFITQaMCzsyvTHfwrSzCRWadmoYsADMGmEp9eozAAQ+Me673xzBxn+2kJGS6TP7jaoUQXRsFF+98GP2Auqy31Yz8pUbGPJI/2Kdus/IK/h14l9+spqKQaFdv5JnZlwUhFiMV3e8xeC7V2dw8vCp7FxXl8ONy+HmzVsnMnXPpGItQu1YvZuXrnsroMCM2WrisSn3YQk38++Py7Gl22l/9WU0alsv4Fjt+rRi+vHP+G3iX3wz9ie/QgghBBWK2MKovKnfqi7t+rZmzZyN2RV1JquRGg2rFrufWSDaX906oFiPyWLyyfuNqxHLlzveZ86XC9mxajcV4qPpfF17ju09wUcPf5ldKCOl90L3xbPf0fu2HsVSRKvZqDqPf3YfE+75BFVVkUhMFhOv/vlMnrneOgHQCyjOb5bMWBWwwOD0sTMkJZws1mLHl8//4NeeBryz3fELX6JGQ2/hwvWP+Vd7BcIabuGG0YP4c8p8Eg+e9HHoJquRa4uhPFbePP/jo8z+9G9mf7oAl9NNr5u7MuihqwPehheXqIqRPP7F/bxzx2RAonk0FIPKdf/rR9PLG/rsGx4d7jeL/fmdPwJWJxpMBrYu28nl/dsUy66eN3al08D2bFm6A7PVRNNODYOarnZRoDve8xuzNXByvNQkpjxeK4h9mw8G3G40G4s9OxVC8MbcMTzT9xVSklIRisDj8nDv+Fv9nMj5gKqqDLivd6mHSHre0IUW3Zqy5OeV3nSyAW0KLVweFRuJEMLvzkVKSXh0ySrVLGHmiyZ3N/hcQCXDQohxwEC8UsGJwO1SyqPBMCyU6X9fb7547jufGaqiKjRsV6/Q3WhzU61+5TzTkyrEFV8DuEaDqkzdM4lda/eSkZJJ4w4N9B5ghaBStYpc91DRtX/739ebxT+v8Lt7CYsKo1nnRsEyT+c8p6RZDW9LKVtIKVsBs4AXgmBTyDNwVF86XNMGs9WbTWCNtFC5dhzPff9osce87aXhfqpj5jAzA4NQfiqEoFG7+lzWq4XudEuZppc35K43bsFkMREWZcUaaaFS9Yq8Off5Mi2T1smFBDSt+I8gU6IZr5QyNcfTcAL2c73wUFWVMT8+xsHth9m1Zi9xNWNp0b1piX5Yl/VqweipD/HxY19x8shpLGFmBj/an1vGDAmi5TplwaBR/bhqRDe2LNtJeHQYTTs21J1uKBBCoYYSV64JIV4FbgVSgCuklEl57HcPcA9ArVq12hw8GDimeaFxeNdRFv+8Ak2TdLmuQ4H9wqT0poCZLEb9x6qjQ5Aq14zxslPF4k9i5iR+XLYiOUKIBYC/kjM8J6WcmWO/ZwCLlPLFgk56sZQM//zuH3w55oesbgwSg9HA8KcHMWLM0PI2TUfnvCE4jjdOdqpQAsd78pOyFcmRUvYq5FjTgNlAgY73YuD4gUS+fP57n+R6j9vJj2/8RrchlxdbWlFHR+f8p0T3skKIBjmeDgRKVht5AbF85pqA291ON0t/XV3G1ujoXORIkFIr9iPYlDSP9w0hRCO86WQHgftKbtKFQZ7xWUXosVsdnfIghEqGS+QBpJRDpJTNs1LKBkgpC+7rfZHQ+br2AberqkLX6y8vY2t0dHR0dbKLgLgasTz4wR2YLEZMVpP3X4uRO1+/KbuFuo6OzsWJXjJcilx9Vy/a9W3Nsl9Xo2kanQe1p3LtC1u0WkcnJJGyVAohiovueEuZuBqxDPpfv/I2Q0dHJ4QKKHTHq6Ojc1GQVzOB8kB3vDo6OhcBoaVOpi+u6ejo6JQx+oxXR0fnwkdv/aOjo6NTDpRCBVpx0R2vjo7OBY/E2yEmVNBjvDo6Ohc+UnpnvMV9FIAQoq8QYqcQYo8Q4umC9tcdr46Ojk4JEEKowIdAP6ApcKMQoml+x+ihBh0dnYuCUgw1tAf2SCn3AQghfsCr1rgtrwN0x6ujo3NxUHqLa9WBhBzPDwMd8jugXBzvunXr0oUQO8vj3IWgEnCyvI0IQKjaBaFrW6jaBaFrWyjaVbukA6RxZu4C+XOlEgxhEULkbJszRUo5pbiDldeMd2cw22gEEyHE2lC0LVTtgtC1LVTtgtC1LVTtKilSyr6lOPwRIGdLmRpZ2/JEX1zT0dHRKRlrgAZCiLpCCBNwA/B7fgfoMV4dHR2dEiCldAshRgFzARX4Qkq5Nb9jysvxFjs2UgaEqm2haheErm2haheErm2haldII6WcjbfZb6EosL27jo6Ojk5w0WO8Ojo6OmVMuTleIcQ4IcRmIcRGIcQ8IUS18rIlN0KIt4UQO7Ls+1UIUaG8bQIQQgwVQmwVQmhCiHJfeS5qmWRZIYT4QgiRKITYUt625EQIUVMIsVAIsS3r7/hwedt0FiGERQixWgixKcu2seVt04VMuYUahBBRUsrUrP8/BDSVUoZEe3ghRG/gn6yg+ZsAUsrR5WwWQogmgAZ8AjwhpVxbwCGlaYsK7AKuwpswvga4UUqZZ7VOWSGE6AakA1OllM3L256zCCGqAlWllOuFEJHAOmBQiHxmAgiXUqYLIYzAUuBhKeXKcjbtgqTcZrxnnW4W4XgFhEICKeU8KaU76+lKvHl55Y6UcruUMlQKT7LLJKWUTuBsmWS5I6VcDJwubztyI6U8JqVcn/X/NGA73qqnckd6Sc96asx6hMxv8kKjXGO8QohXhRAJwM3AC+VpSz7cAfxV3kaEIIHKJEPCiZwPCCHqAK2BVeVryTmEEKoQYiOQCMyXUoaMbRcapep4hRALhBBbAjwGAkgpn5NS1gSmAaNK05ai2pa1z3OAO8u+kLFL5/xGCBEBzAAeyXXnV65IKT1SylZ47/DaCyFCJkxzoVGqebxSyl6F3HUa3hy4F0vRHB8Ksk0IcTvQH7hSlmEgvAifWXlT5DJJHciKn84ApkkpfylvewIhpUwWQiwE+gIhtUB5oVCeWQ0NcjwdCOwoL1tyI4ToCzwFXCulzCxve0KUIpdJXuxkLWB9DmyXUr5b3vbkRAgRdzZ7RwhhxbtoGjK/yQuN8sxqmAE0wrtKfxC4T0oZEjMmIcQewAycytq0MhQyLoQQ1wETgTggGdgopexTjvZcDbzHuTLJV8vLlpwIIb4HeuBV2joBvCil/LxcjQKEEF2AJcB/eL/3AM9mVT2VK0KIFsDXeP+WCjBdSvly+Vp14aJXruno6OiUMXrlmo6Ojk4ZozteHR0dnTJGd7w6Ojo6ZYzueHV0dHTKGN3x6ujo6JQxuuPV0dHRKWN0x6ujo6NTxuiOV0dHR6eM+T9ZUZK7btV6/wAAAABJRU5ErkJggg==",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "x_test_encoded = encoder.predict(x_test_flat)[0]\n",
- "plt.figure(figsize=(6, 6))\n",
- "plt.scatter(x_test_encoded[:, 0], x_test_encoded[:, 1], c=y_testclass)\n",
- "plt.colorbar()\n",
- "plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 28,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 303
- },
- "id": "AZQfTelyOigw",
- "outputId": "3c0fc864-e3e5-4b57-d84f-572358f2e61b",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
- " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "def plotsample(n):\n",
- " dx = np.linspace(-1,1,n)\n",
- " dy = np.linspace(-1,1,n)\n",
- " fig,ax = plt.subplots(n,n)\n",
- " for i,xi in enumerate(dx):\n",
- " for j,xj in enumerate(dy):\n",
- " res = decoder.predict(np.array([xi,xj]).reshape(-1,2))[0]\n",
- " ax[i,j].imshow(res.reshape(28,28))\n",
- " ax[i,j].axis('off')\n",
- " plt.show()\n",
- " \n",
- "plotsample(10)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "WiKTnnIQUgdP"
- },
- "source": [
- "> **ടാസ്ക്**: നമ്മുടെ സാമ്പിളിൽ, നാം ഫുൾലി-കണക്ടഡ് VAE പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇപ്പോൾ മുകളിൽ നൽകിയ പരമ്പരാഗത ഓട്ടോ-എൻകോഡറിൽ നിന്നുള്ള CNN എടുത്ത് CNN-അധിഷ്ഠിത VAE സൃഷ്ടിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "DhJLlh30Brpb"
- },
- "source": [
- "## അധിക വസ്തുക്കൾ\n",
- "\n",
- "* [NeuroHive-ൽ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/variacionnyj-avtojenkoder-vae/)\n",
- "* [വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ വിശദീകരിച്ചത്](https://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "accelerator": "GPU",
- "colab": {
- "collapsed_sections": [],
- "name": "Autoencoders.ipynb",
- "provenance": []
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3",
- "name": "python3"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "a70a0db41eff5062fa02d6f89e267265",
- "translation_date": "2025-11-26T01:07:27+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 0
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "1eY-Qmf8ItWv"
+ },
+ "source": [
+ "# ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "yEqo3q8JI5uG"
+ },
+ "source": [
+ "CNN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രശ്നം നമ്മൾക്ക് വളരെ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ളതാണ്. ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ചിത്രങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകളായി വേർതിരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് ഒരു മാനുവൽ ശ്രമമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "എങ്കിലും, നാം കച്ചവട (ലേബൽ ചെയ്യാത്ത) ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാം, ഇതാണ് **സ്വയം-പരിശീലിത പഠനം** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ലേബലുകൾക്ക് പകരം, പരിശീലന ചിത്രങ്ങളെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും ആയി ഉപയോഗിക്കും. **ഓട്ടോഎൻകോഡർ**യുടെ പ്രധാന ആശയം, ഒരു **എൻകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ഒരു **ലാറ്റന്റ് സ്പേസ്** (സാധാരണയായി ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള വെക്ടർ) ആയി മാറ്റുക, പിന്നീട് **ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ആ യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "ഓട്ടോഎൻകോഡർ യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ പരമാവധി പിടിച്ചുപറ്റി കൃത്യമായ പുനഃസൃഷ്ടിക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ അർത്ഥം പിടിച്ചുപറ്റാൻ മികച്ച **എംബെഡ്ഡിംഗ്** കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "*ചിത്രം [Keras ബ്ലോഗിൽ നിന്നുള്ളത്](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)*\n",
+ "\n",
+ "താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ഭൂരിഭാഗവും [ഈ ലേഖനം](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html) പ്രചോദനമായതാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "UZ38ZCGRYhHh"
+ },
+ "source": [
+ "നമുക്ക് MNIST-ക്കായി ഏറ്റവും ലളിതമായ ഓട്ടോഎൻകോഡർ സൃഷ്ടിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {
+ "id": "48ua_UfDIqum",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import tensorflow as tf\n",
+ "from tensorflow.keras.datasets import mnist\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "\n",
+ "(x_train, y_trainclass), (x_test, y_testclass) = mnist.load_data()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 109
+ },
+ "id": "-VvA6_e_Ytv9",
+ "outputId": "7f43ddd9-2044-4c88-a57d-7dffbb0741fe",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def plotn(n,x):\n",
+ " fig,ax = plt.subplots(1,n)\n",
+ " for i,z in enumerate(x[0:n]):\n",
+ " ax[i].imshow(z.reshape(28,28) if z.size==28*28 else z.reshape(14,14) if z.size==14*14 else z)\n",
+ " plt.show()\n",
+ " \n",
+ "plotn(5,x_train)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {
+ "id": "XVXKfTiKZGzs",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Lambda\n",
+ "from tensorflow.keras.models import Model\n",
+ "from tensorflow.keras.losses import binary_crossentropy,mse\n",
+ "\n",
+ "input_img = Input(shape=(28, 28, 1))\n",
+ "\n",
+ "x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)\n",
+ "x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
+ "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
+ "x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
+ "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
+ "encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
+ "\n",
+ "encoder = Model(input_img,encoded)\n",
+ "\n",
+ "input_rep = Input(shape=(4,4,8))\n",
+ "\n",
+ "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_rep)\n",
+ "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
+ "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
+ "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
+ "x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)\n",
+ "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
+ "decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)\n",
+ "\n",
+ "decoder = Model(input_rep,decoded)\n",
+ "\n",
+ "autoencoder = Model(input_img, decoder(encoder(input_img)))\n",
+ "autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {
+ "id": "xRVImJGBZ2kt",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "x_train = x_train.astype('float32') / 255.\n",
+ "x_test = x_test.astype('float32') / 255.\n",
+ "x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, 28, 1))\n",
+ "x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 131,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "H6YD611WaAAG",
+ "outputId": "3cf9f53c-8898-4bde-89b7-3670804c2373",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Train on 60000 samples, validate on 10000 samples\n",
+ "Epoch 1/25\n",
+ "59648/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2134"
+ ]
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
+ " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 99us/sample - loss: 0.2130 - val_loss: 0.1454\n",
+ "Epoch 2/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 86us/sample - loss: 0.1353 - val_loss: 0.1258\n",
+ "Epoch 3/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 87us/sample - loss: 0.1225 - val_loss: 0.1177\n",
+ "Epoch 4/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 85us/sample - loss: 0.1163 - val_loss: 0.1126\n",
+ "Epoch 5/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 87us/sample - loss: 0.1120 - val_loss: 0.1091\n",
+ "Epoch 6/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 86us/sample - loss: 0.1093 - val_loss: 0.1070\n",
+ "Epoch 7/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 87us/sample - loss: 0.1072 - val_loss: 0.1055\n",
+ "Epoch 8/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 87us/sample - loss: 0.1057 - val_loss: 0.1041\n",
+ "Epoch 9/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 85us/sample - loss: 0.1045 - val_loss: 0.1028\n",
+ "Epoch 10/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.1035 - val_loss: 0.1022\n",
+ "Epoch 11/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.1026 - val_loss: 0.1011\n",
+ "Epoch 12/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.1018 - val_loss: 0.1003\n",
+ "Epoch 13/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.1012 - val_loss: 0.0996\n",
+ "Epoch 14/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.1005 - val_loss: 0.0991\n",
+ "Epoch 15/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.1000 - val_loss: 0.0988\n",
+ "Epoch 16/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 82us/sample - loss: 0.0995 - val_loss: 0.0981\n",
+ "Epoch 17/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.0990 - val_loss: 0.0976\n",
+ "Epoch 18/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.0986 - val_loss: 0.0974\n",
+ "Epoch 19/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.0982 - val_loss: 0.0969\n",
+ "Epoch 20/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 85us/sample - loss: 0.0978 - val_loss: 0.0970\n",
+ "Epoch 21/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.0975 - val_loss: 0.0962\n",
+ "Epoch 22/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.0971 - val_loss: 0.0960\n",
+ "Epoch 23/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.0968 - val_loss: 0.0958\n",
+ "Epoch 24/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 84us/sample - loss: 0.0966 - val_loss: 0.0953\n",
+ "Epoch 25/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.0963 - val_loss: 0.0953\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 131,
+ "metadata": {
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "autoencoder.fit(x_train, x_train,\n",
+ " epochs=25,\n",
+ " batch_size=128,\n",
+ " shuffle=True,\n",
+ " validation_data=(x_test, x_test))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 132,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 256
+ },
+ "id": "CTEBvy2FaRBF",
+ "outputId": "b18d0d16-c88f-47bb-fe2e-2ba5871f0563",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
+ " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "y_test = autoencoder.predict(x_test[0:5])\n",
+ "plotn(5,x_test)\n",
+ "plotn(5,y_test)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 133,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "44u_8PR7kaoY",
+ "outputId": "71916b80-0821-4cd2-c481-bbbd5dac2fd4",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
+ " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "encoder = Model(input_img, encoded)\n",
+ "encoded_imgs = encoder.predict(x_test[0:5])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 134,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 164
+ },
+ "id": "DJS4ZdO5oOFn",
+ "outputId": "89df7031-c58b-46ae-9fc7-4ddbf5e46ef9",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXAAAACTCAYAAACXvkKnAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAcPElEQVR4nO2deXidVZ3Hv+fu2dcmTdu06b4BbbELLUULUkGHsbIo6DMqA1JGhxGlwKAwMsKI6AMDOipaLQ8gY6EojAWxLSJQoa1dpHtLlzRtk2Zp9v3mLmf+SFKT3Pd3cu9NSfLmfj/Pw0PzfnPe88v3nveXN/f+3t9RWmsQQgixH46hDoAQQkh8MIETQohNYQInhBCbwgROCCE2hQmcEEJsChM4IYTYFNdABiulrgbwIwBOAL/SWj9q+n63N0V7k7MstWCKEsd5a4LGOPxZ8o/hrWwTNR0Oi1pgdIpxTkeHrLXWljYAqEQUvnR6km0dQ6o8h7fBXP7pzzT4WSv/3Ggx+JWWbJwzkCbP6T8TvSceR5JOcqVZiy75tdYOeX4ACLvl+xVna0AeqGW/tMdtnFN1yOdtDJyN2hPAvFZCXnmcq9W8VkI+2Td3bbs80HD96GSfcU4VtB7b0lGLkO44gmg98aRon886p5h+LldLyBhfR5ZT1LwVhmskZLi2UpOMc5poaj5TrbUe1fd43AlcKeUE8FMAywGUAtihlFqvtT4ojfEmZ2Hu5XdaahWLZMOmPF9rjOXEDTmiVvTYHlELt7SIWumtS4xzppdYv1A6HMaOtff6AHwSUfjiTc7GnCusPSlfKi/AotcMv0EAnFjhEbXJL8oLUG2V/Qou+ohxzjOXWWcRHQ7j6HfvjtqTJFcaloy60fJc4XzrBAYAYY+8hgCgdaz8Cyj9/XJ5YLtflIJF+cY5XSerLI9rHcbG8p9F7QlgXiv1k+WfPe9vcvwAUDddXiuj14rhQBt8CV80zTinszby2tM6jDeO/DcQgyc+XxbmL7rDUqudIf9Wy9/WYIzvxHXpojb5BwdELdQs55TwvAuNc0LJ1/ufN99/0ur4QN5CWQjgmNa6WGvdAeAFACsGcL4RQXPNKQDw05e/015GT/pSH6gE6EkvGtrL4VBO0JPoGUgCHwvgdI+vS7uOJTSBtgYA6Hl7nPC+BBvpSV/8oRaAnvSiPdgEh+r1l0TCe9IfH/qHmEqplUqpnUqpnUG//OdFItHTk4C/eajDGRb09KQjLL/Fk2hwrUTSy5NAYueUgSTwMgCFPb4e13WsF1rr1Vrr+Vrr+S6v+YPBkYA7KQMAer6pGOFLT0/cXsMnlSMEV3psnngc8X/YYxe8zhSgH0+AxForPlcawrrXh4v9e+Ie+TnFxEAS+A4AU5VSE5VSHgA3AVh/fsKyL6k5hQDgoy9/xzeGnvQlw50P0JNepPsKENYh0JPoibsKRWsdVErdAWAjOkt+ntZayx/PAtBOhTahPCeQL5dbhQ58YIzFf+/FohZubTWOlQhcZP5z1XFUukt0AMApROlL6pgWLPnOXy21t85MFed3rjpqjO/4/+4Wtfn7vipqOVvlc7asMn9yf2F6nagdfSh6T4JpXtQuK7LUalbIr2fO781ljgtW7RK1fQ/MFTXPhh2i1vSxicY5y283vIV7c/SeAEAgU6NshXVJrTtJftvJ+6yhwgbAjIflMt2y0umi5nt1u6jlPH5a1ABg6/4plsedD2QiWFUTvSdpCqWXW1fROEyVobuMp0XKg/LPHZwtv+amKq4TK8x/WXrrDGWwm60PD6gOXGv9OoDXB3KOEUqD1nr+UAcxzKAnkdCTPjiSfNBam2sQyTn4JCYhhNgUJnBCCLEpTOCEEGJTmMAJIcSmMIETQohNGVAVSqyoEOCrt24C5UszN9wxkZQqj3VmW3cqAwDlkZv4hALmxkieJkPXsRiob0/C+mPWTW7UHqEjH4AsmMsI1zSMFrXMYtmv1usWiVplmflnPvtBrlGPlpAPqJ0tlFRpudQqfe0243mL7m8UtS3j5Eshc5lcppq2stQ4Z/kJ+XWIGaXh8Ahd9I7ID7SEzp41nvb6UcWi9vRu+bwdH5snakF9yjhn8knrLo4Ov7mjZF+cfiBTqDKumxn/hu1ZyXJZpsvQCTTslnNK2Ge+fhz95BzLMTGPIIQQMixgAieEEJvCBE4IITaFCZwQQmwKEzghhNgUJnBCCLEpTOCEEGJTBrUO3NkeRNqRekvN81T8zepznouvqbt/xhhRG73evNt48j5zu8xo8Z7swEShllhPKBDHqamTjOd96YsXiJrnpBy717Cb+MxD/ew03ijvjlJiHNknhrMdmPKU5R6uaJkjt2d1TZxgPO8r35FrsvP+ckwemGfYSPnuDOOcM5tqRM1cKR2JrzyMad+1bnMcTpd3WXdkmmP8xc3Xipqr/YyoOVvkfq0Nd5t3QptwwtrvM9WxPQ/ibA8j8wNrTzKPxlZT3pOWZ+Tc4Dm5T9TarpLbEo952zxn+mb52Q5pV2fegRNCiE1hAieEEJvCBE4IITaFCZwQQmwKEzghhNgUJnBCCLEpg1pGGExxoXqBdUlWzvvW5YUAoBdYt1vtpmaW/GMk/b5W1Nxb5R3O3TPMZXpH/9VQsvYt49BeBDN8qLvaegfs9iz592vWEXO51Ykb5bHTbjO3F5UIG9qHAsDZK0fJ4o+jn0d7XeiYmGepJZ1qEsc1z843njfsksvKjC1XDVp4qVw2BgDOCrktaawE0l0oX27tS+NkuVVpwXszjOet+7x1GR4AjLs+Pl/8n1pgnPPkzUWWx9u/J7djtSLscaB5QrKlVnmJ/HqPHbXQeN7AjXLeCD8vl8v6Xtsuak03XWKcs+Qpw/q93vow78AJIcSmMIETQohNYQInhBCbwgROCCE2hQmcEEJsChM4IYTYlAGVESqlSgA0AQgBCGqt55u+353rx7hbrLuQHXhnijhu0kt1xjiuvfEvorbj+/JOz+H2dlGrWWDu4BbIkru/AbhQKbUPUfjizO1Axm3W3QGrdheKE+T9bJcxvl/9Qu6Y9kPIZZlOQ+e60/8md58DgH+YtFvU9v04ek8CqQ6UX2pdGtYyUS4zy3/XfD/y20ceE7Vb1y01jpU4dqt5J/G7Fx0QtQ0zo/cEAKaPrsSf73vcUlv4zF3iuJTfbjPG+KWHq0Ttd7AuWwSA0LKLRe3MFzvMc87aaXn8++VnEIsnjlEdSP4X646J3j/J14/vVbMn7/xCXstXQS4ddaSliVr4S9XGOdtP5Bh1K85HHfjlWmtzZIkJfYmEnkRCTyKhJ1HCt1AIIcSmDDSBawCblFK7lFIrz0dAIwj6Egk9iYSeREJPomSgb6Es1VqXKaXyALyhlDqstd7c8xu6XoSVAJCUH/+uOzbjsNb6YsmXnp748uX3zEYYUXviSs8aqhgHG6MnQG9fxo01v98+EsgpSkXlkcaoPfEmzvVjyYDuwLXWZV3/rwLwCoCIBgNa69Va6/la6/mezKSBTGcnAoDsS09P3Bn0pOv4OU9cyfFtkWdDjJ50aed8yc0Z+e94Ot2dP2PUOSVxrh9L4l4RSqkUpVRa978BfALA/vMVmF0J+zuALl/pSyeBtiBAT3rhbw0B9KQXHa1BhEMaAD2JloG8hZIP4BWlVPd5fqO13mAaEAw7UN1m/TaKq03uHBbee9gYyH/lySVzppIfLJTL6WovM3f7Wzz5hOXx5rJGlAIzlFJ7EIUvLkcY2V7rrojZ++PflPUbe28UtTHiFqlA65JpohY6ZF4uL7dbex2oqgVi8CQtqxXLbrAukzx872xxfudbfzPG99g3lxnUoKi0XrdI1C6d/oFxzid3f9zyeKCyFsDmqD0BgOawE1vbMy01RyD+tTLaJXcCdRXJVXyuE3I3wkCruTPkTF9k6V9VVTvqTjYhFk8CISfKG9ItNX+u3KGxP+6pMHXe1KISukDuYlpTb36NPrVQLl18SjgedwLXWhcDmBPv+JFK6th0ADjYX/1qIuHu3NWdnvTAnU9P+pI33oexU5JQvK+FeSVKRv6baoQQMkJhAieEEJvCBE4IITaFCZwQQmwKEzghhNgUJnBCCLEpg7orva51w//8aEtt/O/kGsj+qjlnrv6aqI3HFlGrny4/2l/wmlzrCQBlbVP7iSo6QifdqPuqdc2sNmyc7Zwy0Xhe72vmdrgSKQcrRW1CQ7ZxrPukXBdcEkMM/qMOFF9t/TSmN0PeLTyw2Fx9duBOuQ7XAXn9pe8oE7WquycY55zSKrdVLTaOjKS0Oher1txqqU16Rj6bXOHeyTdf/ZKoTSmR265Wr1wsalk7zHM++Zb1cwqVZ540D+yDo86J1N9ZP04/ftNxcZyxGTSADWvln22MIac0FclPhhY+Y34lDoYv6CeqSHgHTgghNoUJnBBCbAoTOCGE2BQmcEIIsSlM4IQQYlOYwAkhxKYMahmhs0MjrdS6TWtg0QxxXNht/j2TcSy+tpGZv94qz/kxUztJwHNMLreLhVCSEw2zrFuEBlLksreWmaOM561ZIBdK5ayRxwVLTsnaFPOcx75naCEqV6pFoJO86LioyFJzn7VuvQsAzePNzf0bJsvraNy78rjg6VJRc+ZYtzLtJpTsNuoxoQGn0OW47Aa5jWlKZZH5tHFu9JO7Wr5+Wm6QW/ACQPCWGmthW39Fj71xhDS8jcL175dbQgeu/IjxvO4mcxmxROYrcjmqmmwuOT32H15ZfMP6MO/ACSHEpjCBE0KITWECJ4QQm8IETgghNoUJnBBCbAoTOCGE2JRBLSMMpChULPRZa6ly2U7hm+Yd4u978HlRe+r5KdEF14fi28z6nPEBWbws+nkyRzdixf1vWmrPvrhcHOd7dbvxvI89LnenWw255Mw1Wi4FPPv1ZuOctxTtEbUHjSN7E8oPofHuJkut+oTcEXH6z+Xd1QFgyxMviNonn1wiauFWuXQx5X+qjHNeM2qvqL053Tg0gpzcRnzxlo2W2nPPXiWOS10ndxQEgOIn5dK3q+6cK2pq3mxRq7lR9gwAnpj2quXxO73m17Av7gI/Cu47ZqlVBmSDvdVtxvPed9dvRW3Nz+VOoOH2dlGr+ESOcc5Li/aJmtRXkXfghBBiU5jACSHEpjCBE0KITWECJ4QQm8IETgghNoUJnBBCbEq/ZYRKqacBXAOgSmt9QdexbAAvAihC5361n9Na1/U7W0oIzsXW3zb+HrlUMHTUvP3ro0evFrUMWJcYAUDrdXLHNIfDXLq4/XubUb2tGJ7MZCx6urPVXqCxHfsf/gMAXKCUegNR+HK2LRWrdy+11MLjYuvM1pNN9XKJF2AooUqyLvMEgIbjWcY5X16zF0ffqUBKthe3v3JF50wNHXj5np1ADJ44HWFkJ1mXoeU+YCjbc3uM8V1z5JOiFm4tF7WmGy8RtePb5I6RALD557vQUHoILl8qZn/mHgBA0N+K4refA2LwBADqOpLx8mnrsr6sI/Gvla+fWWBQ5XLZxunWmwkDQKDE7MuadcV4+00/snMcePVPnV0u6+vDKC/xQyl1FFHmlbaAG/sqCiw170Q5vY3asN8Y32U+eSPrZ8deKmpNC8aJWtJyc8np1GSzbkU0d+DPAOibIe8D8KbWeiqAN7u+TihGXzULcx+9ttexk2u3I2teIQDsRwL6ctGnC/H5p3rv5r1lzVEULcoFEtSTnCkLMHV574cKKva9ifSCqUCCegIAn/lsElY/17um/5c/bUZKikIi55VY6TeBa603A6jtc3gFgGe7/v0sgM+c57iGPVlzxsGV3vtutfq9YhRcNav7y4TzZcL8XCRl9L4L/uCtclz06fHdXyacJ2mjJ8PpSe51rP7UAeRMOXfXm3CeAMCCRV5kZva+S//zG+3IzDqXkhLSl1iJ9z3wfK1199+cFQAMnfwTh466VnhzUru/pC8AWmr9SBt17hcdPQEQbGuCO/ncRhD0pIua6jDc7nNJnb5EwYA/xNRaawDic/BKqZVKqZ1KqZ2hRvPjtSMJky+9PWkZ5MiGjmg9CTSYH3MeScRy/QQbeP0AfTxJoJxiRbwJvFIpVQAAXf8X333XWq/WWs/XWs93pidL3zYi8GQlw1/T2S/E5EtvT1IGM8RBJyXbi6aznf0hovXEnWHeGs3uuJLSEGhtBBDb9ePKGNnXT06uA4FAZ86Odq24RnhO6Y94E/h6AF/u+veXAfz+/IRjb3KXTEL5xoPdX9IXANOWFWDv+nP7bNITAJmFs1FzbEf3l/SkiyuW+1Bfd25/S/oSBdGUEa4FsAxArlKqFJ2N5R4FsE4pdSuAkwA+92EGORzZ//DrqN9zGoGGdrz3uV9i4s2LMeHzC7D/oc4yQgD1SDBfXr53J07trEZrfQd+dOVGfPRrM7Dk1ql4+e4dQIJ6UvzOr9FUcRzB9hbsXfcQxsy9CqMvvALF73SWESIBPQGAVXfUYfvWDtTXhbFsYSXuuCsNX/laKl58vrW7jDAh80qsqM63mgaHjKQCvXjyLdZijaGNZI71ru3daI/8eyi8+6CoOadNlk/qNP9x0l6YIWrvbLxvl9Z6vvEEXXjHF+oxq75hqSVVyDGM/cEW43lPPrRY1CY+8r6o6ZmyJ8f+Sa77BQBnm1z7e+z+VVF7kuHO04uzb7AW8+R2sqEUcx04HIba5G1y21fXuLHynPnmtemsbhS1DSVPRO0JACQVFOqiW++y1MY9Yl4PJirulFvpjv6RfN7af5bX2KgtZ81zXjHK8viRl55Aa9VpcxF5DzKSx+hLZlj3fnZU9i2e+zvBikrjeQPL5V3r3Zt2ilr4snmi5imV4wGAlhl5ovaX1//dcq3wSUxCCLEpTOCEEGJTmMAJIcSmMIETQohNYQInhBCbwgROCCE2ZVB3pUcgCJyxLt8J1TeIw5oul3dRB2B4EBlIkzfchi6VW4g6sszlYcEkc2vVaPGVtWHaA9a7UYdb5MfsW66XW+ECwJjNHaJm2jnbVV4tatN/Yt6VvuEjo0VNbuobiQ4GETorlKFJx2EuawMAZVgnWaaN20MhUXLWNBnn9E+0LpcD0NkwNQY81X5MWGPtpBwh0PgFuR0uAGR/ILeMNZH3R7nNc7jF/Ii7pynX8rgy/SAW6LZ2sVQ4bHm0k+DH5TJBAHC2xtee171H2j8eCE0tNI5NKo+9rQbvwAkhxKYwgRNCiE1hAieEEJvCBE4IITaFCZwQQmwKEzghhNiUQS0jbB/nxaEHpllq01busDwOAJk7zZ3Djn5FLl9Le1EeF5ozVdROXmHeaGHxP8rd6977P+PQXnTkJuHMF+ZYaqZOcElVcpkgADSP84qa2zBOZ6WLmmqVyw8BoGq+4X7gJePQXvgLU3D0HuvSt6l3yvV+mcfM8ZUtkzeKMBWF6hR5XPWl8toDgOqP+2XxLePQCNrHeHDo20WW2rSvyjuaZ+0xb3hfeanc4dG62K+TtgsMO7DvLzXOWf0p69cq+K6p+C8S5fXANa7I+lzFJeK41jzTVQCEPHJny6x3o4ksElNnSgA4+K0CWbzd+jDvwAkhxKYwgRNCiE1hAieEEJvCBE4IITaFCZwQQmwKEzghhNiUQS0jVEEFd3UcU3rMJT+u1qj3QO1Fe75calew1VD+BWBP1YVxzRmBArQz9mGeE3LZGAAEpo+PK5xgVrKouevNnffcjfG9DhHnaQZGx7FHbzDZbKTXvKesiE7xiVrG8TbjWF+DXI52MsY4VFDBUxP7YlFt5rXsMldfinRkyNeyu9K8PtVpocNoR2z3lB1ZbpTcNMZSG/dIiTgufa2p/SRQfbu5s6VEeJp83TVOTjWOdaSaXyfLMTGPIIQQMixgAieEEJvCBE4IITaFCZwQQmwKEzghhNgUJnBCCLEp/db0KaWeBnANgCqt9QVdx/4TwG0AuneY/bbW+vUPK8jhyMm3X0DjqUNwJaVi5mfvAQCU79yImsPbAGCWUmo3EsyX8ldfQPOxg3CmpGLSynsBAGc3b0DD+4nrydFd61BXcQhubyrmXbkKAHDq0CZUlmwHEtSTA+EdqPzuH+FMTUXhqs5rp3bTRjRt34ZwWxsS0ZN4iaYo+xkAPwHwXJ/jT2itH4tlMk9ZCyZ+e6ul5vDJtbbBTLmdJwBMeva0PNYwLu2vp0QtnC+32ASAyW1T4cqfhX3lf0DeO501r43VLUhPuRhHWt8+qLWebzxBF84OIP2U9VbcymV4eZS55jrrsLk+WYyn2VCLaooHQJF3LpxzFuHwvnXI39nZ7rbtTAgZY5ai+MjrUXviqGtB2ovWdbrOzAxxnGnXeQAoeKta1EyboTvqm2UtyfyMwgQ9DZMLZmNf+R+QerAGAOCpbkNR2sU40h79OgEAb0UbJv1gv6WmDa9NOM18/WSve18eaxiXsb1MFvPzRKnQPw9jJo/FoYMvYfzGznUSKg4hO+9SVFXuRVNH6VxjwD1wV7ag8IfbLTXTcnBOm2w87+g3ykXNlFOcZxtELbPJXHCfXiy/TiXC8X7fQtFabwYQ5yMQI5fs5EK4neYLI9HIzJ4Et5ue9ITrJJJs7xi43PIDYyR6BvIe+B1Kqb1KqaeVUqZ++AnFqbq/AZ1/GtOXLspObQHoSS+4TiIpK92K1pZK0JPoiTeBPwVgMoC5AMoBPC59o1JqpVJqp1JqZwCxPypqJwoz5+Gjk24HgIMw+NLLE7/85/lIYEzhJVj00XuBWDzhOjlHT186dJzPvNuAsWMX4ZIl9yApOQ+IJafokb1W+iOuBK61rtRah7TWYQC/BLDQ8L2rtdbztdbz3ZB7j4wEvK4UKHXOUtGXXp54zf0R7I7Hmxa7J1wn5+jpi0fJnxPZne51ojo/24k+p6iRvVb6I64ErpTquXnbtQCsP1lJMPzBXnfT9AWA399rH0B6Aq4TK7hO4iOaMsK1AJYByFVKlQJ4EMAypdRcdH7QWwJxy82Ry54z61HbegqBUBvePv5TTMlZitq202hqrwSAWQAuR4L5cnDPWjTUFiMQaMHWtx9B0ZTlqK8tRkvTGSBBPeE6iWR33SbU1lQgEGjBlne/j4mTrkR9XTGam8rR1lYDJKAn8aK07qf26nxOptRZ9O6imQtAru0afM5XPBO01qOi+UZ6Egk9saaPL/QEXCuDmsAjJldqZyx1sB82wyGe4RBDT4ZDPMMhhp4Mh3iGQww9GS7xDJc4uvmw4+Gj9IQQYlOYwAkhxKYMdQJfPcTz92U4xDMcYujJcIhnOMTQk+EQz3CIoSfDJZ7hEkc3H2o8Q/oeOCGEkPgZ6jtwQgghcTIkCVwpdbVS6gOl1DGl1H1DEUOfeEqUUvuUUruVUjuHKIZh5QlAX4R46ElkPPQkMp7B8URrPaj/AXACOA5gEgAPgD0AZg12HH1iKgGQO4TzDztP6As9oSfD35OhuANfCOCY1rpYa90B4AUAK4YgjuEEPbGGvkRCTyJJWE+GIoGPBdBzB4bSrmNDiQawSSm1Sym1cgjmH46eAPTFCnoSCT2JZFA8iWZHnkRgqda6TCmVB+ANpdRh3bmRRaJDXyKhJ5HQk0gGxZOhuAMvA1DY4+txXceGDK11Wdf/qwC8AkMryw+JYecJQF+soCeR0JNIBsuToUjgOwBMVUpNVEp5ANwEYP0QxAEAUEqlKKXSuv8N4BMY/FaWw8oTgL5YQU8ioSeRDKYng/4WitY6qJS6A8BGdH56/LTW+sBgx9GDfACvdDWSdwH4jdZ6w2AGMAw9AeiLFfQkEnoSyaB5wicxCSHEpvBJTEIIsSlM4IQQYlOYwAkhxKYwgRNCiE1hAieEEJvCBE4IITaFCZwQQmwKEzghhNiU/wcVp9lhJVfSXgAAAABJRU5ErkJggg==",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plotn(5,encoded_imgs.reshape(5,-1,8))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 136,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 109
+ },
+ "id": "WXIys9NGz8bF",
+ "outputId": "c0b2ede8-a041-4cac-ccf6-3e40817df8c5",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "6.3110805 0.0\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "print(encoded_imgs.max(),encoded_imgs.min())\n",
+ "res = decoder.predict(7*np.random.rand(7,4,4,8))\n",
+ "plotn(7,res)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "5RQtFfjpNuI6"
+ },
+ "source": [
+ "> **ടാസ്ക് 1**: വളരെ ചെറിയ latent വെക്ടർ വലുപ്പം, ഉദാ. 2, ഉപയോഗിച്ച് autoencoder ട്രെയിൻ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുക, വിവിധ അക്കങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡോട്ടുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക. *സൂചന: latent വലുപ്പം ആവശ്യമായ മൂല്യത്തിലേക്ക് കുറയ്ക്കാൻ convolutional ഭാഗത്തിന് ശേഷം ഫുൾലി-കണക്ടഡ് ഡെൻസ് ലെയർ ഉപയോഗിക്കുക.*\n",
+ "\n",
+ "> **ടാസ്ക് 2**: വ്യത്യസ്ത അക്കങ്ങളിൽ നിന്ന് latent സ്പേസ് പ്രതിനിധാനങ്ങൾ നേടുക, latent സ്പേസിൽ ചില ശബ്ദം ചേർക്കുന്നതിന്റെ ഫലമായി ഉണ്ടാകുന്ന അക്കങ്ങളിൽ എന്ത് മാറ്റം വരുന്നതെന്ന് കാണുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "xMLzTpExtPl1"
+ },
+ "source": [
+ "## ശബ്ദരഹിതമാക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ശബ്ദം നീക്കംചെയ്യാൻ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാം. ശബ്ദരഹിതമാക്കൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം ശബ്ദരഹിതമായ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, അവയിൽ കൃത്രിമ ശബ്ദം ചേർക്കും. പിന്നീട്, ശബ്ദമുള്ള ചിത്രങ്ങളെ ഇൻപുട്ടായി ഓട്ടോഎൻകോഡറിലേക്ക് നൽകുകയും, ശബ്ദരഹിത ചിത്രങ്ങളെ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "MNIST-ൽ ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 137,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 109
+ },
+ "id": "uVprJu59lte0",
+ "outputId": "3e9e924b-ec01-4ff3-c49a-3dd70db84db1",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy8d5hcZ3nw/XtOP9NndmZ7k7S76pKt6iYXuduAjXFooRkDNmCaqYFw8SYh75tQk1ANhACB2BQbcMO23C3bsq3etast2l1t35nZ6TOnPN8f6/iDmNe2cL58F9e1v/9mpDP7nN/c557n3M/9HCGlZIEFFlhggT9flP+/B7DAAgsssMCrYyGRL7DAAgv8mbOQyBdYYIEF/sxZSOQLLLDAAn/mLCTyBRZYYIE/cxYS+QILLLDAnzmvKpELIS4TQhwTQhwXQnzmv2tQf84sOPnjLHh5MQtOXsyCkz8N8af2kQshVKAXuBgYBZ4D3iKlPPzfN7w/Lxac/HEWvLyYBScvZsHJn86rmZFvAo5LKQeklDXgNuCq/55h/dmy4OSPs+DlxSw4eTELTv5EtFdxbAsw8nuvR4HNL3WAodrS1qLg+6CqVJpUdN1FTGgoxQqVZptAsEJMK2MrNQbSDZgzDlJVQFXwdIFvgFoFNV/BC1t4CQ9N9QmoNbIVG2vEAcALm0gBwgepgBuWqLpHwiihCMn0TBStJEEBqQiUVI3FVgZHgisVhuZSWDMelaTKivgkY06IbD6IUgO94OGGVFKpLLZSIyigKEGrj+MXqwghpqWUqVfiRIsEpJaKI10F4YKZdpGVKsIwQBHguEjPe/GBAQvPUlErPpTKL7ztpoL0NE0y5xuM5WMIVdJg57CEQ1CRFKVgKJNCeCAC85+rTwhEtUalzaDOLjI3GUbLlnGjNp417w9FEg2WadeLHCzUYUxCNa6wMjHFjGcymY+gVAVG1sU3VWp1ElwFa6KKRZAKxcorjRVDC0jbiCFVgVQFtbAARWLOSig+f65CUO206AlNMe5EKdRM1DkFdbaIMAx8S6MWFjTHMliKQ0DArGcwno+B//wf0iWdwRlyvk1p0AbHwYlZ+CY0xTNElBpHc/UoFYEU84eoNRAeyJTLcjvDgXwdxozAswSeBWg+uubh1DS0wvx7zfE0aSeIN2HgawI7VSbRapMeLb9iJwCJhCLb2jQ0BC6S/nIC11NpDWQIKi59Yw1oM0VkJDA/HgOE4aPkFfScQ6VeZ1V8ioP5JOZQBT9qI+pdamUd62QZP2QRaCkBkC0GAIFuOqiKRMFHERJbdVCQzFaDeL5CcyBLXHEZqoUpVE3UooJW8qkmBO2RWYazSczRIl5dEDNVoVgysaZ9cD2k40DQploPiiIxGmM4s/nfP+WXdZJMqLK9TSPvKxR8i7npEGpFUosKhOG/ML4RJ0S+ZiKERAjwfYHvC4JmjZSeZ2guiTlSgucLFF5dkMXNE2S8AOmpCEKCZz4fA1WQArywj6bNB5PvC/RJgShVcZfo9NizHJ1sQJ+cj0epq0hFIFVwbYEIeOiqR0B1kIBEzI8vr+KZ0BObwBTqC+e5a3915vmc8kd5NYn8FSGEeB/wPgDLjLJxw02oxRpu2GTgRkFn4yzFf2smdjjPsRuCbFl7lCsSB1hrnuSqWz9G9y0ncZriVBpMSkmVUoMgMuSTeGaSzMYG0leXSESKrKkb45H+HhZ/xUW4PtmVUaQCVsbDtRQmzhT4qRoXLO0lrFd45KebSO6v4msCX1fIvCfPl1f/ghGnjrFanB/ev5Ultxc5/qYAX7/qu3xz7EL2bO8hNCxofDLDxJY4H7vpF7TraRThc7jSwhd/0EB+5wCFx3aeeKVOtGSUlr//AG7WQM+pdN5VRh+ewWmrww1oGJkKStl50WdUm8KUGnTCg2XUfX2IcAgSUU5cneL77/snHiys5LtPXoAeq/DXp91LpzHDMr3IU5UGPnn729HzgtrKEgJo+oWBPVam/6MqWxb3c+BfV1H/+DTTZ6fILQYnLJEBjytP28+Xmp7gtO3vYfFXfI6/OcSTb/kGP5hbzFeevIxgv0777RNU2+IMXqOh5RSW/GKOqdFd7J2+p/CK48SIsmHDByk1W1QjgtlNLmrIofF2k8iBGUS5Coqg/0sx7jrjO9w0eC0HDrdT/5RKctsAzqJGcottJs/x+epF/0FMKZFSi/wss5lfPHg2ahWUmqBa7/GRrXezv9jG0c+twpwqMXx5jHKzx9VnPceKwBhf3P5a7GEdz5JIFYKjAjPjk78mz9+u/RXvf+QddNwB2W6duRUuatghESswfTJGfLdGvhP+4tIn2T61hMqtjdTCgtTVI3g79vLYZx95SSf/1Utds8HHfrmOiFoh6wX4l94LyBVsrl2+myXWFN/81jU03T/B7BkN5DsElUYPra6CuSdIw7MV+t+q8sgV32DDU+9lycczTG9to/X64+w52snyL89SWJmk/uMDVDyd3qc7AQiuyBALlAnqNQJajeXhCQJKjQcml5MtW3yk+2G2Bob48NDr2TvQTvRZk9TeIgNvsHn7xY/yk7svoOvLR0lfvpTamzIUDidY8tMMSrGMzBdwVrZz/G0aatCh9MwBpv/1rpdT8gdOmlpUfnBnAye9KHtKnfzq+1uJ9zlMnKFTaXK48PSDXBI7xI/Hz6J3MoV4/ge5VtHwyxrN7bO8oXUv377/Ero+vRMlEICWBibOT3L9h+5m2/QKJr6/CCkEM+skwhWkdkukAlOX1IjFi5SrBtWiQcetgkDfDKXvSO5a/nPO+vrNNH31KbTWDpzGGF5Aww2ozK7QqKwtEQxUaYtliRllOgOzPDTeQ/HBBgrtPre89ls0a2UmPBNHqpy7aOAlc8qrSeQngbbfe936/Ht/gJTye8D3AKwlLfLERySuYyEUyfLmCRqsPMlPDBNQapwrPFTh021M0qYpKDWBNz5J7uxmJi9wwQVRVfANhWq0iVoUnCmbybLOEcWnPp5n7PMmxYKF0atgzUBixyRkc0T2R/GjAXZcvIZqQpJIS3xdwe6fhcwcpVQPN/a+D2tGYKYlcR8yy4IExgTv/vWN6HmF4CyET7owMIp+eozTrFEeLi7je7degRuQbFixjSNPD3H8FJyYbW3Sn7Ag6uI0eBx/swmyBbulQDyYpzsxTrM59yL5P3rqHFoektTiBvq6Hka3BnjDNU/QVBnn/Yf/kpmZMKF+jWKnzWnWKEHh8tO5NezILsLICcyMxH7Mxg0I9JtGWZMYoXfvep58dBXeSkn6tDqk4oEAPVYhGpqfPD5QTuBkLJRiBsUNA9CozRGrz1OciSM8H6tvkmXfsim3Rzn6/iDOeAt8AeOlYuX3ndgNbfLkBQHOvHI/W2K9dOoz6MLlgZWr6S+mePJoF9qMzjXdT5NUDA7t6mT592dJr6+j78OL8TsqbOo8xtvjxznPmuLf5lbxjecuQB83aNjjY855WINpnOYoX+I1EHHQ3l0jaPvc2HUPFanxH9+9lD29NexNOpUmj+Yl03THpnlycDG5SZvQ9ih/9/PrSNmCXAcUWyWJlizFssn0RBRUSWZzDZHXuOvWc6gkJCuvG2CiGGbqrjZq/S7wyEs6+a9eQok2ecvn34Be8vEMhfxmBS/i8fBXz2LHhMPc6zyCr4FVsQO022kemljK6GQc88ws8pICr42Nc3+pnsWpWfo+0IGxNMf/ar+L26Pr+dkNW1DLgvQ9PZgZSdf2NF7YZEDEySZD2LEKpu4yWwkSNcq8u+1Juo0JHsyv4gvZZew70Yo2bmBlfZSyS+PTkl+ObCVckmQuX4qV8Yh9QaPBzyJ8n1p7gkxPM74Gsb0ChI6YbGC6+gd3ny9//XS2yr94+ga+selWLgkf4Ecd56OVNdq2ldDSRYai3XzHXs7EZotqh4s9qmFPS6IliVaWVCMN/Ch+Ga1HHaTnkblyBZs/sZOhQZNffvwyrJkKieEBSus6eNvWp5ioRhj47VL06QLplSkyJY3ksyqpjEdmqcbEGc28uf7RPxyvZeBEdIQEtewRHRCYGRvFsZmtRDl8luRzr/06YbXCLR1bkZbP/x65kqliiLkd9WhlgJtflAN+n1eTyJ8DuoUQi56X/WbgrS91gKU7dDdMM1kI4/mComMwK4Jck9zJCn2GX+fXcLxcz5CZxBKTICRKJEItLLCiVaplHelruEGoJBU8WyJ1CZ5gIh3BtmusSE0yEYhw8qSFVxSga6CqiEoNRVEIjoXRSgJfl5STKvaggiwUCU64uAEdM+tj5nyqUYVqREGtQuCkAmL+1srXBUIIhAdDToJDhRbCw5JqVGCc3crMiccBDCGE8UqcAEgV9ICDaTnodR6G5rGp/gSd1iznBY/SoTkEhI4pNMa9EjOezs/iG3CtAK6lUkmoVNprvCO+g7vzq3licAkiY2CmJbWYwoFqC7pw2ZFdxGC2Dl8DzxQYcxJhwNVN+3hT5DC/Yj1GVlDs9DDiFWpzJqKsoqqSukARTfGYdUOgSpz6EL4K+2owUEvheCpSgJsMo86VYSaLngiiR32aWyOMg/WKY0WAZ0qWhcbZaJ2gQxOYQkdlP8N2gpnOICPRGK1GhrRfw5hT8AeGUdbW4cQ8YqEyLXaWRm2OuBrAQ6DM6ZhZgT3toM1VIVdAjdhoeQsnoLBhyQjdoSnOCvQx5CQxsz7WyBxifQqp+di6Q1CtkYgWmfEV1KMW4b48c8vDFNoVPNujXDWolQzUrIZvSgi5KFWF0IiPryosjUxS8TS0EQ8zm6L3VJwAiuMTHK2gFqtIU8dYFkZIlfiBLPSdgKtWsy45wlnh4ywzJjiUb2KUOPXhAhfU96IgGajN3507CZeOaI421afFyOBFPBRXw5qVmNn50ge+RAC4CuU5i7IiKZYNZqwgxZSJimSwnORwpgG/oGNUBYorEZ6HVvIxcgqeAeWkgpX2kPuOosSjyLZGnJBGqV6geGBNz9czgqk2pOtySk6qAjFks3PVItqNGYQvkAooJQeRyaFOzKACwbZl1CIq9rQkPOqCBOFLhATFVdBKHkooRDUmeG1sD48bSwjsOImXyeABeqmFej2H46sMF2qIQgnEfKxqFYlW8PAMDSckCahVFBScEGgdbVSaI5TqdcychzHnopUluiExcz7mTJVsT5C81DEVB2IOQkLfVIpKxqJhwEcvvnxDyp/ctQIghLgC+CdABX4opfz7l/r/5uIW2fjZj9C8TcGecSgndWohhZnNHmaijP14mOiAw+xKnVKzPy9bgloRqBWBZ0h8A3xd4ls+8dY5PrPsPr52/GJCX47gBDWmNmi4tsQL+PNLuT5I02f10hGqrkbpWy2EBvIMflblqu4D3Pfjs2h6Yo5KQ4BqVGV2jUAsLuIPBQkPgWcIfBOKKyt8bMNDfK/3bMK3RfBMQaFFzH+ZErQyxPscMqOHObj3x1XmA/FlnTSsSMjrbzufTcF+YmoJFR8VSUKtoCL5SXYzR/KNXJPazWZrhCufuxH9iQjlRonT4NDSnOaK5kPszLazb7gVw3RJRQqcPNLA0m9Pg6pQ6ozhBhTKdQqVOkF4yxT1wQK5qoWlOfzDojvo0Dwu3HMdcwNxzGkFvQDxXgd7rMCx90X48Pn3owsPXXjMeTZTtQj3nViO/1wMrQxGVlJqFCibslTKBsqgjTEniB9zUSs+j9/3mePzpl4+VqJWozxj+fuYOiNGsVnwwWvv4YrQIS578ibEsM3Z5x/kbamnuCt7OkeyjYw+2E7LY0WkruCr8z+6AIPXaBy5+pscczxun1vPv+85g+VfmMJLRBi+Ikql0eOMdb0sDU1yeWQfJd/kc31XkykEWFY/SUBzeKp3Ccqsjj2hoBWhcE6J85f0sX14MdWxIA0901zTtpfvPHYR3f9exjdVXFtDrXpo+RpuyKDYbFALCwqtYGYEbb8+iczmuD/9/VfsBCDc0yg33fJW2oMZJithZm/pIL4vjRwZR5bLVC88jVynzqK39fGjRXfz2YktbBtchqr66Kr3/DUryZ6IkdivkF7t85mL7+K7fVtI/qONE9KY2GxQrfdYt7afeqtAQi9ycK6ZqW8vItJfoBYz8WyV7GINJwyeLfFVULz5tYPUHp/Ivkn63tPEe1/3AD89vglnV5z4UY/IfYeho4XZDXGqcUGh3Qcxf5wXdXntafu49erfkh4p9b1SJ1GrUZ7ZdT2V1gi+JjAyNVAEJ66wcVpqWMdNrBlJ7HgNayyPKJaRpQqZi5cwtQn8iEsoXqI8ECG5G1xLUE0IwiM+0Tv345fLICVqzxL63lOP4kDXD8aQAQvj21ne3Pgs3x46n5NTMZp+YxA6UUT5cpq7eu7mnzNdPDrbQ3sgQ7OZ5Uf3bmXJTzPMro8zs9EnOKyS2lsj36ozu1aiN5Z45/JneGhqKXO3tcwn8Odj+dmffWKXlHLD/83Dq6qRSynvBe59xQd4Ai2tET00ixwZx2hvxonblJoCVEpBmo47BA6OIZUWjJxKZrVP/ZIZJobqCA5pCFfgO+CEAcsnFSyy2hjHUD3MoVn0sI3RnQAEbtxHWB6hSJm6YIkPtDxC1gvwLflGlGyBxpjCG2LPcUfjmZTagriWgq8L3IjPkmSG42kLz9DwdfA1CISrXBE6xJP1SzhWF8PIS1L7HSoxlfRKgeIIAs8OYc6UOAgHX0r67xNVy1we2cdao0ZIsSj5Lj4+trBx8cg4AYZzcfYH29CFR+VkiIZjDmMpjbaWWa5u2cfNiQE+UI1zpM+m0ugSq59mVJWQySGLRQLjU4hYFHV1I56psS41yprgCEfLTaj4VKTGhOcRsapkIi76kEFozMMeL6JMplHKUXypUJUKjlBZZw+xOVbkuZkO3GNh1JpEeJJKSmdT0zBlT2eP3kppNEjLQ0XU+QWsuVfqRNYcxIkxYskAatXgYLGZDmMaMWQT7QNjq8v5lsNvpWAsF0GqUG60MDMORrqMKFYgm8fe3M2Rmo8i4PLwfu5NrkTqGl5wvlxiNRY5N95LtznBKl0y6uWZmQtRKxhcvWoP660Rrj35PtwJg9CoT3C8xtxmhZ7gBEOJBEOOyln1g1wX3c+31QtR9vaiNaSgrQ4tX0VMzKKnEohGA70oiR4XGAUPpARNOyUnAHVGgetbt7PMmGBvtY0fZVvxDveCEAhNx5osIZUgM+UQAFVfw6lpVF0xv5iu+6iaj1ZU0AsSraQw5USYmwvQeGgAtbUJNxBHTVR5X9NjtGg5htw4WSfAXNZFHZ3GKkaQpo5WtPFshXyrRi0qcAPMT7Q0kJqK0+DwyUQ/gy0pHuiLUQsrKNEITsTEtZ9fOBTgGz7YHolknvckn+DJuMPssOx5pU5ktYZ3pA9rPAaGjggG8KJBakmdpe0THCu1gNDQ9zp4h3sRmobQNBxboDUVSUSKLIqkeaZgUo3b6AVJ4oiLMeegJOKIsoWXziBKFUJDAiElftDGSQW4oG4nlwfHONhwnKfVRdT8JtTZPGO5CL1OhQ2BAbrMCRq1OeqUKt9PnIsfMqjGBXZTgWp+/sdHL0nCQwo5y+Sc0DGOFhtwZhpRyz75Vh1ff3kP/58vdv4+alkQPwoik0P6PuW2CKWUhlRBeIKh1wl4fTOxfRrRIYf8+TX+T8+vGV6UYNyJc8vDF7L0X7PMroszc76k70gLb3j4E3iWZPQTPlqiwrXLtgOwf66FkWwM95k4mWKcT+nXIwXIHsj0tGL8WnKj/DD6RXnWXNiHpnio+Ny5bTPOVxux12vUzsnjOCpeVUWMhbji8Ccx04LouIeed7HGC/jdUbx2h2LYQLak0EzjD3t5XoaA4rFCr2ALizm/zD9Ob2a0EuPmxm2sNnRuSD7OpbE4H7r3nTz61FnI83waPt/PFdETbA7006YWgBA7xjvouHOOiS1RujdNMdIeY/byLlwbMqt8RLzG2UuOsiQww+ujuzlaa+ChWzcRHvW587TNuCmHi1Yd4ZLGI9y+YyuxnRP03dBM1+Yscg/87F8uZa5HEu7OkgiuoTOUZqYQxDldwdfBjXoY05JjX1lJtkvlhrffy1RXhJ+Ls9CKEfjsKQRK0CK/dRlz78ixOD7KAztX8/jU6bQ/WsGYKjDwtiSqUJ53c4BvRC/kWGcT8foiy+qmqPkqFU+ndNTlxs9/hKkzJY++9qt8fundfOVblzIyrNN2jyTXHqFx7RzrjDymsGhV4cvrfsXxaiNfOnwpxbSNKGqogF720TNlpBfEEi4nnmul854Kv71xLf/Q+BzJ1iyFK9YydbrCxguP4EqFkmtw4HCEZbfk5n9cpKTUnWT0n4K0xRw471SuHsi6Ab52/CKqD6QIj3pE957AVVS0tmb8eJi+t0doXDlFe3COz05s4bHfnc6ibSWcsIYbVJhar9Nz5hCTkTCTjWFam9KsskcJhKqIYBAvZOCFfJg1+fTX34uvQ2F9mWC4QsOnJpGKSqHmkinpJH6oEto9iuI0U0ppTG+EUOcck2aUfFsDiztGAbgx9Shrrhzhx6vOYLCpg9CopPHRGfyQRb4zQK5DI3npJGsTJ2lUPZT/nIKeAlp7K0f+NkV7U5qTe5qwZgXND/lU72iiQ5NI4aJNZHEBf+NK5roD5LpA1zzmijZ7Cq1Yh22atk1RWJbg5HkqXp1PT4egt6+L5X/dD56HVp6/68x8yWVlopdrw/tIe/CzPZswRg2Md8xh3eRTfTTBu39+M8IHJFSjAickYFWN1NeG2RKa4PTAEJ+U1yKfClALCkpNklB9kcVagfNivTx53gqkLthwWi9Js8i+77yMg1O29ioQPhgFH+n7CFXFCSnUIvMlE6lJWhbPsDQ2xTMDazDmHDTdY4NZYoNZQmGM7wbOh+PDmEuiICRGWqFpR5X0MpOWLcOcFhvl+vjTpH2DnGszUwrij0sCky56ycUzVUa36jgRj8ZfupgD06SvMvj7pkfxpaQife52NhN4+jjasuU016WZq1rkShbORISmp+dra1IRKJ6cbw0Ugli0SFaCE7MwHO+UErkAdKFQljXSnseudDvj+TBHE400a6N0aCrNaprQCZXI7TuZ2HI6n225l4TiklAMdGEDkC/YNBzrxVy9ljq9SEM4z0hLglpUsmrNCVZFxvho8mniioUuLAYcj+SBGvbuE3h6F/l2g4b1OV4T2cev1K3IfAFlcYGfdP2SM3Z9nIZHp4B60tEwxbBBsWbgugq1pIcadmhLZhkrNhDdPoRUFrHRHkC1JY8t6yJXtk4pTnxDId+q8q6uZ1hrn+Cmh2+g7qCHMZpBFMukSxGmvCLNqqBZTbOzbpB8zeQNrXt5X+wwHhJfSjaMfJDYLw9TC6/Dew1sNKf4es/P+Zz+esRgBCki1OR8i9esP9/WeIY1Tb2a5xtTFxE4oeGG5jsUlKpElGvgB1GEjzkr0Pf148+sYM6vELEqzLaqyO4CX2u7h5DQCSgGr+My3IINM2n8YhllcR1/t/K3XB7Ic2pWoOpqTI/FWP7gLN7hXjxVRbFM/HiYSkMAa1Ged3Ts4PFMD89NtxMZkKjPHMZorMevi5DpjhHSqxgRl4RdojM8iycVFCGR0RBOSEcaPlpGo2nbJGgqg7EkhU6Fb665lc2mw86qyjOlLu4wLsbPZNFzSYyAgm9Llian2FvRKWgB1gRyzPll2lTJteFeJpuj/LgnilaxYDqNmrcIGirVmE3YqBLXSnhS8qcUemXQ5u2nPcP18We4onADZTVM0xNl1IMDiPZm3Ig1Xx6JRMg1W+QWCZyYiw7UqjpeQSOekTA5jdIVx6+vsrx9gp90/ZJPBi9jMlEPjovigW/AzV3b2GqPERAGvY7EOGkQGoGtVx7hA3VPcM3tnyJ21yHwPPB9RGsTXjJMcZ3KTzsfpSod8n6NRKiEZwbxLIEbdonYFVSgTisg6qsEgxVubn6AVq3MLS/j4H80kdupMsp7p0hbiwmOOVTDynyf7RljvLbpAEutMcJKhR3qGrSpHOozjWyU7yVkV4nZZYTpMfjp0+ZbwUoangEzq835erGn8tvB1fzm1i14Jog1OaoVnaQHlTqVyXdXaIylcY81Yk1pKJUq1ByKD7Zx2siHMaY19JxABCV9f7UMawqyP2yjnFRwGiSxYxA8OMH0Ba0k33mCqqfRPxsjGZ3ms4sfZEdhCfecfSZGzoKDr9zJ0WKSs3Zehyrmz6HSH8HICf7h4bfwjx74F2e4oK0Pa0YiXYclt9V4956PkV7js2TlGOck+3lL7DkCgSrVc1aQWyRI6nkSZonB0HyN7fBoEyOhGFVfY7E9zVvDx4AQiiMRpkH68jJ/sXw3b4k9S6sGZ717N89c2UEtrbPpzptpeUrCxDThkQSVOp3aaoc3tu/m0dkeDuRaSSVy3Lx4G3dFT2N7ZTVuUPK/Bq+iNZjlvZ3bCSsV3ngKceJEJKUzi4zXouS9pdS6yozVGcy+OYRtGpR213HZPZ+g2Aa1uIeRVjFygm81XcJ3G7fglHSUvEb8kEBN1mHP+Fy24wMErBphq8rJqRh1p1lIFT53x1v5HBA8KVBr82nEtQTa5hLBczLkdiUJjoA9VoDpNKKaxJEqK68+ysD5DcgRn/O+80ncoMTp8mDK5ow7Pk7rsknuW/lzzq/r5ZZ3XkpotJGGR6fxTIV7MmtJe/3A4ClYAW1aYdEvJVIVqMu7qTaGcSIqU+tUanU+4Sei/OtvrqLYLKhFJWa9YPq69SguKA5EhnxGv9bN9DqFzVsP8fDxpex66DScRsH0l2YQIoddNqkWQohqDfIOkf468q7Jzg2Lqfgj3PDIu7CHdfR2KF53GkZOoriSVOssNzU/xCPhFRxqbeLQdCOnHbsJdVbHmlYotXq0L53EbxTMbE2QnguiHbfR84Lp73bym8Ribr94LSfK3zslJ/NfmMeebBt3aEXE01EaBzwGXx/Au6EHbdxAKwjKXRqpeouqk0PxFETRpDQVJNSvkdpfY3qtYPLfG8j2q7TfBsNrOvnJ21fTbqfZ/aVW8nNR7GMCPQ//8PW38ndBQeSiCQK6Q/1un1B/jl+t28iBnma4NM3AeYtQDocInpTMbvBYvnSULzQ9C8DbBy/j8N1LccKS2kUeaDWE4ZMpBLi+/40cO9lA6206ucZbl+EAACAASURBVA6b4mqDlOq/jID/4UTeYeT5YveveX/7BxC+jm/MbzY5v76PG2NHUYWg5DtIBUSpQnjYJ2OHyYZCzIQ9lJBD4PRZcgUbkTaRuqSSBCfiUfNVClNBlt8xgZsM09dqv7BQ4AQFn159P+fZA2wd/ihqWZ3/N00j1u9i5DTivRX0k1kG3t7E0k2DDP1uEXXbxyiuaMDXdKyMiz89ixNq41uLf4EPPNfWRkItcI5VJKhU+VXbRmp59aUUvAhZVqkeiD1fXoLgjMDIS+ofGcMfn2Sg6XR2GJ3oJR+Egvr0AZLPqmjXns5xuxFV+JwZ7MPQPPKtOrW4jyFcTNXFMyVIgZfTmXMF+0Mt5Fyby4JHqPg6CJABi4u7j/K/G/YD87P7b7Y8Q7V5O8u33UjqGYVQfxYvn8fMVLGnNCq+YHPgOMfL9RxQWomaFc6xJlHqdnPo9EYKFZOBsSTZuM1fNd1Hh2a8tIT/gm3WWNN6knQtyAwhEvEibqTM36y4k5XGFG+855PU/3gP7sbl5NtNVEciPB8jq1CdDBJOS4JTHkbWRQZt9KKPcjhEISjJJh1EWaXYLNAL0PjsfCeBues4Xq4A0kdrbuLEeXEuaj7GHbuSmDmJKFaQ5TI83x13c/P9rO2EZePvp/3uNJNnx8lvqSKGbOp3+4wq9TgrPZZaY5irs2RDURKHQriW4HjuP/d1PHVKXpR8GevZPvwlrTiJAPl2g2pM4PcUaI3nEfelsH+3G/uS08l069TiUG6UaAUFvQh1B1ysh/dTSawjppfx0ib1tx9m5uoV/Hz1D5n0bD527I1MakHwfGSlij3r4oQ0BsrzY47t04n31hg7R6ea8ogc1bDS0BjKc6bpYXCADnOGL564ksQOg/CwS/DIGGNXttK4LsfZsX5ujA1wZzHOp7kGcTRA/MF+SMboa0tSq/4JKUlKJgph9pltRAc9wsdzFN8huannUf7l2AXkJkNcv/5JPprYy49z3Tw0s4yDtWZk3iQ86mM+fQxv42oeO/0nnMc7COyYJmF0szffyurwSX689kc8Uerhn6cvJzSs0HTnCdA1jnQ0QdShe7SEGJ4gcCJOX7Cet6zeySWRA3zIfAtzgRgXnX6Ib7Y+ioKCJwW7h9vo+e004xekaN40SbFmkJkLUq3oHBlsxh4wCD55BK20mFkvhCOLL6vgVXWtnCoNKxLyzO+9maP3dxOYkARmPYQL02s1qkkfUlVMy0HsihAd9EmvENQ6qwQPWKT2VPENBc9SmNis8NbLHufWwxto+g+TYr3K7CYXY1pj0W/y5BcFWfupfQTVKrc/uQkU+P5lP2CzWeR72RUcKzWwc7KNQsmiPZkhapQ5fF8PDbscxrZoBFenkVLgS0F9uEBnKM1IMcaJ2QSVWZtQv4ZUwLOhmvK4YP0hpqshDj+7CK0MfZ//+EuuMP8+VnObXHTdzQTH52c2+TYFqUHHnRnoO0Hh0tXk2lW0ikS4kF0GWkeBZQ1TnFvXxy2HziHweIhqHMrNLmgSYXpohkc0XCZhlzgrOUBCK9JhTHOiluIb+8/HKenoAYdQsMI3Vt3K2dYfPq3Bkz7fzi7ikdke+u7qpvX+NCgKUlMYuThCxyVDlByDubJFdipMqFenGpcYy3IAVCo6vqsgixrCF5z4wCdfsZPYsnq59lvvYKi/AaWkIA0JEqxJFbUKhSUueqxC8PEQyQNlhl5j0b3pBMdONqCOWMSOQvLpKfxogErKIteukTnNI9RQ4G1dzzFVC/PoWBfpkRhLf1hCuD6TZ0SRyvxmL+H69L4rgd5ZoDk+h6m6DD7SSWRIYr9tnG/13MrXJi7mqZFF6LqLpbv0xKc5J9bHPz5xBcu/mubEtQ1sf/9X2FZu4q+euQYExKJF8kUL7UAItQqHv3zzK3YC8/swmv72g9iHbNQyFNt9vKCPUlZQqoLocbDTPqOX+5y54jh7HlhOy2MVTlxhsvX8vQzkk4zMxuhpmOZNjc/xXGERDwwuY0XDBD9adDcV6fFwuZk7Z07n0E9XYGV9fHW+nc+zAAmhsfm9Bbn35Li8/TD3fe9sGh+bpf8v60itn+Sa1r1cFd7PRffezLLv5FDmivjpLM76bsbOthDr5nhu879xdynFZ3a8AVnSUAvz/fBXrd/DHW+7l9FDc6+4UB6Otsq1F36ETJeGZ4Gen++gKafmW1gD4/MTIzcgcC0odLmk2jJMn4xhjekERyTxY2WGL7f5m2tv4xeTGzj0RBdO2Ce+KIOheahCEtRrLInMMFyM0//wIoSEVZceo83O8OvtmzAzCkvOH+SsxAA/ePR8osdUQmMeVrrGyS02/po8yxqmOD95jN9NrKK3vwkt5FCfyDE5G0XvtdELEBz3MbMewSNT+NEgE2fHcO2Xj5X/0Rl53rE4NN6EKub7mM2Mg5at0Dpr4Jsq2W6LSt38rDDXqVBtcmhMzeFkTfQHd81/iBCYPWfy6bo9PBRfSvBIDj0fJ7/YRM+L+Y6EuMKb63aQUko8trgL11OoU0qEFIubEwN48ePMNpWpSElSmZ8truzqoDRi4KtQLJu8ddlOvpB68bN61u96Iw2fmgBDx+tqYa4rwJOpRfi+QCvP7xg8VRQHQmMOSs0n223hhH28gIEqBOFjGeypAONnBigu8njDmc/yDw27Xjj2G3MX0vmdZyhcu5HgGVlmZ8IED1mUmn3WLellTWiU6yL9BJ4/z3vEJOauILYDn/rAr/nL8Cx/7JE7qlD4UPwEH4gN0rW8g8qBMNZYHmVwgvBIiGMnGwgEqzRG8pQOxGn9xm6cM1YwvFjFMDwUIfHzOk2PC/Siz0tuS/svSARlRyc4qGFmJaWG+ZbCjjvTiKEx0rfV8+Can7L++MfQHyuhdHrc1XM311nns312BYoL8uQEwm6nXKdRTQj0WIWlySlujO8n7XnE9RI/d9ehzhaRmkrmtBCYHtHBEOZsBXtSUNKCvHXVNt4UHuLsuetIB2JckxqiRzfYO92MviNMwxUjbFv+/+5G/ErYwR8cwcg24CGp+Dp+WSNcX+DXa3/IrXOnc8+tFxAYLXKqT4JaFZrl37Z8m9c4H0Kb1lFbSwRMB2d3HHtaUosIyimVi9Yc5OstD7GR5aiP7cG/ejPfbnnyhe91yisy5BpsTA7z5cZnnl9gNLAFvDE0R0R5mvev6sGc1giMS6ysJHX/IH52Dn9NN8W2AFta+vlQ3VPc752Nd7Sf+JEEk1oDA3UpliRCKGUF/8CxF56GYA7N0GDWMxIPU9rkUPF1pCfQo1UuWNfL0sAk74ge4Emt8n87/T+KZwqK9SrJAzWEhPEzDJyoT/ygIDDtoRddlKqHPjCBOznF1PvPpJA0EVUFpfr88S0WngF7Sh002zmUc/uYKYcYnYnh11QoahipEt/uuo2aVHjn5ndSdTTeVP8cLVqGkxtiTJdDfKr9d3RrBW4/uJXk95+eH6BQaDRPZ7YQZt+K+VWR7sg0l599kCPFJvbNtOAVNKLjksCMT/jQLEiJDFiIYoXGf9uLrNVeNlb+RxO55yjU5kxYVKPcLqhFbcysRWpXAWM0R+Z1DXSuOcnY9lbiR33CwypSSRGc8/C3nE653qDYoFJdU2LOr1EfyDO+aQm5DoWNFxzGlQpHzmygKTJFt1bAEgo3LH4CD4VWzWXO9/n8xLkMFxN8tHUba40Cvy420VtpZHPPINNtIdaEZ+mwZ7kgdJg/luBu6NrO//nny9EnDRIHJbkOhWt79pJ2gtw/dhpa6dSczJeHJEamiqi5iBUOVy46yr0Nq/BnVmPMCZSqQN+Y4Q3tRxkpx7ns6FXMFIIUihZaWmP2uk0ICdxeR0IFz4DIcYUdJ05nW9cazrjiG6TUAgdqSUZqdXS8ZhBN+Gy0hvGkzbBboiIVOjTthYT/n6hC4Zq1u7k7uArPs/DdTjqaxnlf42GOl+o5nGmY7/cPBXEDKuFggblckNijFk5QkLk2TzhQgZffef0ClbLO5HACllUpSoE+paOWBGNbEyhuguxklUsPvhVlaYFjfxUgFc7zlsGLCWtVXn/Os+xa3s6xi5ehThhEBuZLVk7aYle5g3NmrqdUNNEHLIQnOP6eKE7U56qNuyi6Jrs61hCVFqn9NZwBlQPntnJNaIDy0RhtDzvcwZnct2w5iWCJuqt7uSR5mHG3wIFanJ2lxchJCyUSwn9e47P5JTQ/qOKrUS577lP4psQ9B1DCsPPUYgVg2gsS220Q761RTgZwbIFXD6VGgVoBxYUHd69k08giKs0O/V86A7UEq75/E5W2GssXj1FyDPJVg3zRmt+lW1HQCgIn7rNm9RCW5rB25Qn6ZpJEngmglTx6P7YYN+kgVImi11CE5Of5VdRiAv+s1Uye43Pl+n28PjF/Uleeu4u7vrcBc1wjPMQLm9DsCdjyg08CYHvgBgweqKzgAXcVt0xeysjM10/Jh1b0iZxwGLpGoEdqRB7UCe7xmVmtkVml4IVV0BTaf91B4OEChQ7JB5dv51+KW7H3KQh//tknXszl8sh+TrpxnlMWkakG8NMmhB0u3rifiFbhe+lzGCnFmRlMgIAji5spGgY7hzrw0wZf0y9lVXQM54osvZvWv1DaxRUgXURV4cDuReRXj/Ge5OOElQpF16Q5NEexy2RoJsHs/nrU2vy+FDcAhcVJMHy47raX9nCqgfRqEK5AKajUL58malboC9RTThvUPyeRkzNYHQG+uuSXvHHnRwmNVNBPTOOOnkSeuZb0qgC5xaD3zHFuywlKEurMEkeXKFSXlvmntntIqkFY9J9/bb6X9vroxPOvgwy7Be7tXYmcshhqSHKmVeXJXDfPTbbz8e5tvDmcoeTXqEqXgKLzxxL59ZFR3nnJd/m76XX8dnYLlUaP6+NP0+fE+V1gDb5zajVyofu4cRelUEGUq5zbMc3Xm57h3XXbOelF+ZcTFzE0k+DjSx/hXZExLjt6FSeeacWeEiQnfXKdgtlzqsR2mjT9+0FkezOzG+LYsx6hncNkzu1k6OIkjszwZL6HgFrjR0t+Ne+KII70GPMC5H2blJomwIvr2R9LPc5bEzto0xzq1eAL7//MSLN3ugUhQdg2rq0QsaqkpyLUPz5NYXmCv77pNi4JOJyKFaUqsCY02reMkbILPD23DLUkyK2uYYRqqCMB0kONnHH5Af6m+Xd8YOAv2Lm3i4s37eerTbuhaTesgjcPbuXoyWUIH/Q5FXVSQ82Y1M1JEocL5JYEWfzho1wQP8q14UGO1Ay216/FnlWIPTGE5fkMFepw6iWRftC37aJF3UBmPE70mjS/WvIgU16RMVfn6WI3940tx0wrCNt+ofe3L5ci+lAv3myaCCA2rKLwxRIrE+P84JQiZZ5ZL0TdwQrqY3swAwGUWJTht3RSbvawplREFWIHNYQXRr10js+cfz9//9M30fZ3T1G7dAN9F3YgvPk7x9CEJLWniJop4Q+NwIouDrx9EUZbkS+u/S2PBJbTf3IxwvV522U7+ExyH9srFiedOLuLnWxPd1ELS7I9NhtX9fLNlmdeGOdXm3bw5aan+Jup9dy6dyOUVbS8SvwIJP55F2prE9PnNuMEBbW8iZWWNPziKJPpl68H/wGlMvZonnedcYCLwgf57M9uJLj9GKNbl9O1ZpRLGw6z2JziC/vfQfBpC7+5wkfjQ3w/VMXK6Li2wAkI9FCNsy2H484Io7UER0QjWk7Bi0o+37iNGU/ng8fewsRMFPukim/ASCUOgBi1CE8I9kdamKwP8cXnu5L05x969cWZZdw5spr00TpiRwWTHWFWGzoewwwH61hpj/KGYIaHyiZ/HbqaXNGikLYJpIo8vOEWFumhl71+/ocTOWhFwfrkKGtCI9yprGU8GubY+6KI2gre2fUEAcXFtSXVuEG2u51qrIN8l0fDkinWRTKsCZ9klT1CQlF4bWIPkxeFWRUZI6y89IJaVTrowBuX72ZycYR11jAVKbnv0ErCe0zuT67izeEn0IWKKgTvHLqUnTt6WLVhkN90389nJ9fw80fPon7ZNNtW/4yTlRjJAw5mVuOv1r2Omqciqgqn2j8VNSos7R4jva4NM+eTqRV5sqrgyAAqktc0HmAuZbPeOgHoTOZDBMcE4VGX4GAexY0gFZNSo6T3CyvwLQnBGvYxk+DTDoonialFprwwt+7ehGJ6vO6cvSSfjwwFQYdWoipLBIRBya9x2aE3MdKfYuu6w7w99RTbixs4mG9maWiSlfYod8+u5enBxbhlDSWvIWM+hz/XTCBV4F1NB7ndOZ1aU4RKTMVBpeSf2sXp2xKnu/zCbsTV6wbxEXSHpohoFfrbk+RqNlfV7SGqqBRqJvqcwrajy7k4nySo1Qj9P8y9Z5xddbX//959n97P9JKZySSTXiEJJBC6gBTBgIIN9erFelGvXsv1erH8bei9iJWLojRR6RBIACVAekgnmUkyM5lMPzOn993+D04Mol4hvwe87no2rzln9nev+e7PXt+11uezlAoTRR+ls/OYVQm7oGC6TSLxNIWKSu9KP0qwyKeju+lWJgGoImHpDoZbBE2FfIH9uzu5uvQeXFM2UsDP5FKFwFkTrIkcYcDIYwM+0WCwFGGiP4qnAqU5DQg2vKvveo6NxIhfomK6BNKzwKkv87nWbbSo06cN5KOmzm/GVlKOKrhXLGDwIg+VsE3ooIN/E2TboRytMX5dgTLlEz6+8cp11G+pAFCoV4gvmGDiYJzGF02KcZmBKz14hr00Plqi6lFAhEpJ4ecn1jCW8+GeF8BWap1QZcdkxAhxrFLH1ol2Ujk32vw0whKTa+O1SPzJos6m3GzWH++heCSIHavS2JAiW9IpeHUSYYmpxUtw3BbRhmnSE34aNsqIhsPUlbOxHvf8Aw/8fRMKJe59dTmbYl1UAiLKok6CXUnWNe5EEmzGjQCFZpvM2i7sos3NIytoDmYYvdHB2B+gfotJakpnwCzzarWB3dkWjgzHad5uMZ1zkVst0iibvLt1B2P1QV5pasGwJVJVNzlDp33ZMLYjcElkiAY1ze5iO9sLElcHdrFUU5ms+khlPHiGRSJ7c5yoC/C++vPYfrwNdY+HX3cYHF25CYBzGo6SNtz0hyMYlsR1Bz5w8i6/9Q998JYCuWiBUhBYEzjMpe4JirbKWCDI++dvpkd1k7fLpG0Hx2VRCUokVlicOf8o74jtYp33r4Wj3FzhKXLFzKdP/vy/058sx6ZoGyiCwNfiu0++KXUmrQLefRrNjw7zytpmaOXk7yR2bu2m8zNbOXTrSqwum98dWsLMf32FiQ8vozzPYrQQwLXjGPp4PduWdIFiI1eE06YzROU872nayn/2tKKlZPSKiy2FmbSpUwSlItf5Xz0ZBWtYjk0hp9MwZuE9ksE62EvA6MYRw4ydb/HMxT9k3PKws9jBj4RzwTQRTYegWGKwGiO8TcF0qZxYEWSBWstFSoJIs+w9tZ5Jq0DmqQbmPNjPH784l+Y1KZ4Z6WFiNEhfPMaxaIwt22bT9qRBJSRRrBPJnlli39qfoAgSE1aFgViMPXWLahwBR6To/K164z8yr15mxYwB8oaG7Qh8o+0R5qqu/+V/q1E0FJSsgPKqztirLZhuB9Pj4OnM8O+LnmRbroNnjvXQUz/BPZ2PAvCqIaELFj2KgiJo5O0ytiNiq7XCmKPIYFnEdkJ2uJ6GySKCz4ezMMej837NuCVx3PQTlorERJPRQgDPgIRoQLpTQbBh+IUWZN1hcqWNrznD5qV3vu5Ec7qWLHvY299MOCxSCrv58Duf5nLfft6/5TP4HttD8cNLyXeZXDT/IOsi2/n09o/Q+J3XOmNKMYFPzXiBrxy5Fn3DbqrXLOOc8/bzfF839S/5sdxyjTRXkujra0QwBIyZIobXpl7OULQthqsRBooRJkaDSBmZ91+8gVvC/aeusT61kPW9c4it12i4dwuTH1vF8puGmCz7GHKFWBkf4Jt1O09Fqx8fOZOjP+7CcquMXCZhb/o7ks1vYE6pjLrXw1DIjc8HqVkal7du4/3+UR4v+jlQbUZsLjJpehDKAut3LeCypXt5pucJZpbej/vePFoizqARpLfcwLFUFOWEhmfjPmAuRUemR1L5WPAEcALi+xk283zo6HVkKjo/mPUgK/Ta/VQcg/cNXsyekSZmzE+wVBtnquLFzKr4TliwfT/xyHK2hmYT2SMQvHcblUuW8EDdEubEJvh0w0aqSLzqa+L55GwOPTILLfPG0eFbCuSmz0ZZmcQjVjhqCDw/NZvhTICDmQbCWoELQq/SqU6ytGeAff5GpBE3Bx6fza7QLD4fMjl3wWF+2friqb83bObZVm6kXk6zQquBEtSAO+9UmLIsHsotxLBlLvfvpV56/SZxCxKlZUUGtWaMUoFrj11A0VQpmQq+fhFB0wj1Oszf8l6spMbYzcvILy+hCxKabGKGAghVk9hWCUeUUIoOgu1w7DR8crwc5icD5+Cen0KRLS6ue5U6JcNXdl2JM6rXNGNUm5U9x7gochBhUkPNGKQWhiidt4pqAKohG7EoccnjtxBqS/GNnke5ZM6rbPzCYuzmMnVSlfn6Capvy6DKJjOVaeDvA4pITQLBaooiR8uc5elDazY5Fo7R6krSpU9wsKOexKIwWtrBf9ykEnRxc9dFFE2VI9MxcsN+WrMWoulwy6Pvrd0D//qmfeKXynR6Etzz3Gq0pMjb67pxtJNlM9nhyyuf4IOBcZ4s6uwutpOY9OOvQqHZRmwqgiMgAvm8zpdfvhopJeM5IXKw3sP1ztW45VqO17RFUhU3ZVMmXXDVWLxhk7RLQinU45qKggOuhFPrmKoLUp5y8c3Jc1jt62ORNkrCcrHNiNITHCdznk6pqlCsylTLCqRU1LRIbJtIbiLEf7evwHYEnjw+l6ohA189jZ0CYk4kukkleLSMIwnc/vL53Nu4jNQqh2TPUtzjDvGXZTbIc5no8qNP1QCgculyxlbKOJLDfzy8jsCwgLVyPoLt8PLjCwlMOThiFbFq4+sXsVwihs9BrAiE+mwcAb5g34AZq7Ju0S4uDh9EmWeTqHgZqQS5LdnBxd6DzFY0Rkt+nGmNfIuI856VZGbXGNO9yRi5/RGenavytfi2U0AuCja2KlMNKszvHGKXVvpHLvgbExQFAj68J2yUnEipDizd4Tcvnc2v5VXIGRmxCmZzlUBPisKhEL6DEhtDs3gytBdVM0isilFuMig6Gs3qNFe27uNFVxfHvrIA6+Tzw1+lHH2ixNvr95G3dBrlEn9O5YqInBvqJawWma2NAiIeuQqahaXUgk2paiMVZeSKA46NNlWmsj/ILjXIDVo3TqjKJXNexSdXUNZMUzblk1qP/7u9pUDe7Z3kvoV3kbDd7Ks0ceB4I9KYxtFyBIDkOR7W1e/g262P0NyhsegXn6Lp21tOfX/zrSuwPvDCKcDuNQLcPbaKef5RlsV3IZ3MaZtYTFg2+yuN/OLAWTi2yKxlYwT1UWxsOJlxcgkqty59lN09bTy4axmHn+xGyYNUcoj2FhFdOuGtE/j7/QyfL3HJ+zdzhqcfl6DilqukonHkiQyR3+8Dy+L/pZXTyiokdtbx7et+w9vdWfJOhQNVjdijOr4HazlHQVbY8/llDK8O4h4VUafLnLhQ5d2XvEDe1MiaLjZtXMCMr73CxD8tY9miJJc0bcV6Ty0akwQvzTLsP/O+k1f936NCCYFq0KbQ6qGjbpiL3AYXuXuB3lOfGe7Yxf8UV8FuD/E/JRDsKFu8c1GzAqE+i1DRRktVcA9V8D4xiFOtMnQaPglJBnNdw7Q8a+HefAi7UMIxa1G9FPBz5/1n8d4FD3L/5Aq2HJuBOqIiVkBsLPHZhc8yWI5ytBBj5+4uOh4xUbIFpPEURmuU41MzML1QiVqIJbGm3ZJ3qB83qAZlih9IMSucYIs0EzUhE37VwTtSxdQlDK8bfUzm0T2LCC0rco03yxFD48VsN+f6D/P9+u2vCyB+ceAsxEkv4Yf2EZzbwW97lmIWFGb8rlbc7judjQLIiQLhX9aeB1HXmSHPJdcS4Z2f3MInIi9x1a2fI3TfDmx5OfvyM2gdMwE4caFE37o76HryI3R/9BU4Yy6ja7wE+i1av70T0evB7mhErFjE9pUxvDLpDhm55BDaOoqdmMb/2zJyWzPp37q4wTfNDb6XKNpVbjp+CU8cnUdgQZHZyihjBT+ucZFCu4nr7DQLfBk00SQ5HqDjuSpDYghj6WsBlSJY2LpEOSTxteYN/Kt8ekDuqDJm1Euwr4DhU+m/TsQVKdF2u4K4aQ8AgqrS+8OFfGrF83xnx7XUrx9iMNrK/S0rcGsGU2cZtLRMU7A1utUJbvBN8uXoYazZteBBErx/c92A6DoZocOfQbx2PxLX+vq41NtLWJQBHY9cQXEZ2Cf5FGLFQskLyKWaH+SxFA1bdLRkBWHXYawVc9n7pUZWxQfYsPguopLn/1aOfMQI8sPJ81kX2U63OsGqrn4G4mFGhyKIeYlDw/V8P30hUs8GrvcmKDcZmGuXoKTKSOk8lu6Qsku4T9KfdcEgqNbaRHZXRMJSgU7ZhYhIUIQmOUVbLIVpi9TLaQq2yCW91zKe9nPhjMPMdE2yJd3BaCGAUKrJsNoyoAkkFrtxls3Ff9zCt3+SyEGdh3wredB7Bl8IVrGSGqGFIu6EC/82AzSV7KI6TE2A++590z6RSw6hQw5fOXAFD9UPc3H4IAVbO8UylNtbsSI+Sm0G59f38uAqN0fr/QDcu2ENUmuBc2ccodpokH3HEipBeOfhd7MyOsCXYzv/pgvljUwTZNoWjdLvr+Pm+GEAdlWqHKw0skgfZoGqs9g1yNrOKJvkLo7LDcglCBxx0LIW3uNFqgGV8TO9aBkP0ZFxrErltNYgABK1vnqnXKmBuOMgut0IHg+KaCMiMMc7xliDn+MTjUgG2I6AhE3e0kiUvGj1RQaulSAv3wAAIABJREFUciNWFORCTTvdER1Mn0OkPUW+pFHK+LBlAd+giVQSafFnODfcS3mOzFjBz3hTCCGnENkr4BkzsdwO3nCRqFKbZNMipznTd4wOZQpJ0Hki38wPj5yPIDjEg3lGOlSS71hAoUlg5YwD7J9sRM5pSIm/1Zh/I3N8bqpnLyffUNMnCgxU8Z2osnO6lW2eRrKdoF29lKnlFt3do0wca6XxyAz8x0R6Nn0AzzEFYUkP+SYXtgS5JgnrnUuoegWKjQJaEupfzCAVDLSwtxYxlisIukZ57VyybTIXevaeWo8iSCzwjVBtkLjjyDl8u6BjjbnQBZAKIlMJH1NDQQ7mOggfA21sGj0ZZWfFS6OUIyI55C0N0yWBA/dOrWTSGjstnxg+kZFzPVT9DrbqgGRSSrnItUj4Vy1E7hvBTqVQMhJbsp2UYzaJ81sozS5zdvAIra4kR4Mx5vrGmKmOs7/cwneG5zPHP85XYq+gCX8/ZTtlFfh24mzGygHqtCwuycBwJBTB4nL/HmYplVPfneMeZagxxJ4VHVj6SixNQLAhOVuGnpW4JhzCB7KI+QoEfFRdEqWqwkAhws/lJeiiAX855eDv2FsK5MWMzrObF3L15a+wwmWxvO15UnaJG9V1HBmJ4zrgQpnSeTy2kOu9z7Kwe4j9b5+Bb0Aj0O/B8lsMmzJRqYpbVPGJVVpdKWxHYH1uATO0BM3eYdyiSlzyIFLgivp9WAjMVEocMVyYP65nxqYjbPzEctZ3FzGLMlRFlNxJzXG9pqfgrMjw5blP8ZWHr8f9yCDuY4N0PnbyvSiImGfPY/BDDplxDW9/kErczcS6ErFgHu77x374SxOyRcJP9SKas9jTNI+RS4O0e5NI5ZoeTX5uHZkOmdXzDvDl6AG+GN2PvcJm7gOfoOvzO5n46BlIHQ5LZw4yVBeiPBimfFcDDy5p5NPXb/m7XSj/yNyiytM9D2P32NTkokQezizl8cF53Ni1nQXhY1zkNjjf9TJDdRvZvyjOLTvWMevLaZxMFiuZQjprIa6LJ5lM+Ik954P06YHWnysNYtXGLp/sKxYExIAfO+THJeeRBJELfAdoVqf5av/VSBUZ2xSRBJu04WI87Wdt+xG+t3IT0smxMHdn2/jWpstQgxU+PfM5hqthfpo7B1tVkPIVFFFgZbifD/qH+aB/GBsHe4FNwqpwfu5z+AdtjIDFWQ0n6FRrBdK5qou5agZOKqf84vhqPD8JMLlI4aJ3bGdueIy+1jgL/FN8p3Ej39VXsCfZjTl4OmeUmlWDAoPvgCuX7qBqy/R+YS76rn4OHZ3Jw+4lxBZNUOxR+dqsZ7nON0bP8EfwnYhT/6ckzs/6sc6cw9hqP5YKtgLZWSbxK8Zo9aS4MHSQ7x+5EOl3WZxyBa+/A9FysAtFxEiIE+tMVnX1caHnEH9mACuCxNX+3SxxD/JvD36Qjl/sonjJQqbmi6gpEVIasb0mrvU7cGwHy7bwLgzzeHoxM10TzNdPkDFcGF4JwXF4dt8cJoobT8sn7mCZ89+xg4/H/oTlCFz2wsdRhjRSPZCe6aa9UgepFHpC4KUTHXjbMpgzbD7esYMPB07mvE+aJCj8ZGImJ37Vxd4FnXzymq3Epb8P5MdNhUc2rMAzIrC9wcHSHQRLwJEdwhcWWPEXdYPz3X10N40zFN/N8OoIv+k9A3Wzj+qqHFtX/pw1O29CeGgYBAGa66n6JAoljT47xisDrWALwIZ/6Ie3FMhx2YS7kojYHKoWuSOxlkOZOoZ2NeGeFijV2RQ6LS5yTzFkFhnKBNEnRcoRKDZKRBunGbECKEKKZmo9ta+kWqhz5bgg9CotyvSp3BtA2XE4UGhkpBjkgePLSGY8NJgOTlO8RgZIaQheA9ljIEZtbAFMQ8IyRchpfHHLO4j0Ao6D3N5KcXYdgu0gVm0qIQV9n4Q+7SCm8xB3012fYEFghK2n4RIz5mHkPT3kOi0cV5XckXoGK42EmgXMK5dSjIlYGmwdnMENtoyIgyg4iIZA9dyFmDo8199NLJDnjPgQBxSDIeqItk+jCSIVx2DUrGAgkLMVyo7MtOVFFwzO1LN4Be3UsIpvjlzKUDbEV7qf4DJ3mZfLNkeqccbKAXx6BZ9YA9VHCl7uGV9BrqqTKruwKhLH39mIVGlEKTjkWuGK+r0M+CIcvqEbJdsKd/z+Tfvk1WKIL+6+CnWZjta58qT4PwQP5xEr5qnPRcQK7erUKXF/UXLoUCf5TWEFHPSxwZjNz93jpEwPR/JxsoZOtClD2ZD59x1XYOcVvEdlRAOGLwpj6XDn/rP4vX8xQVcJn1JmXd1OGpUU4qw8Q7IXT12WnKFRsDUqTh4ZCUkQ+UPez91jqzg+FCXSIGOr8PJYBzFPnpXRAaYNDxfvex+JsQBtXQJKbBG8+OZ9AtTE+R149vgsHAecFRrKvB4Ed5ljmQiOI6CrBrpoICOxpGOIV9Z20iQEcB+oUqrTyC6oQEVCyknIwSqrov1ogsnxahSPWmX8ihk1HWynJnCnSiKOLBGPZjk7eISw+Po6U0RyMMiQ6bFwX7mYqfkCVkeptlZgJODC13IG3nEL36EkhQaROe5RMpaL7wy9jYP9TXSNVagGFBCdU6PY3qwVDYUt4zOYrPgomiruV3Xc4w6puWBGTCyXggSYOkS9RU4MxNBHZW4fvYB7GpezOD7ClZFXaFeSLFB1lvkH+dOK2YQbMoyaMmm7QNGWsRDI2bWXtS4YHDMaMOuq5HQFvSVHxF3GtCRkqSbL8Je2sTCLpxPzGMkFSGXdWFkVq87BSOtceuAGspNelHXz0NM23sHa9D+jImNbrzGj38jeUiCf5ZnkDwvu4nA1xGO5hbx4z1Ji+8p0Hx7AMQwSv4rw7KK7OVDV2FxuI308SPOrJieusvjR6ntJmH72FtuQ3A5z1QqHK40cOtpEpmWa25pO4Bd1pL8A8owtsXlkBsVBP92/yhAeGaawspPpJSHkIriGJViWZ3HDCDfGt3C2nmHUshi3PHzogX+m8+t7cQwTB8gubmDy+hKWKWFlFfx9Eq0/P4SdL2CaBkJHjA81vchl7gzfPg2fdDdMsOGW76IIItvKfm793E34twxw6IvtzJgzxmhvA9qEhO+Pbk6ku7Glmj6N1CkweCPIow7+Zz2Mrpb5Tc+v8dQLaHNEFCTcootJq8CLpXaSlpf+UoycqdOXjuFVqvyw80E6FIudlXq25LsY/UEXkc3H+dYvL+Wi+b/jzslzebG/k/pwlo7AFDG5lk74Ru+luO4M4ggCqgjiaoFHb/4OIjBqufEIBt2KUNPO+dhjWDjU3fHmfaL0G3R8y8T3o14+0vAncraL/kqc+354MdFdWYSTINEqu6iTyjUlzKyFJFucpdkMTYaZ+eAUycVh/it7EWpCInzIITlX4N+u+QO/GDyb1s8UcaaSCD4vhQVNXPO9DbjFCvd+6nL0HQmsmc1M17n4z/fVcVXnPn659Fd0rShz29RKNic6GDcDJK1RfKKMV9D5+qFLCf7ER6hdJrnIRqwI5HdESc9y8z+dD/LF0bcR/RebqJKjf10EwyfBi2/giL82AQRDRN3gx5EErvqnP/Gu4A7ete8DjB+P4K3LE/fl0QUDSRC5t2M95Rkmy8q30PEQpLol7lxzJw8nl7H+8BzmNY3x6fAOXqn6+P7QxYT1AmtvfoGDuQb2Pd+NZ1jCq6igKlzQeIgPBoZQ/ipfHJc8hESLf137BC8tnsk1/iHm6SdQBQtFMAmKFeokmxuPrGPy/lZyPQbv9B7l+9NncuLRGTQNWcivHELuakWQXYjiGwtE/aU5JYnCtii9yShK3qHthWGcfIGpZV20dUxSDcRxCSLVkM3K+ADZJxqo//kuBEkCQWDfdQs4eG09FzcdYm50P/8UGOR9l97OCdNmW7mdtOVmsuonb2mMlgIABJQyouBwXk8vHrnCh6Iv0iW/xjnRBJk/c1Asx+augVWUXojhHbbpOF5mfIWMfVYG+ZUAgdsk8hcrvO+WJ7nr6Epct7lq8rc5BVNyUNISgvl3bvyv7C0F8mEjwDfGL2SxdwjLESnHHbJtGrEBFSdfIF/SGDBE/mv0QvYMN6FPSJguGykp8t/HL8AlG3iVCuNVP68Usxwvh2lsmabOneOhfAftaoI1evVUVD5tuygdDeAdFig1ehFjblLdMtWAg1gBBIj7Ciz0n+Cp9ALuqXqY7R1nhpZALgnYxSLiSdJFMS6yuHmYqiWRLHsYsuowe1pxRIF8i06hUeR7xy7iHk8W+Omb9omMiA18duQCdo634LMdnHAAz7DEAA04HovqzCqVqIpcENGmBbS0QyVuMad9lINWE0ZCRdUNfKKAT1TRBKXWuWOX6Td0NiTnYTsCHZ4pCqbG6GAUwRL4iHkDQb1UGyuVV/G3SpSDMzgjshuAg9P1SP0uqoECi3zDNMkpQGJedIzNy2oFakeEQEeSBkllwLR4JL2UJi1Fd6APmVrOUDzN5nrHthEqBlGtQEQs8suJ1fQm4xQbBCbOCnBOoFZ4FamNgGtvSzC2qpGZdcPknQoddVOMXNRKJQRIFkbYZmqBiBm0uH/kDKYyXirne3An4vh2DCNVbAJSAc/Jzg07X0CsWohVm9Kkm03eLtb4egmJAnPdIxQjKu1qAl0QT+21QkmlfixPORxAMGsRlK06mCWZH06fzaFkHcLSKJLh4JoAfepvyWZvZGJZwHdUwjVtYakC25Lt+KQy6WNhfEMiOdmNKpvcNbqap90ZZrgStChJrLoK6fespNRg8XByGVlTY1bzBACfOHEpeUMjWXLjUgwmqn6KporpdjC8IoIk4ggCilCLxPdUKmQdjflKEb+os7UCx6p1/GpwJRNDYdKzXXjrymxKdfPqVB2L4yO8M7qDqF6gd4lFx4wJNEEmbbjxDtc6m1JXzacSEnGMKpZ1en5xNIdSi4FUVpDKYPvdCLKEYArkKipiTMI1byaW18a0a6dbKRbFDvqwAjrFeoEWvYRXKmNiISPhFXV8Yi0yHixHeerIHFTV4rzWPjTRZKQUJF11cWQsjiDaXBl6hQXq608qlmNzby7Oy9mZJE6ECJRAy1jIiRyO5GZR/QjbvX6EVBbPeITfnlhKNutC6q5F/d5+AUeonUTfjL2lQF4Z19n1s0Uk3udlZbif1hXDDHWFCBwNI09OURl3c8fkeRz7dTddDx+lsGIGqZkyoQMOpRcbGe6RMRYUMFIa7mEZc2Ge51b+mGcKXXxj+6XEY1kem3/3qV7dw5VGOh4poYyl6ftIA05Lic66IVyywb4D7cgZkbV1fXwosJ/lz9xC++NVtl4+m0VnHkVN19YsxiJUOmKk5tr8qPVxdEHCwuHnjfP4Weki7HiFX63+KQ+llrHnK4spDJ9eThpgazlG361zadwzQnZ5gOSSMC2PJxDSOQZuj3LXkrsJS2XcgsO7D72H8V31LFrQz687Hucz7rVszC+kO5okIOqngKXkVOk34dn8XLZsn43tNbnk7P0YjkTDH0V8AwXEqgvTUOmYnsTxuqn81OLOmfdRJ6kYDiQPRehYX2KkR+Vjod6TOXO4vXkj6feuB2r9P7og4hbdbCy089hTK6g2Glx7wQFiksAJ06binB7bFQBBIKbWTgB7H5pD+LBJ+YNp3tm5i6v9uwE3kiAiAY/0PEBulkXOFuk1FG7r/B2+WyzuSS/lnr7lzKsf42vNj3PbxIXsvHshTqvDNz9/J/dPrWDivXHkfBXDkYHqqcs7Si1iCx6UmZ6oZ1tDJ5e4X2Wdd5KrPWMogoQiuE993shpOK8exhOah1zQsDSHathCSss8+cAqKhGHhTcfYf9oI51fKeAMj7H/NF2iJko03X0Ip6kOM+Li2EttHPa30vVgCfnQECc+1ENS9GP8McrUkMUf50pUOsqcP7uXL5z7DJ87fjUbNi4hvCjBE/Pv5sYj60h/u5V8g0xyTQVZM5nMerEsEStkUq4qoLyWI87bFW6fuIihQoj/mPEoi1WTbxy/ikPHGml5XKRn0xEG/rmHhy4QGXu8jaZfH2bvVfN55YpmVjcdY/Nlt+EWayfF/nyE4EvHyZ3Zyi1fvZ+k6eW7z7y9Rqo7DWv3TPGps5/iO9XLsWWJXHcAuWQjVQSSCT/yLMi3BPDEMyQND5WoQ25ZE9M9MsWZVZoax1kb62OWNkbZMVFwcAvqyX1tsGe6maZfaeRaZC7//B5a5AxfGrqSoxNRmu5VkMo2G2bN53zXntety8Tiqy9cTdMGkTqXgKk5aIky1tFBDG+cO1rXs6R5BlYqTXDnBGmnDnebSOXSNMVBP7O/PwSmSXVmI7b6xj55a3PkgoAj16j1LUqSRaFhNMmk6G5Ctm2koshIMUCxXiC7poPULIliq4l1XEYp1aQ4jQE37pyAPu2QmnTxVKGbTalupAmNCTvA0x1tzNbGWKiCXyyRa9Vx65GapkJJxkZAlUzcDXnKIQVJsNlvuFGTIupoBogxwzPNnjabyPlLKfkkKj4Jx2uQsx22GUEemV7KYD6MHaui6CY/HjuPvukYckzG0gKw9w09ccoSlsLvp5bhyOAEvFR9IoanBiSCKGJZImnbzTO5+RwrRhmeCKGasH+4iU+oFzJaCOBtyzA3MPa66Spp22RHqYvD+XrEioAjyDwyuZhk2UOhQcRWPChFB6lk48kWECoGQ5NRfl+/ENsRMRwJW4HULBeNwWk0QWF7xWBzsYNF+hAr9Qo7KxLrswtpVpOscPVzohymhociP55eRUAuMWV4MRwJ+MdaEa/bJqqCGXDxh2OL2BFqQ0/WRskFXGXmuEYI/tXx+4VShJfz3YyUauJFHqVCQC1TshS6YlN0eRJIgkNYLVBsdDC9Nk+kFzGYC1M6I0bVK5Cx3FiITC7R8UcXk2uSMN1QjtvYPhNFsBgy84RFGa/42kiIITNPv+FH1E2MNfOpBGU8w1CKidjxKpYiUnZkLJ9Vi3SrEkKpglU8TVEewPLrFFd14RrOIxVNDL+DHC9RaNLxF+qRC6COKshFB0cUMLwO0WgORbTYVWni8GQd/n6YavcSEHUMW0IfK1IO+YhGcwT0MppkMpH3Yfd7UXICqVXNlEMCbdoUiiDS6kqe3F9u+owM4zkfYlZGzVSx0mlEAyxHpBKE6oJ2bBXSI376A1F89TKjlsXD+Th9Y3G6SwM16WaxwoQTxDUuIlbfwAl/ZSVH5XCpATkrIpch3SVhKxJGyEDSLMwYmKaA24G+dAzTbZPulCm2G3S1TdATGGeGNkm9nEFCOFUYzzkCveUGioaCEJMx3AL3JFbS6kqhShaxYJ7pOV6kMvRm6/i1K8qF7kHikpuDRpV+I4o2IeMeK1Kq07EUAVuTUSJhpJLA/dkuJMkmf/mimpy0BHIBsoN+9EkRJ+AFx8Hwytjq/7EcuaVBtgMuCe3ncs80b/OMciio8pngx1AdBy0lcGwyyjVXv8RVH9iFTzDQBZuP9a/j6LY2Ar0OXc9OY7tVDL+GXFb5bulKlJxApN+mHNb4D+kKWuuT3DP7HuZroxSuyzA+4cXXK+AeUznuDiPV2Xx9/qPMV8f5efJsbh14O8FjNvbxYaxAmC/HN7Po7UM8e/Yc9iUaSI4EidVleKYwi+/svJjZX8+QWx5jxc297DzRQubmOoIxN5M3ZwkFMvDQm/fJ5HSQXY/NQ5wJqZkRTA/gQKHDjxZyUS2K/HbqDPbePY+Gp4ZpXiyTaRcI3aMwuT9A/8db+OO7votPlJCE19iPB6oR7jhyDpmMG9kANSMyeH8XVb9A7LIRGtxZhvNBxjNeYg804T2WJfq4zv0vXoRgUzvWrSmx5KO9rIvUBPE/27eOzPoG7HPSPLbk53zm8PtR7oyQnCXxxMUD5KsadksZMgpP/Obs2lBdnZPiQW8eyE2fSrbDRfM381Dy4Wk1KUVlZgWmmKNO4BNf27aWY/OpF99N2+8ElJyBnKtQLutUihr9H2xl403fYcJS2ViYTYOa5kNXbeCpsXls/ukyKmGBi/5lK+36NAcKjUiCw7duvouYlEMXLBRsVKH20ni51M496aVc7t/Lgr84dN2TXsr9x5bSFE9T959pdv1pNp3fO0z6olm41kzR6k2x0HeCg/kmnt3fg2tQxSmfXjvmn62lJcE539zM5o+fgTqSYtnSUb7c/CTXCv/E1NEgkf020f0V0l06mQ6ROWf0c2fHH/j00OV8YcP1xLaLRB45SLF+HsYai3RJp25gGOb28KM599Eh11D0tqmVbPvBckyXxFm3buX60Ha6ZBG3qPOZyCvkbJOH8j2sLywkNRrAMykiF4xTCTQRh65zBlDXmvTv6aDpOYGDQgvH2x1+kjiPDRuXEDoCTrmCWLV5OdfNjmQbLU8mGUmeXh/5RNHHozuW0LDXQbBt5nz2AB+N/5EfT5xHfy5Cuy9JQCnxxOH5TB7xI7cXaF2Q4PL4Pq719aEIIrogIyKi/EWr4aAR5LGheZSrCsZlBYy0zsFfzWW3X2DtdTt4R2wXrd1JJi0fn3rh3Rzc2kH5ikd5n/84Xx++jF2DrTTstZEPDaEr7VS9OqW4iulpxz3u8N/3XYm8KMu3v/sT/mv0Qg4+OQvfkM3s7w1hh/xMrghjaUJNfO1NFIDfUiC3pdpsx4hUq/YnrQrjVgDDJSDVx6n6HcK+IiGlgC7UdIABkiU3WlLAVh2yc0LYkoCt1CjHZtAAR8ZWarrJjiFSNuWTGhgW82LjHFWiJPMRBEMgHsoRd+V4OTeT7UIHTw7MpTDpodEGsbUJQbXI2BYtyjRrg4fIVHWSCT+OIzBQieHkZUhlEc0YM72T7NcaECeS6IZFYTLIQPX00wiCDSdrdrU+dgGqHhFHUJEnRTYpXTRO2DiZLNpUBJenptpmxQOYfosGyX2KJFVxDDJ2lRGjnkJJwy4oyAUBpQDuhI1giXiUKi3uFHE9R78eJaG144gilaBAOSogF2vSulZOYXeimTN8A+AaRxJtHAlEwUERIFfSaDmeJ98YIKiWMKyT800tAdNVk2T4fzFLg1yriO+4jGDaZNtkio3Q6Z7CLTgcNx3KTpU22SAkupB0k6pfx3KJiEEV0ax1Fjmiwy9SZzJcCrFvqhFVNom5CoxMBwhVato/mmhStFU2Ha9FSB+MbmKpplK0HWwgZ9sY1NimAbmIclKYNW+XKToW41U/pZJKSzDNueFetrbMoLpwBpWAwFQihCg4XB7eS59YjzaioiXB6mxAbIzCnn/ohr+xoq0yXvGTmqXjitUxnlK5U1+NmXDhzguUIgKGR8cRQUs5DCTD/KmhkbIlIwSqlGIu7M4WHBHuybWTnPATrw6jpW1+NrGWVYGjvMs3RLs+xYZ2FcslcJavjwXqaycQr6ijCbVn2C+XkAoiWtKh0OJG9S+h0GrR6k1Rp2WJKjl2a+1oKRuxrKAINjZCbWKRBY5T4wqMVQLYjkB2ThB78PQG4AkCNdakKiE40Kyn6JBNZntr/eglS2HYCKKoJuWQiVCR6R2tY2koSFTyYDk2Jq9t1IxdYsAQ6a20YVgSqmzRFk4xrAew1BC2DPVqlriUI2vrJC0visfAsAT8Yu0lFNUKeL1lcq0u1KUdmB4JueJQDonkWiXsk0NkVMXkDM1hVegYO1o6ES2ZUCyI6VVx5FobtOGr1aHeyN7a4csuk46ucWJSgazt8P9NXMjeqSaK9QKJc5tpWj7K52c8zR+ml/Ho8ELqPVkiWoHci3Ha7upl4GOz+Nbn7mJTfjYbRmazPDLGp+qf5d7UCh62V2LLDorbwKNWEYGYpPGFpvUUGxSUORYSDlHJYNh08ZHbP0HDnzK0ZQpgZJg6t4WBd9fj8ae5Y/ps1vgO8w7vMPuLLey22kll3bwgdiEVJKzOBnJtItcHdtAbryMnu7CPDDLnG3GQxNOi6NuaQ6nOZsbjVZREkfzMAFWfSLG+NtS47ekyWv8UVtSPsbADZTRDeF8/Y++dh/bJCh9u3nkKxAGOm1Weyc9hS7qDak5FSUkEj9koOQt9vIhcdDOa9dPuSfKh6CbGA37+Xb0JRAi8Y5TbOx/mZxPnciDRQOTxMJE7JL775Qv54Nm/YU38KPcvD/D2ll7qJBdGVUbo64cz5/Olxqf4TWoFJ/7YSjXgMOeSPqq2zIHBRhzj9PKesVCG86/ZwfrgMuSSmyuu3My64HY6ZBNFkPnq6AW8MtHMZ2dv5AbfNDcv2MTjsfm0eFN0uqeoUzK0qNN8evv1bP7kGUjZKvF0HtvjItsYJhaQyLbXxqE9dGQhlYxO9/9UsFwaz9/ewwK1jwHTImF52FNuJWV6uMy/hwtcU2iCBtS0WvaUOziai2FXJRpcWa7zHWPu2Xfy7MJ53Pvqcuoe1Bme3wI31lQQOx6cxvJp9L1fRwkIcP1puYWp8SBbHljMuR/dQb2a5dHvnsfRbRY9ueOgqQx8z8/XF/2eL95xE02/OkR2qpv/mHMD8dWjrF/zI+5dcAYPr15AedTkjp9dResxE6daxf3Hg4z11vHjtfNZ/sUfcJX3CJVbnkIRTFZpScD9unUogsQVngmW6MM8ljib+LYUR/5V50dn3keLnKZOspEQEAWB2z1r0cbySOUojZLEXM8I65vnUcyqhCUJqWSyd7KR2ZFJrrj1t3z14PTp7RVXnsvmHWDD+BKkkoiNQMJ2uNG/l7JvL5ft+Chmn4/ZZw3wvoWb+fI9N9Jx9wl+/aVVfO3yg2TtMknbJiAKRCUPL5QifOvo26iaErJo0xGa5taWxzhiRPm8cQ2KYnKpbx+i4HDN5o9i5hQ+dfZGLva8Spssowkq/1n/HLm4w+aeNvrK9TzwxBpany4zdpbGJy9Yz6OjCzneV09nsFaIu853gNkXjfF0Zj6PzlyMPC0TOlwL6kqtBqLrjSueb21qxRIZz/i4P30GAbnIpuNdlKddeASohAQa1TKKYHI0G2VkJIzY7NDWpCtUAAAgAElEQVToyiBVwZqaRslBb6URgK7gFN2eCcKiyQwtgdlQRZBsYqEcEb1Av+ml6BQIiw71knVy6LAEaNjkMdxg+VUEy0KomFQDApWIRTWv8fTxHiotMhFxG4YjoQfLiKJNqVrrda2ENRwBHsws48BEA23mFI5RxRweOX2nODVJUalgIOaLSGUfoi7UJpp4HKSCgTk0jDFzCZlOlYjpIE+lqAThooajLHTXRjbk7TIJy2RzqYM/jCwmU9IRNQtHUlCzFkqmipgvoRRUcnkXw8Ug07absqNQjgoU2ryE1GksRBTBRlNMqgIIloNRlRk28wSkEjNiSTpcCRRBwuct4cxux3TDY7mFvDTZiSvhINgCmaqLiilDRkE6zQKWR6ywzDvA49GFWHmZii0zYgZpkRO4BQmXZKDIFpYjkLfLjFUDTBfcdPimmecaJigVCIolHEdAGc8hlCs4xTKCJCIabmxZpthgY7ttxIqMUBGphDQsl8h4JcAhw6jltRHYmu5gOBdkpecoXu21lEjZUSjaKpYtguBQsWUytoUiWMzSxwj6i1R9bky3g08sEdELTLTUY+nCqWfhdE2q2HjGbea4R1nuGuB3gfOxfTpiKgvVPKVcjN5yY61dTZaRKg5KDgxbJHzycuWygpyVcE/WThbOkh7EdBHr6CC+mRG2ljpYqg+y2t2HJlh4Re3U9S3Hps8oU3RkWmQDt+BQ9TuU6z0gmAxWoyfTUgKjlsWo6a3lgWeFsDSHJwoNbEl3IuRPnlpntlGq1zEsg7ypMW15MU+zMO5Q02sxfTa2IpAxXRyuxjAcmZytUy6oaFWB8byPfaUWAOygF0Gt3b/4V43rRVsjW9QxTQnHgWmXh4TtxkakLZLEq1QISwZlR0BRTSxdZLY2Ro/62svOBgwEkqaX0XIQ0+OQ6dBRG/KsdvfxvDobKScymAqxvugjbdXRV25gMF/rBEOoReGC7SCURGzrfxcE/LO9paPefMFmZ/FZn0Sq2IiGjTJdkzcduTBKodmhccE4C8KjPPfEUup2GEx/uMCGpT9nzX2fo+MLW5Dr67Caogy9LcD7rqsxwIq2SlzJslQfRBdM3KLJESPCt4+9DZdscHvXb+mUXa+LWg3HYlNZ5Vi1jjv7zyIx6UfWan3Inme91L2QYHJ1jOklFj09w3yz/WEezS7md8cWU5h24zqu4Eo4RPee1HI+NohjvvbWfNb5/Zse4eWOtzhzLv8XotunEQolSrPqKIdlxtZaeOMFoj91oz2/j97bF/GD8+/jXza+m6bnBKauK7Jp5U9xC7V2qaeLGneOreaV3Z3MuivH1JIAPR8+yOaBDmZ9KYU9kcAxTKTmBgZubKJcb1HXMUVIL50SkDoyEsfOK6dycmJRRKwK6LMyrGoa4Cz/EVa7BgmKIiHJzaYyPDC9gvW75zPzl1XkTAkSKZy6CBNnh5DLEN02hVAs8/TgD960T5Ys1Jz7nojwsaPXMzgRQdvnRirDdTc9xxejvYyZeXJOjeCUs3X+6bcfoevuBAPvirPikv0cTsWZmAiiDWjEd5nYqkDVW0sd5dpt5KYi313ye04YEb6/80IE0eHG+dvxSmUeOrEI05L4bs/vqZPyXHPnZ4ntMWn4t6M8MOP5U2vcXjHYX27h8cmFHBhpIBrM0x2aJG9opCpufGqFVneKHs8oN/r7yNgWL5ba+O34cpK3t+FKVHn+T186rVFvASnqnLn0E5z5P7u5JbKTF0oRdhVn8OTta4hvSeIoEo4sUmjxUA6KlOoEqkEH75wk7+rYyU83XsisnyQwI15KDToTy0RuvnI9P9p7Lt03D+C0N9H7YR+h1hT3L/glM2T9dQS7MTPPFftuYnrKx01LXmaN9zCPppZwKFvPyCPtNGzO0fvPGj9acw/fPHopiT11eHpSfHb2Rm7rOx/nqQhq1sEzbpDpUMmeV0TTDVTZJDXto26DwqtP/IBcevhN04LcMxudmbd98BS3QJUtqqZEZWsE14RDrh2MgI3/iIRn3GJ0rcPyBce4Nr6Tdd4MlmNj4yAiIAkiD+RC3HrgUopJN+4BBcPrQEeBpkiGr3c+TItcpEGq1aL6jCqGI9KlOKcK4IZj8fWpBbyU6CT5SDP1L6U5/DEPPzj3fmYqCboUmYUv30TbbQKFJhfpLgnXpENkXxZbVyjVaZi6QCkiIhoO3nEL0XB48YnP/98Z9SZWbdxDWYRiGQwTKzGFIElI1dqbaDLjZZfdjFgFSxPx6hUaZC9m2ESa2YGTyuDsOoh25iqico4xI8iuVCsLAiN8KNBP0bbYVglzoNTy/zP35lFyVeX6/2efoU7NY3dXz91JupN05okQQhgDCokyC6gIKIrDVfHi7Fe/V71c1r1ef85XHBEcUS8ICjKTSCAQCJmHHpL03OmxqmuuU2fYvz8qBFCWJmv9luu3/0mvdNcZnjp7n3e/7/M+DxOzIbyGhSPFGxZxqG4NN/oczvUOM9p8iB2+dixXxbQ1SgQhlUEv1iBsgUdxaNMcVOFSzBkgJOUGBz2nouw7Uo0I5raBqoB74qXYfRqgiGq7tOvTUaTEjKiYEQGqxHUFVkjF31SPJ1ZmqWccNWJhRrwoimTM1kiqFkEFxu0IfTO1+MZV5OGj+NqWE9ZMAn4TqzGGDjjDo1AqY6TB8ShMxUKYQY2FiUk0xaFvuoXAuILjA1eX1eYjFYSQ2K5KzvUx5RqowiQGdGp5ro2/xJZYJ1rGRJQryEgQJ2QgVQHI6v8VT8++K+uqbC12kjMNXFegmqCaElNWH9cGLUgD0GsVmHVPFHhVBSlAO1GclLbA9kmyrVUvRysEVthFby6wMDnJOd5p9iplpK0gdIe3hPYTEBb3FNdRKhgMWXF0YaNYVbU6233jM+QVDlG1iIvAKWuUKjq2qzJdCjI2HSUSLtDqT6Pi4hUaKNCuT+HXKpTGTTwjqdPCBKr8eiVbYu9sMzsCVcmtOj1LsUGQ74gQGMyjzuRQ6v1ItVqTcnWJ5agMl+NVG0JNRTguaskFRWGFd4h4pIAIhXC8GjhQMj28WGpj1jjOco+LIXRMaTHrKszMBNHGPWyZnE/O8dLire7Q7vK2oxQraNNBHpxZzVQ6hLCgJljg3aEZfmxUYNAGCbZfxfZWI1opBel0EHXCQ/hIHqV8eoUVx1KYnQyhBiwUxUUIcGwVf5mq005RIDUF1ZTVmo1SbejxihMibEIB6Z5cI/yKSTRQwjR1bJ9WZWG5CoqQtGnFN0g+vyqtnHaKTDrVoLQiJXnbwHEVhC0RloPQXdq1GRwERywbM2+gZrP4dBXHY2BkHJSyjevRsA2BqwlUU6KVwDdeRpj/GJN/Lv3QrMB0mtxZ7Tgeheg2ByeVJjDuAgrGrgBqxU/5yhIXXv8Sl4b2ASqfP+cRfj9vNROPLKDhG9txfLDed4yvZd7KwKNzOLigidsvfoFvzazjL19dXxW/WqtQaClhvYnLz6tDFyo3RnewObwHFYmD4KaL38dwuBNlQ5ofLPlfylLn8WITv+lbTf2jHibXwH9d9mv+reHtiJ8bmCvn0nDHUdr9M8xaflwEnHKMBWrUwto8y4Qnhl6QzFxUpi6RRd9Th3rYw9QKyfhZjUjL5Jo970dOGZQTAvdQiKuHb2P56qM80PEkO3NzqOyOETvmguOgVCTH8gnWNQ5Q//0sD/Yvo/kTjbgzaWr2lyiNe5hSfMyGDF7ujqOWYc4zJkb/FG40WH2xFCsI26Xn8wG+uPIx3ttzA9977u0kN4yxdcmDADgIrp//Cn/8ryWoik7AUyHpH+a6+CFeybfzzNyV6HnB6bS7Tg7Gue+2TdhtOr6EoGbzCBfU9fLOyE5erzTXpnloVAt8/R33sntzO7f6h1juGSeX1Jhd4CXnepmxg3iEg1ex8AqLuJonqlQIKz4K0oOa1pBC44+ZqjhRaTyIllP4Zs9FJEM59PUpps8SfLz+jcILC3SVFnWcO7Nhojs9lM43+XLzw9x06Ebq/mjgyWv0phey5fzVvO1DX+OhfBd33ft2QkMuse4+nFz+1AF5AzjTHP/JIj4bmUd4wEZIie9D01xx3U7uH1nB+FSc+j8pJB8dZOriNmYSUCoa7Jlp5owN3Sy4ZIJ7/3IOXd8cp5E6PqB8sKrlvs5htlPl/1z8AN2lBv77J9di++F7N/2QDd4yO81qTUA7bhA+Cu7WJDsrtehfHOfnnb+j9pYsB9/VzLGHzmXotnlYNxp8+/p76dSnAT+2q+CxJeNneLjhuqf5Vd8amr5R1bgRdgEpikivhlRPL+VkzEg6f1ZBLVq4Xo3hjUEqzTbLrjlEZ2CSh35wHm0PTnP49ijvWf8kdz14KUO3zeNfPzqfyy78Gaa0KLoWhqjaHJ7nm6F94a8pujqTZ4TwCIeoUiSkVEiqf6uJn3fL3JVeSX+pBlcKNMXhLdGDvC/xPK98ooX+D9cxfGwFVz94G9IjkZqLb0gnsziGVpb4JyzGzzTYdEcvQdXERfC73lW0f8VCTKWQxRK4/7jb9Z+7kKsqJKLkmjRsHwTak2gBH6rp4k0LAiNl1IJFMOjyodgOdCFIO4JlxjCeJps7a5ur4kkWDNox+rMJgqMuZlxnxNboziUJ7Z9C+jyMr4uhqi5TToARO0PKrd5qlUb1Gn+sWTNISgddqDhS0hyfZbAmyNxwliYty6gdZtyNUjF19EL1hbPCGCMeKIIicLwKF8S6WefrJ6Q4KMAPTwMSj2JTEyww5Y0hHGipS7MsPspTxST+cZdCE6iNVY3tXMELssrqELbAkxFMl4KknSIFp3pPUgHF70dqAsdVSOgF3h19iZmmIEej8xCFEmrRru4oKipqWcE7KTAyEmMohT04jJqPo/l8oGtIXUPVHeboQSxXwZuC6XyA43aeWVc5mRN+a/Nrj1KdJ8tq7yCWVHkssfyUGhpeP4Rp4x1I4+pxkBrtwRQXBQ8y4xrMmhUa1cpJCqKCwnrvFGcYkycak6o5XUdW0IWDLv56N6AD1Qiz7HqqNQpHcDDTgFe1kELiahLT0shVDDoTU8Q8RVq0FK/XpDaEjqHqVGyN0IxLztJIqgqG6mDb1eYPsbuHcNsqdpl1HCw04ZuSeNMOQtdRfF44vY0KwuOBZC1GzkErCwL9GaQQYFTYEOjhWKKWfUJiiyTO9AyeXAtaQcGyFFTFpTM4yTujL/PLmrVITa3Ou+lqB2G+WaXYbHNx4AiWVPFPSmwf5FwfZZln2KpjoFyDUgGlAr7hLCJboGDr1KkBVhuj1Kk57hPnoo3Pgp7kskCR47bLi2WHYkXHjWmU6x1uje3iL9FOtKMWbi6PiEUh5KdUGzolzvQbMKk46MMzOOOTqMEAyvldoEk6A5Os9A/wB+18sB388SLXhA5wl3spat8IMtXJtPOac5UpbVy3unta5nk1J13ElBYjtklZqrxigleYdHmUk8qGlnTpL9XQl6lFCIlHcciFvShIlhmjzPdMcJ+9msCIUmXVKSpaESohBalI1JJDJSr5WM02QkIhJ116GpOk/U1oPi/Cd4LF8w/e+/9cY4k2heK3Klxd/wwxrcCxd9ZyNF9L5nsKsW1V/qQTNvAbeeKqwW9yTTyVWkRULxHVi6hm9Uuu35bh8+4tGGmX8LESju7nfftvZDYVpG6tTrFe4ea3PkOdnuWOY29jfDaMsqsqY3rbjQ9ya+Q1URtD6Cc7FhUhyVc86FnB8FNtXMsn0dam+fHyn3Pp/IM8fPUyvMEinx68kpGeOhZaMwQOT/K9717FnZ0uv7viOyzznF6xppDzcXxrMw27TaQCUW+BVcFBXhxaQ2L7cWYXNKIbNmsahlkaHOUXR9eSJUrTogne1/Y8E1aEf5s4j1Zfig3XP8C3ey5AsbqY7VC5ODrOrO3nnfveSzoVJHSeF08ugm/GwfYqlJM2eFxqnwJfzwTuxBQAbiaLKJsc+b/LuPjC3Xwy/jIA31zwW3a0dHCg0Mh1h9/DuckjfDKxg6JrMFBMsHO4heDWAFIR/LBuE8KBSAoU+/TqMJ55FplvSbxfc6l9Mc2WDQsYKUQZerYV/7hEbk5xVftegmoZXThsS3fSl6rhrPpBLo3txZIaZVen0zPBauNvv4+0U2RXJcSxSi1KUwkrYzDw2BwcAy592y7ODfcQVYsouPRV6sk7XkKKxV+bC0A12k1OVBAjXn6QXsYFyV7SXxjhoZdX0fXNVoJjJp+/+2ZKDQ4bP7iP4UKUY1vnoheAr58WLHjmWTTcM066kqHiasyU/OTLBtYLjdz68G3VP5IQzVqIBXMId88SPuTS/S9xvt7xe/577BIu+cvtKJbgyC0+rIhDtDFFQzjLRbXdzDUmSaoGZ/j6+eHVaTTVpVbN0m8p3De+lv50HCsoyc5VKDQmkEqCq+q2YUqLix65ndZHobLJofl3U3ww9hQAVx28CXFPLblVgg2f3slc3xQ9lg/T0XAX1JJvMuA9UzQF03T4Bui54fQapVyfRnl+EiOXQwT8hM6b4OPtL/C1P1/GHwbOp3xOjuS7p/CYfm7pu55KvU3/RxdCtMz7jl3Nptr93BIZYnfF5YncUrq8Y1wRmD2ZanmoUMPnHr8e76RK/LBDvkHlP267m83+6lu4LF0OpOqZmIjiD5fxaDZfffpK9FkF34TAk5F4QwLbD9E+h9ChGQrz46QWaBSTgnSXgZM0+Wn6TLq8Y1waGOMLTX/m7rs2UHp9kfOMv4/DP3Uhr/dm+fTcx+jUZ/AKiRU4zMFwHXcac6pbiFgYqSvoSlVCddCs4fBMHVFfmZhRRDig1tVCxSZ6xEItV3NLelEykwoiyyqlOoVSnWSNvx8Fl7FUBHvUT+vuqqZ1zzX1mOHBk6p1prSwpINPeFAQKCeKJt4ZiW/GZXROkLLUafGmmNM8RdnW6E8n0IoKIh4FIHGoDMLLfrOZkNJ/WpgIG4wUKJaLYyi4UsGRCmpFVjEBPJpNk3eWRd5RkqEcs+EgZ9QMcnN4kvvzZXak22mJp7gqeIyXGufwQutKynUuMa3IQClBajSKUlIwE1UbM7Wi4HgESshC1R2ErSPzBVBVFG81AhC6hqcjy/ebXksprDV01hqD/Jfr4ZkjC+gN1DEWFcw6fmypYBU8xHtMpBDkcx6kyml7mALUa1ne0bKLB70XIyoWIqXTbySoO+gQPJqnZ02YsYYoPqWCprgcnKynMBxit27T4Z/Akiqmq+NXTBboKRQUXFwcJJZ0mXAU9pbaGDVjRMNFpi0V/3EV2wdd/uO81T/KmCMoSI2EWhWh0v/qRqadAlOOwCmrgItWEuzNNrMmMsgN0ZfY2d6K2VQ15431OUhN5fxoNxOBCN9LNmPnTp+10qTnuKPxMQ5ZEXKuj1nHz6BZw/3bzidxwMQOqNV+ClVQbgzh75nE7h9EVNaxxCOYNX2EjqqUGiRaR46It0JtIM+q2DD/Eus5EWXq1Kp5LmzuxUEh5/oYd6OM5iLk816kCra/qvWD16FGzzHhmAQGNQLbuxHXtPO9pudIu2V6LRgfirPo2QFmO+dyW+0WZl0P+81msmWDiFelWKvw7x2PstQzSUARbNNPL+XkaoJyXMOoieMGvCxLDHCO7wjfPa5Qu6dEaXOBT9U/wecHr6RvtO5EjctGEZJjMwmOhuooho9wrNLIc9PzSEf8LPQ8j36i1rIjt4rQEZXwsEPoqcMEFrUzbkWB8ZPXYDsq0hEnC67eMZXwoEu4v4Q2kSG3rI5sq4qes2FyBrUtiuup4miFJIrHoSefRBcOOd8wbZrKtxp24kiXtFvChX/o7/pPXch1YTNlh/no1hvwjOuEBquNMLMLYGrNAqKHBL4ZF59mk5cmPfkkqfEIVncNziELuRbMX3kJ6bO0+IZ4bngu6vYIxUaXjV3dpCs+dgdbcE2VDz9xU/WkHhcF8I4XEKUKTw4voN07w+WhgzSoPu7NtrEv38INie2s86pcUN/Hn9Ya5E2ddFkDV3DT0x8gkCiyon6U48UwE6kwRmcW+TOboXQM+bIXPQ8/uOMqfugCfOqUMXG9ksxak7qrpzBUh709rRx4aS6sgqk1c6npmqIrPsHOVCtbxzs5s3aAmzdsZ6kxBvg4x3eclpY/s6PYwU3HriLqKXLljX85KVR1vBjGO64hrKoFlhWSzCwR2BGHD614jg5jgp9+aQODqQaUFyIEx9yTDVeLk2/0sCm6FYrSYolvmMsW7OPBQ8u55Qf/ytQa+NHbf0xAq7Bz9VJsPyjLMziOgj0UQLFOb7t8dLyeu+/ehHlTHr9Xx7NbwXssgFRc8nODdMwd40O1W9lvNjFo1mDtjzD/T3lGNtbzs3Vn4TcqhD0m3b56XglMkbF9jJUipE0/49kQhYwP45iBmXD55MWPMN0c4r5j56OW4Ic9G/iFsZbis7V4spL179vF55JPE39dOs6RLmdt+xdqHvYSbFQY2Fy1+Nv57EJebJzDzo422sMplP+Y5mimhuO9tegZybf+61o8eUnnQAFhuRz7Oxi82egp1HDd4Rv4ake1K/n70+fSl6+jvDbPsS4D35CGnoXs8gptzdNM/7KRaP8gRlrhZ5l2JvPBaudwW5E7lz/IPWNn0/vUPHoWJPnEeS9inNDeTqoG7088x8vlVj687QZEVkd6HZACY1ZBSFiz/giXJA7w4MRKfn70TAoLTbq/3MmquUfZUvLy4RffT92fDepUweQlcygnHX6bWc2z0x307Wkh1K/g7x6mVNN04mVZ1RzKuaenXW/7YHy9YPqaEJFgidWePPdnV2H7odBkkH+ynmte/CTeSajLuHjTDp5MhdFz/XBGhRcm53BLIcGuvfNoe9hlp97E9uDak8wtRxeICJQjCqGGOsy4ccLooTriqsF/dt3PVGeYqFqkLHX+dfyd6AUd4XoxIjr+sRKhg0WySxJM3tpVLUR7QDUFWkFQKfl42W1jr9HEY6FFdMUm+HrTUxyueLjp5Q9TKXiAz/1dHP6pC7kACq5B6LCHWI9N8JUhZKXC9Or5NHVNMDPZgF4QKCcip5lyADWjEul38D17CM5cznc6fktEcYgqGv9tZPlV/zm4tRXmB8bJGH6m64KMzUTw7a8KZ2UXWUhNgu0iyia5dIQ9uRbOC/SQVF16ivXsSzUyHo0Aebp8Y4zWR8lUvOQsL0eH6/AO6hQUH4FmE12pPtDN0Qw/mve7qmDXyOWogyqJbaO4qdnTA0WRhKJFPtP+KF5h8d4X/oVQP6TXV2isT9MerrYYHyzVk5oNUteU4/pQmlfF/evUAHUq7CjCodF6ljWP8rH4SwzaOvfPrqk6zOeqkb/UBI4usWstArESZwX6WKoXaWr7E0cb6/hi6iocr1590DRJiy8NcHLXMuvapFwNFUmnbwI56yH+aC/l2ELq1Tzz/FM8VyOxww5nN4xStHX2FFtxKqcXfepZi5q9Jouu7+HcSDdf2fFuAscdpAJWQKErWNWOHrezjIg4xoyA3YcJz1vD8fYQhXAFJ6JQsDxMlEKULJ1MyUsxb6CMefHNChKHbWbnalVfRQPujZ+DZ1bBHA9QqoTo2JJDm8oy/q7QG5gKlnQoygrqER/RB3ZTuXElcn2Wcn+IcI8g7xgciNRzVuMA32z8Cw8navk/qSsh46N22wTM5pCFwikVsP56uKbK8EgCpdMlrihkbR9Z00tTIoMTUxgp1yFVlaXzRvho09Pc3vABYpqGWobd+VaKZQ9Ch4DfZI0xzq9VG/+4pFzr4fVXYwidLo/OmJPGGDIwUpBvB+mRqCeo9CvDw1wZHOT7R88jczRGsD1L57wp5gRm6KvU4z3oI/zr7dgXrmbsXAMZtOkr1nFsMkG0RxActZHZPGpFUnANUq7JgVILJfc0DTdUiZIs8/7Fz9NpTHCo1MRgOY7tl5SjgtCQg5530fM2immjjaVwJqbwda2mJGE6G2A8Fa6qSu7orTZISVmVr7YqaHPaGNvUhKuDnQhgRtSTjJdXsVrlyWF5skQUD0XXwhMxsQI6ZkQgFRXfqIV7bAj7jBoKC01EUUPLKaglgWpVF3Q7r1MuaoxmjKrCar3DUasOegOE0v8/01pxEeQdL1pBopUcyouakALqn5dYLyWJvY5m4xc6vT2NdD5QYmpVgJH/ZzHGpOSm/7idfLPAnV/AynvwlAXagMHdx95Kuc7mLWv2Y6g2Y3oAx4C3r9pDWCvz2/IGPOk4ouCw9Ugnb0/soUvP4FMt/HoF/YTo7zm+Qebpk/zLwXdiPlcDi8tccfVzZG0f05UA88OTvKPhFV7Jt3Pulo+j6C7zFo/BYpjZaODKeth06ph4pgXRn4S4vfOD2D7wuFBOADmNUSfO+IE61LLAbitTV5Mlqb95xLIv34yx38++sXlsTL0fANtRKA+F6NiWQylaSK9GsdnP7M0FWqOzfPLQtZQtjfyMHxzB8oVDLFgzweFsPbNlH+eEqxH5VyZX88f+pRTzBuR01IKClheQdJi6t4bMmMUNX/sklQjYHRWUjMaR7y/EjCokLpmmNpA/Lc/OcoPGwHskI0cX8LjbBRFJer5K4/YS2kyJoXwMR7rsLbeyZWo+VhDsDcvwj1fo+I1k8BIfl256mV/sPZOmB3Um1yh89so/8Pvjq5na1kpg0ia0bxItn+BTB95BZ2KKqze8xNF8DSN3dxDtK6EeGwPDwJWvTSJHutw5vZQtE/MxmyyOfWklsZVTfLbjST47fh3JbWn8C+NMyihbSvP5Q6SX7/efR+NvPJRj0P3FKBBFHzaqu5Qv//I0UDkxTmR4gorBzbXb2B9q4Tu/vpx4t4P+jhJXbtjDxvBBFukZCh0W5besRKnAU9uXoxYFegWcv8S5/M+fJjsPznzvYdZEBoi8iSVgu5ah/ZxBpgoBEoqsNsQNRtFzki1T8/ErFTK7amjY4zIa9hNpKPPcxFweml1GbESCEMx2eFi8sZeyo9OfTWDNejFmJeW4SuqWLlwdbvvFB+g2JOoAACAASURBVFBNCIxKcuOnoThHtegvj3u5L7SalnCG9zS8wEWhA7RtStFXrGPHw0upOSDRhkuI8SncYtX/1chKZiYChI5qNO6vMLUcJn5eSybnR4z4CB+Bul/tw51O0bDFoDA3ytEPK8xtHGWVMcar7Kleq8Cm//0kgWGFxe84zI3J7axsHqHXV8vsQBTvhIoZjmEsWcXkRRZfPPMRUk6AaStEqhJgohwi6c2xIjTEnlwrT3cvIDUb5D2Hb2QyHSI8xAmSxd8f/3AhF0K0AD8HklQfox9JKb8thIgDvwXagQHgWill+u8dS0pB2dVPanAUkzquJojtz6JOZ7BaEphxg4qrYkq7mhLY/hKV89Zzy/pn+cVDF1BzzyvEz+hirBhA00Dq4MlApN8m3aHReHYG21UZ0VtxfJLLY7to1zJsXdbJ+EwEMWXAtMGs4wcy+JUKfq2CfkJvoVUL0qpBvuil/qBNcTH8e90eHikG+f7wBXQEpliX7eOrH+lh6uiTSB3m3pTk/bfqrDfHed9HUgBLhBBPngomIlfE9/geAj3NOLEAE+tClBOglBWoCIKDCsasZDKpkfRX87VFt3JCRvW1Qt6M6cc3LdFKCiU7iqtLHJ9LYFxB7R3CyWRBKASs+bhek6Q3x8HuFvSUSnhSIFVYe9YAn00c5v5AjN5yA41amqIr2T41F/tAmFBaYKQknkK15X/wMpUnlt/Dhc77iP7yKPvEDgqBHFgK3sI8mpddgnPxND2f+8NpYVIbyLFp0UH+/MIKPLMKlYikXCtR8xUYHCVjJrFxGDcjTOaDuIak0OgheiiLu+cQxtr1dHnHIKsT+NNuAvVr2BQ4wkvBOeTSzXgnTJzR43gNnWx/gm4p+LcVD9MdTPI/I60oLx3ClW5Vt/p1Qhcukh2pdgaP1OGtLVHfOsV1TTu5MpDis7pE9g8TCBj4G8NkIl72FVsYPigoPvotyoZN8Lki512bZHLjFeRSNkCnEKLvVOdP9SLECTVJhyUeE5UhIsdcwluPULopwe01LxBSPGj48ceL5FrCqBVJ+IiCq1V7FmJ9Nv4n9+F8YBXfanmEGjVAlc3z2nBktW39qobdHK9EOZyvZyQXJWuDVoTj2TD7As0ExiB0NIcohfAoNlPpEMqgr8rOUVXMuOCG+hfZlp3Pk8MLUAsK7kyK7oO/xSQLjkJ7cA2txjLMvl7K1jinhYkLWl4hNRGmXNEJNJks0SVL4vtJRSucV7MYVxUIs4KTmkWoKsLjQbEkWlYlPOigP/kKrDiLR1f8jF1mnLtbN7DT6CTp8eDmcsi+AfTkEm5Y9hKXhXfTqL3W7Trl+Gja6hJ4oY+X17axJjJIm7+6i34m76NiebFDgqIlWDF3iBvDoxRlhaLrkHJVRu0wdWqeDr3aAbxFm49TUhk9VoOeVfHkJFr5/xv6oQ18Ukq5SwgRAl45MSFvBp6WUv6nEOJzVJM4n/17B8q7RrUT812DpEp+JkZjKHmVUk0ETyZM/FCR4IFxZn/cyHnNn6LlhSo9KDAm+fmhtdhRl+FPrUE1Qc+dEJUJQKlOkl3q4o9kGDMjBDSTtZftR0Hy59nlGIrNdS2voLfaTFhVl49zfMdQ8PO28F7W+I+x1JPm9RzlStpL8MA4YmNVEuAHI+eT+UkLj8Tb+EXNUvTFec4lxMQiD/t+dwfaWyJ8+4ESGzf4efrZ0gHg6VPBBECJhBjdXE8lAnW7bGr3Wkwt91GqBev8DHNrJ7kufpQF3jE+t/8qvrInyoILj/Jg5+Mnj/Ghxq3cfbNDuuxnMh8kMxih7RGJJ11t9lBaG5g4O0a5RiAKGY4qNWxevRdFuDx/fA4VW2OVfwBVKJxhjNKuT/OlY1fSO1APtoBaB09Gw5dyKCRVUl0qak6y6pFPgCKZ+fIcgv31dB1vxC2W2Lf1O9gdG2h/8M9sPrfC/7zIKWNScnT2zDSRfEHgm7EY2KwhExVcQ0N1XSbGo9w7p43lgSGWzx/izt3XEts5CSfSWvHDNl948lqiBxXUpnoUW/L1qXOZKIUZ2yjxDwVoy7ThBoyq4zsRvlF/MXFPgcxtOWZvXox/jw/VhGtiz7zh2jTFBQXMgocRK8b/5M/jF74y0boc/T/vxJz2ERgCtazwSP9ifJEcyh1vJxSfS2C3w0M/+ga3nrmTwSe62Q05KWXnqc4fxQLfsM63Ry7mfv8sj+5bgjqr4VzgMH5xO8Yugwue/TTrrtnLD5q3URoN0vp8Gjfowfa/tlCnFhmM/LiL1XN6CL1JJD5i5/lpei0zVoCc7WUgFyf1SBOhEYfG/gwoCuYNRa6veZEt53RSrI8iIiUOpBrw7vXT8HwR16NiXrQSJHxu95XYQwHi+wXhgosouNRtvJybPtPL7w8t5Nh77qbO52PEPoiKji2tU8ck4KAszqIdDeEOefj0jltAQjkhcQ1J9LBAuJKZdUnsC5Jk5ku01gJmwUYUNMywQqSxgeTLZS765qfJLa7w9XN+R/+8BO68JswaH4ObFfS6EgqSvkqSDn3sJP3QK2wK9Sr+xlrqHvTyq61vraoW6uDMdfC0FJhbO0NXeJypSpAr+97G6tgQm8N7OGQ28Xymk+0j7Sg7IphRiXdhFlPoMOPD9rsoN0/h95jwh7+Hwiks5FLK48DxEz/nhBCHgSbgcuD8E392L7D1H4FuulXdjB/M+x1+Ibg1eAW903XkfAG0jEr8ENiDwwQHhwnK6tYMIfDOOsjBALLGwn92mpmBGIldCo4E2yewwy6bl+5HUxwmyyHCvlm+0vQ4s25VAtdxFb4x7/cnOrFe1UOpLtrLPF4W6ybqX1lYKUUFe3AYLd+Ei6TveB0dD+xBScRJzK9HmxVwoI9w4wq0DoPSpMmfHi+y5YEmvnDnzCljAiCCAbKLLLyxMt7HBcr+o/iallIJKVw5bx931FUtCCzpcNuRCAvuGWZvUyt0vnaMt/gt3jLnGV4yLX46dS5PjC3Fv/0I0raRDXWUmkKk11bwBitUTJ206uO9ndtYoLv8zDfJhBVmrp4CAszRgzRKi97BepJbNNJd1dSOFBp63sZu1yjNqWAMe0g+JRg/U+WuKx/iMweuIvzeXkQkhF6bJBeYpe+Jce55oJn/+VrmlDGxXJXpbIA5hzKI8RnEprkYgQryhMmBMqvx3GwH76t7jrO9FncCTt+J0qEQ+Idz1O6I4k07VV0NCc9PzCXgqbB44TCHvI1YtdUaipGWSEXh5fEW5iem+M2yn+EXkkv8HyQz5afDmHjDtWnCAUUiTQXbVChOejHLETrOHORP8x/mY2Pr2TKxCmFDYTxA/Zwyj13yMJ8YeQuT/x5hUtRSMzvEE8+kAF5ViDolXBQbjJlqLeSIp4bkFg3vjEP0c0N8rPkpPv/vtxL/zS6eXbMAs2kLRkrFPdiDmoijRsMIxwXboXxOK4+e+z1qFYEh/H9znpSrsWViPjnTQ9xf4ng6zJxnUrj7upGAmqwj4hFs8JY5b+4RXvK1ojgK05kgiQEXZft+OHsZqUXVyFX2BIkfgdpnx5BeD07Ej6eljhujv6a3rY5JJUoxM8EUI+ivUTxPCZOIp8SKhlH27O0iOCSpfWYYZ3wSlnVSiXlxPQquLsi1CkotNu8880XuTO7jo6Nn8sjuZdh+FRkJYnSP0bB1AvXDZ7H+4jGW1BxnoGYhsx06n9n4EI16mt3FdsasGK58TVNJFy5mVGDHfESf7ceZSaM2JnEjAY68K0bTwgzvbtzB9cEpPjJ6Nge7Wyh16Kz299NbqudQOom7L0LLt1/B2rCE9BIbR1eQZYEdkXx/4a9ZrHv+oYX6aeXIhRDtwEpgB5A8schDlYuT/EefNx2NgXyCco0gqXq4ueF5Dsea+GH+HMio9F/hh8vXERyuslfKMUElLCjXuchkmXCwTDKYQ53rMhMPIqXAtQWaYbN7pomEr8i6WD9txjSG0IirDrc0PceUHeJ/M6t5SDjcEH2F1hPFK1NafGVyNS+n2vhY69Ns9ufZVtbYVWqnftEkfd9bixorccnhK/H5Tbq/vwTvoIeGFyqkloeZ+uAKNDnK9JdNDs89l8HJZ/iCeQHws1PHpM1P751xbly8nZhW4CefOZvC5GLq/wINL5o8d948emMvnph0Gk7CorCkHm/szbtJ2rUK1yZeIrGuwH3fXoMyYVC7S1KsV7h0yS7m+8expEpIKdOmWRjCy3mBHmZdL31Wgj4LVnmmqVF9nL+oh23eeSxpOs5Z8WPcPXgRnuE0CRFHL3hwDEm2VcU3AZ/68S2Ehlzc4jHK9T4Kx0dpOT/CwK9cpmIndWhOCROvatOWSJNe2kwg4Sfcq2CNhzm+DsSZywkfhQO9i/nRe1TOaX8aY3maiY+eheMFxwPhAZf43jTZBRGOXhfBijkkAcdV0IRLMjnL0XfU4JlRSb5sExyDaRljV0OYgYYo8/Q0hckA3uMa43YEqO7uFQQ3NrzA0sgYzomUS8nRKbkeGo1Zfp9PkKr4KTdaBGqLvL3tMC3eFIcrHmbMAJmkSn7/GD+zPs7IxNcAXq2anRIuWtGh5mCJbKeXcqJCea1ELWtMPD2Pj1vz8KmS7JUr8b6osPrwJ3AMydH/PpPAsEJk0Ca1UKO8tIRTqnDpA5+kvmuSJ5fc94YGOYBG1eEDbdsouzoBxeTp4CKG/PNQAgGym5eSbVNYa+zjubKXXRPNFAfDhI4p+Cdc0gsVjv94JYFeD/Eem/F1KmvO6WbHnHbMaBO2H8y4BMXlwt9/CrVnlqw9zbLkRioTL+J7bVd8SphE1CJnRY+xR3bhanD0Ay043hb0rEAtQ90uE/+RWaRaQz6jcaCrEZL7KDgeRKlqHpJbGEOpRFHLTRgZlwt+9hmkIhHrway1eSXXTr+nFq9inbS8e3WoSFwNKiGdzFvn4hjgm3HRyi5OwEUTLr8dP4P7hUPCKPLOM1/kj/1L+ewvbsaKuMg6k0DuxHN/dArjvka8Dvgny1gBjXcO3o5rANz+95+NfwTUq0MIEQTuBz4hpcyK16mGSSmleJVE+befuxW4FUCrjTBdClCWKobQuSxQZL13D3cbZ+FisPSsI1xSe5DvHL6AXH8IrSVPR900JVvHtDXCRplab54FoQnqWzNVpbpsPemyj8lUGDcmWNQ4SouWQhcqfuHh6mCWEXuM9x+5jozp5cLgIVpP3LUlHf7YvxTrcJi/RBdyqf9lXi7N4c/Hl7C58SBXLtzNZwevomfbHGrWTPDKW3/JO45sYvblVnLtgifP+zpXXJNm5Sc2sKO0CMv9C1sPLDgtTFqbNPrOv+fk7z6xboDDlSK3bL0dz4vd9E13MjA3iq6niasO/kiJTFuEROjN5T7r1AAbfQ4bffu4M7mPH2Ua+VbmCsy4y4dqt75BWxqqUekyj4opLe7NNjJQrqElNkuDpnJD7XZWhYY4L9DDMo+XHwY3Io9P4i2UMMbDZBbHmFyjEO2GxC9fQVoVLGmzZ2gL8/71fM6aN84xBH2VOmDklDGJNXiZF55ma1srruYhMmCBgMFrXNqaZpDfqcP35F52XTgfdY7CFXP28ceLllIfLNDgz/DKH5cQ+XUPzrIzWbT+GBVXZboYONlC3RmdYsP6Yzw1vADfwzpKOo+wa8jOaoy/JUKLlkFPV8WM0nbg5DWqQuGKQJ4rAgf/5vqfKOrcn1pDtuIlWFdgXeMgd9bvYMoxeabYTiYL+/ruY86yy/DsjTFin/788eLH0zOGkZpHKaDStnACISTKf9agP7uf6ZtXM7laMOfhEsq2fRz92hl8/fJf8rndV5KVITzrZ9i7+jes3XU9tT80GHhbPeZiG/9fxXs1aoB3v+750sV+7vIuQPX7mThDEF4wQ9xTYH+5hdmpIP4JhfoXcshXDnH8xyvpv/QnzNXeR9MWCzvk5zutD/OD0GrudtcTCJVZlxzj+UMddHwrzc7ee5jfcgmqvxZet/k5nfmzytcPsqoLtOzCXjbV7Oeb3RvJjoWof9HB6TtGSNfQ8yFGMtXUasnRUU1R1b5vUquKg0IjMmgz5+sHMc9awMQHS9T7ywzk40xpQZZExk6SIl4/XL3KpppZLqHWpLLfh29CQXptVMXl0Gg97pSXjev2c2dyH/ftX0PX3YNkz2hm9AIPWlGCK7EHhggPvEYLUIHmh6s/9/7NWd84TmkhF0LoVBfxX0kpX/W/mRBCNEgpjwshGoDJN/uslPJHwI8AgvPrZcnSuPzPH0c4gub5k9T48lSKOoouObS1g26rE5ZnWb/+EGVHp+JoOK5CsaIzdrSW0T4VqVYjr2JnhU+tq+aJJxvD1OlZFnkmiCqgvO7WTAkjs1FKBQ/ZTi+mLPKTzFwOFxqJ+ktkFkmWBkZQEJzj7yXSXGKxMUKtKtlUu5/COg+acLn6yGZ6J2rhTB17To4PfTDD9Vd5WXJNmr3Fo2yLBHGy2VcxOyVMAvMb5Kqd1zE7G0DaCrr/hNfVcsHsvOV4vRnunjiHdNlP3vJQKhiUO11WRauH/l0+ws/H1nNhTQ+3xY7wZMnHf/VfwtLYGP9Z/zxrvf3MvaifWm+eevW1aMKSzhvU2wCeSS3k0FSSgWKCFn+aZ0bnMzMT5PCiBm6t+Qs1HTMMf2w5yKoJBi74JsGMw9jH1xAYtDh6/7eoq1/J4rfW0+Hvp7ZWUJsePS1MupYZcnNsD0MXx5jIh5goVbfo18w7QKuR4rtnb6ImuJLKpGTDvquqcrlAydKZLgertllNjRQaFK5KvkJ3qZEt5U58mkWzf5bJcog/HVmCmTWoXORBsUPVnKZX8tVdb0MAkaPgyVUFkN5s3Dh4Ltv2L8AXL5GM5GjwZ2n3z/BStg1nV5TnHQWnaQsP5bv45kOXMvGjnxJbuBrPmpXkWyVKOIQ7VdZPBxejtUX2fnwuwUHwTmmM5OpxDUmr4WLMn8PMaoezl/Wyo6kd56ozCLRmuW9yLfZwgNCIw/jhODfVXIhPt+n9WJAV7X34FZ2iW2HCqeAVUKf6ybplninVs7vYxq9eWoc2q+E5S6Cs6cQ3BeXZBA+bS6iPZjHGdHyTksFNIcwbzuCqFVU3qU2LDvLIB5bR1THMgUqI3kIdMq9RnA7z8sEIquqw3X0A3+YzKC9dx/Fp8PSGeFWM9XTmz3tfupnEMRe96NI9XUdIm0/hSITIkIKWz4PfT3ZhlPR8lVqvybNlyFsGTsDF8YIZF3gnFcIDLlrRRamJI2yJczDMrBOhPA1D9ZKVlw3T7qla3jnSZdIpUpYe5lwwwLElCbS+IMZuH/FuC2O6zMxFGlfX7+KOw5fR+Dw8FV7Ir6LdCCHJntGM7RNEDwmEC9M3ra6+EIInDHJO1NhP1trv+N83fQ5fHafCWhHAT4HDUspvvO5XfwRuAv7zxL8P/aNjaYqLaeks/GEOMTjG6M2LGWt2ET6J9EhaHy+j7DzMwC/m8/O2Z/lppp7HZxZjuwqmpRE9oFB71/aTx5v8yHquu7j7RNX91RH4m/OWpUphxo+SU5l1/RTdDL8dXsPwWJzlc0e4uKGbFcYwqjBY54V13jFAAQJcE+pl3bxj3DGymQNbOqnEXCIrpincdR9dHR6++OEkkKde3c93z5hPYfsrr572lDCRsxraA3E6eoqopTKlhgBmTMW8PsWm1kM8MbqQl/vb0Aa9GDMC2WkT60ixNDRS/RKmV3L0mTlMrA3xsVgfj2WWMv14E39aWMv/fetWVhgBHp7/6N9gY0qL/WYjWddHUu1FF4L94w2Yx8K8MBPgJa+D57CP+HHJM75OVgcH2Nx8kImrw4wVI4zlw0wfSVD3EqQXCtZuPMCD/7qXGi1G85xzaPbvZYFxnCve4uOFB09GMaeESUAINvvLbD553a+NolvhgTVjDEST+MY08r31ZOc7RFoymLZGWvqqL/pklFLS5brQcZ7S8jw70YGh2czzTjFeDsPhELpH4j97Go9WZVtYOQ+xZ334UhL/RBnHUMk7f7uQO9Ll+RcX0XXXFLnFNUzPCzO0Is6aFYNksz5adlmMRINY6xyemOzCvPNeanxRguedTyEqoaVE6KxO0n+cSpwOLktjU3z1qrv5ypfeS/RQBq0UxQoquB5JsT3MmUuP8Mv2rVUeGfCJ42v4c+9iAsMKgf4MsVCYFzwL6Vg2Qs/GH59gPelMuwUG7TAhpUyNKkm5Lg/NrODFgTl0/fcMwnY49rUwc2qnmbynnfCAybAvyEDSS3wUApMOiXeN8XjXwyev9cv1z/Dhi7cybEfZX25hOB9Dy6kERgW1L+fZmf0j71o3yoe+ZPKlgbl0DzaQ+NNiJsdO2iad8vyJPhYg0psFIRieDLJfbyB8VBDrNRH5Evj9ZOaoVJYWCRtlns0vpGB5kH4bzXDw+03KxSiB8QpKxcWpCaM4Lon9LkbaxrPtAM7aRXivsGjT0uhCx8ZhzPFQlhq/6byfzDyHS/Z+huTLJfTeUdzZDLoxnxvDo3wtrRJ57CC5liXcP28VCJhZrBIYk9TsLZJa4qd0aZZEsMiKxAiGYuNXq1pBQbWMiuQTd/x9HE4lIj8beA+wXwjxKspfoLqA/04IcQswCFz7jw4U0Upc2NrLlreegXc6SrbLwhM10bqDeKepymvWJFD2h1jtu5Z0fwz/mEp5WZHLF+zjibcsZKDxLNSyQC9CYU0Jr/hbLQ1LOkw4JVSqEYaCROguiq3x2W3v4PMeB7dYvfVm/yxnBfpIqhZgcF8uxpPpxVye2MVlgSIjtsbW4gLylkEl4YItmHoiw/FHj3HPnBruXp/FsVVil26iMdHG0GM/B1gCzJ4KJsIBJIxcGMAOSKw6C8Uwccci/Hp4PYm2NMtbR0jVBciZHtSeOM4TNdx70TrOX9bDouBxRs+JcHGyGwXBheFDvHhhO2vj4/iFzr5Kma8Ov42i7cGvVWj0Zfh83RZSrsrnn7sabVrnroVpAkYF5YUIdSMu4+tVfPEixYQBUsEaDXBHYTOYKsKsNjJoRUF8VBLpy6NW/Gwd8VN8cRfjyQbGD36X7Ve4PPmBs7nvI+Pc/pHcaWEy7hh8ZWoRfYU6yo5Goy9DTC/y7uhLzNG8XN64l5f8c3hBdqKaGr6GPFe07+OxsS7GBxOoYZfBt0dwYhXe038Jh6eSVA5GmHahW5uDVhIEJquhX2WihlwM5p/Xj9bo0j0+F8dQKMW9OD7BRd43l5t1vS5OPIA3VaG2oJIyfXw3fxHhbg3/wAzJHTFW+G/D3TnIWPYgflnP5E++DgJqLtxEzbxLSbM9fIJqd0rzB+D/be+8oyStyvz/uW+uXB2rc5zp6ckzhBlyzkEMqCDKqmsWdlmPrLu/dXXVXXcNqOvPjCK6JoK4iErOIAzDwACTO0znWN1dud6qN9zfHzUgLiiMi6P4q885dU53ndPvrfvtqqfue5/nPt+yVNELPko6j/DjeCZMnKwgow6iEOHd48fytoaHOcGCRj1LXTxHcpNg74oQ6A6K6ZEIZnCkR84vsej7ZH2djG9hS52d5QxPl7rYNtWOm7Swu3U8Q2Ft8xAn1u7ji2ckSCZNpOGBJ7BrK4depre20z38bi4+Ygsfb9zGvCcYd+PowuWwwH7uNFaiFQV6VpIb201m4nEedjUePWeKtP8dOv/6BOZffwbOVx/jYDTRij7BOZeRC6KU4z4oHvOTcRIZiWp7lTbKTplik895K3ZQ9HSGCg2MTNQT3mVSaPbxuhyc1jIj5xpEhwTNt0+DDONaFpqlIjQNPZnj6ttP5Xtdm7nhiKvp100SaoGSLDPoGEy6dRTbXWY2B4g292CkXbxhncONt1KzW+KXSgTmJE8OdYCtUo77KK6CVqxURxl3x5htjrL1CIVMwcLZG0V4PM+z8+7fr8NLCSWlfOjZS70Ip77U3z+fBtXhw433su+sRmazEU5JTOAjeOreNTRszyMcD78hTvPDJdwn4yT2zuMN7mfo85v52AkP86nEo5ibNHY6Ze7J99NvThMQL8znlqTDsBtGxSemuKhCohoewoNl3/fQ53JMnN1ArstjRXCGM4IOEMaTPt+dOJb9j7WTPd7k3O472ec0ck+yn1zZxGwsUJ4M0ZLvoeXtVyFVCM57BO/egf/tDMinaWYDdzG4Q0p52svRRHElwodlZwxzQeN2zgkNUpDw2q/+PYnHbBY/JHhfy32sMpZoUE02bPtbEl95hPHo0dy3bAXHhffykbrdB5r8KLwmVOA1G569DTN4sNDO3lv60ArghOHJJp+3vOZRZrwYvT/w0R/fQeasVdgxhY57pvBn5kiuW09dqEAxYVC0DGK7NeKDCorrI1wPpeyhljzUZAZ3ZIzYQJy1LY3Er/wCP7/8s9yYXcePvnYmtgfl6FbuvCGK2vzyNUkWw3xv+1GYQxZqGZ5M+Phxh9XHTtCnp7miZoRSfICjFxopztZxZMs4H2/Yxd0zK4ju0cisLfOGUx7nttGV7LhtBYE5SdNuG32xgL93CKWmBntjJ2rRQ9u2F39NL69705McFdjP+V0fxA2YeCEPEXJZYU2/+Iu0PEp1JsHBJZS9g7Tu66B+Rz3GzBLenkHCOyV9NwjUvl5q/uYLFbf4OQ/VlphTZZiQDMC+gzGWAHCkhpF28ecXULwWPEvw/lPv5D3xHRy39a+Z3NZC7Zl5TrC202km6a+Z47zeO3ltKMV/ZZu4duwYOgJLFKTDog+7yk2UpYrt6zhSY6Rcz9ZMN+XBKIG0IN2tUKoRfLCxUi9/1rFfYdyNcvnTF5GfjFCq93Figs5bbdSHn+HHX9vMR87ZwqwXZk+pmSMDwxxrKdSZefYXwEr5hOYER1x6FT/518/RrVeSm9tKO3n/rg3oP6/DHppc/hIy/IZckeBohjf/+w4ujW/htLuvIDikYy05qPkyMl/AL9poHXmuanqMLywt55bJdQSGTZp/XWB2U5BSm0J/5zSv2fQUn3noHBLfm0NRFdxgBLekIHQNOTHDf5KD5gAAIABJREFUiq+Wya5P8MzaFlYbS7RpYQp+mQeLbewrNtHVO8tCU5DpiSj6kk7NbgjfEyKwbwq3VCIyXqK4w8KulzgJh6Km4asKNQM+NT/ehn/kSgYa6ghMaiz7ym78XB4lFgGhvGQ7h0N6sjMnJU+UmlCERAjJvfv6kLaK2gv5thDhMTAzkqUVCnazi3FUAiPdROf6ieecrlWh0KC4bLDGaFDzv+Uc/+wqw5Y+DUoBQ/joIoAlyjTXpZlwFBZWWpgtJrl1Jbrb5vnWvmP5v6UTaa1L0xzMMDCewLQF2yda+TtrM3fu74cdEeyuEmes3sVIbR2DdQ3IlEFoTEWzFYJU9mSnXtOJGwY+8/v3s34LCWbWY9/93fxrop3kMfexwprGtaBUq7M0FePfA+cQMUoYikup1mP+fUdRjku+tfs4Xtsb5YTE0yx5BcY9hYhwadHMA67gKq36ErkeFzWroucEwoXvJo9DFz6jZ5mYm9bi65XSNmkZSMel/mnJXL4FEZGIgETPSsykTbnWwm7UUEsaWtGn2Bcif2Hrc/PI9bjcWejjjtlVxEYdrJTKZXsupjO6BAy+bElMzaUlkWJ6qRE9I4gOKYDJjcuPoE69j7VGhhrFoiGUZ6AuzoO7++gb6cabCRAwQZ/VuX7LJgITGnW7PIyUi57M4Yct8ucfTrFeYXGtj/A1rOM24IYk108dwS/1tUhXQWqS6ICG4mh8PHI+t7WO8O7G+9hk/qYWW+Q0ApNZ0uvryVzQSHTEJ/bMAiKV5bmNXilBU3HClYSY3aBipKDlvixK9uDc4qHy+dltt1BsNNCXd+LpFSPjJ9Md3G4kKdk6SLhtdCXJUpi9qUaSmRCtVoozg3PsLrYwOllHYzCLXq8QVyqGB/ucRu5P9VNr5Dk1uosxsw6tUDHh9kyBZ8DOYhuNapYxJ8FEuY7cbJjAtEpgXmLkJHgSZXk3kT06hwU/gJ/XUAoq6w8f4thldxJQHTwTFvtVlvqOoNDm8ZXkCShCMm3HmMjFWRioQx6kLaBfE2L22Fq2LXWgIOnpmGOxLshoRxQtG0PPxlEcaK8b55eFMFuWuplZjOJ0OAxdaKFnwPx1hH2tYa7uD2NN6ghDRxRLxAfLlKMaMxevQs9B/YOT6BmP3XYLQ9Y4bZpJTjr8ZOpIRpK1B6qlJXVdS6g9PplSI3pBJX1mK+VYG+aCJD7kMhdT6WxLspAPkgsHMTIGEcCJGvQtn2IqEWX6kpXoOYme9xE+8BIh5ZAG8kU3zB2pNc8F8rp7TYJJD+uKcT7YcQ8f3nYhmZEQrz3jEf418RiO9HCkT1DRnyvAhwMOMZrPs/1GnqUkHUZdFVPAMt187uRjRCic2rSX3eEmtvjdUFL5xFE3c0pwhAv+7UravvckxVPXsqu3lbB+wBVnR5g79h1Bw5M+oVseY/zKTVx1+r2V19EP30p3cdWd56KWFGo0jdLyBB+94gecHUwSOQgTBSEl1myJni+OIcIhrvn80Zzasw83LMm2qkT2QXKolVQRhCsJnJ7hijNu5xNbzyd4a4Sbz1nLpxNPM+4p3J5bTY8xT0iZJnjg5OcKfY7TNu5kb6qRqaebUFzBHU+uwayx+c4bv06rmuOSnW9ndqQWP2QinTKR67YQNQxSb9zI4mpBYMlDG5/HTnSQ6VLQCqBnFRZPsXn8pK+yy7G4bnEzyVKYH4xtZmJPgv7HhghpKvN6N/sCjQf1PqkzclzY/gTfzB5PSYTo/mkKMTHL1lXL0ITP3zTfxZGmYHl0nvGWOLGbwsRueBr7jPXMbFKIDULN7hLa/Dze8BhCEfiqSvn4NcxfXGBdyxS3dNxMrWriSckDdoTLb3onRkpAh4s0JC33pmBglPT8Wh7pXk/Dm7NsSjwNVE54mgsq/lO7mbl0M8+86Uus/sVlhG8cBv+3y9N8S6Mcl7h1Dj1dcwyPN9B2UxZ3fOKgNIHK5+expS4ynQquFcMzK03ntk20kyoHcHIGugBnWw1byjWV3vQKPBTvZb7mER5f6CC802RXrIlgt0FMUWlUYcT1eHCkh9a6NFc2PMSMO4ORAjMtyTcL3KBky0IX8+UIc3aYBTtEaL9GbNgj/vgM3vgk/uY1LG2oo/WuReT/HQZZOY248xNH4vXeTkgt4YQk4ZVL3HnYd7gx28dnHjgXLaUSnBZotiSRkswfXBdb/DoX95wUu0ab2TOV4CubfsypgQL+ge4xnpT4+Hx5cT3fmDiJvRMJxKzJ0Ufv5btdd9D/iw/Q9aknYeNKpo+pp27SQ1gWMpNFu3cG//SNnP6eLWyZ74KHFYxknm1LHfSas5wfGiPlw+AT7USHBKmVPlqDzeVr7uH14Qk2pt5HIRUk8fpRbur7GWtuupzGTw6RXL2Cd3Y8xLRTw2BLI/em1yJUhWK9yjeXXYeO5PplG9mTb+KBgWX4JfXPK5BbikNfcIYWM8VMKMavDq8hk1KJFoP8ZG4z4WCJXBfUaAVmvRIxRSWs/CYg53yblO8SEhXPyGdX4FOe4OFiL1GlyGHWBANOHe/fdxb5skHUsjFVl67wIiG1DLaKmlewpYElBMV6Af09zK/TKa60K47vjkJgUiMyAsV6hdx7NlGukZy14y00BrOsis5wx2Q/sX0KgQUff3k72baKeeyE9ztuxX8HUhXYCZPC6n6csKCcLXPXUF/F7s6isqklwVrwsRZdxooGcbWAqnv4OpSHohymv5mSo1Eq6SiKj657rG+a4ludt+KgkHYsktkQ0aHKmEtxge8Lvjx5GjHdJmbalFozZLvjxDLLsNtjlGMaTkhgJQVG2kUWiwhPIgXoOUlkvExpe4CTIn8NgC8Flu6SCGeRpl/5IBsWxUaBE/6d039xTaTAEg6Ht46z22rEqQ1jzGiEhzUeUZazKjJNrbqNu0f6UJ6IUIpKUm86DKkIYkMVT0htPkOpo5al05sIJH1iO5coxzVcx2f3fII35i4lbJRYG59id6aJ2AAHOuNpCE+iLGXxgUyXQmGlTV/gN21LFQR2Z4nS2ZVdkb+dPJnApIZi6KBWzAD87hbmDwtTSAhEZ47akE0ikGXMrD04MZ5HpmSxc7wZpV7iWYL4gI+y4ONoHssi8zg9KsnGEOVHa6nZ5+EEBa4lmHqimbNT78cfDFM/4TMzHeaOYoiUF2LQTrDkBtnQNkl3qFJyqAuPchygsiqXmiCsl2gwsgxl6lnIB9GzlR4g8ye04IRbybdJnLiHkY1iPV1GHruB+fVBPENy5LaLAYiuXuDoplGCQqffnKZn2QzJXIhMfQgtqdP6oHfQvev9ooa9I054sVJK+PiabtYYj9Ogmmio3GUH2WW38thSF/P5MH5JRXMFO+eb+HR4A0pRhbUrsBstFA+ybSrpt/ZiLUpqd+RwgyrXP7oJY0GlNz+EUBV2jTVzoziCvvZZFOHjW5JyVEFrsOlurGg46krq4jnmey2aheTWQj1WS56JS1fghiQf//VrSTSleF37U9zfUsQ+cQ25NoVHi500aWlWWpNkPQs/q6PmX9rj4JAG8qhic0F4Bw1qZdgLz97KULmRf3vsHFI76li+eZRzl/2akFLiwWInR1pj9Om/mcSU57G91EqfPkeNCjm/xICrc2tmPd978mjqGzL8Yt21PJbvJfD3QYITs/jtTeQ6Q+y9TGN1fBpjUcVYEiy5IXShYPfZTBXibDx/F9/ouI27ivU8nu/mxp8fR8MDM+x7f4Jfv+nznPzYe4j8g8VCez0/PXw5oUlJ888Hob6G6RPryLdLdhVaKPgGBw7Cvix8TbC0XOOD77iZtdY477j+g0Qf1Sk2CNxQJRkqXIiMFFEe34085zCiik3AcnAigtb7HQKfmkIk6il11GIslmFonIE3rmH+47dQ8AOMZ+PYUyG6b51AWiZLG2qRvsKeX/QhfNj0hqd5U8vjfGbj6yiHG1g4sURf+wSL93TS8JSLMZHCS6VRypVVTmjGxbjvKVoeVBHf0JAru5k5Jspit8/Rx+9nbzQBqooMB8mtLBOpzf9+Ef4HHgqW4vAfbb9guCnMhzveT8NokNa707iPm1yXOIzm/hSBe8Ikvred4X9az/nnPcgNN5xI1zf2Ios2XqHA3Oua+eXln+VDo69l7NvLKUcFXkbHHQgQ/kUGLxDjV8d1otnQduso3sws4QOGAq7rVE5EHr3ENWuvY42R5dmqH1UoXLxhK7fE1yAGYzxxzTqahkqIcAgRCePVRRg9N8LN7/gcBV/jwUIfBd/A9nV2Bpsq/q5/AGpGIfJYgPIJGVTVJ3SvgbF/juLbw1xYu5WexhyGEJz2wJWEbtmG2tGG2xglcW8Gf3YeEQwiwkHseAtf6j+dicU43kAY0ZvnvqO/RkTRyPoSXbjYHWU8S6d2p0QtCdqCKdYFxrnVXkV2IUTrnIe5WEL83Rw39P8IFYGH5ISpK2n/BQy/zuLRN3+OI391BYlLphi7fC33v/9zBA/cWW8ybW7pv5GcdBhwAvzn1Omkbm5D2M5LqPDbmAsuvd+bRc7Mo9TX8ovj17AmMMEx1ixhofPvg+cwNdCAtHyE4SHyGooH9s44P9lxAmZJMHlaDMWttEDIrC9xzyn/ybWpzVz/sxMJj0pWfmwQP5PBK5VQgdijTeye6uaemlWssKYRsTJF1+TMZXs5I76DBTfMnfmVHJUYIRlPMl2I8um9Z/HWvq28Z/MTHPmrK+i/fDcT71/PiR/Yw2J/iOvfeARqsMAPJ49iTXyKjzY+RNYPEJzQMBdf+svtkAbyotTZ69RRq1Z6YtyaWcczqRZI62i2YPf+FsZTcc7v2sEZ0R1sL7VwXyHEJms/G0yTiJA0aWlM4ZHzbbaWYnxr+kSm81EAltIhLt57MaNztbS16qi1XWQ7DApNgmOj8zQaWYwlQWTc57u7j2JnezPkdJwg6IqHLb2Kr6OWp9TqsHB0E8KDt+17M4WMxdRJJkoZQuOS0Jz3G7NlqNSClsKYygsPDPw+pAIIuCO5iietDkITgvC0Q6ZXw2l0MKZ1DFugOB7S80CVNKh5VjbMsmV5GGtBq2ww6RpORMWui+CtWU2hSfBXe95GvqyzOB4nMKtWgmvAAN3HMB2KTT6KI3hotIetZjtaXuAZEn3CZF+6jWimskfq1kfQvS48VxId9bFrVIoX/8ayRHElkQkPxVG4JbSBwLgOrgtlB3NCJ3/gEMbLRcXHkwrfTx3OjmwLRt5Hqgq5njCFBoV8Fn4ydSRqCZTaikXeQK4RqYJsaUBJ52FegoRxN0hLIM0TR/iVuxvdpxzzmT888tx4ngFzp3egOu0IH9SyJLIvjfShUDC5N7eSfGiIVjXNgh8k6wdQhGR14wxb90cJLByokLAspKEjFYE1D+/ZewlR0yaq29QaFeen3tokyQ3dWM018OuDyKUASlkSmPeJR3O0hVPsWruSSLyNxaTHF8bP5PK2uzjCzJFdVWbp4iPRShLFkUQyNn4+j1jVw9wRYew6weDeZoQvKqW/tsaVE+fhSoWJbJyypxKMFykHXOZNCz/gsSo4RVzNky1YKGkNT6/s6Y4MJnir+ibOb3qaw60Rnm3VHZhR+Kfp00AK0uesprCsfKCZl4qLx7xXYle5hhk3xuO5bmbyUZaOC+EMvNRh9BciQxaFE1eST6j0xfYQFCUWPEHqQLtZqUuMWQ09q6PnQS1KfAN8XVBslBS7Hawxg/qnPdLLdWpVlZhaRCoSXwdqY6iaipdcRBgG5Rj4puTaXZuxLIdQxMasybMuNE67tkhQlMj6AW6ZXsf+yXpCUZtYwObRpW6GCg1oKQ2Wd1KukSjCZ7IYJzhsYNdrmK0ui06IqxY2M1asobCsTOFl5A0OaSBPlsP8aH4zy1t+hYfgxvuPIjqgEAoCAjp/KjAXNO75WB8fb9zGxUOnsn17D6du3sHV7Q/TrIVpVH0yfmV1/rXJU5j4QQ92nUDbkEOOhTA/prIs7jJ4sYVsdDm8ex/doQUuqXmUEaeWOwZcQnftJDTVx/6GlQSXq9j1kqKn81Q5St43qdVyXHrEI4ytruXR29aiXlQi+G6Tn1zxed7y1Dtp/HAZUSxB0MIL6KiORLUFY9kaCq7+kjo8H6kAPuy9dTmDZWi7YxaRySEuTfCB1Q/z9XtPIzilIsouEpCWR79u8sm2WxhI1HGZdykNDzVS7Iyz1KdRWF/kp8d+g7/ZdxHhD0IYh8gKCdLBqw1jNwbQAg5NsSzLjh1moRRi4pvLiO/JsbhGUo4Kun+WQRmapHDUMjKdGnYsiLIiSM2ePLGf7mT0Hw/n5nd8DvVAT9Xzt76PrvdOES7aNP1YB18iXReRytJxWwSpK4wchCaG4mJLnWtuP4XIqCAxkgFdY/J0Sd/ycTJPtjH3RDtB2ye3oRW1KHhkxzIsAXNH1RAZjxDaLdBs+PrMKRwWHeOBC67irkIPn91xBoFEmdNO2sdQrp5n7luOF5D84ztv4EhrjHkvwDN2O1/+8QVE9/swJvh+8Wge6uylJ7LAMwvNLGWDnL1sFx9quZ03B5YRHimAJ/FrI0hdReoqTQ8uIq7Pk1/XwTNvUGnoXOLvG++lvXWB91x4KX7OhF+/tBbPR2SLxHelObxxiPfUPsJlF1nsnWkksiXM1P09fPNdJ7Gq42buOe1LOKcJ3rH7bcxtS6CWYpi7YPy0CN9691d417a/YtlXNBb7LYqnZ7GnQ4x+bgVWskxsYIrC+nY2fmonZ8R3ssGcIqIIYorBqFumNBckMq5QiklcS2fFtzKo0y5f+tB5HHnsHqxk5T3RfusCu4bXIU6F933iRvqMWZQDRuim0NlVDvLRva9lMRVGG7IoNXp8/b3f4SO3zvw+CV5A5Qs+QuTycS5p2s4Ga5SIcBhw6pl3o0RNm8X6ArV3hYjcuqOSgPZ9RHc7dmuUkRUaPz7pm1x8z3sJf2430db1ONLHQyBcgRuAxSPqsZZqCD7mIKMhCn0lFN2n6z8Fal7S9K1JvtR2B5bQ0NDwsSnIDB95spVl/11k6MIoRx0zyr0PrqXtbo9YC4xcEMdYlUJF8vhEOz1XD5A5sYfm49IMZ+t57Oa1lOp8vv26q1lrZGh+CR0OrWenrzBXjFCWChHFR2sukPWCeEG/0ohI0TGXNLJpwZXTx7B9uIPAtMpkobKi21ku8mixmyY9RZe2RLIYIjzp4pk6ifoU+0sabiKGrytY8wq2b7HUEqTezJP1DRypUaxVCXe14UQ0PF1gZCTCF+Qck7hSRBceEb9YKcfyVXxdgl8pXVz0LTwpKqtaTcW3DLyQjlqqbH80hTJ0Bl+87vh3IRVwIuCG/IonqaogHQffq9i+SU3im+BFLLSaGOakwbvGT2RzdJjjg4PUtKaZP7YRISEwJykkTXaWW1AVn/TGJhQXymEFrSQxFxWEJ/HmLUb8OvJlg3zJoCbro2RtzHQI4SkoqTxeOoNnVUrPgrMSK+Xhmyra8m48Q7K91EKjmqVFy9JakyZ9ah/mooM1lcUPGuQ7Qvhaxdj3dxav/g4m7TjXDh+NH/DJtyrMHx5BeJDomOfIulFG2mvJaUF8TcEyBU5MokYcynkVtaigljXUUgNSgS0jXeyLNbC7vpmSr9JVt0jR1bljrJ9MNoBVECie4NqJY7grtIqSp1VclZIVo+TwmI6TMtifa2E40kikNk9LbZqJQpxvOidXDnesixBY8AhO5EFREJ6PKJbxkknMqTiRwQbmlRpGV1YaVC1vmSNbNg+qR3vlzSJRMgWu37OR4fZ6RpZqcEoa8WQlLzCVizHr6XRqHlHFIqg7SAHZdg1x5hEUmz1m3DiOU9muVG0ozgXR8wp2HHzdBFooNmgMZ+t5VOtFFRXfzh6tUDFlbs6R9SoVK0YalJKDl1wAeqg3czwTF2htrTjxQOX/H3TYYE3gS8EjJZO4YtOkeky53aSyAXxXUGpyiTTmWKEvYL7IuZDfh28q5FpUjopN02vMckd2LTOlGNsXWkkVAuTnKg35ArOVuxK1vg4RjeAbGlrBRQqVNq1IvCGHs2kFvg4fGH0NM/kodrOL1FRioz6KK3H62yk2mURrMqiKj52IoeU0FCRZ38NSNVShUPRtsr6Hb0jKUR2lJCrNsXRId+sUWiRuZ5GYWea/Fo+htGRBQw3lcOUzryCfy4/9bPEItpgp4Je/V4dDG8hdldGFWrLdOn2qyt1Hf42ShGdvHApSJeWbvOO6D7L7q6vp0SW+WmJoQz2sgM9Mn8ljd6xBX5fiOxu+x3w6TO+WIYr1K/hs741sb+3g37IXEBpT6bx+Cj9sMaC0MtZWQ6e1QFi1SW7yyLXXVVyDpKD5EYfAWJqp46MHjJM9fBxUMcOsE8OJ+bj9HQgfPjVyPtm5MNnlB/ZRA5Xyr8CCS7Fe511ND7DZyvCF36nAC5GGxF1W5Iy+3WQci5k7ezBmkrhZnZ25ZrA8igmVTJdFVLbTc12SuW/H+Mw/ncs7zv8qV6/9L7Yu6+azd59H/8f2EZrp5aPWG4g3Z7jskzfzTKGNm7cehjWtEZoQmAs2LQ+EcC0TJ2xh+mAli6AqRPYugedDchGhqmTbVIorbeJDBqE7dpA7ay0z51j4huQf7ryIQFOOkzsGOTuxk2P+47/5wcIx3Hn7YZQTLl886YcsuGGu2nkapaIOP375mqgjkppPB4h/aoqLWraiCh9LOBxpjZNQNd5X+whZX+HSHW8ntauOYF+K41uHeSTSyWIwTqFFYanfIDAPTTea6DmNiTmdyVPjfP+yL/L56TOxrgzRXMqxtNFEeKBfZzFn1+LFw5gKNI3uQ+byBA0DFAGahrAshr9Yy49W/JDj7r+chttMON7npMse5acPbaL3pwZK0UUplBF2pdWCP7CftslZ8if2c+3G4zk2NsDXe68jpIiXXGW9GO7oBMuvsEnF6lBPrSEQg9rti4jJOfZP9fBwxzLM4F6iChQcHS0vyJ6c48wV26nJJvjkrnNh2iLfBEbOp/12yLYJlk4rohsuOd3FLnkkn2hjv2jlv1vWE48W+Oueh+k3p7nhsKvJbtS56MH3IvdZ+KYOQsGtd3hz7RZuWb2OhZPasWsVSnHobF1gpa7z01w9Xxs5iY7IEufVPcXD6eW4cwHU+hJXH3ctnVqGDi3Isw3KXi5ORJI/Lsep0V1YwuHaO04ivltQ/0SG2MwCyCRSSmQ6gw+U1nexsMokOuYSHkwjPIuEGuAj/bfzlY+cjP1kgtzboxSPb+Ldf3cPN45sIHJNET8aZN8742jNBd7SXTG/uPb8YxBFjRZf42fZ1VwQ2UmrqjLoCEbcJozmPNPHhNEKgqUHmzDWZ3ntSdvoNufoM2b5+P4LuPu6TUQ8mDyznnyrT9Y1CWgOyuoM3lKAh689HNWW/FkFckX1iQRtrk0ez13mEm+Nb6P3wIGAZ3sXeJQPeEvquEEFzxQErUqyLFMOYGQgl7UYLjdSLujIoo216PG12VMACLdlyCoRij11CAnWnIJNkJ0dzXQElrDqi9iqhTmto+cgn9AoR2vJZEt8Yn4DMa1AUClXVh9qCbW2xOKqAIVmn3orzz7Tw9dUfA3sWgUtLwlNu5gpjccKvcAQv2mV+9JoukdDbea5sq5iq0FEdmHW2DQYOShVkrNG3kMpuTi1QfymCMITfDvdQ6u+xDHBIWTIA8/DWCoRHo6QtkIcGRghpJS4rXYlTj6Eb6hwoPWvrwkCycpKoxzVccJR1LKPcCVKTRApBPl2SVtiiUK0CWHoKGWJnhU4UXDDHpbhENJKJPQ0K/QScb2Alhe4eZW8b5J0IxQXAigvI+v+fKSlk2sP0GXlsBSH/aUGsl7FqMFUXC6MbaNPNyi7KnpGkJkPs0XrZHE6hjmr4ZsSz5RIVSA8iRtQcLojlKOws9xCxrEotobQcy5GppLAtVujqCUfY2IRyg6yoRaRqEeOTeGnsyhrV2A3hSnbHt9Pb0QumqgOiIDLsZEBfla3AbvWwNdNXEtgZqIE62MoZRdKZcoRhbheqa3b5dQf2JY6uAonAHwPd2YWtVTGiTZiN/qUG0JYuSj6jM61w0fzSG0vHYFF5lNhREBiWQ4xrYim+DiuiuIItJKHZygUahSKCUlv0zwxs0iNUWBvKsHc02FAILodQkaZbdkuhuxGNoTGKneltorwwKm1MLvbwRM8UeyGsoKni+d6hCwWAtxdDHLn0mrGx+vINpisjUwyWYihZxTKAZ0FL4wifJ4qh1nyD25rRTM8uhsWyfgWM26MwKxCZKKMYpcrOaFQAKlrKJaJKNg4qkAtSVxLodheya39shBjuNRIfSDPHCAnptELCZZZM9QEi+BU8l6ioURX/SLNRoq0F0DkVfSMwmCqHl3xWGFOgbFEyo9Slio1kQIzDQHMWQ0zBa7mszlUKR1L+UHm8yECcxLPgHJcoJYEW/d3omoehlFpl6znJHrhlTGWeMVYHpznXT0Pc+2/vIZ9s2XSXwzwmcR2StKh4Dt8P72RJzPtNK2cY6HLQkqBlHBJ95MA2J6GWgRlzuC7E8diTBng+wTv3cn03gTzxyf413/8HqG1Jf5z9ensmmim56t5lLLHg5EVtHcmeXt/xRX+hi+fRv0TGab+2eejq2/mH695O098cgV2Z5xCo0by7BJf2HQdV2y4m+EVDawPjXFWaJR3li9kye/ACSmkV7oEJjQSv5yiIRnn+788mWsiJwJXvmxNegNJPrLsdv7+xrdhzQtyZ9iIxgyfXXYr/cY8t48cRcfP5yGZQubzDH96HV8+71queOwirv38eeTOzrH9mGuI1OaRHS1o8xnavzvD7OuXETrZZa05xYldgzys9VCOhwCNuaMq3dZWfCeDspBh5NJOCm0uSkkDCVprgYZYlis77+T04D5OOexDxAd7CUzm6d6VZ+SiFl5/+lZWBqbYbI3goPCME+RXY6voum6KckucjxpvQM+orPyvRcRi+qD2yGs60lzy8V8yWarh1oW9+5dzAAAHx0lEQVS1bLtjFeExSc2eAkrR5ZGrurmp72cU9sTp/WUaP6jjmRHq57KI+UVyR3cxc5SKp0OuRWVpncfnT/0xj+Z6+eiDr0MNuhz/z3vYMtFJ1z/ncONBOr80SEAts+dvV6MNTjH01nrKTQ7Lv92D+vQgAx8J8Jkjr+cfbrqE2354ErWtgnS3oLs1yRmBRTZ1jbDtsH701Rm+sO56Hsj1c9PgeorpCOakTrmjzDtrH2bYreWyB96KyGocjEn3/0SEQ3SdtZ+/a7+D9/BuanY20/WLAvrVJRa1Wha1BqxzwhQPL+D7Cj8bX4/nK1iGQ7EoCO9LMXtcHd1vG2BDbIJLYo8TUgQK8A3rcH411IQTELz9kgfoNeb4wO1vx5xV+e/wUUhFEp1Q0HOSuY0m3tEJ1LTPF+4/k/CIhlbykVlQHIH9RA3vn/orQmMaXdsdkmtquSvcz/BUPfV7wU7q/Ev9eXiegjMYYXLxiwelQ5e1wCe6b+a7yeN4Yq6dxOM2xtMjZE9YTr6pnlwnOFGP2O5aIhMeVrJM469zzB5fw/TpEmHDlTe9DbfGpaYpg5YXSFlJcq41pmkOZlgSIbyQyaauEU6t3U2/OcX9uZV03OoTHJhjNN/MfR21zK8Msy42Sa81R52W49zWnYzX1XDXQ+up2QtZ4DBzkR9lVvOT0SPI7aila2+Bcq1B2tAJj0tqv7NEoa+B0bd4ICsHyTzjpfcm/7A6qD8QQ6jUqTmCs2XMkSQpp3Kgx5MSD0naDZAqBYgYJVpjaRoiOerCBWq1HFCpLxZSIlxBzjFQnAOi5/N4A8MEFj1atRQr9DQb4+PUxPKouRLqYg5RUrBdjXotS6eRRHFAyRRpCOc5JbCIWgZv7yDWaIrQtINX0LCEQ6u+xGHhUfrNaRrVEGG94j4rFcD0kRrIUhmRL6JnBFrm4CQ1hEqTmkbLC4ysJBAusTw+T4e2VOniWAZxwLDXt0v4EZdzgzaK6hOadSkVdDRUNMVH6iq4Hl4yiVao/HMt4RHXi5i6g1QEviqQAa9SjlWu1Id7lkSJOPhhDz/s0VyTYWXNLP3mVOV21/TxLBXheMjFJYQPbcYSTVqauOJjCQ9HqpQcDbmURl8qomVU9LSA2STu9MGtsmKKzfHBAUzFpeDq6JlKKwR9/yxicIx0qdKKVy2Dms6jzWcxZ7KI2QW82Tm0gl8xJRSV8k4l7HBmcI7lgVmUnIbvKBwRHaE5nkGUHBTX56joECdG9+LrCvgSJ+ITri0gjcqpmobaDGcHkygeBMbSaHblwx7SywQVg7hRxLOgIZLj5IDNCeE9tNekCNUUcaISM1QmrvioSERWw0gfZOLgf6IqtAZTrDUy+GEPNyjQ0jbu/lG8gWG8PYOoRdCNymqyUNZxPQVVqbSEoOwgVegLz7HSmqJNC9CohqhXQ5VGTWWJ6lSqxBrULEpBwciAnhYYaQXVlggPPLOyvSE8gZZVUUpUumP6ILyKWbOeUTHSEiNVQs9Lio6O76iVMWxJsWhg5w2MtOB/tPt+SUwhaFCLFD2dQklHLbqVY/m6wAkJnKiHGi9XfF0DFbcgJV9EqgIjUtn+MlICpaDi+kpFG0AKgSX8itk6lfdSRLeJqwWsA61sjYwDyUX0PChFhVzZJOMGDljxQUwtVu6qFZ6bV1ColHydnG2i2gKl7CJcWbGssyXe+BRmsgi+eG7cl5NjElIeXAH+/wYhxDyQB5KHbNA/LvW8+Fw6pZQNL+cCf4GawIvrUtXkf6EJ/EXqUtXkhfxBMeWQBnIAIcTjB9so6M+VV2ouf0mawCszn6omf9zr/DlQ1eSF/KFzOaRbK1WqVKlS5ZWnGsirVKlS5VXOnyKQf+tPMOYfi1dqLn9JmsArM5+qJn/c6/w5UNXkhfxBcznke+RVqlSpUuWVpbq1UqVKlSqvcg5ZIBdCnCWE2CuEGBRC/MOhGveVQgjRLoS4VwixSwixUwjxtwee/xchxKQQYvuBxzkHed1XrS5VTV5IVZMX54+hS1WT5yGl/KM/AJXK2fUewACeAlYdirFfwTk0A4cd+DkC7ANWAf8CfPj/R12qmlQ1+VPpUtXktx+HakW+CRiUUg5LKcvAT4ALDtHYrwhSymkp5RMHfs4Cu4HW/+VlX9W6VDV5IVVNXpw/gi5VTZ7HoQrkrcD4836f4H//5v6TIYToAjYCWw48dZkQ4mkhxDVCiJqDuNRfjC5VTV5IVZMX5xXSparJ86gmOw8SIUQY+ClwhZQyA3wd6AU2UGlnd9Wf8OX9Sahq8kKqmrw4VV1eyCuhyaEK5JNA+/N+b+Nger3+mSCE0KkI/kMp5U0AUspZKaUnpfSBq6nc8r1cXvW6VDV5IVVNXpxXWJeqJs/jUAXyrcByIUS3EMIALgJ+fojGfkUQQgjgO8BuKeUXnvf88/0BXgfsOIjLvqp1qWryQqqavDh/BF2qmjyPQ9KPXErpCiEuA26nkm2+Rkq581CM/QpyLPA24BkhxPYDz/0f4GIhxAYqjVNHgPe+3Av+BehS1eSFVDV5cV5RXaqa/DbVk51VqlSp8iqnmuysUqVKlVc51UBepUqVKq9yqoG8SpUqVV7lVAN5lSpVqrzKqQbyKlWqVHmVUw3kVapUqfIqpxrIq1SpUuVVTjWQV6lSpcqrnP8H3TEw3dhb/EAAAAAASUVORK5CYII=",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def noisify(data):\n",
+ " return np.clip(data+np.random.normal(loc=0.5,scale=0.5,size=data.shape),0.,1.)\n",
+ "\n",
+ "x_train_noise = noisify(x_train)\n",
+ "x_test_noise = noisify(x_test)\n",
+ "\n",
+ "plotn(5,x_train_noise)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 141,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "mlwxbuaHomTr",
+ "outputId": "24c6c3be-e755-4216-815a-46561448fe7f",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Train on 60000 samples, validate on 10000 samples\n",
+ "Epoch 1/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 101us/sample - loss: 0.1576 - val_loss: 0.1566\n",
+ "Epoch 2/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 95us/sample - loss: 0.1564 - val_loss: 0.1553\n",
+ "Epoch 3/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 94us/sample - loss: 0.1555 - val_loss: 0.1539\n",
+ "Epoch 4/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 95us/sample - loss: 0.1545 - val_loss: 0.1530\n",
+ "Epoch 5/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 95us/sample - loss: 0.1538 - val_loss: 0.1517\n",
+ "Epoch 6/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1528 - val_loss: 0.1506\n",
+ "Epoch 7/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1521 - val_loss: 0.1499\n",
+ "Epoch 8/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 5s 92us/sample - loss: 0.1514 - val_loss: 0.1495\n",
+ "Epoch 9/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1508 - val_loss: 0.1487\n",
+ "Epoch 10/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1500 - val_loss: 0.1483\n",
+ "Epoch 11/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1495 - val_loss: 0.1484\n",
+ "Epoch 12/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 94us/sample - loss: 0.1487 - val_loss: 0.1468\n",
+ "Epoch 13/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1482 - val_loss: 0.1467\n",
+ "Epoch 14/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1476 - val_loss: 0.1459\n",
+ "Epoch 15/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1469 - val_loss: 0.1450\n",
+ "Epoch 16/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1463 - val_loss: 0.1442\n",
+ "Epoch 17/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1457 - val_loss: 0.1441\n",
+ "Epoch 18/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1451 - val_loss: 0.1429\n",
+ "Epoch 19/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 92us/sample - loss: 0.1445 - val_loss: 0.1425\n",
+ "Epoch 20/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 94us/sample - loss: 0.1440 - val_loss: 0.1418\n",
+ "Epoch 21/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1435 - val_loss: 0.1423\n",
+ "Epoch 22/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1430 - val_loss: 0.1409\n",
+ "Epoch 23/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 94us/sample - loss: 0.1426 - val_loss: 0.1405\n",
+ "Epoch 24/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1422 - val_loss: 0.1409\n",
+ "Epoch 25/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 6s 93us/sample - loss: 0.1418 - val_loss: 0.1398\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 141,
+ "metadata": {
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "autoencoder.fit(x_train_noise, x_train,\n",
+ " epochs=25,\n",
+ " batch_size=128,\n",
+ " shuffle=True,\n",
+ " validation_data=(x_test_noise, x_test))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 144,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 201
+ },
+ "id": "7kctWkcwv3kd",
+ "outputId": "00bfe5d9-882b-46d3-b8b2-8310756bc9f9",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "y_test = autoencoder.predict(x_test_noise[0:5])\n",
+ "plotn(5,x_test_noise)\n",
+ "plotn(5,y_test)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "C_u1vG1BDqVx"
+ },
+ "source": [
+ "> **അഭ്യാസം:** MNIST അക്കങ്ങളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഡീനോയിസർ വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങളിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് കാണുക. ഉദാഹരണമായി, നിങ്ങൾക്ക് അതേ ചിത്ര വലിപ്പമുള്ള [Fashion MNIST](https://keras.io/api/datasets/fashion_mnist/) ഡാറ്റാസെറ്റ് എടുക്കാം. ഡീനോയിസർ പരിശീലിപ്പിച്ച ചിത്ര തരം (അഥവാ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ സമാന സാധ്യത വിതരണത്തിന്) മാത്രമേ നല്ല രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കൂ എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "fcjt-egdU6Kw"
+ },
+ "source": [
+ "## സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ\n",
+ "\n",
+ "ഡിനോയ്സറിനുപോലെ, ചിത്രത്തിന്റെ റെസൊല്യൂഷൻ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാം. സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം ഉയർന്ന റെസൊല്യൂഷൻ ഉള്ള ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങും, അവ സ്വയം ഡൗൺസ്കെയിൽ ചെയ്ത് നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കും. പിന്നീട്, ഓട്ടോഎൻകോഡറിന് ചെറിയ ചിത്രങ്ങൾ ഇൻപുട്ടായി കൊടുക്കുകയും ഉയർന്ന റെസൊല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "MNIST 14x14 ആയി ഡൗൺസ്കെയിൽ ചെയ്യാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 6,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 108
+ },
+ "id": "JGV724C9VQ7m",
+ "outputId": "d63d8ad4-55bc-431b-bc95-79f994713ad3",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x_train_lr = tf.keras.layers.AveragePooling2D()(x_train).numpy()\n",
+ "x_test_lr = tf.keras.layers.AveragePooling2D()(x_test).numpy()\n",
+ "plotn(5,x_train_lr)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {
+ "id": "VXIFG2ulYuGM",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Lambda\n",
+ "from tensorflow.keras.models import Model\n",
+ "from tensorflow.keras.losses import binary_crossentropy,mse\n",
+ "\n",
+ "input_img = Input(shape=(14, 14, 1))\n",
+ "\n",
+ "x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)\n",
+ "x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
+ "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
+ "encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)\n",
+ "\n",
+ "encoder = Model(input_img,encoded)\n",
+ "\n",
+ "input_rep = Input(shape=(4,4,8))\n",
+ "\n",
+ "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_rep)\n",
+ "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
+ "x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)\n",
+ "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
+ "x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)\n",
+ "x = UpSampling2D((2, 2))(x)\n",
+ "decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)\n",
+ "\n",
+ "decoder = Model(input_rep,decoded)\n",
+ "\n",
+ "autoencoder = Model(input_img, decoder(encoder(input_img)))\n",
+ "autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 8,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "tie6d1OCY2ql",
+ "outputId": "0a97cea6-3fd3-41e3-c743-e332535fa779",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 1/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 6s 10ms/step - loss: 0.3413 - val_loss: 0.1519\n",
+ "Epoch 2/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1457 - val_loss: 0.1292\n",
+ "Epoch 3/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1273 - val_loss: 0.1202\n",
+ "Epoch 4/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1189 - val_loss: 0.1142\n",
+ "Epoch 5/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1148 - val_loss: 0.1107\n",
+ "Epoch 6/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1115 - val_loss: 0.1083\n",
+ "Epoch 7/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1093 - val_loss: 0.1063\n",
+ "Epoch 8/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1071 - val_loss: 0.1046\n",
+ "Epoch 9/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1060 - val_loss: 0.1037\n",
+ "Epoch 10/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1048 - val_loss: 0.1026\n",
+ "Epoch 11/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1039 - val_loss: 0.1019\n",
+ "Epoch 12/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1030 - val_loss: 0.1012\n",
+ "Epoch 13/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1024 - val_loss: 0.1004\n",
+ "Epoch 14/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1017 - val_loss: 0.0999\n",
+ "Epoch 15/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1010 - val_loss: 0.0993\n",
+ "Epoch 16/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.1005 - val_loss: 0.0989\n",
+ "Epoch 17/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0999 - val_loss: 0.0983\n",
+ "Epoch 18/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0995 - val_loss: 0.0982\n",
+ "Epoch 19/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0990 - val_loss: 0.0975\n",
+ "Epoch 20/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0987 - val_loss: 0.0971\n",
+ "Epoch 21/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0981 - val_loss: 0.0971\n",
+ "Epoch 22/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0979 - val_loss: 0.0965\n",
+ "Epoch 23/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0977 - val_loss: 0.0959\n",
+ "Epoch 24/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0972 - val_loss: 0.0957\n",
+ "Epoch 25/25\n",
+ "469/469 [==============================] - 4s 9ms/step - loss: 0.0972 - val_loss: 0.0955\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 8,
+ "metadata": {
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "autoencoder.fit(x_train_lr, x_train,\n",
+ " epochs=25,\n",
+ " batch_size=128,\n",
+ " shuffle=True,\n",
+ " validation_data=(x_test_lr, x_test))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 200
+ },
+ "id": "C-wLl0BiZGR4",
+ "outputId": "f0104552-e056-4cbf-a238-09820839d70f",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "y_test_lr = autoencoder.predict(x_test_lr[0:5])\n",
+ "plotn(5,x_test_lr)\n",
+ "plotn(5,y_test_lr)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "BlnJnDwfZ_f0"
+ },
+ "source": [
+ "> **അഭ്യാസം**: [CIFAR-10](https://keras.io/api/datasets/cifar10/) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 2x, 4x അപ്പ്സ്കെയ്ലിംഗിനായി സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക. 4x അപ്പ്സ്കെയ്ലിംഗ് മോഡലിന് ഇൻപുട്ടായി ശബ്ദം (noise) ഉപയോഗിച്ച് ഫലം നിരീക്ഷിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "IYKb6NwH1YOL"
+ },
+ "source": [
+ "## വ്യത്യാസാത്മക ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ (VAE)\n",
+ "\n",
+ "പരമ്പരാഗത ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കുന്നു, ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രധാന ഫീച്ചറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നാൽ, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ പലപ്പോഴും അർത്ഥമാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. മറ്റൊരു വാക്കിൽ പറഞ്ഞാൽ, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉദാഹരണമായി എടുത്താൽ, വ്യത്യസ്ത ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾക്ക് ഏത് അക്കങ്ങൾ അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമല്ല, കാരണം അടുത്തുള്ള ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ ഒരേ അക്കങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കണമെന്നില്ല.\n",
+ "\n",
+ "മറ്റുവശത്ത്, *ജനറേറ്റീവ്* മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ലാറ്റന്റ് സ്പേസിനെ കുറിച്ച് ചില ധാരണ ഉണ്ടാകുന്നത് നല്ലതാണ്. ഈ ആശയം നമുക്ക് **വ്യത്യാസാത്മക ഓട്ടോഎൻകോഡർ** (VAE) എന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "VAE ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡറാണ്, ഇത് ലാറ്റന്റ് പാരാമീറ്ററുകളുടെ *സांഖ്യിക വിതരണത്തെ* പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇതാണ് **ലാറ്റന്റ് വിതരണം** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ $N(\\mathrm{z\\_mean},e^{\\mathrm{z\\_log\\_sigma}})$ എന്ന രീതിയിൽ വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുമെന്ന് നമുക്ക് കരുതാം, ഇവിടെ $\\mathrm{z\\_mean}, \\mathrm{z\\_log\\_sigma} \\in\\mathbb{R}^d$ ആണ്. VAEയിലെ എൻകോഡർ ആ പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, പിന്നീട് ഡീകോഡർ ഈ വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു യാദൃച്ഛിക വെക്ടർ എടുത്ത് വസ്തുവിനെ പുനഃസംരചിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "സംക്ഷേപത്തിൽ:\n",
+ "\n",
+ " * ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിൽ നിന്ന്, നാം `z_mean` ഉം `z_log_sigma` ഉം പ്രവചിക്കുന്നു (സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിവിയേഷൻ തന്നെ പ്രവചിക്കാതെ, അതിന്റെ ലോഗാരിതം പ്രവചിക്കുന്നു)\n",
+ " * നാം $N(\\mathrm{z\\_mean},e^{\\mathrm{z\\_log\\_sigma}})$ എന്ന വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു വെക്ടർ `sample` സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു\n",
+ " * ഡീകോഡർ `sample` എന്ന ഇൻപുട്ട് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസംരചിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു\n",
+ "\n",
+ " \n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 21,
+ "metadata": {
+ "id": "a8bqQpG6wuJ9",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "intermediate_dim = 512\n",
+ "latent_dim = 2\n",
+ "batch_size = 128\n",
+ "\n",
+ "tf.compat.v1.disable_eager_execution()\n",
+ "\n",
+ "inputs = Input(shape=(784,))\n",
+ "h = Dense(intermediate_dim, activation='relu')(inputs)\n",
+ "z_mean = Dense(latent_dim)(h)\n",
+ "z_log_sigma = Dense(latent_dim)(h)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 22,
+ "metadata": {
+ "id": "y6cJ93kwQkM3",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "@tf.function\n",
+ "def sampling(args):\n",
+ " z_mean, z_log_sigma = args\n",
+ " bs = tf.shape(z_mean)[0]\n",
+ " epsilon = tf.random.normal(shape=(bs, latent_dim))\n",
+ " return z_mean + tf.exp(z_log_sigma) * epsilon\n",
+ "\n",
+ "z = Lambda(sampling)([z_mean, z_log_sigma])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 23,
+ "metadata": {
+ "id": "Bf3UqBMXQwpQ",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "encoder = Model(inputs, [z_mean, z_log_sigma, z])\n",
+ "\n",
+ "latent_inputs = Input(shape=(latent_dim,))\n",
+ "x = Dense(intermediate_dim, activation='relu')(latent_inputs)\n",
+ "outputs = Dense(784, activation='sigmoid')(x)\n",
+ "\n",
+ "decoder = Model(latent_inputs, outputs)\n",
+ "\n",
+ "outputs = decoder(encoder(inputs)[2])\n",
+ "\n",
+ "vae = Model(inputs, outputs)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "kY24IoGC_laa"
+ },
+ "source": [
+ "വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ രണ്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു:\n",
+ "* **പുനർനിർമ്മാണ ലോസ്** എന്നത് പുനർനിർമ്മിച്ച ചിത്രം ലക്ഷ്യത്തിന് എത്രത്തോളം അടുത്താണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷനാണ് (MSE ആകാം). ഇത് സാധാരണ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിലെ ലോസ് ഫംഗ്ഷനുമായി സമാനമാണ്.\n",
+ "* **KL ലോസ്**, latent വേരിയബിൾ വിതരണങ്ങൾ സാധാരണ വിതരണത്തിന് അടുത്ത് നിലനിൽക്കാൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് [Kullback-Leibler വ്യത്യാസം](https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained) എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയതാണ് - രണ്ട് സാംഖ്യിക വിതരണങ്ങൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് അളക്കാനുള്ള ഒരു മാനദണ്ഡം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 24,
+ "metadata": {
+ "id": "czXAjHUJR-BE",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "@tf.function\n",
+ "def vae_loss(x1,x2):\n",
+ " reconstruction_loss = mse(x1,x2)*784\n",
+ " tmp = 1 + z_log_sigma - tf.square(z_mean) - tf.exp(z_log_sigma)\n",
+ " kl_loss = -0.5*tf.reduce_sum(tmp, axis=-1)\n",
+ " return tf.convert_to_tensor(tf.reduce_mean(reconstruction_loss + kl_loss))\n",
+ "\n",
+ "vae.compile(optimizer='rmsprop', loss=vae_loss)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "zky-60lERlG-",
+ "outputId": "baed11e4-b165-42d5-d86b-1037741554c8",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Train on 60000 samples, validate on 10000 samples\n",
+ "Epoch 1/25\n",
+ "59520/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 48.6396"
+ ]
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
+ " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "60000/60000 [==============================] - 4s 64us/sample - loss: 48.5874 - val_loss: 41.8877\n",
+ "Epoch 2/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 41.1296 - val_loss: 40.2556\n",
+ "Epoch 3/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 40.0063 - val_loss: 39.3692\n",
+ "Epoch 4/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 39.2531 - val_loss: 38.7666\n",
+ "Epoch 5/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 38.7147 - val_loss: 38.6124\n",
+ "Epoch 6/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 38.2962 - val_loss: 38.1867\n",
+ "Epoch 7/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 37.9756 - val_loss: 37.9831\n",
+ "Epoch 8/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 37.6933 - val_loss: 37.5475\n",
+ "Epoch 9/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 37.4323 - val_loss: 37.2913\n",
+ "Epoch 10/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 37.2133 - val_loss: 37.1992\n",
+ "Epoch 11/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.9966 - val_loss: 36.9521\n",
+ "Epoch 12/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.8204 - val_loss: 36.8431\n",
+ "Epoch 13/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.6490 - val_loss: 36.6979\n",
+ "Epoch 14/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.5023 - val_loss: 36.6661\n",
+ "Epoch 15/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.3456 - val_loss: 36.4957\n",
+ "Epoch 16/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 36.2266 - val_loss: 36.6669\n",
+ "Epoch 17/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 36.1045 - val_loss: 36.4855\n",
+ "Epoch 18/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 35.9922 - val_loss: 36.4150\n",
+ "Epoch 19/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 35.8968 - val_loss: 36.1196\n",
+ "Epoch 20/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 35.7991 - val_loss: 36.0708\n",
+ "Epoch 21/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 35.7129 - val_loss: 36.1686\n",
+ "Epoch 22/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 35.6214 - val_loss: 36.1080\n",
+ "Epoch 23/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 57us/sample - loss: 35.5357 - val_loss: 36.2309\n",
+ "Epoch 24/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 35.4528 - val_loss: 36.1416\n",
+ "Epoch 25/25\n",
+ "60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 35.3650 - val_loss: 35.7258\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x_train_flat = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))\n",
+ "x_test_flat = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))\n",
+ "\n",
+ "vae.fit(x_train_flat, x_train_flat,\n",
+ " shuffle=True,\n",
+ " epochs=25,\n",
+ " batch_size=batch_size,\n",
+ " validation_data=(x_test_flat, x_test_flat))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 26,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 256
+ },
+ "id": "YF8hHAZVR5x_",
+ "outputId": "146edef1-676d-4592-8b9f-250ff4b98fa6",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
+ " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "y_test = vae.predict(x_test_flat[0:5])\n",
+ "plotn(5,x_test_flat)\n",
+ "plotn(5,y_test)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 27,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 433
+ },
+ "id": "jZ0PzYmInDi5",
+ "outputId": "b114fa04-ba23-47e3-b63e-1e3eac248463",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
+ " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "x_test_encoded = encoder.predict(x_test_flat)[0]\n",
+ "plt.figure(figsize=(6, 6))\n",
+ "plt.scatter(x_test_encoded[:, 0], x_test_encoded[:, 1], c=y_testclass)\n",
+ "plt.colorbar()\n",
+ "plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 28,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 303
+ },
+ "id": "AZQfTelyOigw",
+ "outputId": "3c0fc864-e3e5-4b57-d84f-572358f2e61b",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:2325: UserWarning: `Model.state_updates` will be removed in a future version. This property should not be used in TensorFlow 2.0, as `updates` are applied automatically.\n",
+ " warnings.warn('`Model.state_updates` will be removed in a future version. '\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def plotsample(n):\n",
+ " dx = np.linspace(-1,1,n)\n",
+ " dy = np.linspace(-1,1,n)\n",
+ " fig,ax = plt.subplots(n,n)\n",
+ " for i,xi in enumerate(dx):\n",
+ " for j,xj in enumerate(dy):\n",
+ " res = decoder.predict(np.array([xi,xj]).reshape(-1,2))[0]\n",
+ " ax[i,j].imshow(res.reshape(28,28))\n",
+ " ax[i,j].axis('off')\n",
+ " plt.show()\n",
+ " \n",
+ "plotsample(10)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "WiKTnnIQUgdP"
+ },
+ "source": [
+ "> **ടാസ്ക്**: നമ്മുടെ സാമ്പിളിൽ, നാം ഫുൾലി-കണക്ടഡ് VAE പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഇപ്പോൾ മുകളിൽ നൽകിയ പരമ്പരാഗത ഓട്ടോ-എൻകോഡറിൽ നിന്നുള്ള CNN എടുത്ത് CNN-അധിഷ്ഠിത VAE സൃഷ്ടിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "DhJLlh30Brpb"
+ },
+ "source": [
+ "## അധിക വസ്തുക്കൾ\n",
+ "\n",
+ "* [NeuroHive-ൽ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/variacionnyj-avtojenkoder-vae/)\n",
+ "* [വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ വിശദീകരിച്ചത്](https://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "accelerator": "GPU",
+ "colab": {
+ "collapsed_sections": [],
+ "name": "Autoencoders.ipynb",
+ "provenance": []
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3",
+ "name": "python3"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "a70a0db41eff5062fa02d6f89e267265",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:07:27+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md
index 5c7788d5..66a3724c 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md
@@ -1,113 +1,113 @@
-
-# ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ
-
-CNN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രശ്നം നമ്മൾക്ക് വളരെ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ളതാണ്. ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ചിത്രങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകളായി വേർതിരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് ഒരു മാനുവൽ ശ്രമമാണ്.
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/17)
-
-എങ്കിലും, നാം റോ (ലേബൽ ചെയ്യാത്ത) ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാം, ഇതിനെ **സ്വയം-പരിശീലന പഠനം** (self-supervised learning) എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ലേബലുകൾക്ക് പകരം, പരിശീലന ചിത്രങ്ങളെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും ആയി ഉപയോഗിക്കും. **ഓട്ടോഎൻകോഡറിന്റെ** പ്രധാന ആശയം, ഒരു **എൻകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ഒരു **ലാറ്റന്റ് സ്പേസിലേക്ക്** (സാധാരണയായി ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള വെക്ടർ) മാറ്റുകയും, പിന്നീട് **ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ആ യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസൃഷ്ടിക്കുകയുമാണ്.
-
-> ✅ ഒരു [ഓട്ടോഎൻകോഡർ](https://wikipedia.org/wiki/Autoencoder) "ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയുടെ കാര്യക്ഷമമായ കോഡിങ്ങുകൾ പഠിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആണ്."
-
-യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ പൂർണ്ണമായി പിടിച്ചുപറ്റി കൃത്യമായി പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ ഓട്ടോഎൻകോഡർ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ അർത്ഥം പിടിച്ചുപറ്റാൻ മികച്ച **എംബെഡ്ഡിംഗ്** കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
-
-
-
-> ചിത്രം [Keras ബ്ലോഗിൽ നിന്നുള്ളത്](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)
-
-## ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ
-
-യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ പുനഃസൃഷ്ടിക്കുന്നത് സ്വയം പ്രയോജനകരമല്ലാത്തതുപോലെയാണ് തോന്നിയാലും, ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ പ്രത്യേകിച്ച് പ്രയോജനകരമാണ്:
-
-* **ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനായി ചിത്രങ്ങളുടെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കൽ** അല്ലെങ്കിൽ **ചിത്ര എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കൽ**. സാധാരണ PCA-യേക്കാൾ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു, കാരണം ഇത് ചിത്രങ്ങളുടെ സ്ഥലംപരമായ സ്വഭാവവും ഹയർആർക്കിക്കൽ ഫീച്ചറുകളും പരിഗണിക്കുന്നു.
-* **ഡിനോയിസിംഗ്**, അഥവാ ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യൽ. ശബ്ദം അനാവശ്യ വിവരങ്ങൾ ധാരാളം അടങ്ങിയതിനാൽ, ഓട്ടോഎൻകോഡർ അതെല്ലാം ചെറിയ ലാറ്റന്റ് സ്പേസിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയാതെ, ചിത്രത്തിന്റെ പ്രധാന ഭാഗം മാത്രമേ പിടിച്ചുപറ്റൂ. ഡിനോയിസർ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിച്ച്, കൃത്രിമമായി ശബ്ദം ചേർത്ത ചിത്രങ്ങളെ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-* **സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ**, ചിത്രത്തിന്റെ റെസല്യൂഷൻ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ. ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിച്ച്, കുറവുള്ള റെസല്യൂഷൻ ഉള്ള ചിത്രം ഓട്ടോഎൻകോഡറിന്റെ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-* **ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ**. ഓട്ടോഎൻകോഡർ പരിശീലിപ്പിച്ചതിനു ശേഷം, ഡീകോഡർ ഭാഗം റാൻഡം ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകളിൽ നിന്നു പുതിയ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം.
-
-## വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ (VAE)
-
-പരമ്പരാഗത ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കുന്നു, ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രധാന ഫീച്ചറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നാൽ, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ പലപ്പോഴും അർത്ഥം നൽകുന്നില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് എടുത്താൽ, വ്യത്യസ്ത ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾക്ക് ഏത് അക്കങ്ങൾ അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമല്ല, കാരണം അടുത്തുള്ള ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ ഒരേ അക്കങ്ങൾക്കു വേണ്ടിയല്ലായിരിക്കും.
-
-മറ്റുവശത്ത്, *ജനറേറ്റീവ്* മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ലാറ്റന്റ് സ്പേസ് കുറച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്നത് നല്ലതാണ്. ഈ ആശയം നമുക്ക് **വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡർ** (VAE) എന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
-
-VAE ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡറാണ്, അത് ലാറ്റന്റ് പാരാമീറ്ററുകളുടെ *സांഖ്യിക വിതരണ*ം, അഥവാ **ലാറ്റന്റ് വിതരണ**ം പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നാം ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ സാധാരണ വിതരണത്തിൽ (normal distribution) zmean എന്ന ശരാശരി, zsigma എന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിവിയേഷൻ (രണ്ടും d-ഡൈമെൻഷണൽ വെക്ടറുകൾ) ഉള്ളതായി ആഗ്രഹിക്കാം. VAE-യിലെ എൻകോഡർ ആ പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, പിന്നീട് ഡീകോഡർ ആ വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു റാൻഡം വെക്ടർ എടുത്ത് ഒബ്ജക്റ്റ് പുനഃസൃഷ്ടിക്കുന്നു.
-
-സംക്ഷേപത്തിൽ:
-
- * ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിൽ നിന്ന് `z_mean` ഉം `z_log_sigma` ഉം പ്രവചിക്കുന്നു (`z_log_sigma` സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിവിയേഷന്റെ ലോഗാരിതമാണ്)
- * N(zmean, exp(zlog_sigma)) എന്ന വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു `sample` വെക്ടർ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു
- * ഡീകോഡർ `sample` ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു
-
- 
-
-> ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റിൽ നിന്നുള്ളത്](https://ijdykeman.github.io/ml/2016/12/21/cvae.html) - Isaak Dykeman
-
-വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ രണ്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു:
-
-* **പുനഃസൃഷ്ടി ലോസ്** (Reconstruction loss) - പുനഃസൃഷ്ടിച്ച ചിത്രം ലക്ഷ്യ ചിത്രത്തിന് എത്രത്തോളം അടുത്താണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ (Mean Squared Error, MSE ആയിരിക്കാം). ഇത് സാധാരണ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിലെ പോലെ തന്നെയാണ്.
-* **KL ലോസ്** - ലാറ്റന്റ് വേരിയബിൾ വിതരണങ്ങൾ സാധാരണ വിതരണത്തിന് അടുത്തിരിക്കണമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് [കുൾബാക്ക്-ലൈബ്ലർ വ്യത്യാസം](https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained) എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് - രണ്ട് സാംഖ്യിക വിതരണങ്ങൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് അളക്കാനുള്ള മെട്രിക്.
-
-VAE-കളുടെ പ്രധാന ഗുണം, നാം ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യേണ്ട വിതരണത്തെ അറിയുന്നതിനാൽ, പുതിയ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് എളുപ്പമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, 2D ലാറ്റന്റ് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് MNIST-ൽ VAE പരിശീലിപ്പിച്ചാൽ, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറിന്റെ ഘടകങ്ങൾ മാറ്റി വ്യത്യസ്ത അക്കങ്ങൾ ലഭിക്കാം:
-
-
-
-> ചിത്രം [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) എന്നവന്റെ
-
-ലാറ്റന്റ് പാരാമീറ്റർ സ്പേസിന്റെ വ്യത്യസ്ത ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ പരസ്പരം മിശ്രിതമാകുന്നു എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. നാം ഈ സ്പേസ് 2D-ൽ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും കഴിയും:
-
-
-
-> ചിത്രം [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) എന്നവന്റെ
-
-## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ
-
-ഈ അനുബന്ധ നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കാം:
-
-* [TensorFlow-ൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](AutoencodersTF.ipynb)
-* [PyTorch-ൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](AutoEncodersPyTorch.ipynb)
-
-## ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളുടെ ഗുണങ്ങൾ
-
-* **ഡാറ്റാ സ്പെസിഫിക്** - അവർ പരിശീലിപ്പിച്ച ചിത്രങ്ങളുമായി മാത്രമേ നല്ല ഫലം നൽകൂ. ഉദാഹരണത്തിന്, പൂക്കൾക്കായി സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിച്ചാൽ, അത് പോർട്രെയിറ്റുകളിൽ നല്ല ഫലം നൽകില്ല. കാരണം, നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഫീച്ചറുകളിൽ നിന്നുള്ള സൂക്ഷ്മ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
-* **ലോസി** - പുനഃസൃഷ്ടിച്ച ചിത്രം യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തോട് സമാനമല്ല. നഷ്ടത്തിന്റെ സ്വഭാവം പരിശീലന സമയത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്ന *ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ* നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
-* **ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു**
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/18)
-
-## സമാപനം
-
-ഈ പാഠത്തിൽ, AI ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ലഭ്യമായ വിവിധ തരം ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു. അവ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്നും, ചിത്രങ്ങൾ പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും മനസ്സിലാക്കി. കൂടാതെ VAE-യും അതുപയോഗിച്ച് പുതിയ ചിത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്നും പഠിച്ചു.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-ഈ പാഠത്തിൽ, ചിത്രങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു. പക്ഷേ, അവ സംഗീതത്തിനും ഉപയോഗിക്കാം! Magenta പ്രോജക്ടിന്റെ [MusicVAE](https://magenta.tensorflow.org/music-vae) പ്രോജക്ട് പരിശോധിക്കുക, ഇത് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സംഗീതം പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു. ഈ ലൈബ്രറിയുമായി ചില [പരീക്ഷണങ്ങൾ](https://colab.research.google.com/github/magenta/magenta-demos/blob/master/colab-notebooks/Multitrack_MusicVAE.ipynb) നടത്തുക, നിങ്ങൾ എന്ത് സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് കാണാൻ.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/16)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-റഫറൻസിനായി, ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വായിക്കാം:
-
-* [Keras-ൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ നിർമ്മിക്കൽ](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)
-* [NeuroHive-ലെ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/variacionnyj-avtojenkoder-vae/)
-* [വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ വിശദീകരണം](https://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/)
-* [കണ്ടീഷണൽ വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](https://ijdykeman.github.io/ml/2016/12/21/cvae.html)
-
-## അസൈൻമെന്റ്
-
-[TensorFlow ഉപയോഗിക്കുന്ന ഈ നോട്ട്ബുക്കിന്റെ](AutoencodersTF.ipynb) അവസാനം, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു 'ടാസ്ക്' കാണാം - അതിനെ നിങ്ങളുടെ അസൈൻമെന്റായി ഉപയോഗിക്കുക.
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ
+
+CNN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രശ്നം നമ്മൾക്ക് വളരെ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ളതാണ്. ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ചിത്രങ്ങളെ വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകളായി വേർതിരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് ഒരു മാനുവൽ ശ്രമമാണ്.
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/17)
+
+എങ്കിലും, നാം റോ (ലേബൽ ചെയ്യാത്ത) ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാം, ഇതിനെ **സ്വയം-പരിശീലന പഠനം** (self-supervised learning) എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ലേബലുകൾക്ക് പകരം, പരിശീലന ചിത്രങ്ങളെ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും ആയി ഉപയോഗിക്കും. **ഓട്ടോഎൻകോഡറിന്റെ** പ്രധാന ആശയം, ഒരു **എൻകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ചിത്രം ഒരു **ലാറ്റന്റ് സ്പേസിലേക്ക്** (സാധാരണയായി ചെറിയ വലുപ്പമുള്ള വെക്ടർ) മാറ്റുകയും, പിന്നീട് **ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക്** ഉപയോഗിച്ച് ആ യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസൃഷ്ടിക്കുകയുമാണ്.
+
+> ✅ ഒരു [ഓട്ടോഎൻകോഡർ](https://wikipedia.org/wiki/Autoencoder) "ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയുടെ കാര്യക്ഷമമായ കോഡിങ്ങുകൾ പഠിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആണ്."
+
+യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ പൂർണ്ണമായി പിടിച്ചുപറ്റി കൃത്യമായി പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ ഓട്ടോഎൻകോഡർ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ അർത്ഥം പിടിച്ചുപറ്റാൻ മികച്ച **എംബെഡ്ഡിംഗ്** കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
+
+
+
+> ചിത്രം [Keras ബ്ലോഗിൽ നിന്നുള്ളത്](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)
+
+## ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ
+
+യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ പുനഃസൃഷ്ടിക്കുന്നത് സ്വയം പ്രയോജനകരമല്ലാത്തതുപോലെയാണ് തോന്നിയാലും, ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ പ്രത്യേകിച്ച് പ്രയോജനകരമാണ്:
+
+* **ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനായി ചിത്രങ്ങളുടെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കൽ** അല്ലെങ്കിൽ **ചിത്ര എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കൽ**. സാധാരണ PCA-യേക്കാൾ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു, കാരണം ഇത് ചിത്രങ്ങളുടെ സ്ഥലംപരമായ സ്വഭാവവും ഹയർആർക്കിക്കൽ ഫീച്ചറുകളും പരിഗണിക്കുന്നു.
+* **ഡിനോയിസിംഗ്**, അഥവാ ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യൽ. ശബ്ദം അനാവശ്യ വിവരങ്ങൾ ധാരാളം അടങ്ങിയതിനാൽ, ഓട്ടോഎൻകോഡർ അതെല്ലാം ചെറിയ ലാറ്റന്റ് സ്പേസിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയാതെ, ചിത്രത്തിന്റെ പ്രധാന ഭാഗം മാത്രമേ പിടിച്ചുപറ്റൂ. ഡിനോയിസർ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിച്ച്, കൃത്രിമമായി ശബ്ദം ചേർത്ത ചിത്രങ്ങളെ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+* **സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ**, ചിത്രത്തിന്റെ റെസല്യൂഷൻ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ. ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിച്ച്, കുറവുള്ള റെസല്യൂഷൻ ഉള്ള ചിത്രം ഓട്ടോഎൻകോഡറിന്റെ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+* **ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ**. ഓട്ടോഎൻകോഡർ പരിശീലിപ്പിച്ചതിനു ശേഷം, ഡീകോഡർ ഭാഗം റാൻഡം ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകളിൽ നിന്നു പുതിയ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം.
+
+## വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ (VAE)
+
+പരമ്പരാഗത ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കുന്നു, ഇൻപുട്ട് ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രധാന ഫീച്ചറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നാൽ, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ പലപ്പോഴും അർത്ഥം നൽകുന്നില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് എടുത്താൽ, വ്യത്യസ്ത ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾക്ക് ഏത് അക്കങ്ങൾ അനുയോജ്യമാണ് എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമല്ല, കാരണം അടുത്തുള്ള ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ ഒരേ അക്കങ്ങൾക്കു വേണ്ടിയല്ലായിരിക്കും.
+
+മറ്റുവശത്ത്, *ജനറേറ്റീവ്* മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ലാറ്റന്റ് സ്പേസ് കുറച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്നത് നല്ലതാണ്. ഈ ആശയം നമുക്ക് **വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡർ** (VAE) എന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
+
+VAE ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡറാണ്, അത് ലാറ്റന്റ് പാരാമീറ്ററുകളുടെ *സांഖ്യിക വിതരണ*ം, അഥവാ **ലാറ്റന്റ് വിതരണ**ം പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നാം ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ സാധാരണ വിതരണത്തിൽ (normal distribution) zmean എന്ന ശരാശരി, zsigma എന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിവിയേഷൻ (രണ്ടും d-ഡൈമെൻഷണൽ വെക്ടറുകൾ) ഉള്ളതായി ആഗ്രഹിക്കാം. VAE-യിലെ എൻകോഡർ ആ പാരാമീറ്ററുകൾ പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു, പിന്നീട് ഡീകോഡർ ആ വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു റാൻഡം വെക്ടർ എടുത്ത് ഒബ്ജക്റ്റ് പുനഃസൃഷ്ടിക്കുന്നു.
+
+സംക്ഷേപത്തിൽ:
+
+ * ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിൽ നിന്ന് `z_mean` ഉം `z_log_sigma` ഉം പ്രവചിക്കുന്നു (`z_log_sigma` സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിവിയേഷന്റെ ലോഗാരിതമാണ്)
+ * N(zmean, exp(zlog_sigma)) എന്ന വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു `sample` വെക്ടർ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു
+ * ഡീകോഡർ `sample` ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ ചിത്രം പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു
+
+ 
+
+> ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റിൽ നിന്നുള്ളത്](https://ijdykeman.github.io/ml/2016/12/21/cvae.html) - Isaak Dykeman
+
+വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ രണ്ട് ഭാഗങ്ങളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു:
+
+* **പുനഃസൃഷ്ടി ലോസ്** (Reconstruction loss) - പുനഃസൃഷ്ടിച്ച ചിത്രം ലക്ഷ്യ ചിത്രത്തിന് എത്രത്തോളം അടുത്താണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ (Mean Squared Error, MSE ആയിരിക്കാം). ഇത് സാധാരണ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിലെ പോലെ തന്നെയാണ്.
+* **KL ലോസ്** - ലാറ്റന്റ് വേരിയബിൾ വിതരണങ്ങൾ സാധാരണ വിതരണത്തിന് അടുത്തിരിക്കണമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് [കുൾബാക്ക്-ലൈബ്ലർ വ്യത്യാസം](https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained) എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് - രണ്ട് സാംഖ്യിക വിതരണങ്ങൾ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് അളക്കാനുള്ള മെട്രിക്.
+
+VAE-കളുടെ പ്രധാന ഗുണം, നാം ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യേണ്ട വിതരണത്തെ അറിയുന്നതിനാൽ, പുതിയ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് എളുപ്പമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, 2D ലാറ്റന്റ് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് MNIST-ൽ VAE പരിശീലിപ്പിച്ചാൽ, ലാറ്റന്റ് വെക്ടറിന്റെ ഘടകങ്ങൾ മാറ്റി വ്യത്യസ്ത അക്കങ്ങൾ ലഭിക്കാം:
+
+
+
+> ചിത്രം [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) എന്നവന്റെ
+
+ലാറ്റന്റ് പാരാമീറ്റർ സ്പേസിന്റെ വ്യത്യസ്ത ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ലാറ്റന്റ് വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ പരസ്പരം മിശ്രിതമാകുന്നു എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. നാം ഈ സ്പേസ് 2D-ൽ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും കഴിയും:
+
+
+
+> ചിത്രം [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) എന്നവന്റെ
+
+## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ
+
+ഈ അനുബന്ധ നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കാം:
+
+* [TensorFlow-ൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](AutoencodersTF.ipynb)
+* [PyTorch-ൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](AutoEncodersPyTorch.ipynb)
+
+## ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളുടെ ഗുണങ്ങൾ
+
+* **ഡാറ്റാ സ്പെസിഫിക്** - അവർ പരിശീലിപ്പിച്ച ചിത്രങ്ങളുമായി മാത്രമേ നല്ല ഫലം നൽകൂ. ഉദാഹരണത്തിന്, പൂക്കൾക്കായി സൂപ്പർ-റിസൊല്യൂഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിച്ചാൽ, അത് പോർട്രെയിറ്റുകളിൽ നല്ല ഫലം നൽകില്ല. കാരണം, നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഫീച്ചറുകളിൽ നിന്നുള്ള സൂക്ഷ്മ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
+* **ലോസി** - പുനഃസൃഷ്ടിച്ച ചിത്രം യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തോട് സമാനമല്ല. നഷ്ടത്തിന്റെ സ്വഭാവം പരിശീലന സമയത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്ന *ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ* നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
+* **ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു**
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/18)
+
+## സമാപനം
+
+ഈ പാഠത്തിൽ, AI ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ലഭ്യമായ വിവിധ തരം ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു. അവ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്നും, ചിത്രങ്ങൾ പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും മനസ്സിലാക്കി. കൂടാതെ VAE-യും അതുപയോഗിച്ച് പുതിയ ചിത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്നും പഠിച്ചു.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+ഈ പാഠത്തിൽ, ചിത്രങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു. പക്ഷേ, അവ സംഗീതത്തിനും ഉപയോഗിക്കാം! Magenta പ്രോജക്ടിന്റെ [MusicVAE](https://magenta.tensorflow.org/music-vae) പ്രോജക്ട് പരിശോധിക്കുക, ഇത് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സംഗീതം പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു. ഈ ലൈബ്രറിയുമായി ചില [പരീക്ഷണങ്ങൾ](https://colab.research.google.com/github/magenta/magenta-demos/blob/master/colab-notebooks/Multitrack_MusicVAE.ipynb) നടത്തുക, നിങ്ങൾ എന്ത് സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് കാണാൻ.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/16)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+റഫറൻസിനായി, ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വായിക്കാം:
+
+* [Keras-ൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ നിർമ്മിക്കൽ](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)
+* [NeuroHive-ലെ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/variacionnyj-avtojenkoder-vae/)
+* [വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ വിശദീകരണം](https://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/)
+* [കണ്ടീഷണൽ വേരിയേഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](https://ijdykeman.github.io/ml/2016/12/21/cvae.html)
+
+## അസൈൻമെന്റ്
+
+[TensorFlow ഉപയോഗിക്കുന്ന ഈ നോട്ട്ബുക്കിന്റെ](AutoencodersTF.ipynb) അവസാനം, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു 'ടാസ്ക്' കാണാം - അതിനെ നിങ്ങളുടെ അസൈൻമെന്റായി ഉപയോഗിക്കുക.
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb
index f68e89fd..03ba87ab 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb
@@ -1,1287 +1,1287 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "jUWeYIfl6h8C"
- },
- "source": [
- "# ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ\n",
- "\n",
- "**ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്ക്** (GAN)യുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിനോട് സമാനമായ (പക്ഷേ ഒറ്റപോലെ അല്ലാത്ത) ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്.\n",
- "\n",
- "GAN രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവ പരസ്പരം എതിരായി പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു:\n",
- "\n",
- "* **ജനറേറ്റർ** ഒരു റാൻഡം വെക്ടർ സ്വീകരിച്ച് അതിൽ നിന്ന് ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കണം\n",
- "* **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ** ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ആണ്, അത് യഥാർത്ഥ ചിത്രം (പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ളത്)യും ജനറേറ്റർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രവും വേർതിരിക്കണം.\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/gan_architecture.8f3a5ab62b8d5d698a91f7668017d8e09b81c5d8e7cc99bdb23979d90a0c475e.ml.png\")
\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 274,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:11.559876Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:11.559606Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:11.566476Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:11.564054Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:11.559847Z"
- },
- "id": "vh9JiNcw80sd",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "import torch\n",
- "import torchvision\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "from torchvision import transforms\n",
- "from torch import nn\n",
- "from torch import optim\n",
- "from tqdm import tqdm\n",
- "import numpy as np\n",
- "import torch.nn.functional as F\n",
- "torch.manual_seed(42)\n",
- "np.random.seed(42)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 275,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:12.588294Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:12.588042Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:12.593031Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:12.592025Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:12.588267Z"
- },
- "id": "DglVjX5inb6t",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'\n",
- "train_size = 1.0\n",
- "lr = 2e-4\n",
- "weight_decay = 8e-9\n",
- "beta1 = 0.5\n",
- "beta2 = 0.999\n",
- "batch_size = 256\n",
- "epochs = 100\n",
- "plot_every = 10"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "MlNHFbgyJ0t-"
- },
- "source": [
- "## ജനറേറ്റർ\n",
- "\n",
- "ജനറേറ്ററിന്റെ പങ്ക് ഏതെങ്കിലും വലുപ്പമുള്ള ഒരു യാദൃച്ഛിക വെക്ടർ (autoencoders-ലെ latent vector-നെപ്പോലെ) എടുത്ത് ലക്ഷ്യ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്. ഇത് autoencoder-ന്റെ സൃഷ്ടിപരമായ ഭാഗത്തോട് വളരെ സമാനമാണ്.\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ലീനിയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും MNIST ഡാറ്റാസെറ്റും ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 276,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:14.069449Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:14.068899Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:14.078472Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:14.077547Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:14.069411Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Generator(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.linear1 = nn.Linear(100, 256)\n",
- " self.bn1 = nn.BatchNorm1d(256, momentum=0.2)\n",
- " self.linear2 = nn.Linear(256, 512)\n",
- " self.bn2 = nn.BatchNorm1d(512, momentum=0.2)\n",
- " self.linear3 = nn.Linear(512, 1024)\n",
- " self.bn3 = nn.BatchNorm1d(1024, momentum=0.2)\n",
- " self.linear4 = nn.Linear(1024, 784)\n",
- " self.tanh = nn.Tanh()\n",
- " self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.leaky_relu(self.bn1(self.linear1(input)))\n",
- " hidden2 = self.leaky_relu(self.bn2(self.linear2(hidden1)))\n",
- " hidden3 = self.leaky_relu(self.bn3(self.linear3(hidden2)))\n",
- " generated = self.tanh(self.linear4(hidden3)).view(input.shape[0], 1, 28, 28)\n",
- " return generated"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "9ktsWKcUGrJh"
- },
- "source": [
- "ജനറേറ്ററിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില തന്ത്രങ്ങൾ:\n",
- "* ReLUയുടെ പകരം, നാം **LeakyReLU** ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതായത് നെഗറ്റീവ് $x$-ക്കായി പൂർണ്ണമായും 0 അല്ലാത്ത ReLU, മറിച്ച് വളരെ ചെറിയ സ്ലോപ്പുള്ള മറ്റൊരു ലീനിയർ ഫംഗ്ഷൻ.\n",
- "* പരിശീലനം സ്ഥിരതയാക്കാൻ നാം **BatchNorm1D** ഉപയോഗിക്കുന്നു\n",
- "* അവസാന ലെയറിലെ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ **Tanh** ആണ്, അതിനാൽ ഔട്ട്പുട്ട് [-1,1] പരിധിയിലാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "tKbYa6ABKDlt"
- },
- "source": [
- "## ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ\n",
- "\n",
- "ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ഒരു പരമ്പരാഗത ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് ആണ്. നമ്മുടെ ആദ്യ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ലീനിയർ ക്ലാസിഫയർ ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 277,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:16.009537Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:16.008735Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:16.016511Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:16.015828Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:16.009497Z"
- },
- "id": "JXTCDQvtl2q1",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class Discriminator(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.linear1 = nn.Linear(784, 512)\n",
- " self.linear2 = nn.Linear(512, 256)\n",
- " self.linear3 = nn.Linear(256, 1)\n",
- " self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)\n",
- " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " input = input.view(input.shape[0], -1)\n",
- " hidden1 = self.leaky_relu(self.linear1(input))\n",
- " hidden2 = self.leaky_relu(self.linear2(hidden1))\n",
- " classififed = self.sigmoid(self.linear3(hidden2))\n",
- " return classififed"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "MEKMvh3ljARS"
- },
- "source": [
- "## ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു\n",
- "\n",
- "നാം MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 278,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:17.585727Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:17.585477Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:17.591292Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:17.590403Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:17.585698Z"
- },
- "id": "qzaNwIrYnXYu",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def mnist(train_part, transform=None):\n",
- " dataset = torchvision.datasets.MNIST('.', download=True, transform=transform)\n",
- " train_part = int(train_part * len(dataset))\n",
- " train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_part, len(dataset) - train_part])\n",
- " return train_dataset, test_dataset"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 279,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:18.391622Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:18.391368Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:18.396190Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:18.395457Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:18.391593Z"
- },
- "id": "_8cwsRK_uYaJ",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "transform = transforms.Compose([\n",
- " transforms.ToTensor(),\n",
- " transforms.Normalize(mean=0.5, std=0.5)\n",
- "])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 280,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:19.217944Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:19.217246Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:19.253572Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:19.252843Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:19.217904Z"
- },
- "id": "o_LQTueXnZmt",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "train_dataset, test_dataset = mnist(train_size, transform)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 281,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:20.096334Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:20.095652Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:20.101955Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:20.101119Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:20.096284Z"
- },
- "id": "X1FNaNmynex_",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, drop_last=True, batch_size=batch_size, shuffle=True)\n",
- "dataloaders = (train_dataloader, )"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "EhyAVbdMKWaq"
- },
- "source": [
- "## നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം\n",
- "\n",
- "പ്രതിയൊരു പരിശീലന ഘട്ടത്തിലും, ഞങ്ങൾക്ക് **രണ്ട്** ഘട്ടങ്ങൾ ഉണ്ട്:\n",
- "\n",
- "* **ജനറേറ്റർ** പരിശീലനം. നാം ചില യാദൃച്ഛിക വെക്ടറുകൾ **ശബ്ദം** (noise) സൃഷ്ടിക്കുന്നു (പരിശീലനം മിനിബാച്ചുകളിലായി നടക്കുന്നു, അതിനാൽ ഒരിക്കൽ 100 വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു), **സത്യമായ ലേബലുകൾ** (ആകൃതി (bs, 1) ഉള്ള 1.0 മൂല്യങ്ങളുള്ള വെക്ടർ) സൃഷ്ടിക്കുന്നു, **ഫ്രോസൺ** ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടും ശബ്ദവും ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്റർ നഷ്ടം കണക്കാക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "* **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ** പരിശീലനം. നാം ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ നഷ്ടം **രണ്ട്** ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്ന് കണക്കാക്കുന്നു, **ആദ്യ** ഭാഗം ശബ്ദം ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിച്ച് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടും **കൃത്രിമ ലേബലുകൾ** (ആകൃതി (bs, 1) ഉള്ള 0.0 മൂല്യങ്ങളുള്ള വെക്ടർ) തമ്മിലുള്ള നഷ്ടമാണ്, **രണ്ടാം** ഭാഗം യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിച്ച് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടും സത്യമായ ലേബലുകൾ (ആകൃതി (bs, 1) ഉള്ള 1.0 മൂല്യങ്ങളുള്ള വെക്ടർ) തമ്മിലുള്ള നഷ്ടമാണ്. **ഫലമായ നഷ്ടം** (ആദ്യഭാഗം_നഷ്ടം + രണ്ടാംഭാഗം_നഷ്ടം) / 2 ആണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 282,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:21.587504Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:21.586841Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:21.593000Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:21.592212Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:21.587469Z"
- },
- "id": "aISx_wo4W1qJ",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def plotn(n, generator, device):\n",
- " generator.eval()\n",
- " noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0, 1, (n, 100))).to(device)\n",
- " imgs = generator(noise).detach().cpu()\n",
- " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
- " for i, im in enumerate(imgs):\n",
- " ax[i].imshow(im[0])\n",
- " plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 283,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:22.530305Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:22.529754Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:22.544480Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:22.543805Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:22.530268Z"
- },
- "id": "tlgpI9Dz-wB3",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train_gan(dataloaders, models, optimizers, loss_fn, epochs, plot_every, device):\n",
- " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
- " train_dataloader = dataloaders[0]\n",
- " \n",
- " gen, disc = models[0], models[1]\n",
- " optim_gen, optim_disc = optimizers[0], optimizers[1]\n",
- "\n",
- " for epoch in tqdm_iter:\n",
- " gen.train()\n",
- " disc.train()\n",
- "\n",
- " train_gen_loss = 0.0\n",
- " train_disc_loss = 0.0\n",
- " \n",
- " test_gen_loss = 0.0\n",
- " test_disc_loss = 0.0\n",
- "\n",
- " for batch in train_dataloader:\n",
- " imgs, _ = batch\n",
- " imgs = imgs.to(device)\n",
- "\n",
- " disc.eval()\n",
- " gen.zero_grad()\n",
- "\n",
- " noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0.0, 1.0, (imgs.shape[0], 100))).to(device)\n",
- " real_labels = torch.ones((imgs.shape[0], 1)).to(device)\n",
- " fake_labels = torch.zeros((imgs.shape[0], 1)).to(device)\n",
- " \n",
- " generated = gen(noise)\n",
- " disc_preds = disc(generated)\n",
- "\n",
- " g_loss = loss_fn(disc_preds, real_labels)\n",
- " g_loss.backward()\n",
- " optim_gen.step()\n",
- "\n",
- " disc.train()\n",
- " disc.zero_grad()\n",
- "\n",
- " disc_real = disc(imgs)\n",
- " disc_real_loss = loss_fn(disc_real, real_labels)\n",
- "\n",
- " disc_fake = disc(generated.detach())\n",
- " disc_fake_loss = loss_fn(disc_fake, fake_labels)\n",
- "\n",
- " d_loss = (disc_real_loss + disc_fake_loss) / 2.0\n",
- " d_loss.backward()\n",
- " optim_disc.step()\n",
- "\n",
- " train_gen_loss += g_loss.item()\n",
- " train_disc_loss += d_loss.item()\n",
- "\n",
- " train_gen_loss /= len(train_dataloader)\n",
- " train_disc_loss /= len(train_dataloader)\n",
- "\n",
- " if epoch % plot_every == 0 or epoch == epochs - 1:\n",
- " plotn(5, gen, device)\n",
- "\n",
- " tqdm_dct = {'generator loss:': train_gen_loss, 'discriminator loss:': train_disc_loss}\n",
- " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
- " tqdm_iter.refresh()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 284,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:23.478552Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:23.478289Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:23.505760Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:23.505120Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:23.478522Z"
- },
- "id": "AOx0xtgJtI68",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "generator = Generator().to(device)\n",
- "discriminator = Discriminator().to(device)\n",
- "optimizer_generator = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay, betas=(beta1, beta2))\n",
- "optimizer_discriminator = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay, betas=(beta1, beta2))\n",
- "loss_fn = nn.BCELoss()\n",
- "\n",
- "models = (generator, discriminator)\n",
- "optimizers = (optimizer_generator, optimizer_discriminator)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 285,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:24.424759Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:24.424155Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:56.984533Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:56.983850Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:24.424716Z"
- },
- "id": "7O1pMJPGuEpi",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 0%| | 0/100 [00:00"
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 10%|█ | 10/100 [01:32<13:49, 9.21s/it, generator loss:=1.04, discriminator loss:=0.547]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 20%|██ | 20/100 [03:05<12:18, 9.23s/it, generator loss:=0.935, discriminator loss:=0.596]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 30%|███ | 30/100 [04:38<10:47, 9.24s/it, generator loss:=0.9, discriminator loss:=0.617] "
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABU3UlEQVR4nO29d7Rl2VXe+1trp5PPzbGqbuXqHNStbqlbEhIIIRAgZIKNEQ8QWPazsc0wvEGwx7DfcHjgYWPjAANMzmBJIJJAKLVaarW6pU6V061wb9XN6eSzw1rvj7XPuefGuqmquuXzjdGjb52w99rzrDXXXHN+c06htaaNNtpoo403LuTdHkAbbbTRRhu7Q1uRt9FGG228wdFW5G200UYbb3C0FXkbbbTRxhscbUXeRhtttPEGR1uRt9FGG228wbErRS6EeK8Q4rwQ4pIQ4qf2alBvZLRlsj7aclmLtkzWoi2TnUHslEcuhLCAC8A3AuPAi8D3aq3P7N3w3lhoy2R9tOWyFm2ZrEVbJjvHbizyJ4BLWutRrbUP/CHw/r0Z1hsWbZmsj7Zc1qItk7Voy2SHsHfx3WFgrOXf48CTm33BFZ5OkN72jaLuNFFeIYsSe6ZsXhTC/P91lJmaIE1EgBBiRmvdy3ZkcrefRwC36dYJ0tQo11pe2lQuO50nm0FIidb6dTNftisTMHJJWlmibBItwS7W0UF4ewfaCiEgnUBbAlnx9/zeCdLUqba+dNt0ivBclGcj/Qhdq4MQCClBa7RS277elu4pJUgBavv3KLIwG+uUdbEbRb4lCCE+DHwYIEGKJ8U3bPsapXe/hZtfr+j/giT/e18GIRGODVGEDtefTMI2j9Z8P1aUwnbi14M9X9RTepw5JrnJ1WubfW49mQjbBiF3Nq6tbgLSMv9X0ZrXhRQbyvKW977Ffaf0OCd5vrT5ZXY/TzYcj7SQroOOFDrwd3bdPcZWZAJr5fKW5LdSe+t9RAlB5ktXiaamt3fj7cwVrVZ8Tnge+sEThGkH77XrRDMzK68r5MrvbGFutI5pSo1xjpe28PHdzxV7eAR/XxfOxCLR5asI10UmE2g/QFUqa+/peVgDfaA00eT08joVAiufA9tGLRXN/NpAxtJLIJJJdL2+7j02w6f0RzbVKbtR5DeA/S3/3he/tgJa618BfgUgJ7p2pDnzn71M/mQHYqFACKAV2vc3nCTC87CGBkBroomp5meFbSNHhsFz0ddvoorFnQxnQ3gkqa20KLYskx0p0eUL3vIjwnGx+npAKaKZ2TX302qda2xl0W/h3p5IgcZteWmNXLY8TzZSDo3X13tPRaj67bGydgqPJLC5TGCtXFSlQvLLl8CSqMWl7d1UWrc0gMAYQTKfM0prqdDc+LXvI09fwbMkqlRe8R0rn0MkEqhCEVWpIBwX4TpoP1i5eTbGoPTy6/Fv5pFEseJ32r5O2chYWQU1MYWzsIj2A7MBRRGqWoNo/e+JY4c4+xNpdF1y7y+k0KPXUfU6MpNh7tvuo9YlGP7EFNGFyxuuCVWvgx+YzW6PsRtF/iJwTAhxCCPsvwf8/T0Z1SpEMzPQ2P23oFyEEGjbQkTK/N36pmWhHQthydYvbM8K3uDzOTqpUgJwhRAut1Em24YUYFugpJm4m0B4HsKy0EGIjiLQmy+KzS8myOlOgMSu50rjt98JXiculQZy7FAmWhMtLOzu5kIibNts3g2Ft3pdSQvEKoWj9cbGj5Bg28vXkQIaroTVHxUCvY4fL0cnCsWd0CmqXod6vTl2rTSCaH2DBtCORbajQt230Y5lni1+ljAFYRqzvmDj07XWu1tLm2DHilxrHQohfhT4G8ACfl1rfXrPRrbxjW/5EVWvI29MopUyP1j8HR1F6LGbYFlEZXO0aSot39+6Vdw6BiGQnofWGlmvc0I/wit88Thwljslk1Y0LB4wlle8WLXvE02aY7gOgxXjX3Eclhb60RNU+hNkT04Tjl7d8Tga15UIgOvsdK40XD9RtPb3bxzpAVDrvw+vO0UuhQS9C5nsBCpC+wqrowN6uxDlKuHNCYTtINNJdKRQpRI6DFGNzeIWlm3z0sUiVCpNv7n2Yx/6autzk9ORFJKETlGltHOZbHG8KxVsfOLQGxt04tJ1+n/uMCJSMDqOqhm9EpXKDPz1ONpz0TcmjavlwD6ifBprbJJodm5bw98pduUj11r/FfBXezSWvYPW6/ug1nldCAGWtfN7CQlSIpRCAz1iEDSntNaP7/yiu4OIldeKKak1umGBLH+w+V7zJSkI0g71vEXGc3Y5ENlqgSztVCZCNpT1xovUKPqdXP2uYvsy2e7pcTW0BkuiEw6i4VaQAmwbwbIhs11Xnw5DaP3ODq1PGwet9fFtf3EvsIlcVbGI+NKr5u8Vb0SE11o4H0KgEy5R2sFynBWv305j4rYHO7cFaSEaSlUKs6NvdYfdIZQfIMLYhQAb+/Y2vEBkdufXC1SEagy7YQ1tNIlWnSzQGh1FeKfGSIwmUbPzuxoHQiCc2A28ixij+W3WscahqTA2dDuuE/g0r6v1338dQ9gWVq5jhd96J1BLRaQfoMKwaaWrpdhlIiTrnmx2POiVQVCZSiG7OtG1GtHc/O2Xf8uJbcNT3V5jfBJnxjOnFCGQyaQJFFerqFpt+YTZ6traJV5XilxIAVIYi1LK2DVwm2+qIrQWCNdF2LZxS1jLi10rvSZ6v941XldYPR4hNrcIWn3PWhNNm3iEsCwzAXezoTZ+z91grxaetJDJRMu/14kVBAFa602D6VvGXlthQoLrxEpgg/vBLe+pA5+o1UjRusm2EJaFVnJr1vRmv+uqU17jmsK20UmPdb8pxG2jwDZPdeL2+akbaJIrXBcr4ZnTjm2bU0vjVGxZsU/+VgNv/Kabf+x1pch1FJlodvOF2880EI6LSHjc/OEHKT1WJf/FBH0vFghzHn7OJjVeRly4bnx+e7G4tzW4PVIEt/Ibr7LMre4uRDpF8ZFBSkMWfV8pwctnV1ozWxlbrBD1LYKr60Jae75BWkcPMvkNfQRpgd+pCdOa9MElPDuiHlrUag5cTePNC/Z/fBp1+eruLLi9nithiFpcap4eV0AI7P4+SCXRs/NEhcLaj3jeMsWuWl07vvhEtuVxa41Mp40RlEmjPQeKZXSpjA5DdBAaY8CSEIZohWG0TM6sf5/bsba0BhRaSYRUt0+nxJa/THhMf/Bhlk5odH+dXLaK/fFOev/8EkIYgxGlYy75Fp53izJ5XSny2xnV3QjCdRCpJIUHff7LW/43Pz73QTpGk1T6bKq9EhGlSY8nEUKgoujOHM1gdwyN3d46kUBnUhRGbApHIzITSdJnPPCD5UDpVo/gO/lNd/roDZmt2jiENHGQoC/L4gMK2eEz0j/H0dwM/3bwU3TKBAuqxljo8P8OfjvnbvYTfDmLM5EywfI7+btvAr1enKP1/UwKlU8hCw03yUq3hrBtRCI+kVSrG1xke+wtkUwg0ilURwaVdLCEMD9fpWqofA32Svyb6DBE7zHt95aIlbmJn26CnRpOjRyV+AS7eK/mrU+e43t6X+CpxAxPnfkJ+mwLrR1k7DLWfrDxyWoHeH0p8jsMYduoB49QHk6SyFWYCzOcePg6F/v6yGULDGdKnL/Rj/v4UbJXND0vzCIWi4STU7dnUQuBzGTMuErlXSWvCMdFZtKGgVAq0UheADYfu9aopQKi7tN1LotTdJh9QDD+rgfpek3Q++ICcr5INDUD0jZUsr1OtNGstZxWb2xCIl0HHMe4QyKFNdRP1JuHSCOUIkq5BDmHxaMupacr9HUV+NDQGTrtMsPOAl1WiYxwkAjy0kXaPv94+LNc7e3hd3/6Sa4tHkSez5CcgYHPz6PPjt6WRLItQwjj6moc3R3XxJIaJ8XpOeRiAR1zvPVbH2LxWIqu00X0V08bt2EyYYKSe/AM0vMY+9AJqg9XiZYcrIpE2ym03cvg5wW5v3gNHcUxpDtwut4U8WlD2A7Csdew1ETD/dE6l7eo2BsKPHjiBOUBF3rMZvty5SA3g06Ov/UqFw/34S8ksBctOs5D7/OziGIFNTtnNrfd5JHwf7Iij9kqlcEkhYMWqUSdpSjF+/pP4gxEDDvzDFtL/FX3Q3yy715uJAfJj2ZwlIbJqds3rEQC4Tqwzcwv8+VlZSccG5FOQRAgqtX1j+MbQJUriFqdxLVFrEqG2Sdd/tHTn+WX5deTvZElAYjZOePnc13w/b1XcKsDsa0QEiEFIuGB45r3fR/VkaGyL4UIQUQaP2dR7ZEsPVHjq2//RXIygbXGzWOCsRYSz3J4b6pOlBzjHzw4RkHV+IHBv8Pp64PkL2dJXnZM3GSXi26nEEIYZeMbRdOM58QJPivcKUJQ2p9k/kFNYilF8iXD89aO3cx6BtZmcG6Vrhm7CYLHi/z+m3+dP5p/ktcWhzmWm2EkMcdvTX0j+U86UFPo10sMSWuEJQ2ZIYqWWTbxyWV5LrfMt/WU+ar5aE46HksHPUoHBOmsqbxwvdrFzXqeHxr6Ik8dvsnfVg7yzOI9fM59gI5LGRwhYKlgrt9W5JsgjhgjhJnsWi9nbgmJsCyccoS3IJmdzfJ85yHe3nmJR5KjTIZ5nq8eBuCx7utcT/djF80x2+roQPs+qlze5OY7gNbochldEWvrWKwKSG4E6XmIfA411Mv0ozmUA8o6SmJB0fnX54kWF7cwDoWOQCccgpyDk6/zZOoyn7z3Xq7VhknMdpF5qINal6QyoEnfEPS/UEQWqjA9Z2RTqexcsQti6yh2Z6y5jhmfqtYQfmA+F0XIyTkyVR8sCUJQeXM3i4/5PHzwBs4GfvoothQtIYm0IiQi0hpHWHjC5gcGn+NUxz5+s/o06YcfZvgzRXjh5M6ea5cwQdjlDVP7PlgWsiNvTnGLS4YVYT5M/uwiTiVH5AqK3/Nm0hN13MvT6Eghs1miBw5z451pEnOavi8vEnQmmX4sgbuo6fvoGaJNMkdlJoPozJNN1dlv1fm2jld4c+YKvXaBDlnl5ffu58sjx+h+3qHvo+fMZqG0sT59n0aZDR1Fu4o9GSZP5+ZMHiEQj9xHdThN+uI86upYc31ZuRyiMw9Smk3OkkjLQtR9mF1AZNL4B3sRocIZnwPHpnK8lyghkL5GKLDL5oRjBZrEnKBQTDCTzeBYEa4MKaoEEbAUpZmrp7HLAnuhiqjWwY1LhjQ49zuUw9e0Im8cebBknBqrm6wEETM5rEqIW7SQiw6XF7p5qvMyx+yAscDmXHWQPqfIw+nrfMx7DFGpI8II0ilzzd0oqw2waQ2Ghr9zI2htrNSOHNV9aeYf0qhUhNdRozCepuvZVGwB3MJCagSIXJswKclmqtznFvm2wdf4S6EZm+tgeihNYrjAB46c4k/OP0RhLk1yxiVRq0OlBtXajuMdgpjbrzbwrzcUWb2+HBgXwtQdmZpuBvWU282TJ0Z5uuMynnDWscaXEWmFQlPTIUprLCFwhMV3pBf51vQc1lsUzx45SvHqPrIv3l5O8IbQekUylw5DUNoEGlMJRKUKteU6XPr8FdJXPZbeex/Tb4aelz26TlWNYkslWTye4v73neel6/tJT2cpDVp0vGeC8clO+j+ZhY0Uefx9nU6SS9Tos1IM2gpoZJy6/PrIX1M6EPCk9c/o/9sMRMoYUUEASjVPcyKKiIJw57ExaSEyaUSpvKHlLyyL0uEM8/dYuEtZ5PnlOINIJYl6ciAlypYozyJMWziFELfmo7pzLJxIYPnQ6Ycoz2b2QYcwBdIHGUBy1saqa0QE3qJClR2W6glcK8KzQ8rKQwEV5bLkJ7CrAlksQxgZRksUGbZQBDulfn7tKvLYn6gODhF0JZh8wkNbMPKn84hLV40yjyKcySWytTSzj2Sb2cQBmv3OHE9lL/Kxmcf41UtPkxhzqB7uwpurIUdvmGBFbA2Fx/ch6yGcurRpMGq74wdW/qitvPDV7zU+Uqsj5pdIjbl0vZZHOTbKztI5r9DlyrZ8lXKpQnLaZsF38ITkzclRUkM+Fzv7Od/fT3+iSJddJgotMmM1rGKsRKQwgZxNMuU2gyY+Oa0aq3BchCVRfrCu9SUTCbORDQ9QOZCjcBgezY0x4ef5vivvYSi5xHvzJ7kedPOxiUeZKaeZn8gjAgmhAKmRXT7pdI1/e//HeSoxQ14mkEjekTlHn1Pgv9xzgMxTD+NcmyEcX1MG5PZjDdNDoReXoFqLLV2B1dWJSCZjGWoWj0je8tYzvDB8gMVj95AZ13SfLJNYjDj7ZyfomNOkry7hzXnMqwH6Cxq9tJb10joGXakiEx710EFhKLqtG6UjLDKAtBXadRA131T8a/iDY8VuKlLuwn8eReilwgrXofA8qt/4MJU+i94vTBNdHCV7fgl3KY0zX4H+PnSliq5W0WFoTpJSIm0LLQTOgkD4cYaqJdAS/Kxg5rEcWgIahILqPTXQgvxf2GSuliHSIMHys1S7epl+qs7jh6/RaxfIS4u3pi/iDQX8995BI5NImd8tzmORroPI5yAMieYXtrV2vjYVecPnlfCoDKcpjNi87QMvM+AVeOblp0iOyuXCQeMTyGkXq/IAllQoLfG1Zsiqs9+6wX9afA+9n/ZQlqa43wYSJE7XzFHIsqAzz+zDKZwSdF/0iPZMkceLomGptPgwze69vvXRKMxjhSE9SoECWa6CHxBthy2gNSwVcQC/niUhbB73Ip7wxphKX+Bmp8d8lOFG0IkOJc61SXQQQMIz5Toty1TGbYxzO/pcs9YPLYxPXLgOIiqta32JZBKRy1AeyTH3gAOHSrw1fZHfmn4bLz93nBd7AngYTi4MMfmZfaQmNfd+YRpRKKGKJUQyQfWxQxT3dfDM/nt40J0mJSJS0uUdCXjSu8Z/PF5hdipJX70TtqrIb2eZAK2XXSBxQp3I54i6MsiKj6j5VA4F/NrI3/LygOTZB47zy6++g8RCkuSUz4HfvoYOArQfYAcBPc+azfhW9rEqVxCuQ6i6UCjkKkaIIywcYWHZChwbgtCsuWA5sKeD9a68zcePojVUS+l5TLzNwjlWoHqjE/eCRp06h3MKxOAAuqcTOS+JfN+c1AslM2dtGxEE6FrN1I2J3bJamloq5X0KEQlSNwQoeOLoVZJWwNU/OIE4dckoZKXJvirIuS7FQw/Tc2+ZbqtEXiZ53PV50DnDf+99l3GpVOuoai2mXUcINw3dHYiaj1gqbCsW87WpyDGUM5HNMPOoTa1H8cmT90NdcjBUyIE+1Mwcump2YhybIK95sHuCo94kaSF5ptbHF4vHmB3t4si1WjMv15kroxrFpCJgsUj3mTyyGjaDUHuCTayUpnJsDcTEysLKZhE9XZRP9DL+DRbJacmBPxpDF0txctMWlYkQqAP9lA6k6O6YQyI5GwScqffxh5NP8Oq5AwhfYlUkXRdAl0roSJmFES/Y3fj81gSZGkk6DSrgGqEY/6uo+yRmauRHJYUoww+UfwR71iF/CcIxl78eewKnCL1nAtylABYKqJqxiqjWSNwooe0sdeWQlsa90oBE8t5jZ/msd5SFUo6u81l0rX5rxs6GPP6diWbj+xi+tC4UsZSCuo8OI5zZQf6gOMyfTj3Kq5f3kznnkrlmYho6CEwsKZc1/veW2kS3hNJEShLoCClWqvIv1hTPVY6hx1KIBVOBVFdrd6R+uvZ9+l5UVK7lSF6fXd6UhECXK4YeadtYQwNEXRnqPUncJR97chHtpdB9naiUS73bAw2dF30iV5K+aRF6gnq3ySt65dMnsGqCkeszqFiJN+JLQimipOLe1ATdsgJ4fKme5NOF+7HGE4ilaXS5EseBzFpX9TrW/FLTQt8OvnYU+eqFLyQqnyb5xCzDqSpLv7OP7HUfoTTBYAd2sWysCstCOA5hd8D7ul7lfneanEzxbOE4f3rmYTpOS5zT19F1H1WumOBYy32imRnkMyYTck8JVhstpk3YHA1rrHq4m6knHH7/O3+Bf3f924h+31o3QWRTCEnxYIq5Byze2jWFRPBKbR8fm3qM8589wn2/fROqNVShaBgTe3USiZ9LWNbaUrutPvF1oH0fbUmssWnyc0lypx3UZ1yISwvLcg19Y3I54Kb1CstT+z7y0lVS0X6qkdOkJjbgCIv/OPgspYHP8LaLP0HPZ3NoUVyZJXknsJGFH3P2o/lFRIt/O31T8Dvjb+HaK0Ps/4IidaOIOH3ZyNKyjL+7I2uCb3PzW/NXa5NcEylBoBWOWMnT/kThYf747JvIXYJwamZ3m/o2oWo10h/9MmlYocQBcyotFLAPHsAf7qS8L0FhRJK7ZtM5XUDlU1T2pannLEr7BKkpTe9HTqMqFZKehxjq59p3DYCGI79xk/DqdaL1XJxao9MRb06O0m8FgMcnCw/ykVOP0nmZJu2w1UWo63VDbW7FGyKzs5GwsBN60mpKmtYrKv8JIRBVn+KpPhY9zdCSwqpHWMUaomYsD2FZRA8cpjicoKtvgV6rgCdAoel0KqQydcJ00tD4tIbSBpPxdh6dN6v815oGHQePgv3dTL7Vo7bf5xOFhxmd62bELhr+8VaVbaxIl45YpN80y1vzlwEY97sZXejCKQJBaI7koTkyr/t77BCNDLhtJ+Eo3awvLYRABCFWPVhmvtTqxr8OzQy7Fb7VOHEIIZio5rgQaA45dTJ4Tf+vJQQeEhFhfKx7eQrbKjaSSTxXhOsaNksmbXjjCq5Nd+EuSuxKiKgGy5ZxFBlZLZXQQRDXK996kxEhNI6QyFVdI780ewjv5TS568EdVeKrYXV2mm5AxdIKIoEuV3HmyqQcibJcvMUI7TmIUJGY9XGKFm7JxlsImi4TwhBRKNF9JkRLgS6WNtQHQgikG9FrVUnF9X3yVpVUpk7kJY2i/1rJ7BSWBUKit/tDtxbXatZDiRBSIFMp83oUwVKRkb/MolwLqxoiayFibKpZU1l4HlNPpCk8EPC9+86x366QFhKFYtBZZKRzgYsdeVRHBhkp0OsUkRLCdB26TfziZtJLHJjZEDFDZ+loise/5RS1yOFjVx6mNppFuzVkKmV8gluRszBc2/pDFT73yG+QEg6WcLlc6aU0lqN73rB/8IOViizmd8M6Pu5tPbQJVFOrb806bFR7jN0uIooQvr9cS6U1KSXOcJRJ0x5MVWuGHdO4r2t46TeW8nyxepSsPEvKXg7m2VhYREhfbDsgdbtL6oqYIy6SCYTnEQ11U+tJIJTGGk2SmtA4i3VkpUbYwvuP6nUoFo0xEAdJb7mJapNmbkmNt+rkAjB6aYD7/ngcvVRc12K9IxAC+roJutI4V6eWFbkQpkxvoYC30IE73WGCmp6DqAc4V5ewazWcpQJa6eZJW/s+0fQMyT+fM6eRjZ5LmBiR44UctFNNI2DIXWCkc4FrqY7lObdHuHuKXJjqX0Ju0yHRWrh+Vb0CrYwfVVgWtCQ+CKWxynVENU6kcF1QCuG6VIY09x69wUOpMRJCIOPrf3r+Xs6+PELXFZCFigmArB5D477b9GdtBzpSCILNd28hkLkceqiHSp/gwewNKpFHLXI4mc2YRbfFMQrbpvreN7F02ObNI2dJCafpJ56pZ3DnLdyyMhlwrRzvuK65Vrvp5x1DNYpWbXFuNLJWtWJFen4UgTJjbbUKtdJNi1RYFlhmUxepJJUHhykN2dzbe54j7jS+lsxGVbos4y/9xcVDfHbuOOnxbcQbWiEk0nPMJrPHaQhEERoMtx6oDCdZOG7jFDUd5yE9FWAtlA17CZonL6zYMBLCUAMhLp7VwijZ4FmlMPXm16V23kkFvsEmKUoVbGjqhWZ9fqURQqNrNcRSydSDkYamrCvmpLVmXTeuvYlxIWyb2jc9yuJhhyf2n1ohl9OVYc6ODdA5r5uuqb3C3VHkLaVEdbhNiyZO5BGWhSaCsEUYKjJFeVwXK51CJz2Ua+4l5wroctlEplNJiBQilaTzgVl+7+hHcITEES6R1kRa86XTR7n3VxcQi0Wi6dmVP2qTUaKafsnbBR34m0f3G+6pvi7mH+qgdCTkWzMnCZAc8qYZW+xARAq1RReASCaZ+1CZP3/sl+myLBzhIhFEWnGjkCNzXZOYjel/rTLZwiTfKrRS20+2alXmcVB3w2QTrUwykRVXQ3RsRD5HMJDn6rcLekdm+ceDn+FJL+B8IBkNEziiSko4/Pxz72Hoby36Ts3dktmx3hiFbSirWNaeK/JGTXAVRQjfZuG4Td97xpn/0310fexVE8toCUIb6z1pmEDJpPluoWiMHM9DaN0MWm/YG1fo9ZW40OYZ1+kQdFsQnwaXWVJmDoQ3J5Z1hm03i3eZzyiiQsnkVsTX2K0bSCSTzHyowp88/iv0WxJMSz8AvjB1mNyXknRcqu157Z67o8h3WwtaKzPZhICGr7O1603DMpcSZ8FY0rpeX67G5rpUHt9PecDm/u5TpKRDoCNqOqSiIioaZNlCLBbRlZXFhRqTnyAwVL+7hUa1tXQKmUlTHsmxeBwyAyXSUnEz9DhXHaJc8dCWb9wzm41XWtgj+wh7cwznF+i3XBxhIRGEGNksFVPsuxliVUPozCOkZYov3aa6M+uyPdaLqTRcbS1lhxvZnquDw8J1kR15guPDyCCCyxMghWEvdHmIVEQ+UcNCEeiIhIgIRMhflA9xpd5L8ppDeryMKOxMC+soQtfj7NO9QIucGi3GhOuYZJsQZktprChOFKsRl4aOy9RaFsJzEY6DTrjoTJ7Km0ewKxHeK1eaeQdrToPSwjpxGH8gy2B6bO2YACIRc9v3gGO4RTTHuYrthI6ascLlz8TB2VbFvVsjRJrNIuUFDFkWnljZmGWhmKL/eogzW9lbYgR3TZHvYuE3ju+RQriOsajCkKgQNY/WOopQSwXDD50zfm3VyOaMIkgmGPv+kO9/4It8IP8SEoea9qlpzaUgx/WgC29emjZYsR+/AeF5yO5OdLUG0zMbjfK2o1H8Rwz0UtvfydTjDu/8ppd5NHOdhBBcD7v4xPX7UDeT4NaQ6RSqXNlwskrXYe7pQZaOSL6n5yU8YTctrYWoyrwCMZYk+fnXEPsGqR3uxrvpGZbDetNyL4KdDWu65SRmikSttJpkwmsGc3WtbhZrtNYSF7aDzGbw79vH5Q9KrAWPE7+YBj+geChNpd8ilSuTd6uUlceiqtAlBQnh8x9eeS/2yQz7PltGvnjW+Jh3AhVtrUzCVrAqEC48z3DtUym05+AWNAtX8nTVQA/2IZdKqPkFY5XWI6Psc1m0Y6OTLgsP5Mj+0A2uTnVz/F9miRaW1rVQZTLBjff2UjgR8pM9Z9YMK9IKqyrXMjDWGf+eBUJvRZhQ0Zrcgy0FG7cB6TqIhIdnh2RkYs37wc00qU+9sv7pZpfxkzuvyHdTZ7qxqMFMgLjwjY7UcvH6xkeVxnSViZVMg9Xx4GHKQx5HBsZ5PD1KlwxRWHymOsRXy4c4X+jnZilHanL5eC5aCbJRBHV/10VutguZTiMSnulc5PtmEbpO3GbO/PieDAm0zVjocLY6zOJkluS8RFtiZaGkNRe3EAmP8pCkdsBn2F3AEpKK8qnrkI+VjvH5heMkpwybQdZ97FKAqPstTQNalPkuF6aGtcEgrUAL0zx69efjAGfDv7tGOcRsJquvl/IDgywdcRjZf5PZzjQz7xjE8jVLRyT1TsX93XMcycxiCcW8snm+epjLtT64miZ3TWHPlXdPN9zDE8wKZRTHQlR3Dr87iZ8XaFehbQEScwqQ0hACOvJms3RsVMaj1p+i3iFJRBZR2NpRZ+09hWVRGdAMH5zloDu74r1PVy2+UjlGYkZu/Jyta3i3WFURciufvx0Qtk30phMU9iU5kjebW6Psw+drLi9VD5KYksu1cNYbx+rxSwsrnzO/2y1sxjuqyIU0hddVrb47ZR4Xite+YU40aGNC6DUBisZEFxaIrg4u/ZDF0/ec48MDn+Nht0pCeAQ64l9+5QNknkuRHQ/pnKxhj183HQz1ymL7ql5Hz8yuTK65zWwEhECMDFMfyOLOlrHmi2BbaMcGKXDmK7jFBOOVDqqRy1SQ4y+v3U/fF20SCyHaskxXFstaNyNSug4imyV4vMhPP/hpviF1gUinuBaGXAs7+dnPfBv7P6EZHltAJBPoxSXs+cW4LKgNkUKHe0gxWyXzZpCydfNscSnoen19Rk4czBOeh8xlWXpimPCH53i8e4If6/8UAF+9bz8V5VFRHilZ56nUZbIiZCzK8EptHz/7yW8nf15y+IUC8vKNzWvh3Gk0fsu4bpCqVhFByNJ9OeYeFAQ9AYmOGkE62/ycsCQM9lI5lMeqKZzFGtWhNJNPWEQJzeJoH4lJ29QBiSsrroAQkEww/OgEv3vP79IlXRoVJCOt+Oevfh/uJ3MMvbqB62k9ltcuLHPh2Fg93SaOtd4G29pWDZqnumZm9x5BZrNc+LDN9z/6LN+T/wqQpK5DKjrgn73yf+F+Js/wyy0y2YLusDJpwvtGiDwLPr35/e+8Ra72IFobK/PmP5VEiFWR4Eap09inrQ4PURpMMzw0y9s6LtItq9S14lOVbs7XBhHXkmTHQlI3KliTC+hGcf7m/Zb/vitNBoIQqxYi6oa3HQ12URlKYlcVdjEgTEC3V6HDqZC3jbJxSwqnFCL90BT7Wk/u0kJ2dqC6c6QSPh2WmWxV7fNM5RhfLhwmOW6RGltALpVNqfBIGfohGOaK+WNvn/dWc2QTTn0TwjQ0EIN9FB/oZeG4xaMdsxxPT5KVEQ5wjzdBoC1q2sEREQNWhINkNLSYjzIkZiXZGyHWXJGoVF4Zi3mdoeluUyB9gfAlft1GpKF4LI9dyeJUuigPeBQOSqw6uEsuYUoglGF3YSuUo5st+ppSbXDUk0nIpulKlOi3kisyXwGqFZf8nMIq1zf1A688SexCH8QZvVtnOBnf+J65VaSF1duN7u2ip7fA0+kLdMmISCs+W8vxcuUg9StZeq6F5jS3jUtrrU0Npy2srTuqyLVSJkB4Gxa9DlaLSIHlIgf68Pd1cfkfSO4bGeMn9v8N97lFxkKH52vd/NSffB/9LyqOnFtAjE+ga3WiraTItgbjWndXIW9dqGLbz6dRV8exxiQq5u9Oftdhut8/zpVzg3R/1aFyKOC7u1+g2yrTb/l8seMoxaU0zlwFJmdQjXKvjXFCkzdceXg/xWGblDvFTJjjqlViTtX4uee+mZ7nHPafLMLFaygRd3uJXRg6UrdPse12jjTqjrgO0183wAf/xSdISZ+lKEneqjIZeQBGWYuAh91Cky9f0yE3gk4uVAbIX1Zkv3oDNb+wt80z9hKxy1HmMohUivSNOpbvUhqyqPUkqR7y0W+fp64FNS14sPsC3939AgpJQSX45etfR/F3h6n2CnreNMP1RBc6lQDHQcRWa4Pdovf1Ux3MsD8xuYY7HhKhahZuIWpSfdcb6xo57uK31kFINDN36xN+bPFrxZ66RWUyweI7D1MckXzL0HM86C6QkhYFVeNHP/dhBj5jc/RsEXHhajMZbeW4Nn52VSohTl7E2oI76M5b5HfCkm1hJ5Tv7ae0z+b4/ut8fc959tsFHCSn60O8VD5I+oYge6mImJozVKS7mIW2IYRAhwE6WI4RKBcOZBYY6+mgtD9DuqfCgF2kQ4Z0SJv+ZIGpfgdtZUiEChEpLHvIJD5YFlgC5Vgoz2LhmEOtBw6kilgoXqoepBQl8G64ZMd9rLkiYa2OTMZNL4JwJc3rNj+7TCbBskywdisuuVhGMp+F/h6q/YKvT5+johyerRynFCU4Ux8mIQK6rBIJEZASDinpmkAdEZbQuDIk9IRRaku3aBO2zWcC2FGtldgCFFISzc6vUIrCddGpBEHOppaX+FkIU5pMd4W39F41Xxeax9JXeSphTpw1Pc9Xu6/zlwP7qHdoDmfnqIU2hft7SPRnkb6Rt3ItlC2o9jrUuiQD3gYlHwRNV89eZvtuis3mxF7lNsQQto3s7kK4Lqo7R9CRYPGopDoccsibISUtZqOIOeXhTDtkr1SwphcId9K7QOtblqVo4I1ba2WTSSE9D7F/iPI9PYz8zDne3/0Kj3g3yUpBpOFaaPFvXvh2kucS7Hu+COdGiTYojbqte++UU96w5GHNRtKglC3fw9DB7Irm4mIvj+8f49EHrvNgYpyjtsQSHhLJB7pe4tUPDjO2mEFc6ybyNN0n5uhKVjicnSNt1TngzZOShpJoCcV+Z45IS/7hp36IjtdsDrxcxr44bjjXMi6s1JVHLJVQM7N7E6y6lWhcF33fYaK0g3NmnGhmC0yh2PVWe9Mhrr7Ppv/4FBaaOZXmTGmIqWqWy9M99OZL/K97fpcR2yYl405BQuLhcI87gZVR/NnjjxFk+xn6tA2nz+/+gaSFTKcMg2rjvg0bwsrnmHnfEYK0YPgvPMIr15rvqe4O6gNpxr7R4uiDYxxJVOhyK7wjd56vT403P+cJSUYmibQiKeDHur/Au37kLAkRcNQpUBkUvPTv91HTDpFulCYwv3VZeTgi4r3pC1gis/LRkFiJiHrew8smkJ5nTnCWZRJs7gZdd4/zPGR3F1PfcYTSfnjHN77G0/mLDNkL5GSNE04dB5tfm3+S52YO03VaY50aJard/ue++4p8i33xtnXJZJLaoS6WDtr8nZ6X+LZUAUtkqCifz9ZznKruxxnzyF5XWPMlotaszbsIE7Q1CmVFFD7OYm2FVYPZQppjHTO8PXWBfquKI5aTDwasAm/pv8rVdDenGCSZCHjfvtPsc+e537tBXtYZsW08YTOnqtS0pqYFM1ESu2CRmYiw50x5V4g3FCnRQuy4N/JOoaVA7yCxJExKRHcdz4p4tnKUcb+Lq8Uu5sop/LkE0xoC1rfWHKFIyACdjAgyFsq1b8tc3TakQFugLdZYvEKbjjUqGXEkN8uQt8igs8g97iR9VnrNpRr00kE7Q59VjV8zyvm4s7Dm85FWLKgqgdYm03UdpNI1Kn1JvMUkqZ5udN1fmRW9YsC3mSTQep/d3EMIYxzuGyQY7KB4CNT+Gj/Y+yxPJxrzxwJS1HXAXJBmrpyio6pjyu/tN3heH0WzGl0xdlNEqwFpEZ3Yj/WTU3xv3znelpjCEmYSXwkj/sUf/hDdJzWHTy8gZuZRm7SzumNoWA3SRo7sQycc5NWbRIXCcmJLA/Hi6xitEXwhy1fetZ9/O1QlIQRBi+UxYkf8455nqHTZTA9nSMiAw3aJhBCxL9hpJix0ygQKxXxUpyLiolIt6fcyk27W4BAz86aphhDodTP69kDZCZo0Ve37yLNXsSyJKm3xeNpIlgo0qmJz86VBfv33v53IhVq3QEbQUYLKUJq/eeB+5pNXeMKrNa1yI4sUk0EeahKrBlimMba+Vc2bW0FF5hqbdCvaDNHCEv1/cQVsGzU3b1rixc2U9ZUxvKkkqbec4PnBEb738Azfkr5EVt56mW/WPan1M/mYH706yAkgEfyr+/6Kzw3fyydOPkD+5RG6z9RxPn9yTcxJ2DYymzWB+1J571yaqzaHWzUj2egazUzQGNFj9xD8mwWe6HmZf5q5QJ9V5AE3ANbyxZWWaH1nzZ07r8hvl1UT+1JlXw+LB1J8aOiTfFP6EnmZJNARE1GVV+oj5C5Dx8sz6BuTRHvdc3MvYFtox2oWn1orK5P0ZC/VSU15TMymOeV302WV6JV1EgISQiKFYMiSYGmOOkUkEk+k1l2wEoECroVJzvmDWFWBrGvTwQRMkX3HpDdTrxvWijRJWetiD35jQxkzz6+20xDDfNmwNyKNLNkkZgQd58uEaRsRuQgNdk0TZiRjtS72O/MEnpkLdR1QUQEFlWcpSiGUAAF+h0disA8xM28SelpTwrf5rEap7dBYURHhxKT5O2aSNOStKpW44iPUAxtHRPRYyTVByd3AEVazz2krGq896E6Q66zxfM8I9Ww3UUJir9PtCSHNSbNV4Qmxs7jBZpBiuXjaVhArcZlKIbo60Lap21Q4mODHDnyed6fG6ZRJLGHBqmYagY6oqIBi6Bm2ULT7h2luJrfgFNzdYOdq/9UO/VnCcZG5DJW3HCHx4zd5T/fn+Zb0JbosD0dYnPUrfOsX/inOaIJDLy2ixycMl32PsVWhbwQdhuhrN5CWtTFfOZaRGJ+io1wjNd3Bv372Q8zfDw8/dZHjmWnem3+NnKjTbwUkhCQjvQ0LG0VaMRFVuBTk+OE//zCdpwQHXy1ijU0bt0pLqrsOAmMVN6yV9dwde7FJa3ZGD4sTf2QmjchmSEyUOPRnKbQl8DtdtCXwCgrL13hzPpDghekRlJa8LTmGg8+pQDAZ9vBs8QRj1U60p6j2S65+v8ZNpuj6aC8dn7pgsicTLswvEs2tUxVz0+fbI22lopX6MeaJBxkY6VxkyFlY13LeDepx4R+lVxbLKqgaZa1ICBixF1hcTLP/tZDktSJqHWtbhwEqri6IikzsIJlAVHYZmFx9H983p58tBskbzcsrbxrh2vcosp0VHhsY56nUSb4+NU5eJtaso0BHBDriZd/marCfFy4eInneIzlR3JV3QXge1tCAyRe5RXjm7vvIdwHhuMh0EpFMorvyFA7Y/NdDH+NB12n6+iKtmFcJnMtJOs8p5PQC4e1M6tjhkbmBrRaL0qUyIlJ4xTLeFQ9lDXPxRC8A96e6ycoqi6pGQgSmJrKAnlW830bX+GthitP1YfLnBH1fmofJGaLGIgMTrGrU7/DW943C8nFZhyGqtEGt5q1iB35FEXOfheOgPRdR9fGuVlAdGSr7MqDBqSismsIu1PCWHMYXM1xK9DDV46LwGfX3czPo5Fqli5lqBuFFhHl49NAYD+dv8JED76Sjv4co6aBcG6fmx2UK7jKEwMrnEJkMQUbTlyySlnXTvWej6oSYOVDVPlORcRd5AhJCxFanXPE5MEorQpMQNrCc0RugqWuTQJqWCl23SExXkaUN6oo0+N+tkHLvMy+3ahw2ykCkU+jeLkr7bN5+z2mezF/hB3IX45T7lXGGQEcoFEXlU9Gak7VDnKkMYU27JKc1Vtlfee7arLdA/L5MeHE9HtMvQSdctHPrzfiuKnKZSBhaWbW2vZ0rFnr49AOMfqeD7PK5b98E782d5ZCz3AQ20BHXwyovVh+g57WI/FcnUAuLe/cAq/xxuzoybxOqXjcc34qxjhNLg8wtJTkb9bPkP8XoRA8dzyZQtqAyoPGHAn7rXb/KPU4ZL5ZPXSuuhi4/8PyHsEaTjLxagRuTzT6CjRKnwfFhFo8m0DYoC7rO1bG/8Noav6d64n7Of8jBu+Fy+L+eJVpYGzDbMna6CUjZbPmmcin8fR3YpYDMKzfMNZUyTYDrddJLZYb+eJCZ/gN877t+hGy6xlIxhfItKNtooXn6kQu8teMyjySu0WtVUR8UvPyt+zl1bQj7psfQsy7e2PjG47nN9eohrv+TSXP5x06Qf9MsP7j/s7wrc4YIyRdrDiN2gUPOSoZJI3B5M7L42RvfzLnfuQdtCwqHFdZQhT9+8n+ZtYQgQlPXCl9rpiKXQFt0WTVSQtMhbTxhmnMjFUWlWYocZNHCvjmP3mhDb5TQhWanHFWurJt5vC1ZOG5cj2eLKfvNL0qk61B45zGiH5nl0a7X+MHeZ+m1qngi0dzIFJq6DqjpiDNBmsmwi7+Ye5irhW5mvzBIZkxz6GIVe7oAU3H5gliBW8ODRH0d2NOLhNfWFhuzD+5n+usGSSwqMp94FVWrI8cnDcPpFrir9chxHIQlEXWxbQNMWBaVfpfHH73IWzqu8OGOM3jCwRHJppVR0RFXwzyXKv2kJutGeHvpnxdypeV4JxkNDYsmbltmVxS6bFMJJdd8G+dykoG/HkO7DqX7e5gvuYw+3UevvEpWRihgMvI4WduPcyFF51mFc3OecFX3dCEEfodDZUCgXFCuJj3lYK2jlOpdHm+//xzPpQ6b5rJ3GqLFogsjtGURZGzsUkA0ObXGEpK1OtlXJYnBDkr70yxmUthlgR0KpA/K09yTmeTvZs+RlS6eSPMzPa9Q6/4KP516F39r30O1K8nGZxTiYl9x8Ot2KXLLQiQS6GNl/vWJP+eYM0evFLzkZzlT20cqdYlDECugkEArKlozE7mc8wf56vh+jn78CiQ8Em8dZPFYhtceGcYRYyRESIRgUbnUtENRJQi08b8jA9LNNm/GGve1pKZtpC9MH9fNXJiWtZKNpaLd+8gbGalCbstN2yjzUe63+IUTH2W/VaLXspEsN82o65CAiPkoYkk5vFod4Xq9i6/e3E9lJs2Bl0PS52Zgdh5VKpsTbezuE7aNzqSod3kkS2sDpAAqk6A8LFCuJOM4UKttOT509xS51iZ6D7fOomygka0XF/+p5wV/t+9FjrnTsRI3O/xJP+CfnP/7TM3lcc8lScxoBq9eI9xrRbtL62FTbIeapTWpkzc4Wu5HORLlOLhLJXSpTHhiP2PvAaujwq9efRt/6L6Zo9lZJmtZzvzNcdI3NQdOFbFni6jZ+ZX3tCxwHKrdFpX9IR2nbXpereLeXGQ9lZR59Saj//leDiyGd4UNJDNpRD5rlHgQIEtVvDkbWagSrdN4Wochem4Bp1rj4F/0o2zZTIAJMy71Lpub39xBSjhIZNMqsxDcrOSJZj3c8hYsECkRSqFvR6A/LhqFEPT/UZJ/9eyH8N43zY8d+TT/4ex7qZ/u4Jl3XOSPDn+S/3f6Mf7gK0/izNhkr4EIwQpgaCowJ1XLovMFSf5Cmv9x9bvx84LiYYWWmvR1CyQMv/ca7+k7y0F7ji4JEZol5fNSvYurfg8pWSchAyw/LuUA69dS0fq2tMlr+sS12lbQXSsNfoAVaBajFL2ygiMs0xFKSCbCEn9UfIDTpWE+9ep92PM2+UvgljS9SxF2NcS7NocuFJsnWuvIQaKeLEHKIUpK3MWA5HgRsbB+MpUYm+LAJyxkxTcxvG2M/5aKXAixH/htoB+zX/6K1voXhBBdwB8BB4GrwPdorbd1lt7uUVNIYXoKxqnXYVrwJu8mQ7bXVOKBjrgadjN5po/UTcnglyrY8+U9danUdIXTvIhPDRAMc4gD4hiB9jnJ8wAPCCH+lh3IpImmf3JrtKzwxk3kjZumw1HM2iCVIsi5jBydJmEHXJroA6Dke8wsZTj4ySLy9CiqWiNUa/tuijh4FiZBZgPcooX98kWTPLWeTK7/Hv712yiTW8F10KmEaSJcqyH8AKtURzTavK2CjkwjEioVmJo2jHJtrKjE8CD2YCeFINGsyw4QaU2gFUt+Arskseqbz+GarnC69gy+MnXbW+UCHBNCXGSH66cJ23Dcs89dIScEZ48f4rXB/VQu5Rn8iuL08UFKh+p8fuoo3c/bdF6qIT//yop51ZTOpSsgBF2vWMjuLhbfdRhlCbpenALHZvTxLua70kihSQiLmo7wteay38fp8jD9boEep4gIW7oNraqi2Fw/eu1cqVBkVzJp+MQbVOat+se1Ml+LoKI8AmRTiQNUNLxa3M+r00N0vmSTvRGR/tLlFYHuyHXNaSDuPqXyKaoDCeo5iyANHXWFc3Vtj4Pm9xcW4KsLxjnbWItbzALeikUeAj+utX5JCJEFvhovyB8EPq21/lkhxE8BPwX85Bautxa3sj5bMh91EKIePc6Nd6RQbyqSlaLZ+PXzNfjxM9/L7HgH+57VWLWAhRNJRJSk27Gw5wpEs3O7zjATCI7xEDnRSagDXuDTdOl+JrhKF33MM30KU69s5zJpKNbtWnBxVmP05ns5/4M2PQNL/JMDz5GSdab6O5BC0WsXeK54jJeG3kR2uhsmp1G1tQEY5QeISNHzWhWnnKTzbMmkDK/DKLkjMrkVqjVEsWKO15k0hBFiYpPfW6+tlgmx4kl6RCmHQpDgelilx7JICJufm3uUz04eZ2y0l1RJYNU2t8gFghP2o2RFF4Ff5QX1yaZcgKLW+tiu1o/W6GIRXamYv4Vg5BMRf332afrnFE45IvW3GZ449y/ouAh9X51HLBY3P50KaUrD9nYx8Q6FSEWEiT5kBA8NXeAdmXP0yhBPJAkMR5RfvvA2glc6qR+uMTI4h1vEZAKXK2vqK202VywcQh3sTiawvX7AOu6W5LpELnRYFdIipFHVEaBLSr6161Xuy9zkY+9/hOsTnRwpjuBdTqJmZlG1GjoITas9KQALa3KBTMVn6T29FB72ccouia+U1z+JrD61bHPd31KRa60ngIn476IQ4iwwDLwfeGf8sd8CPsftWqCNpgJxdcPycAL3LfO8ffgyiRZL/EztAKWv9NA9rsm9chOd9Jh9uAdlQ3YsjRdpxOLSrhW5J5J4cQsnWzikdJY6VWa4yWN8HZc4BXshk10cw0v7E/yPd/4m9zizZKXAQZBLG+NGoUmIM3wp92YyaVPHZF3ExfidyxN0L+RhbpFog4j7HZPJJtBhCNWqYTGlPERQQS0sbE5l3KBqonYdIk9SD21moiRZWcMi4pmpY9w43U9i0SQKyXBzRe7hkRCmjKxjuaR1nro2cgHm4o/tSi6qVlsOHgpJ4ovnSL7oQH8PQVeK3her9D9Th/mlLZU4EFIgEh5hPsHBY1Pszyzw5Rv3Y9UED+VucI+7QF6aFoBSCJSG0vUcB14MmFIJxqwuclUNyQSsE3T0ZAqPFGi9Zq44y8pzd3PFsox1HG3VKjedlbQlSIgAR6xMkspIjzcnbnKPO8XhIzN8tudeXhp4FGc2A/PxoaHhapXGa6Dm5qFQJEz1cuLgBJP5EdP4ZLUnQoiWuv47c9duy0cuhDgIPAp8GeiPlTzAJMb1sjNspLAapTNtIxh9/CCFE1nm75X0JepIoRkLFV+uDfI/L72T2bEODnwlxJuvG2usWqf/xTrKkdgl3zRYaDSZ3SNfZVWXKbJIni586ngi2TgG7U4mO4TV040aGaB4QDJsLdFjWThYWMJQ0F6oB/zdz/0jEtc8Rk4uwdTsLTc2VSwhwtAcCbcgt72SSYOXv9WkG5nLovo6TR/XIFzuBt+8YMvvvtEpMHYn6YRNlJCUA5cLfj+/OHUfY6VOxqY70a4mPaHpPFvFHZ9fGS9oZJW6TnwqCJuBr6oqUtDz5HkcnzosZxxsb640et4qUw9ePfkAtV4XZZnkpdyZBZOPUKlhO5ZpHl4omq5Wm0B4HlZXJ6q7g9nHOglTEH4ixaw1jGOBn9N02mVSQrCkfCJ8roUpJsMOEkNlJt6aJTUBnX/mkRstoecXloOdMXsnePuDjH6XRfayzfAvvUK5PLNiriRpsmt2tX50EIIUSNcB6RlrOYqwMmlEKokqV1DlSrOrj0gm0dk0fg6G7CJdq7JhFYpAw/PVQ/zcxz9A+rpg8OQcTM2uafmoo8gEcS0LQUD2uuLiq/sZmFLNlns6DJuB0DWtKneALStyIUQG+CjwY1rrQislRmuthRDrrjQhxIeBDwMkSG1rcE0l7jgI26Y8kmb6cVB9NTKuEd5UlOEzC/dQe6aHgRuKzMvXjWLyPPAV3kujYEn0QC9YwiSxbDOivRFCHfIaX+IEj2ALZ4Uf63bJ5FYQ2QzFwxlqvYp+KyAvV9LOztUHOfBRi8zJMaLJaaItnE5UuQy34rfH8yFUwZ7JZIUi3wpSSYKuFHaxjlXzTbBtteJu/N0sUrbOtaVEeTaRK/BDm3G/my9cPIoz5qEzGu0pkrMK68Wz5oSy4kFkszywyGVN38qlQiyX5/ZGLi0t74Rts3A8SWlEoGwNAhKzGezLIdTqCMdGF4pbSloSto3uylPbl2XuUY2sCY7+/jyi6nPzmweodUNa1kkJhwnlU1QOF/0BbvqdHOhaYPw+jXcuS/7jr5hGzy2Wp7CM0pq73+NT7/uP/PD5DxL9hsVr5du0flSE1qZ+uvBciP3SIptB5zNIQNfq5v1MGp1JEuWThBlNrxRrWrVFWhMhOFcd5PBHivDKuRXPtwKxn964dSwyN3388x7JmTo4rjEyiPWb60IQVzbdBbakyIUQDkaJ/57W+mPxy1NCiEGt9YQQYhCYXv+Z9K8AvwKQE12bj7Z1gcHy34eGKR/IMfmkxRNvPcdgYokTqUkSwmdRpbhe7CI/GpGarKPLZbMbplMmwSBlfhBZrkIYmWjwHhSxUVrxGl9igAP0iWEAXDzqOp4weyUTc7FbW6Sxoqod6uHmuxWHj0yRkitdJpFWVJSHUw7RhVIzKHOr6zb45M2uKq1KscWnt9cy0RuVANgAemEJD9BJj7AnixruJHzTCJavsKohoh4hyzXTZKPum2BczDtX84sAWP296HyGqTenKA9rvnVwlCfTl1h4IMXlgz24llHc507fQ7Yjjy6VV3VuN0Ez7fuIum+yYWFduYQEzs7kEiG0WSs6UnSfKpG56RElJcoSuNMltOuaJs+RuqUlvuqGOEs+fV9OIiONdiy0lSQ9ESFCiz+48QSLAymGnAXSceXMlFXn/IVhOl6zSU/UkQN96GIJtVQwijKVNGtSK7rP1PnmP/h/SI9G3Fj6AwblQfr0skxUHHbdqkzyVo+WqfSGuSjCcxHpFEtff4zCAUl6QpGaCvDv7cTPHKY8JKiMhGArhKN45NAlPGHUYqQV01GFz1RH+HLxMH/x/JtIjVuMTF4j3MS4ELahGxbf9zALxy1qfQrd6YPwGJjuQuhOLEAUykQzs2u7MO0AW2GtCODXgLNa659veevPgB8Afjb+/8d3O5hmo+OGoo3rJFSHs8w8bNP36CS/cfCTgPGJXws1L9ZGmC5kOHhuETG3SFQqG0FKiU64RPmkqblx5Sa6VDbFc3bpVtFac4avkCbLiDjefL2XISZolhXdE5ncMvrejG6b2h+lfS7/6KlP8XDyepx9Z9DoH1jTDnbRN/VCtrI5CNk8FWnfN5OuUWdELWfN3Q6ZbLfmebS4CIuLWEcOUj+Qo9JnU9ovsGrgLWicqiYxl8SqK5wFs7loWyLqESK22KL+Dmp9KQoP+hw/OMm3dbzMk16Zt/W/gOyXzEZV5pXFB4ZPQDZteoVWa8tztmGNhaEJDAcBZ/WLpEWOEVbK5RoXuncil4a12Wg0zldO4WqN1ZE3fPIwNP7eas0EQrepKOz5Mp2jEwjbJhzuRiUt0jdquAWHC6ODVEOHd/Rf4oA3R0L4ZGWN3HmboT8ZRXdkiXrzRlGVK8hMGt2VNy0Zaz7eK1c4+Ol5M1ecPAe9h5rlKMxcaSbKbE0mloXIpBF+sG4ykXAcdDrJxNPwdU+e5PPP3U/Pyy5LRwXB4SrvPnGO/zL0jBErCkdYeMJtrpebkcufTD/KVy+NcO9/n0OPT5jM8E3mpLBtRDrFxNsFH3zXM81SwH84+zTdZ1JEnkXkSVJjNvrGzT1x827FIn8a+H7gpBDilfi1n8Eo8D8WQvwwcA34nt0ORkcRxKcpIZf7LZYHber3VHmo+2aToeIIyMs6+505cqkaUTaFXTWBO601ulhC1ByshlXXKPS0Go1uOa5rUmKDcNlftYGAl5hjkutkyPO8/lsAjvIAI5xoUu2Axb2QSYOF0oB8+F7KB7OkrxZhdLzpB7aGBqgd7mHpiGCfO48jQk75mnN+N789/lZmKynmp3K4kw5Hp8bW5YEv36Slz2EjI1HrZs0VMx5rxclmz2USU8K2hXiDUdkU1V6b8rCgdqyGsDRVqdGRQFVtiGysSh4RCWQAVk2Qu9KBFoK5hyDq8fn6e8/zSHbMNCIRbnPeveT38HLlIN6sgMWCsXa1il0qYrl2SBShqzUW/Akm9FUjF1bK5RoXcjHVbvvrp3VeNDKLa/WVp5i4wQq+vyWqrw5D5EKBZkMDpZG1AKSg2p+g1mmR7V3k3s5J7k3eZNhe4LLfx7jfhYyXjChVjVurVDYdpMoVBKDDCB34aD9gSc8ywVUyQQfPBX8GWjdlMs4o25KJitCV6vqbldbm/lrTdaqbz0f3o5KK6Xcqst1ljnYs8lBmvNmBx4qLYEVa8eeVHP/ytfdTmU+RvuzQM6XN730rQ1AIZG8PqjND5prkt7/0NFZZIuuC3pMaZ6KAlU0Q5jxEffdGZQNbYa18ATYsn/YNezKK5Zs1OaBaSaRtIxIepX2C77jvVb4ud67J55VYdEibw/YSfekSpVwHspIwfj4/IJpfNM0QqlVj0UZredJAc/HLZML4ryqmfnCrtbkaHaKHd/Nd6773GF/Hp/RHTmmt372ncgEQgvmHO5h+KqL3Sx30zhXM8blSMS6Vt3lwb5Fj7iQ17fBi9RB/MvEoM/97P9kbEX2fO4sqlW6ZGCUc25yOfB8dLmeQrhjSKibInstkB+WMGzGVoMOjPCioHAx4z71nOZGa4t2ZMyREhINGAYvKZVElOVcfYrTay59feBBpKX75sd/nSa+MJxoZfYaJYwlJoCO+WDzOp26eID2piGbnlu9tm9wGwhBdN5urrlTIk+fdYn25oLmgtX58Ww+54vur6KK1muHPx0f7RmwJtbXyALpeJ5yaWW5mHilEpY5wLCq9FpV+wSO9kzydu8ibE9fpknC6PszVajcyMAlXeqnQTIhBK6JiAKvK1K6ZKy3LMqWzFPT8sS2LIFKbZj9GhQIUi/R9PkvHxRyjPwQ//9Qf42uLQNvc797EZjkLWaEJifjD6ScY+m8uzsQ86soYOvC3VnxDSHOq60/SeS6g64wmOd4gFZhEH6uvB1QnotLi8tplbfbXV9GsRouuuD+gyGRiPq9mwFsiJ2sodFOZT0Uhz1YPM13OYHXYiDBNotS77HOS0rTp0trUPdhkMms/iLvBx5+5A8XgV+AWP6TV2YlIp0jOhHS9ZGMFmtIjw8hQI31Fpd/BqkNlIs1PX/5O6qHNfClF7UaGkSsB3nR16/UnlAahdtegdrfMoPXkv4XJrrXGLgUkZzzCtM0Xxw9THvD41uxJUkKTFpIIjSN8sjIwDZftJUpHPCyhGbKKRAhe9k08odcqmw1AQKThz648iHopz/DYyqQOHUXgL4/b6ukhOjSAVawRnR+9vVnAq2WgtJnr8SlqW7GGuDWaEIZbHfblCDMOyXmFiCSvTQ0hheYl7yAp6SOFpsctESYFOps2gbtSZNggrov2/TWsjjsJqyOPSCaZensviydAyBr/4cI38/aBy7y/8yWyMkC1qMFPVtP8t2vv5uLpYe6Znoel4vYYJVohizVcx0LWQkQQmY5add9knUbmBGEtOuhyS/G+XVrmrzNFHkf8sxlEOoXKJFAplzCrOOzO0GVVUFhNR8PFoJuPTD7G7GKGbK8kch2E6kJEmsiTaFsSJiWWr0jPLy03JljRONlMXF2NqXWrA6536tEbBYTWo9oJAQM91PuzpM/PkHxmmtI3PcjE2yxQIEOwqgK3APmiZO7SPmSgyVShbzYk8dz57TVEiAN2Wxv4Ogp7dcOQnWADfvdm1eO00gihsWYL5EcdrLrLUpjnpYcEzrAmKy0ywlRG6Yy/c8RW4C3yHekvotAE2qakAz5ReJjxWicPZcbpdxZJyzqRlojn8hz6vVFUoWiaUTfGGnPum2MZ7uXmO7NkxtPkR6+j63dOkTfL24bhMhFkqxtrw8cP4DoUR5IoR9B5pkgaGD2e47mih64a1fH2h8/xVP4yfg6i7gx2yfRVFckcoiMHxRLcrQ5cQkBvN0Fvlvr7lvj4o7/Gdzz3fxP+eQ+fe5/gJ/uexUFS14FpUycEvzX5NIVf3ceRsRrq0rWdNdyenccpV026fqXStOQb8zZaKiBag+R7gNeXItcKtDDNCwBSCZQtSd6w+PfnvpmjXbM81XmZ2SDLjVoH5xb6mBrtwZs2rcmcUtQMYsmkg5YCpwDSj4wLYj0Lc7XSbvge72QBLFpcFRvcVxQruFKiyxV0EJKcrpMdTRIlBGHKtH6zfI1VA7eksHyFXYmwC/WmJbCdsQipaNSrsO45Sm04R+LqPNGlK+v6Z1deYKVff8/QaKS70W/TYIxUqrgzZTKA0C6LIseH8t/H/R2TfLj3GUaDHn7p+jtJ2gF/p/+rAHyxcIxiYBhOpdDj5IX9yKLFpzL3gaMQlgYlGL4cmd+gdVNcR0nKpTL50SzJGX9PWAl3HFpBtUZ6wuRfyCUT4Os8m6U2lUDGj/9c6T6ezZ1g4KLCmi9TevwApaFDdFz08U6PmXV3FyFKFWwpib7Sx3cGH8Z7NUXuesD1+QyjQYK8rNNtRXyu2s9Hph/nxVNHODQTYBdqhj64rZvFAWg/MNxw3zdxBtcBxzGuypaszmbzlD3A66tDUFzRL4or8FkdOZRn0ftygDqT59yRbl48cRhn1iZ7Fdyi5tBUgFMoY92YRQcBuu4jbBs7lwGlUXPzJq2/ySpoaSu3Ee6wEgdu0QlcE964CTdoWqX2mWsMXEvhH+lj8XACoUBGmtR0SPL0TXStZk4gDcrgViHEyoYFQjD9VA9zb/MZ+GQ/uUtXmmPaFLdDho0Yyi3ej6ZnYHoG23XpTCbo7Ouh8kIfn31kmN6/V+Qvx+8n//+lWcw7/LsPDgCQeSaFV9AoWyADzb0vTsH0XLN5ho6U8TX7AVHgt7CJ1l+J4dXrZMZuoJXedWnWNbgTvS61JioWcZ4/Y1yU8ctdfxznAMaVSweCuM1cEKKA6z/WzV99y3/m/b//4xz67MzdWUvQ/H3CqRmYmuHAfxozsYOYSus+eS/PPXaMEXeWe9wpfv7SNyJ+p4dDMwHJy7PoShW1zQ24wbpT5cpyiQ0hl7nqpbK5ZlwLaUv03y3i7nQIutUxL35PVGo4ix6OMM13lZVCKAdvQZOeCIzFuVBFVmrGdRApo7gAKoZN0MjoEk78qKspbXtRx/4OLSyD2BUU+x3thSqpWcdQLEONO18zUXzfNxNlu1v+Os+QmQypXvBITW/R13kHanBvigaLIwhR1LAKJRKTCXJXs/zmV5/CnXDomZrCKidxTuYByF0LcEqhyf4NFSwWDJW1qcjXcedsJlu9TuOEu4mdzE2tTb0duexu1KFhWogwRAvZ/DcAQpC9bPMPz38f2Ws7vOdeoiXAqutxswbHRTg26RuaX7/wVrLJGr2pMjPnejg8XsdeqpoM5lX1YbZ2u/gkCy21U+I1UKs3LXQhVTMYvB6sjjzR8QPGk3D28pZKitwd14qQRoG2WirrKPdochoxN28UsdJkX5NkpTSWURzA0Ri6kI53Ouk6pqpda/dqIQ29UAjUags1po7teNKtLpB/uxFbnapSgWoVK4rILJRMkCku3BM1KHF7sZC0JvHJVznwOQftB1vyuQrLQuazEKmt8dVvB+JkKB2ERHMLiGKJjkuSzr82zYqjONB04IJxpxha2fLCatSU2VBXb8UguV24k/dc3U6uMYT15rrWDP/SK4jfTJAuT9wO59rWsYGMdOCjw4D+z01TvdaJtlMsOt0cGy/BqxfQWqF2GuSPZdXYLFStbhpmlErQ0mCjEb/YcOgjQ1z8YAp3UXL4f+aJptbNi1qBu6PI150Z6wSvwoBlKqBaP411xWJaVvArXRXGUsfzkMcPm+bGV24YatJG49nys+jdsTt2Ax3XdK5UIAgNOyCW1V4udh342w/6hOG2MzNviYY7YyuuipbfVEc0GSVq1QLaamu99e+xVsbCthHJJASBoQP+H4ZmWeDXM7RGFMskJl20lGBLrLmiydZsTezaAoRtI48cRCddxOj4sk5Zdb/tQFR9khMWbhFYp2T0erhLinyLD7aV42nrtbReX+FojapWsZIJrn6gh1p/xPHftuArp/ZG4d1BatmaW9dq5hgId9ZS24wC2BLn2PWYWjZq6XnrtwZs9Ve3lAxYHlC0937qDSA78uiBXmSxjLo+fvfdC22si2hmtqVqoSbC5E9sN6Yks1mufncftYGI4781Ai+eBNgVI0WNXmPkl2bNuF73HYLuNGJOrVsE5UmEH+6sq9R6dUbuNu7kOLZDY9tjaK0Re3Xd2+UWiRQiCCF8AzJV9hJxZT8dhHfV0NkIOgxbMpVpxnW2fbrWCqcIUUIi6rHrUStQGwTCtzDvdBgSbbPD1te+Im8p+RktFRj6vXNg280iSdtGww8fpzHvGVrG+bpFo+zmdpkwu0HLpNf1+vrt0lrpjttR0Fspa7uVa7ScBqLFRcSqTMY9x626se8GLbV7gB3PR5lOmcYSxdL67obXA7Zyml8PLXMlWiow/LsrdcpGa6ORcavDcM/Xz9e+Im+F1lsq53lLSPnG5AbvEqLR2PZuDmIT6uqmlNI7he0ohNcrWoui7fQScV/dBn3zaxbb1Snr1XvaAwh9B4/lQogZoAzM3rGb3l70sP6zjGite7dyga9BmcD6cmnLZBcyga9JubRlshY70il3VJEDCCG+sqtCQa8j7NWzfC3JBPbmedoyub3XeT2gLZO12Omz3PmiIm200UYbbewp2oq8jTbaaOMNjruhyH/lLtzzdmGvnuVrSSawN8/Tlsntvc7rAW2ZrMWOnuWO+8jbaKONNtrYW7RdK2200UYbb3DcMUUuhHivEOK8EOKSEOKn7tR99wpCiP1CiM8KIc4IIU4LIf55/Pq/EULcEEK8Ev/3Ldu87htWLm2ZrEVbJuvjdsilLZMWaK1v+3+ABVwGDgMu8Cpw35249x4+wyDwpvjvLHABuA/4N8BP/J8ol7ZM2jK5W3Jpy2Tlf3fKIn8CuKS1HtVa+8AfAu+/Q/feE2itJ7TWL8V/F4GzwPAuL/uGlktbJmvRlsn6uA1yacukBXdKkQ8DYy3/Hmf3k/uuQQhxEHgU+HL80o8KIV4TQvy6EKJz42+uwdeMXNoyWYu2TNbHHsmlLZMWtIOd24QQIgN8FPgxrXUB+CXgCPAIMAH857s3uruDtkzWoi2T9dGWy1rshUzulCK/Aexv+fe++LU3FIQQDkbgv6e1/hiA1npKax1p06n1f2GOfFvFG14ubZmsRVsm62OP5dKWSQvulCJ/ETgmhDgkhHCBvwf82R26955ACCGAXwPOaq1/vuX1wZaPfQA4tY3LvqHl0pbJWrRlsj5ug1zaMmnBHSljq7UOhRA/CvwNJtr861rr03fi3nuIp4HvB04KIV6JX/sZ4HuFEI9g2odeBf7hVi/4NSCXtkzWoi2T9bGncmnLZCXamZ1ttNFGG29wtIOdbbTRRhtvcLQVeRtttNHGGxxtRd5GG2208QZHW5G30UYbbbzB0VbkbbTRRhtvcLQVeRtttNHGGxxtRd5GG2208QZHW5G30UYbbbzB8f8DouOoE99BvZIAAAAASUVORK5CYII=",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 40%|████ | 40/100 [06:11<09:16, 9.28s/it, generator loss:=0.851, discriminator loss:=0.634]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 50%|█████ | 50/100 [07:45<07:49, 9.38s/it, generator loss:=0.839, discriminator loss:=0.638]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABBoUlEQVR4nO29d5Rk2XnY9/vui5U7x+npiTs7O7uLTVhgAZEIBECCFARCJiBSIo+YKcmkKcuURer4HMk2ZUv2EW3ZVCCYREE0ABIEJYiAAGgRSGQssHl3dnLq6Rwr1wv3+o9X3dM90zPTobqne1W/c3pnu6r6vfu+uu973/3uF8QYQ5s2bdq02b+oez2ANm3atGmzPdqKvE2bNm32OW1F3qZNmzb7nLYib9OmTZt9TluRt2nTps0+p63I27Rp02afsy1FLiI/ICJnROS8iPxqqwa1n2nLZH3acrmVtkxupS2TrSFbjSMXEQs4C7wbGAOeAX7MGPNq64a3v2jLZH3acrmVtkxupS2TrbMdi/xJ4Lwx5qIxJgA+Bry/NcPat7Rlsj5tudxKWya30pbJFrG38bfDwLVVv48Bb7rTH7jiGZ/MNk65t/HJEBMiIjPGmF5eTzIR4A6LN1EKYwwYAyKIbSVvRDE+WeqU66s+fke5bFom0vzPPspS9slQp7JhmcA+mitbxCdDg9rql1onEwFB2K+Z7CUWZps6ZV22o8g3hIj8PPDzAD5p3iTft9On3D6yNaUwZcaYY5JxLl+58+HvIBOR5r/NxZLRzX/v4QQUScZj9PrjUBbKdTCxxoQB4riorg7QBl0sMhVd4cXoq+U7n2Ib80RZiGVh4hh0vJkr2zmWZQbrjmnKjPES37yjTJLD7MP7Z4tMmTFe49m7fm4rMhHbBsvChNHemSOb4GnziTvqlO0o8uvAyKrfDzRfW4Mx5sPAhwHy0rXnH4fK9xHfQ9fqmEZjU3/rkaK+1qLYvEyWFaXZxmRbfhi0SvkbA9xGiQPoGN3QNz4ehej5RTAaE8e42gFwV/3FLXJZVya3uQ6xbRCFicLkPR1jbveQuUcoz0N1d2HqdeL5hVvG5pGCu8gE9t/9sx08Umj06pdaJhMTRRDHe2qOtJLt+MifAY6LyGERcYEfBT7VmmHdQ5QCUciyEtkEeTqpUQZwtywTZSWKaicQSX6UtfZnI9d6txtg2a3S/H8TBsnNYwx5OgH8lsyV2411r92gSjV/rHXfbqlMXifk6USj2TGZ7LU50kK2rDGMMZGI/CLwOcACfs8Y80rLRtZqNmil6loNCYJkmb5JlChOmEd4nq/dB5xmszJRFvbIEMZ1MONT6Erlzp+/Wak1/dO3O7bKpBHbRvLZRMkEISaK0POLmDBIHiJKkmtfLafVx9zCzaBEgeEqm50rN59r9fhosXV18/xYVsBbtPR1vYGZngFt1v37LcvkdYwShW/S1Ci3ZbJJtmX6GWM+A3ymRWPZGxiTWJJbpEcGwfCyMeaJzf6tKEmUuOci1vqWXPLBm5T1sv/6Dpa1WBYqmwHPRRcyGKWQOEbCGKUNpt7cd9O6qeDD2597awp0aSsyuS2ttq6a/myxEt+2SvlgWehy5YYLZzPoGNO4qzHQWpm8DrBxMMbcd6/Hsd/Y8c3OPcM+WFaZOMaMTyGWha5W1/2M8n0klcLUauh6PYkQUZK41G+2okUQK3HVqMF+Jt89RJQWENA2NLoM2gar3oPVEAoXNP58RPrcLHpmLjmO1pjVin2zcmxa0dzmubApdIwxy5vBicK97QriTpuz64xRpXzEsZGOAjqfZvztXQR5OPCFCvb5cXSxuOk9kzZt7srWDaM1/NejyPcDxtzdneI44DoQBHc9VuL/VollmUlRGRairEYiQTsGd6RC1gtohDZBw6EUpYk9B282g6pUIYoS10AcY7a4SBG1KnqjFSy7j0QlqxYlTffFWutXlGC0uvOmsQjiuom7KeUjnkfcnSPoTlE6ojGdAcFzLk5zhbT3TYE2+5IWKPO2It9nmFoNEwRJGBUkrqD1duOb1jhKMFGEVamRmoKooogdiLLQnaswlF2iHjsEscV4Os9C1aNRKFC4kiF7ZgGuTyGui+W66EZj01bpij97K9xuX6NpiaMEEblVwS7LZPUxbjm2wh4aYOr7DxL7ghUYwrRQf0uZfKYIZ7tInfHxJ5fQS0XM3R6crzdulv16+zFttk+L5NhW5PsME0WJpbzmxXUmgyjEaibpaANRjFs2gEA2icTq8GuMpBZoaAeNcCw3Sy12+PLkg6jYxp9OY0/bKzexRNHmrdLtTNSVWPpbre0NW/k3f64Zly9KMPkMi/dDnIuwShZxNuLXH/k0w/YCP/vaz5OaMqhiDV2rbWnze19x0ypnOWprOYHmlj0brZP34hijzZY3hfcNy4YR3H7uNeeW0ebG77skk72hyJd9mnstUL/V8djrniOJi97OBuutx2z6zY3B6uqkdmqYWp/D7GMGnY4QP8ZPB7yl6yJHvGkAlGi6rTKOxPS/o8jFN/Xw8jsHqcwfYejzNoXPn959ZWb0ujeN2DY4TrIyiaIbSVNr/nb5O9O3vq4sxPOICin8o0WOdc9yMDPPgFvkjf5VJuMM3pwiNxYg5er6K579yE17B+J5qGwG8X10Z57KsTzX3qexUhE6TOSuHI0AovQao1zHCh0L3tkU/oyh56UazsVJdLF0d/fgLnJLzsEmUZkMcmCQYDDP+Ft9woJBD9ZRlkHHgokVpmqhAoU/pXDKYNcMKoSOc1Wc8QVMqZxsmu9gMtIeUeTNTSuzh9Ksm09gs47/tVUbFM2DJTdXq44pa61Vk0lRPORS6xNSB5copGv4dkTBrXHCn2DEmcNF44hm1BayyudN3neJjeHskOFq1MmvXfhJ8rFOLPu9QHMDd0WR34l1ZCoq8Y3HaZv7esZ5T8+r/EjuLAXlo3GZj2PcInizNUyttnfmZAtIMmABEyd7A9kMOpehPpxl7qTNR9/x/3LEqTMZW1gYei2Ng+CJjbVKk1d1yKLW/OzgX+fipX7ckk/XfA4JAthDihxRiGM3H8abVKIiSMonGMyzdMSj723jvLHnCn+n+yv0WjYzcUTVWDzfOMB42MEfX3mM+cUscdFB1RQqStERxFjGIEGy22+CnbHS94YiN/rWqIt7iQjWfUepHe4kda2IPnNhrVXWynHezse9DURJouxcF4lishMRXtGitpCn7BVYyMK4Db/mHyNKGd78xBme6rjI92dfZVRCqjqkYjSfWHqKr80cwSmD6u3GLCwRL+yyr3gda9sEYeIb2uIKQXV2Unv8EPMnHf5qz2u8JX2BnHJRCGHzewizEHb4eJ63reHvJcR1Uek0JgjQtTocHeH627uo9Rq4r8Lx/usM2TXSYjNgJbJNS+JOmIgDAqPotQyOKJQIjsBCNYW9YOMvRshiCV3fg5E9ep0V2+1oboCrIweZ/ks9VPuE+OEyg53z/NzoVxhx5uiyLDxx6LIMGaO5351g2F7AGjXMDmU5X+lloZHmQk8vM09kMVYGrCEKr1r0vFjDmVgkPn+ppZe4RxT5HlHgsGLRBkN55k45dJsc3nkrqRl1s/W3zUSZFVq93Gr6OsW2k6JV03V8oPByA2MrGn0ZUII7VyPOuny7d5SUFfLG1EWGrESJl7TiW3OHuHyhn+6aIe7MYDUCWFho7Vi3gIlCTKzWd6lsAMllWDzmUDoc8z3pczzs+qsOnvwT+xDkbfydyrK9B4htI37yYJJGg/pgltIbaxwfnuafHP5Teq2AHuViidApDgAKoWEiJuM0dePgyxI5pfHFwgKqdRenKDjlKHEfBK2IM20hRjdX+hubK9I0gOojBRbeVufE8BT/8sgf0WvZZNXyPEkBkMUjLQZl1wlNwAnnRWLg5Vw3k1GBsd4uZsMsj2Suctyd5Gd6/yYLjSydpoA639rLfP3M0vVQFlY2k4Tr9XVjlIIr19Gl0m3/xOrqRHJZxt/o0/eeMcae7CD8wUfJXlH0f7eGM10mPnMxUb576QG0GqOb/jgNcbyyJDZBgFIKvxGBpSDWGMdChzaV2CXAAkJcETJKc7IwyeKBFPq5bqzpJUzprjWeWnwdt6mxEsfb2kgyKY/KsMHuq5GRW10zMYJVB7cY7T3FtA3EssBzCY8OsHQ0RfmAYDllLk5388Gxv4WJFAQKxCCpGFGmmY5gcNwIx44ZLizR45f5a73f5og9zw8cPc3zHQeYbAzRZ92Hf2Ga6Mq1uw9ml0gKqa2fXXsLIlgHhig/NMDcAzaPjp7lkcIYGSU4snazNzaaoq5TN5ozYZ6KcRm2lkiriCF7iV6rxCFnlrpx6LLK5CQkk2oQFHLEaRvVUvfs61mRiyQJHvkcJpOifLwDYwn5uUV0uXybSA9B8jnCgQ6qD9f4wgOfIjYajeEnLr+b0/p+Os47pM7JVo3BnWcl9K4Z+91oQHmtz1ItLILjoPI5JO1hAo9y6BGaZLI6CErgDZlr6H7F16we4onJexu5IXKjgl1tew9RnXIIBwKO9S7g3RRVt/zQs6vgFINbI4T2M5aFcWyWjqaY//4ath3j2prqtRwHvqjxFkOc63NgWYR9OYwtGBFiT1E8lCLMCud6OjhdiDnwpkU6Cs/zC91/gdVjeO/0LzJfS9Ff6oA9pMiTGkAbmLfNlXg00MH04zbB0Rof6HuOo840WXFQq8pSxUYTEVMymkVt81J9hKU4hZW+xABFhuyIrCgcCVFElE1EVWu60jXGchClFI4o7liIbpO8fhS5CCqdRvX1EHfnmH0kB0DhUoBVj/GnG6ggSjavmp8Xy8IaGUYXMsw9UqAyJDQ6DXEu5odOvLDm8OXQwy0anEp0I7xoj7OyWQs3lpaiMLFGCDFBiIQxVjriYGaBDlVDoXAk+fyXFu7nm5cO0z8T74lrTirY6S27VABQFlHW5cjIDG/puUhm1cZwaGJm4gbXo2HsqkFVGq2NJoK1m9G79FwU214pxCblKmFWeMfRcwDUYodn9QGKB/NkPEXHhQDiGMeYZNUGGMvCrqWJUhalgzb1LpvLD3Uzl83SoRpkRPPUkUt82xqlNJUm+8zuXFcrsQ8dpHKyj7kHHHJvnOGh7glOueN0WSGWJO6o0MRMxTU+WnwDV2o9fH3iEOWqRzjvI6Hi3/Y8RTpT528c/Q7vyL7KEbtOj5XBMRaOaK5MdzHwfETmcgnd4tDEe6vIWxXeJ4LYDiqXpXa8l6XDDoM/dplGbDPzH0bIjcXkv30NPTdP3FwqL/uQa0d7KB108T40xW+e+DhDVoNey8PGAhQag0ZTDjxS8zF2Kbh3GX4bXY6tyX5kbXq9SUq+mlih6nUkjEhn6pxMT9ChAizxSLyf8My1g2SeSZG9Vr73oaHbrIEDrDy8w5zNjw19l+9JnyerbmxmajTjsceVoAe3YpBiBRO20LWyOlYbdleRZ9IQx+hiiSAP/8vg5ygZ4bWgl5QV8sWjD2GUolCroYtlmG/uhTQf4NarMY7r4D56guqQz6ViFzNdeQ4586RF+B+HPstMf4Zffv4XyO7OZbWU+uEexr7PovPELL9z6iP0qog+Kw04KzogNDFXojS/++pbCCYy9H0bhudi3PkaEmtqgxkaHR4f++DjpI8F5DKn6bGSVZ6DQl9Pkf70s+iNBjes2YO780fvrSLfqgJfriHiukg6Bb1dlO7vot6hKB6D2DfMnx9GKjaDkzH+fICp11cUgUqnWfjhhyiPKKoHYqSjzo8PnqFbNZINHB2iJMIyNwRZrHt0zwaopSrxskW4XCHvXiu527DiCrmpDolYVlKv5dhBKgczHOq8ynFvknTzcqfiBjOxSzSepvNsiD1d5HXhYGiGomlH6LVLdKkb31tsNLExVLVPOfZRkcGEYWs7yqzUdd98ieR12aAhZOKkEBpxDFqTnjT899f+CtXIZbKcY2a8g54XhcxkCGG0khAkuRyNhw+iHYU/VkLCCOMqxEDBq3PInaFDRVgo/mDuLfzFxDGyY3vV53hntKuI05qs1yAnEb4oolVP2pm4wdPVIzxfOUgwlcafUaRnAtyZGqpSB2Nwch7Gtpm6nudPUo9SOFih17rCZyqjfLt0lNTkqv2djXCnaqY3sS9dK8uKSOVz6N4OFh/IM/uX6/R3Ffnp4Zf4xvwRxv7dEbITEekrRaRSIy5XMFGUFJDqKFD46TH+831/tBIfGxsDuMzrgMkYXIlxBBzAEaFc8Rm8PIMpllaSSpTrYIzZSJW7Flz0Jm/+O/gGxXVR+Rwzb8hTOij8cPdZnvDmySkPheJimOeVxjAdpwX/888RvU6yGpP4cYfYFYbtBXqsFApZeTCHxCzqNAthGqthkv2FVl/76vIB22TZsr9b+KqJQkzlxjk7z1R5+T/djwrBKRtGJmMyX3w5ictfzmAUgZ4OrvyAi05rur/bib+osauJrIbTSzzmlvDEJSTmky8+St8XXTpfWrg5BWvvI0LsCSoX0psq02VZOFhUdbIac0RxJUrz25f/EpOzBbKXLFIzhtT5Wcz8QrJqsSyclItEPoXTacaXBvl89kHu9yb415fextwLfQydDjdv9G3QkNiXilzlcjDQQ22kwOyDLtUhzbGBGUJt8W9fezON6TQHJyO8+UayPK7VbntDWiJ44rBkalR1zPkwz+Wwh8/OPcgL48NYlsZSGvf5DKZy9UbNDaMTS2e3dj038XS+LSJJ55qBPsKBAvOnQI2UOeDOoYH5uEHVwL+aeA8vXB9mYCLedoz7SpOMPRD8YQ0OsPjmYeYeEgqqgeJG2KHG0DCac41+Lle6EW3AcUFqtz9gq8JPt8iN/Y8NNP1YpV7t2TId53xUbLDqBrscIv09mM4ssw9miT3QrhDkoeuBGXw7Ykz34S4oul8W7Jrmi6dP8DdqeVwVExlF9rRH/moNtVDef4ocCHKKkwcmebxwFQdrxR2yjCMxBa/OvJf0BxVjMI4Nnoep1iAIUMUqTqTJXfewGoqvDx6lGjlMTRdwYu7qHrktInvctbJVejopPtDFzGOKD/7QV+h3igw5C/z22PfQ+4cp/Kk6zsQC1BvEcwu3pudqTS3ymNGGIYmxsZiPY6biFE+XTvGd+YNM/odRDv3+S4jrIK6LqY0TLxXXJAWZsEXJMRtVCNtUFmJZSCZN5UQvxVGb97/zW3yw8xl6rRp1A5ejLNfCbl56+gTDXw9InR4n2s45VbJyEhFY2sqA7+I62Mweiwi1kwOEPznPu/uuMtD0ilnNjcfIhFS04RvzRzgz2cegBvG9pF7Neg+hmzJoNxWB0KpqkJux7laNLT5/meyVsZV6Kmqgj/KDA8w9aPOzP/EZHvKvccJZwpckQapq4JuHRnm2PMoXZt5M59mI0U8oKuoAJTspizzy0iTxhStEezWc605Fv4yh2q/4Pw/9Cb2WIa0SZe2JQ2w0DRORk5D78tNUQ5c5lcOIoLMeKs5AuZK0hrw+iViKfLFCLpPCK/Zwfvg4fipx925Jkd+mw9TN7E9FbkziwxQ44M5T1R5/OvsY58b7OLwYYRfrmFodGo01FqV4Hvqx+ykd8Lmv8Cq+GF4IXGbiPB+bfhenZ/opzmawFm2GrkToUinZKHLdJC57p6yuVljbd0NZyUqmp4uFEw6VEc2R1AxdVh1PIDTwjcpxXigeIDVl8CbLmNvURN8wRkMYJvH7rbgEP2n2YBqbjCZRFsr3CDMW93XOcCI9iRJBYyjrGg2jGY9sJuNu0nZIIVujdDCDCvtJGQOzc+hg1bJ4s99V8/yqqxOi6IZxca/QMSbQmObGa9yZY+ZRm/rRBg/51zjuLNHfdDs1TIRjQg45M5RSPp8aMYhxCbNgFHS9FpMeryGlyp7dK9rI9yURXIsKWLJIp9IrD3i4EZIaaJtQK0SDig0SaSSKwXVv2O5KYep1JI7JXM+hQpcoJUSe4M/Wt1B0bmMPxn2pyKUR4hYjJLY44k7zHxYe57ufe4DOcYM7NYsUK8Tzi2stcRGszg7O/nWfwycn+Km+r9CjXP7R9Nv41tgoHZ/IMvyFCwxHk8nufqOBIQl5a3kI2nrs8NJc+R4M9VE+VqDw3gne13+eN6cukBaDK0LVwB9eeILqhQJHXqyhXz63fbeRMUnzi238/Y0LsFA93RjfhalZzHJSl9yl5jisKNFaj+Kv9DzHKXcSX2waJuRSqJiMO/js0kNUIo+DqXl6vDKfemuO4lGP0bgfzxhYWETXajfqAi1X/FtvrGtO3lTivd0UHxvCrsb4Xy23bjW3VVbcLRbF+3L8/I9+hsdSl3mTF2KTXlFkaXFxjMURu0omdZE3PHWO6w8V+NEDL9Jjl/itf/YBsp89T7xXy/yu175wHcXulA2fW3qIN2YvcTg7y7IdbCUt+dBEzDYyFGs+dgAqNEgtgHoDyWYQlYUoXokMimvzWLPz5Kxm71bYWink16WPXFlJ1EFnlvKwS1hIbqRGbKOCJBgg6M/huDbMJh1uli1qGR4g6M9DIdnQqGuHibjMM+MHiV/LkbleJ56d3bvZmltEbBtVyENfN9NPdVEZFt7dPcbJ1Di+xCxpi9+beyuniwPUX+sgNybYC1XiPWhdmTBM6o+v1Bpv2kF3CcuUlE/c20GUEsbDTrqtMgfsMqHRFE2GunFIqwDHiRl0l6gbGz8dUM84BHkbt5BFGg3U6podUdRsXHEXl4rRyXiDEHcpwqpHrd9A3Q5G4y1G/H+X38jF/l7eMPAXFJSz5iMKIa0sCibk/twUBafOg6lrdKsKCw+A/54Hyb4yi750dd9WikwtaD57+STFAynem3maNEntHUj2TwBsSb5/q2Gwa0khLBNFiYtKqaSkb6xXZGCiMEnK2wV57A1FvsEytirlo/I5Fh7oYPrdAYeHZwmxCI3CKAg6hImnfFIzHn1jGfRS3HQndHL9Lw9QHTAM9k2RskJero/wcn0E77N5Rv/TJfRSEb0PJ+DdUIU8wcOHmHvA56f/zqd5S/ocQ1aAI8KSNnyzPsrX/q8n6f7qOMcq5yEM0JU7bPDdC5oWlJ5fBJpRGs1SvVhW0+11h7nT08XcI3nq3fDpyYe43NHDSM+fAzAedhIYiyezF/ElZMheoqRd/lPuYcaqLuUhD9EdpJVCzTmYKE7mab2R9DZtVhK8LcZgGg2iqRnchUWMMei90jKuGZvvf/0MqasDfPVtT3DlV7/Cw+7aj1miKEgKX0I+1PEMJe1ywqmRUy5//MH/mws/3Mv/+ps/zuDvz0C9ce9XG6vR8a0Ly3Xu8/xzk1iNPr70jocY/5H/Qq9VxxcLhcISQWHI2AFKDN6iTtwkzfK0YtuJIte6uXcW3fY8O8XeUOQbRHUUiEZ6qHUrvHRIwa3hS0i/V6I2HCGRYBxDlLboum8Eq9IgyvkEHQ6VAxrdGxBrxVilg/FKgUrokpmOiecXbgj/9UIzSYruTuZO+RSPad6UPs9JB8ClbEK+XD3GlxbuJzMREo+N7+0GAcsVMpusJNXc7OJYD0uhHTC2wVExgbZ5tn6AGMWVRg+Oihh2FsipejMu2nAwt0AlcAiyPlFKgQKjdaLEl63OzbiedIyu7yFLfBWmVkOuT5G/2sH/dv0HOZaZASBn1XlD6ipp1SAjAUmzOyGnAhxR2Fjc5xj6rXGqAwaOHECNzxLPzNzbC9oCplrDm6njlHJUjU3dBPiSJIlpAzM6zXenDlCczNFV0qhqsFIp8cZBzOYqLbaQvaHIN1gPoXZqiLF3OoQdEVk7Jm2H9FoV/kbnN3n3e14mxKIUp3ixOsJHh5+EwMPKB6RSFT4wepq0FfDRV59gerabnu8qsuMhqVfGiPaKhdRClOeherqZf6KXn/7biSV+0gFHLDSai4HPP/nC+8ldsBi+MkG815bEq90lK//GKyGUOE7S9m4T1l/sGd7YdYW5IMuvv/KDaC2kvIDeTIW3HX6NI3ZATnn0W/A/D/8ZF/o6+VsXfwZ3Schr0ItLr8uOOCaKiEslUn/+KsVz/Txrd4MIQX+WD7/fhe4G2VydznSNnz74VU5540CMJYq0JNUS+x6b4rzVz8gXMjif35+K3J5axC3mmIzz+LJAThm0MZSM5rNLD5P69530Xq1ij80lbr5MGslmksCKKMLcw4XI3lDkG0SFGqsmRFlBSXIT1Y1FTkIechcIgZJOLLU/6zpFGNoc6FokZYdMNXJUI5dozsefssiONfCv3YOKfuvRykpoTTeV6u6i+uAQS4cVb8uc4aTjoEgiNUo6YDruxZ+0yI7FSGUfNU9YHudmLJ9YYwWgIiFszg9LaZQC34lI2wEZifDFwsbCEkW/FROYJUwmIsy6YEnTB7rHHnitwjQbf5+7uDKHvKV+spcO0VhKUc57FFM5PuY8ycn8JD/b/VUKTWNUoTjZOcX0aJZqb5qufH5L/V3vKWGIqTewK4bnqoeo+y691sTK246KCdNCmHVQHTlEa6K8j1GCVQmQMEbmFjHVWnMzfHeHv68UufOdcxw5X2D63SPo0ZhAWzxfH+WQM8OIX8IRi34LKmaarnQNbYQfGniJ641OPv+Rp8hfiTmyEGLVatiXp4gXFu+5S0WayzMTBC1REEnWZp65tx/knb/ydZ7MXuSEY62U4azpOs82Onh66RR93w1Jf+cy8eJWgrx3mDvIQjcaN1qWbQApV8mOBTQKHt+aO8SR3By/dvKz+CokNoqcqjFqCylxV6I1PHHoUDVGRua4FvUSPpfaXzfLdmiukOOpaQ58PAbbBjvJ9jTpHC/0DvB//NMMHx75Mo4kc+sfDX6O2T6HDyz8Eqm5E6QuzhOfvXCvr2TD6EYDmZun8+wBfv+Lbyd/eJHfevgj9KoGOSX8UP55zvxcPxcXuxl7sQerLoRZg7EMTjmNVROGv5zCuTSJDsNdf+Dvq7mpSyV0uUx6ZohrC1leixPlNJQaYlGfw5eQjGrwav0AM6UMxgjnq/2MVTvITGgyV8qocgMJI3SpvGcshnU7wW8Rlc2gD/RRGVL8aOe3OWKDJ0kGY2w0JR3xjcpxnp0dITNXRy8u3duY5o2wHELWDAMV20mil+qNDbnkiGOseoxdN1QCF22E4+4UaYkIUThoPPHWxA5DUpqhL11isiNH5HvYltX0ye9NX3erMVFENDl1y+tuTzfPjB/k8z0ZHnNnGbSzHLCzDFoaKx8S5D1831nniHuYZukEu9TAn/JZzGU5FwwQOjOcUDV6VYN3d73Ka6lB/nQpQ1izcbMBIobGbAqnaGHcFiV6bYF9pcgBMIbM189z/8VejGOx5A+zYI/wQvZRYl+odVlIDL2zERh4LvMIoiEz1Yxnnl9CVyp7piXVmiiG7bhYmqGZtTce5fJf05w8dJkRS5MSf83Hnmn08ccffTsd52Psq5eTOiqttBxa3bBaBKurA7HtZAUVBKjDI8RdGaxLk8RT03c9hImSsD+rAZWGSy126LcCOpTdjEqwbmkcoBDS4vCBvucYTc/zlf43kc7nMaXS2k3Lmxoab+iSmg0y2EPBHZtBL5UY/I0Rfn3kJ7n/l1/h9w9+ZeU9zw+od/hk0+4djrBHMQZreoneF9MsFV3+cep9HB+c5l8e+SM6lOKd6fO8JXWR9735OUJj4UvITJzn7z/zI1BMoRoxulJtNgTfXffb/lPkQDw3D3PzyS8iWJaF7XlINkNmsCd5udoASxF2ZzC2QuKmYMMgUeJ7KU66BZmdKpNGdXVQHrQ5dfgyb+66hCPNMrwmpmFCxuOY0/UTpKYNqakg2bDZa02vV6OsJDpl+WcZx0Y7FvZGM0ZjnfgwY5JrBdxmjZ3lWOH1sERWMhq/lEpS9red7QqtS9G/R5goxDl9lc6pDq6WO9e8p5uZj3umUfcmMUGAuxDg5y2K0z5j6QIhgiOK3mZ99mMSo5oVZa5Gk1h2jIZEx4ThPandvy8V+RqasbBGJwH6Uq0lrgpj4OgIV/5bg5+qkfmjArlLNdQmfKu7ynIZgeV2ZjfXh7kdzWp1tb90P1feJwwcnuZXRj5Hh6oxFUdARGAUX68d4de/+j6kamGeiFm8z+dodRB1RdBLpdbE/jbHYrbrflhuEtLZAUqhF5fQQbCyj2CujuNMOsTljXVrN0GAWixjBQU60jV6vDJ1YyjrBjEGCyGv/JvSspOMvlG7iuVfpdYrhCPdOGGYbAquHHy5NO3Gb94978q6G8agl4ooEaphB7FJUto1huB6hsNfm4XZxd0qt95STLmCc32enHRT601TdPIsvsGlV4UrlVKXV2+hSRR4YggBkU5KORi96wXV9r8iX0bHGB1jojBpMtFRIOj0eevhc/S4Zb7svRnZi1bnzYgCtXHrfLkue63X5tiJMd7UfZkjTpHYwLx2qRubmTjPc+VR0pccMBA/WiHqsKj3pUkXC0itvvEHxy4gkNwITjPRIgzX7GfocnlTm50mijD1BlZgaMQWpcjnXFigQ9VIS4QvmqwyrFeeKCOKnArQjkF7N60MVk6wSbntETlvBxNFEITEOnn4LZcCtqoCE9Po2jZKM9xDTBRhKlWschannEJVFXXjEBKQFlnT8k2jCYzCaEHiZkVEo9dZce18qOrrR5FDUtci5aNPHeHsL9sM9SyQskKeXzhA/mqAdWEC3Yql8Q6yppvPBlhOv68MCu/rPYfC8OH5pwiNRUPbvDA/zPi3hrAagnEgKGjed/Q0BbvGx3/qMYKpXo59NId95hq6uM0aIMu1trc5aY0xiSKYScos3FzrRmwnqUq4kg595xvFhBFmqUjuzALVT/XwnNvLs/ZD1LsNR996hYc6xvml7q+uFIoCVizMyRguhN2kJwXvtXH0UnFb13YvWr3tJErMykpGmxgVga7U7m1/1+3SnEtGgWi4GPThy3UecGI8USsPrbqJKBmHcMkjtyCJ+851kx/bbrYmjJP5t8OG0utDkS93vfE8VGcH5QNpfvGRz/GAd50/nnuSqVKWoaUGemFh70+wTX7Z4vtEhRRh1nDYm2EqLPByaYhAW9Rjh2sznfS/aNCWYf6UoHMxD6XHOOTOEB63eLZnhPLQAQqTeaTe2P6Eu/lvVzY/N3kcHa996K7eCG6m5i+vW+6aJq9jdADW3CJdr2bAGOxyQGU0y4XjPfhWSKOr+VHMmmYT89rnWtiNWzTEs/Pbc4s0ZSGqqczvxVRs0Wa0SqeRXBbXuukijOyp1d22MIkiHw866bCqDFiTpCVmeebNa81M3ImqKuxKktWZ6CEXcRyEpI2gqVTRVb2jIYmvC0VuDw9RfPIAxREL3rHAiZ7zvDPzGueCPr785w+TvSxYk1daH6GxB4j7Opl/IEMwlJQaPeTM8KB/jRfqB/nktUeIazaRJ9S7hKNvvcxDHeMccmfIqTrfmzvD/alxfufnXF6b7mT0D7rxv3sRXa2urdR2p3rgy9Zlc0m5UhlQxyvdmLAsmNzCxd103pVoD20wQYjKZ1G+n/jQK3fxl+sYvbiEc3ZZcDFup89Q1xJvKFxfaXMHN4okLeg6v/jSz1A638GRC9XWPOSkKZ97oMWtnm7o606qg05ObVmxWPk8l/7eg6iHlvhHh/9szXti2L/3mCQt7rBtpNqg83wdK/T5neG3YrsRUWAjYvDTAcYItYUUqmzR/23ITNSRah08D3q7iAoprrw3izxQIvfpLL2fvYipJp3KdiIr+K6KXERGgH8H9JPYVR82xvwLEekCPg4cAi4DHzLGLLR0dHcfHGI76O48i8csyicCvvjobzNke5R0zDfjLIVz0Hm2dqNFWwuomyqv8AwBdUAY5jAH5TihCXiJbwI8KCL/hV2QSZxxqPUJfr5Bh2qQUzEF1aCkZwgiC7QQexDm4IcHnudx/3KzZgaM2guM2gscOv6nvHZwiN/+0vtJncsiUbQ2Uep21u5yI2GjqcV1XtHfItBNmZhDjMopQgdemP+zzctkvVBMUYlLZXlz23EwaR+p1uBuihwwjcaNcEVloRoH6PArHHDncdaJGqpoQ/FSB90vCvZMqdkOcAOsGvstc8Uc5qC6jzDJ5z4uIufYpftHshka/VlcEZiZRZoPYRPHG4/iUhaSTlF4cpp/c/IPOexoIEXDhNRNxEbaA93p/qlSYjdlcgtKJQZDGOHMVMh4FotXPBCP3GyzLnk+hRjomjK4ZUP+fBm1WEn6oroOcSFFo9sj9cg8/+Khj/FzZ/42vSkfoigJBrjbCnILbMQij4D/wRjzrIjkgO82b8ifBL5gjPmnIvKrwK8C/6Clo7sL+q1v4OJf9ZH+Bm87+iKnsuP0WjZP13L80qd/ksyY4sC3F1DTC8Qt3HwRhOM8TF46iUzIt/kCXaafCS7TRR/zTL8MfIGNyETkhj9tC8S+RZg1pN2QirFJmxhfbB5wJ/lvRl/gSn8Xz/QfZDBdY9iZJ24uC+vG5rv1UUJj8Yh/lYe9a+gPzHH68SGGnx4i99I0zC2iy5VE7et4JTFHUinETyamqdUwRlBGcR+PUXB6CHXAtxqfoVsPMTHzAl2qlzmublwmsP5DV8lKbWcgyTh0HbA2Gc7X3EsJ3eXoA4u6MaRNvNJEIPF/2jhFITUXI/VN7B2sGvu6c0UncwUoGWOO78r9I0L5wQGufb/Q8UoXg8UK9eP9TLzFI3vN0P3x5+5aO16l09TeforZEZvv6X+GUTsmLR6hiXn3yx9i4vkBRr55dznd6f6xcIhMuDsyWQfV3UX11CBGAQKxp8hfArueKGwJNTqVqE2r3EAaEVIsY7QmGu0n6PKZeMqhcSBg2Av4nanvxZuXpKTE6j2dFnNXRW6MmQAmmv9fEpHTwDDwfuDtzY/9AfBlWin0OyXHNJf0xcMpfupdX+LR9GXek6rgiEVsXF6ojjL6mYj02RnisQmiFpfV9CSFRwoAWxzSJkeDGjOM8zhv4zwvwwZlIpC4Hra4zNWOIvYNjh1TNw6aBjYWQ3bE9+deopTx+d7CWRyJ6FBVdHMHJzQ2F+p9NLTNI/5Vhuwa/+DE5zg7OsjHL72T9EQOux5AtYqYJNZ8uWyseC6Sy0CtjgkCJI7xVAZPZUEpHFwyUqCuq0zrKzzO2ziXDLd188RosFSSI7DJuGxRgjg2xkqUdowiNEnzZcyyctfUjYtVE9xSCOHWfON3mivAXPNjrb9/VtO8X8pDFg8/fJFXakfoL2RZOuzS8z0TjL/cT/cnHbiTIhdBPI+F4w6lYzGPZK7SaaUBqOqAiRcGOPqJMtbYDHczSe4kE4eVRKKNy6RVtYpEYbIpyoM2CKgoaSCRmYpwlkLUyxfQtdrK3syyOhbbQXyPRrdPechGnSryvkNnOL00wAtTw7glA1vt77vBPaZN+chF5BDwKPAtoL+p5CHxgPZvboS3PcmNJJDlIkVNVCqFpFNUnjrK2Pcpuo7N8a7sK/RbNSDFp6s+/903fwz7ks/Ri1OYhcUdj9mtmQolFilIN4FpkMr2QFKHa0MyMcv1izcYM35jwy9JlrFrMf6MQ2nUp1dVyTVDFx0s+q2k9Ohl08N8lOV0bRhHYk74E/gq4PHMZSra5V9NvYP5RgYlhkZkE3tQHkmRL+dQxdJaf3kcJ81mYw1KkJQPxiDLRfWDgFpcomjmKdBJQANPUssTcVvzxITRjeqDgFkqJhu0G3CrrDmOTmSuIk059KjqRHlYyIpFXtWGxTiNUaBt1ZJWfDfPFW60pG7d/XMzItj9feieTqpDwpOdl4meVLzSPYwqGupfGqTvsr599xoRrJ4eJj50nOqggeNlDnYWOeImLqrZuMJUrHAXBGtsBl0sbWp4KzKhi4AGKbLLb21cJi1R4sn3ayyLeFUytFM1pC8tIaVq0gVpdZeh5T2POFnnVvtsKgeEQrqOEsPF8R7sKz6d4xGmEWBWtwvcAPZAP3PvOkyYFvitP77zZzd+nZIF/gT4u8aYoqya2MYYIyLrSlNEfh74eQCf9N1OkvhBbTspUxoEazLEJOUj+Rwzb7D58Pt+ixG7yFE7hSVZYqP5Rvk4A//RJXuljL56fcdrqUQm4kW+wQkewVYe6KZiK29SJhv5clc2FpONkiR+3MGqR/jzhoWGTYfSpMVGY3DEoku5NExAYGzmowwvLA3jWjEFu8qAvcQD7iQl4/C/j72XxlQa1dXAcWKMZ6j2WmSue9ie1yyiZJJNxjjG1BtQq6GyWVQ+B1pjtEaCkLBa5IXoK4lMbppe254ny00CmrKIi2WgvPksXaOTzi6RoRHbVOMkukCR1NjWGOpGqBoPJFn1sM2+o6vnimP7N1Q4W5DLRiNPmnIynXlqIzkavTFvSF/hifRF3JGYX37pr9H3SR9nukR8m+JxYlnQmSd45xLvPXSGgl0ja9UZscrEJs28hutRHncJoonN7WivuX/EWWN1tkynbBZbEXtJgo8Km72Br00QV6pr59maEsvNTmWdQqMvJuclekemPQrnwJ9e1T94E5jOPNNPGVRnHX7rLsPeyAFFxCFR4n9ojPlk8+UpERk0xkyIyCCwbtELY8yHgQ8D5KVrzRej0mkQSWKGdbwiFMlmkFQqqWsRV1YUe/DQIaYf99EPlzhkL9GlFJYoPlbq5Ne+/lfxL3kcOjOPmi8R7XBVQ200L/INBjhInwyD0bh41MvNFnNblMkdWbXbnbQPA2uhSmbCZ67kNDuZJAqnagKmYs18nMJCsxClee7cKCiDe3/EAX+RuTjLUpyiPpfCm7PQ5RQR0HEJMlMh9kIVmrGwy+3JZCVZyUoSdZplgI0x6KDBC9FXGZCD9DEMgItHw9S2JpPlDuLLySa5XJKeX65srf/hjZNBHGPPlrn8zBAfGe3ivW95gaHm3aAQuhQccWZpnKgxRYqDU51wfXxLp7t5rhhtcPGJCB3Yglw2G6JaquJPuqhajpyqk5cGBRWS9gIw3i0lgcXzsAb6iAY7ufRDSUTUzx3/Co+lL+NLSIzwp6WHud7o4JMvPIZ3zeXg85tbFd1y/5DMFd1Uijty/9wBcV1UOo12LFQIds2QmYhwF5N5JpaVJPs0/x+SlZ3yPeI3HKfa7RHmgBguT3UzWcyRu6DoPF3CmlwgbjQ2X2l1dpGhL3YRpXwu3eWjG4laEeB3gdPGmN9Y9dangL8J/NPmv/9xU4OUpvVq20mUROPG00pSKXRnFhWGUKklXThSPgv3eXjvmOWvHDjNQTu1kir7yZnHOPGbdazJCaKJKfQO11ExxvAq3yFDjlG5b/lFes0g12uvLX9s8zK580nXLu91jDEaWSqRuu5hl/I4TdeARlPVMeNRnopxsUQzH6TJnE1cCKd7ByjnPWaCHEuhjzNv4c+BRIIVGjrO13Eml6BYTiJEwmYD6uXaJ8tDiqIkJbkpk1f0txKZcHzlM70MMcGVLclk5YaJm37tXBY8N+mVuM3VlokimFtg8OtdLMylmHyywKNuaSW5pcfK4EiNp45e4tnUARrPpNhwGahVFvP6c0XTyyBXKHU3/6K1c+Um9FIRK4qw6nny0qDHChm00uTdBsbkbnkwKM8jPNDN/MkU/+xHP8IPZ27U7I+NZkHX+OdX7+e1qwMc+fcG+4tf39R41pUJy3Pl2vKvOyqTmxHXRfJZtGthBUk0SvpqEanWkzoqlkr6b0KyTySS1PBJ+cw/mKYyKERZg8SCnvapxT6jZxrIC2cTo3ILOimemSHzJxtr0rERi/ytwE8AL4nI883X/iGJAv8jEfkZ4ArwoU2N0piks8Zyz8XVb9VqKEthwhCUED56lNlTKZZOaI6makzUC/ybxSM8Uxzl65eO4J5Oc3j2WuIr3YU6KkvMMclVshT4pvkvABzjQUY5sRJ+CCyyWZmsx11qNphqDWu+SPZKgV+48j6OZWb43twZ0sohp+pcqPfxL8+9jYXxAiNnIlRoWKj3cNbvQTsgMfSdi3EXI0SDivWKEl/ezFyR6U3t1pZfA1gys0xypaUyWVmKNs9rSmVoONuzxlcfvxGQmqxS78oxH2dpmHkUgtXM3rMQjmZmmOrMUU9n8Bz39rHkzVDYm0P5lmSeSXPTXDGJXK5wNt8Mtdv8/bMBVrIMfR88F2ODJ8nYaibgZMckn3/nQdBptDeQyETAOBB2RmR6ixx3ZlgOLxyLGvzYyz/FzPUOsucdumcN3tj0piPi73T/jHGRnZTJuixHjrkOGINTMVR7FdN/swuJwZsbxls09D6ziAQRcc4ndi0aPS5BRrF0HKLugJ7+Inm/zuXJbvSii7Zl14qHbSRq5atw2xJx37edk6+bLm8MplzBNAKIY0SEmYdTdL9/jBEnIO/UuV4t8OzUAaovdnLfH0xCaZxoZq71gfa32Q3vkB7exY+s+yeP8zaeNp942RjzrtaMoZlkc7N/bbkhcbUKtTrdr/Ty4hfv45mRQxQfTHEiPclfzr7CWNBF8LVuBq5pst+4iFkq4n++uYO+uu8lrNR40c1WZuu2NLuNjDvo5l3SYpncZMXExW2mx9+EqdVQl8bJ5g8zFRYo6QjPclZqrigUp1Jj1Lscvpw9QC7lo2usW8Zgec+CSNasLjtUH+9xfzzZ1L65eYjhrDHmiZZe1MqAkpZ4kk4lStx10Bb4kjgvFnXE2/OvMf79BU7mJvl73d/BF3tNLZHkoZZq1rEPeCkYwPm3XZx8+mzi3gqDLaU13en+SZscRTN/fN03d4LlvSfbxqSSNZdb1MyfFD7yI78JwNPlUzw9eT8L9QGciqHWowgzQul4DLmA/t4letMVfnzwGxx1ZvgV80Eu13uTqCizxWiVTbInMzuNMQgghw4Q9maojBjeUpimGPosBinOT/bink7TeUlDqZJEUexED8W9kKFmNEavs9G2KktQlMadKtH9skt12uM/Lz3Kp33Nv8i9EzPtMfxahD/TwFRriatk+aGgzY1MTEDMjdra6yvx9S3R2763HZSF1d2FWIp4bmFHOrObZoao1Yg5W+nn1XSBx6REXvk0TETVhCzGGRbDFHI3y0pusyFqNGY59GyX55MU8sQ9BaIOjyBvE3cnbjAH8EVxyJ7jnV2vMeLO4Yu90uZumdhoqjrgfKT5mZd/itmrHZy4XE1yB/ZYBUdxEiV81+zb5SYlzfktloXYNpJJEXamWDrsM/uYpvvIXDMaDp5IX4IB+L13d2EaFla2getGPNAzR4ebVNPMWg0yqkHFuCxWU6iSjVVfp6RtK9s6rmJPKnIAEaF4spO5UxYdD8zyno6X+XLxfs7M9+G8lubQxyahWCaemdtbtcVbzZ0aUzffM0aIXztP9sxFCoU8gwM9EMWJeyQI0aUSJo7RN08gE68xFpL6fzfcGRuJimhJ2dr1Du3Y6IN9aNfGrteJF3egC4NOInCscoOX5gb5i9T9HOn4FmkVUzYhJW2YDvPM1LOoKDEw7mRdiUjycF39ojE78hC6K8YQ9xQoH8lSGbCo9RuGhmaxJFHinVaaTgsecq81lfetHX00hnkd8OeVU+R/I0f3117ABEEih72ECCrlgxJ0Wd8+uW65JpNjrxSzEttGXBedT1Pt95h91PDJ9/0/9FshPc0iagftGu9Ovcrff9dLaw6nUGg0V6KAknaoGJf5OEuxlMKbU9jVm8INWxDCejv2rCI3xuDPhWSvKRbvT6PQFOwa/dkSRacbKVcTH/tOL1uaG3ybSmPebVZ1mTe1GmqxhInipAnCZhoGL5fg3KhMl6sdroeytmeFaoO1UEHZVhJ/u0OYOMYq1Vh8cZA/XHojfY8Uud8b5y/KjzBW6+TZqQMsLaYZXYzu2jTAxPGeUnLWYpn0hI1dd/GWLGbsfn4k/inu65zhPV0vc9Sd5s1J5CWx0Ss1ZkITM68DzoQF/qezH2LyahcnJ5eI90hrxPUwQQBK3bmpw/KDWOuV1aj4HpLNEvsORkAFwvONEY640xRUsNKTFMDi1hVXw2gm4wyXgx4+cv0pxuY7sK/4OCWQRnzLQ32n2LOKHK3xXrtO3xWfhQcHATjozuF1RbyWHkUvFZs9G3f2xhHHRqXTmEZjz5fABdD1Onpyamty2UKThNu5W5TrJH7hLd78Jo6JLl25/TlahY7R45Mc+/ce1dE8v5t9C/d1z/Dt7x7Hn7HwFqC7Ykhdmk4U2W3GYuIYIlkJ07wjW60IuUmiy1dR167jk1jh3X09xAOdnH7iJN9++yhvPnSJR0eexsFqNknQxBiWdMwz9SE+OvUk+f85Q8crryVx1HsVY+5aXmDlo82EspUs5WyWuL+DKOeCgFMWPnr9SR7vusr9Pd8gCysb4OsRmpgXasf4xuIR5j9+gIMvVqj3xkQpharUiXfIlXIze1OR6yTOl5RP3JUlTmnyqs4Xqw/whav3kZpUSclardf2T7wdysLq7UaUIp5fWL9j/Wrf2WrLWyebVDtW/lYEuVM0xFZoZRnaLR/GbG/Hfhd9yibWqFoDdyGg/EoX3+ookJ6wcEuQntY45RhpBDdWZuuMS9QqN9NewZg1bgZTKmPZFvkraeovZfjq7El+qNyJrTSRVhgjaCMEscVCKU00keb+6Umim5Nh9jNNY8VohRBjGgGqGqBSDqId/Fm48PwBznYO8MzoKJ4V4VvJijDQNmk74MnCZZRoni0eZLae5dxEH9GSy+i1CHu6SCo2xGkbqdR27bL2pCJPlJpFONDB0rE06f4io3aRz1+6n77fT+EuVqG7AyndpT5EE+V7NE6NEHuKzHOGeHbulhtS+R7ieUkJ11VRByYMdtTHKZZCZTPES8WW+5nvJZtOfrjlALuoEI2GIMSZWOD4v5nHODa1o93EKUX27CIyv4Sp1xHPSzL01vPBLketsH5Uy9rz3RtlH5dKUCrhjU9x8CtOEqffHPOKh7w5ti49B3FMVK68fpT4Mst7Sxp0sYhqNHDUIKrXo+fFGoOfuJ6EI+YzxJZF2bEQrZFKnYWePj78gyfQNox8IcCdqnC8voSEEXp2nqhWR64mFny0i3XZ96QiX95Jtmoh/kLM/Pk8v9T9QeIzOfzJIqoaIPVg4xUDtcYpBajAuv3faJ2sArZjUW1lyWzY2HJ8DyG2jXgeJgjXV1qr0pZ3fjDbX7oabZJw11Cg0QDbxpvLoD0bKVWTaJ/mg/+2Frc2NzoW7VWWs4J32DjZV8Rx0tO1UsOfT2Mv1NDzi4ilkHodURbKthL3TaWKHUbkLmUwFnjjRZhdTBq6x3olQ/1etATeO4p81Q2p0mlI+XD5OumzIce/mcL4PkdrZ9DFMnp1eNwG0PU68vwZLCVJTYl1lu26ntRD2I5SEMtKNgs3U/F0uRPO3ayenQrz2yirv59CHnq6UEslosmp9T+/E+NcjvltymqlUfV2N6J1jF5YaJ6j2TP1pXMoSLLyVhKi7rDRGQavn844/xVhoiRrWV+9jjWRNNtIXhOkafSt1jW6UqXnj+aTpuC1m1ra3cPvfu8o8lWYOE6q6dUbiYJtwSbjhiyQVnwRm30cG1pnxe2Wso9jJIyS+OjdZpV8jTaItfa1O2bCrg6XvEnxL38H0ozA3FL3nLYS37/oeI1LdU1E1ppcivju3ajuAXtHka8Slq7Vk3oaeyzp4G5stTnEhhXAquqHt6CsJFIk1htfNm9G8a/6TLxURMqVRCHu0q78zWMAmsvYVTefasYIQ+IiM2tjisV2UPkshFHiL14n2Wnl882Y8HXP2+b1yc0hs/voe99ebc6dwuxxX+MeRG7unrOTLEdD7LFNsBuVGVkpN3BLEoaybpQmaNNmmR1M1tkNZDcTGERkBqgAs7t20p2lh/WvZdQY07uRA7wOZQLry6Utk23IBF6XcmnL5Fa2pFN2VZEDiMh3dqxQ0C7Tqmt5PckEWnM9bZns7HH2Am2Z3MpWr2VvulbatGnTps2GaSvyNm3atNnn3AtF/uF7cM6dolXX8nqSCbTmetoy2dnj7AXaMrmVLV3LrvvI27Rp06ZNa2m7Vtq0adNmn7NrilxEfkBEzojIeRH51d06b6sQkRER+ZKIvCoir4jILzdf/8cicl1Enm/+/OAmj7tv5dKWya20ZbI+OyGXtkxWYZqdvnfyB7CAC8ARwAVeAB7YjXO38BoGgcea/58DzgIPAP8Y+JX/GuXSlklbJvdKLm2ZrP3ZLYv8SeC8MeaiMSYAPga8f5fO3RKMMRPGmGeb/18CTgPD2zzsvpZLWya30pbJ+uyAXNoyWcVuKfJh4Nqq38fY/uS+Z4jIIeBR4FvNl35RRF4Ukd8Tkc5NHOp1I5e2TG6lLZP1aZFc2jJZRXuzc5OISBb4E+DvGmOKwL8GjgKPABPAP793o7s3tGVyK22ZrE9bLrfSCpnsliK/Doys+v1A87V9hYg4JAL/Q2PMJwGMMVPGmNgYo4HfJlnybZR9L5e2TG6lLZP1abFc2jJZxW4p8meA4yJyWERc4EeBT+3SuVuCiAjwu8BpY8xvrHp9cNXHPgC8vInD7mu5tGVyK22ZrM8OyKUtk1XsSj1yY0wkIr8IfI5kt/n3jDGv7Ma5W8hbgZ8AXhKR55uv/UPgx0TkEZKmbZeBX9joAV8HcmnL5FbaMlmflsqlLZO1tDM727Rp02af097sbNOmTZt9TluRt2nTps0+p63I27Rp02af01bkbdq0abPPaSvyNm3atNnntBV5mzZt2uxz2oq8TZs2bfY5bUXepk2bNvuc/x8dXJBIe2mu9AAAAABJRU5ErkJggg==",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 60%|██████ | 60/100 [09:19<06:21, 9.54s/it, generator loss:=0.836, discriminator loss:=0.637]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAA8PElEQVR4nO29eZBlWXnY+fvOXd6+5Fa5VWVm7b3Q3dULTUODAIHEIjBaRhKSzQiFJ/CMRzOSY0aBbE9MSDERHnkU1oT9j2UcaMaWFAEISYYRIAkwQk1Dd9P0Ut3V1bV1bbmvb1/ucs78cV9mZVVlVe5Lpd4voioz37vvnnO/d+53z/nOt4gxhjZt2rRpc++idrsDbdq0adNmc7QVeZs2bdrc47QVeZs2bdrc47QVeZs2bdrc47QVeZs2bdrc47QVeZs2bdrc42xKkYvIh0XknIhcFJHf2qpO3cu0ZbIybbncTlsmt9OWycaQjfqRi4gFnAd+AhgFfgj8kjHmja3r3r1FWyYr05bL7bRlcjttmWyczczInwQuGmPeMsZ4wBeAT2xNt+5Z2jJZmbZcbqctk9tpy2SD2Jv47CBwfdnfo8A77vYBV2ImTmoTTe5t4qQI8RGRGWNMD1shE2n9t5URuNL6uUNBvXFSNKg2lr10V7nck+NEBAEMZk1yXa9M4B6VyzqIk6JJfflL96RMRKnoltVmy+7bMguzLZ2yIptR5GtCRD4DfAYgTpJ3yAe2u8ldY8qMMsck41y5erfj1iMTsW0QhQn8LRsUYkdfuwnDrX1AAIjc/LcxTJlRXuO5yt0/tsvjZIV+r3jMra+LgChECVgWhCEmCFZtbi0yiU6/S3JRVvRTh7d2KPq5Dak9pswob/LSqsdtpUzEthHXxfgBxvfu1GD0c43XrGJxcBxMo3nnc66Tb5kv31WnbMa0MgYcWvb3wdZrN2GM+Zwx5gljzBMOsU00t/eJkaBx84xi0zIxQWuA3WkQiSCOe+PGWwMmDCMl3vr8lmLMzf+I5AK4y466TS5bNk42ej1mDbOnld43BnQkT+N5N+S6CmuRSXT6Dcpls9+rDm9W4spamgBshxKHSCYavfylbdcp1mA//jvuQx0bvvNBaxkby9DNJrpa2zIlvhY2o8h/CBwXkcMi4gKfBL66Nd26N8nSQZ0KgLtjMpENfIWLA1PUxj6/TrJ0AMS3fay0ZsebUmLrvGlv+tzyn6uwEZmICBKLbf3Ddw2I2v42s3Sg0eyoTrEswpiFcayNyXWlz7Qe7nc8fhu+vw3fxcaYAPg14K+Bs8CXjDFntqpjd2QXBvFaUaI4ySmAE6xRJpu+OXUYmV3uNHBubmxX5Keih8U1tnmsiGWhXAex7rA6aa1elmaWW9q4RO2uUb4bkYlJJ9CP34dKp1dvYLOz5uVjZYfGjBJFnCRsZpwoa12rUz05TeJHV+Dy2OoyW+n+WYecVTKJ1d2NSibX/Jm1sqkRbYz5OvD1LerLvqBb+sHwujHmiTV9QAQR2dy+41bctNufzri4ZplsBnWXVYYoUAJ6G1chosCszbzCOmWiLQjSDvZ2PIhuZVGG0npA5jLRHkAQQBi2rlNjQh3tC3jemvYGVsPGwRhzYnNdF4xZ25jWtRrU6zsx/sGyENuK5LjF7MCI2GL2Wf50ozXa2+RG5loV8d2OWTRL3OjY5vu0WptbjAlDTKMZ9X0ldIjx7vDephs327N5vAyr6hN/9Rq6XAY2uBG+1u/FaMR2sHp7CPs7efPTSdyeGt5UEtVQ6KTGKEPymk183nDg+SK8fn7bZbAqOlxZiS+O78Wxsfz9tfZ3k9dl6nVCz4sehMv7tQXyuvcU+VoQQVwXaQ1aYwzGDzavnLaLtZhF1sNqg0NZiBIkkUAsBTo61gRBdCOGIUYrYI/K604Ys/pseDuvZ5tlZXyfcGr6xguLK4y1cqsyu9Mxi786NrozQ20gwVOnzvNT3af5yswp5hopehNlbBXyTOwEwYRD55sxLFEga/gOtpu7TlgWJys7P7ZNEEQrmm1gXypye/gQV3/xIEHKIIHgVKH/2Qr2VBE9MYVuNFY/yb3EOlzlVDKJuf8wjd4E1z6isLsaIIbQt+j+ZpzcxRr2pQnCmbkb57lbOyu1u9Zj22wKE/gtxbye72UVBWYMYtuofA493Mf5X0mTHirx2d4f8IAzy6GBOQphkh/VDnO51kX6DZfeFxu4b80QGn33h8RuYgx7cmKyRf3Zf4pcBJ1P4z9WoTdfpu47zBdS1N5KkGqGqLkF2G+K/E4sV6oiiO0gySTVg0lKQzY/887n+ETHS8TFZzzo4LPXPoVdj5OfTCJz89GsfK/emG3WtgKBm2fia1AcYttINkOjN8mpU2/xDw68yttjc3SpJEO2pm7mecs7wAV9gPS4xn31MrpejwJg9jJ7TYlvIbujyBcH1habFFQ8jhroo3g0w4eOvsQ7Mm8RGuHFymF+kH+CZMxa31L0XmWFAWt1dVJ591HKAzbqI7M83D3JL3Y+z4gd+bp2qUne/v6znH6wnyDRT9ePYjA5Qzg3v+m29wwq8mpZNLWJankMGYNuNLfexHUru7VaWetsdNHz5sQIb/zTLN0HC/zmwDPc58ySU5G/9pyucz1w+Hcv/jiJc3EOXixjms3IbLDd8rsbdwpgWi+LAV6WhcRjoHV0ffouLoVbjDhutLkcasJCYU3jZZcUeRQJt9WTPYnHCLsy1LsUH8q/xnvjBWLi0GcXeSbxdoy1M37T28YmNkYknWL+PpvqSMAX3/YnPBlzgOhfaDQ5FfLPB77BpZ4uPvvyp8lcTxErlLe0+7vCcptv6+YUbdCLfyfikTnB89bs6bCutpefb7l9FrY3RcKtba/1uiwLryfFP333t/lY+jWOOA4xidwdfRNS1obJMEviXJzeF5rYEwuEfrDmQKjtQlSkgM1m9sEWlbhjR6uSZCLamAxDCPXmzr2eblgKSacgCKFYWtOqa3cUudHbsh9i/ABVquNWUlzxehixF8ipOuNBP6mpEOfaLGGttvUN7xQbGUTKQsVj+IOdpH9smo/0XWrNwp2bD0MRl5C4+FhNcBYamGZz433dqhnSMqIIVok2ru9yXpVKoTJpwkMHKJxI4aeEZqegLdAxg/IFpwKqCfGCxi1r0qcnMKUKulyOZpdbMXu+SYlHs11xbFQuG7lJjm781Otqe41YuSzhiSEKR12G3Vm6LINN9D3WtEfTBDSMRUo8Drx/jCsnuxj6Yj/JchldZUcjGW8lepCs4DGzxu9RYrHIv7u7g8ZwB37GptajUD4kZ0Pcko9z+gq6VsN4d4m03gJMEGDmCxhj1mza3CVFvj1CMEGAqjWw64ZpP8tMmCKkxpSfIzHrEU5Mbomv671E5J0Sp9Ht8pvH/oaPJGdJqpWTDDkCcRUpclWqYTx/g422luhGb+mqSxz7Rj6TW8+7bAYqiTimI0vxWIrppwyqq8EDg5MkbY9Ot0bBS3BhoYdiJU71SorYnE1iNIulDdRqN/ykYWs9MJQgroPpyGLsbVbkG0BSKSojKWr9Qp9dJKdcLFGERlMzPg1j8I1DXHx+5+hXmBzO8bvP/TKpl+KI529pPqB1s5qnyirfo9g2kk7h9eWYvz+Gl4P6kI80FbVxm8SMRe9bKSQIIkW+jZggICyV1vWZ/bXZGYaYSpXEVIM/Pv0k3zlwgg/0neNcpRc/aeP2dBPOzu/qzGGnUSeOcOmXuggONzjkzOET0jSRgq5pn4bRXAjSjPsd/J9nP0xpPMPwmz6mXN34gF3yqd6kFr9lNmU8L1o+r7KMN/UGaqFErJjHKdqEncLTnZfIWTXyVo2STtAfL3K93sGL3jBBwmX28SxOLQPmYNS0ARUYcs+PEYxNbM3KQhuM5yMzCyhr75n4dE+eiR8z5A7N4xJS1B4xiSY+i9+kEoNCM+l3MuXnKbzDo9F9lNSoITkTkjo3S3jx8t7YK1nuqbPaoUMDzD/aRfGIIvXULL2JGsezM9RDh9FqnmvzHYzHhkhNhWT/9iLhfCH6nBJURwdiW1GSLM+7sWewg+wrRW6CAF0u40wUSL80yGRvnL99XFP1XNykQnflkVL575Uir43k+Gc/91WeSrxFr+XjG8EiJMRQ0JqidvhB9TivlQex/irPiVeq2FenCUulyISxUbZC8S3upbRuirXeHLoemYXchT7ckkPNwPvTb9ClmmSUUNWGB2OjXEj1MV3LMJNKsaAzKF8IsiFYUSpaaShSo53IxOTW2M+NxnheFE24B2l2J/iJJ0/zZOYycQkoaIhLiAIWYxGtlmF/ys8zG6T5+Ud+RPMhm//v7EMUr8U52OjAuXSVHXX1u0tWyrWOw2Z/lpnHoPP+Gb780P9DTlnEJVKPoTG80Izz35t/SOVKmuwrWaTYCspybOjMoRMuqlBBGk30GjNgrnpNy1lFlPtKkQMYbTCJGOUjIfH+Kh/oPcflWjfnTSfSaO76psxOIbaNSiYJkoq48olJiCOCBi76wpteP//7yx/Hn49jVyxUEzIBVA4lSCQGsCs9WNemCKdndnG5vI69lJs29jRGK5QXYFdA12zmwzTX/S5O1w8x2czy+nw/xVqC6mQKBGKDVWxbYwUKEcil6jR9m/Jwnvz8MGZieimicsPs0Y12icWwOvJUOmz6YiV67BJJFeBgaBhhJkzwh9M/xlgtx1gxRxBYHD8wQ2+8zHBijn63QT5XZb7DIUhZuEp2NiboTuNzHStCqxHgLsQoVhI0jJA0mrhEe0eIpseq8sTB67zqDDD/VC+p4U5iE9F4mHmqCy8npCayuKWQ1Olx9OhtSRu35pruwL5T5OgQnYoxfN8kH+g9x6fzL/J8fIDz5kGkWkeHfz/8osV1kc48flKRVE3ionHEoqxDXmke4uuzDzH0H2zc0xeReByTiDH77j5KIxa1Hgu7EaO76Uf+5LeGXa/TL3nDbGqjUaMaAW7ZoKoWk0GOs/UBvnLhIZoLcdIXHewmdPiGRqfwxKmrHE7O8aOFIfzQ4l3dbwHwpSPvwy11kqo1Nq/I96jrq0rE0X1dNDoVg+4Cg3aBvILQQDG0ueD18Z0XHiQ5ZpG7rJHQ8NrHBglGJng4PcrJ2DiH8/NU6zH85B4p8rDOsWNVPRIzSeZLMRrGwjdBpMSJlHmvpfnV3md4MXOEP3jX+4lPxug5bSEhzD7t091bYupiJ7FZh6GpPIyN7+gEaP8pckCV6lx7rZ8vlNN87NFXiSuP2gFFcvgAVr1OWNjnphURVGcH5Uf6qBwUCmGK7zeG+drsw0zUsly53oM97XC0UALbJuzrwM/HWbgfzME6YcnBqimyV1K3+La0uJtf8q1eAkt/b8N13g1R4Ae4VY3yo4dZOYjjj6VIzCtSExqraXCqmljB4plX7+O5fIOuXJWsG3nrOBJSGw6YwcEt9WA3GuhyZV3ePCoeR3V3YXwfXSjenGdjl1lcteljhxh7f5bK0YAhZ46kBDSMoaBtvlx8glcKB8lctkiPaWKFACNgzTlcSnbzucLTiBhqF3MkJhWZa7W9Hxi0Amq+TP5SksqwS0HHSUllaS8pxHDOT/A7F/8Bk/NZktdtnAo0MxbaATvhkY03aI4UqR2I4b2QwJGdTXGxLxU503MM/XWehRM5Lr2thx67RGUI7HqK7tE0FIq73cPto+UxEvZ3MvFOCz1YZ8LLc6bcz9n/cpLUpOa+VwqoSg2aHsRjVA6nqfRbPPr0OX6l71lerB7hSr2LN159G/k73ZR3UOJiO5FpY9FGuNPmhOUBHZ5PbMFHNWN0WRXmvST5s0JiLiR9tYqqeTA9RyoeJ1YcoNqbYu5DkDvQwDcWSavJOx+6wPiRHPMz/fRUDqDGIFxNkS97mEkuS/NYL3bFg/nCnvKakkQCDnQx91CGd/38yzyavsYD7hwOUNCKC94B/uzCKbzRFEdfqOGMzmHSSXTSJTXmUvdSuFcgMa8ZPF9Ark9F7nm7GRi0QYLRMZyJSTIjb2cmyJISj4zyCY2hYeC7lfspfa2f7mmNUwkwNpSGbLwcZNJ1ehNlfnbgZRwJ+fxffYIOx27ld9oZWexPRW4ptKMwFswEGXxjoXxBwj2Ya2GrMSbaJ3AUYUZjOyGjjQ7GKjni84b4fIg0PYxt0Tg2SLPDZuYxhX/A41R2lC5V5dXiIG9M9nGgGK7bfHLbHsROh/gbg4o5SCJB2JWhfDBGmDS80TjIeCWHXQe7plHFGlJvopsehJr4RA0VJChcSXGu6lLxYnQmok3JuO1z/UFDM99B74sJYm/a6HIFXa3e3v5SDm+F2BaSTFDvcYi5ipilMBv06IxOHUWi3tWPeR1BYyJRebowDg+nR7kvNkGm9eCNiyalmqQTTWZzMWYeSRI7HMdPCtoWQhecspCcDUlMNFALlShMfzMb5LtJy9MqNR3yu+c/zMPd4/x637eYDDL86dyT/GBshI7RkPiMh1X3MbYiiCeRUOHaIf3xIoPOAo4E+ClQmXRr9dZW5BtGbBsvowjjcKHeS0wF2DWwG2ZPLW23DaPRroXV0SSV8HhjoZeJyQ4OX/VwZ6qIH6BzKcbe5+IfavLfPfos706fY8SuEBp4+eIw+ZdcUlcW0Ot58K2U+2MXHpySSkJnnspImvm3ge7y+e78ccam8wyWQ9yChxmfQjdvbH7L61Xi2TQD7jHqXQ7TJ3sZy4f0HZ7jUKbAP/rxZ8hZdf5j6sMcDAdwr8zc8D5p5bK50YEoOlAl4oRdGUqHLRLTithm81DbFiqbRS8srDyzXyqosMaHr2VhYjZ+Wvho6ixDdhJLkvgmJKRBj1XmcH6OlOvR7I/O3RNr4GuLse8Pkr4O6fNFuHiFwFtjcZO9jDGkz0zj/1Efz5zq4kM/9xrfK53g2b98hNSoIfv8VXShiPF8lOuQLw0SP5glsEIeSV3jAXcKC0MzL9DbjQr16qu3LWJfKvJFjECHUyNn1Wl0G+yKRS6+v+uGAtGstBkSFGNUleZo5yx+j8X0oz3Eii6xYh4/KYSHGxztm+VkfIIeVeN6kGQyyONMOWSuB6hSjXtua1gEOvPUjndRPmgR9jZRbsgbU33IZJzYXAO7WEcvpuxd9FFv5TJPTNWxvBh+ysWr2MzmM8TtgLfnGxyLTeIdqzNZTdBrHcAtlqKHweLNutyMpA0m1Khyg/T1NLFCuPlJhDHge3e2QRu99myIgMRc/I4EQSIKBrNkcXNPiItFXnk8nB1jNpFGG0GJIak8SkGCURnEahJNCsI9nPVwjYjjotIpwlwUCaxtGPc7uFLtIjEd+cibRgPj+ZgwRMKopKBRQswOokA6DAqoHfaZflcnPT8QWFjYkf7vS0VujInSIlvwcOIaR505vvDw44znuuj7/hrKZO0D7EKN7LkU5aMJPnbqNJneBqcPHmLGy/Dy7CBxpfmdkb/jPneCASva/P1C8SF+OD9Mz0ua1H89S1ivr9LKXdhsiPtG8sq09gdqx7oYe5+NOVjjA0cv8Nz4MOb5PD3XNM7Za5ha/XbzhA7RtRrqtQvEXZe+qUH8zgTXUwmuacEZCHksNs3/9Y4/49wj/fxx4gOMTPehZhYIZ2aWZuHoVli10ehqDXnrGvnr45gwRG9ydmaCkPBu+ztrzYa4eHgmRWk4TrMnxF22orBEkcBlyHb4HzteIsRgEb1fNpq3/CzflMdwKzqK6NztYhJbgMrn0AcPUDmSpnQUwg6fF4sjvDney/AbDZzJIrpSjaJXAZQiTLn4KUXO9siqBiFCTAyffffXOf3oIV70HqXjzI5U39qfipwgIFYIcUsKjSKnQt7WOUGt6RImY+xNJ7CtRZo+sYKhUVKMex0cdOc4HJuh265QyCawVcghZ44ey8MSoawN35s5ylvXDnBkLsDU67vrc7+Rwd8qJu2nFeEBj/7OEseS01zJdnKlI0dsXiAIWptQK5zfmMhkoRTih4ivMQqUMkuBMDNBhquNTiQE41goO6rTKUqWlPjSjNloTKB3N3T9LuhckvKwYPfUcW65K6yWe2lSRX5Li654jbCOEo0KBKupQd/bM3EgmjQc6GThoSyVQUEfrtGTq9Idq6AsjVUJkErtphWV2Db1gQSVAYuHk0XyqkZcDK4IfU6RYjzJCyu6fG0P+1KR62KJxA8vIcFhCmGSXivB/9H/LZ7J9/PvOj9JXFn3vj1vFUypTO5iHm0l+Nr4g9yXn+YXu5/HdWZRHRpHQo7YFTqVy1ToccHvYuI7Bzn8fJP42TGCzXpX7IZtvJWUqtZr8e6TZzmVGeVD6TMcdOf5C/dRXoofo/duIf6tzT8sC2MrtGsRpDXduSox5VPWii+OPcGVC710TRt0zEbFXMR1o/QQwS07mXtQeS+nfDjFwx9+k6fzl5YU9nIiZX7jd9+ElI0wH6axa+AUffD8ddXI3HO0PK3mHuuk49PX+InOa/zjjh9QMxbXgzzPZ4axZpuEM7PLPLEEyWaYeKeFe6zIT3W8wttcn5gkAOixSkzbWYxFy9y2/U4W+1KRA9FN2QrAUAg55ZJRdYwd3fA7lZJytxDbJoxbhHEh7XjknRop1cSRkD67iCX6puU0gN0Ap+Jj/E24VmwXazC1qHQKyWfxsjCUWKDTrgAwH6S5XOjEqcjqttzFsneWhXYEE9Pk4g1cCWgai6rnYtUUdsOgmgH4wdJnbmI3xtY6zVmhK5xMTzHszizNuJfeWyYnjaGpPXxCfKMIjUJbEMYtaNUNRfZoBZ7VEIVYCj8FT3Re44nUZQ7aCYq6wWTYUtxa3/7wDwKcklArJPCNjSMWqrWqiUtAVtXRVrRS2wkPxH2pyMV1MQM91LttkiqyS5a1R810EDqCSqdupCvdq6y3xNotmGyahftiFI9rPnvwWUacWXKqiSWGntg4lkQPuKYJiAskVROzNyPIoyLDsKotNjx+kPkH09RPNnh3+nyU3ClM88Xrj+N8sZNDY82oOPOKjdycYEknbIKURbKrwqmOUeLiU9AJmr6NCoT4QoBcHiNsNu+cu2eLCuuuFbEdxFJRMe81rDiDhPD+9FmOOCUUyZve0xg0GkU0E78aRA+yhrEJEbwOQ2XQJTadRhVLUerVxbzk99BqVxwbSSRodgj/MP88PZbBkRQaqOoYoVY3IpmXbf3rQpHhr8xTG8nywmNH+HjylaXN4gHLA3cK7RKt8PQd9i5aezp3LVqx2PYqIt2Xijy6eIki0DBoDEVtmAvSyD4w6a0LMcSVjxLNVJjGkYBhu4YrsrSBZYmQEo9ml6FyKEF+MgWzc7vc8fUj2iAajGcx5nfgSIAlhmI9TmdBY1f8yP69UlGTRY8TUYgIYcLGSykyiSb9bpG48vGMRb3hYJcFuxZGG6YrmWmW+ZIj7JxiMzoycaxGS4FoG/KqTlJkSQlBNBv3TUjN+JzzExR0ljcagzS1Q86qU9MuQSak3msT5BK4qSSkEojrIOUaplLF1Ov3RG1caa3cjQV5pUmKC0SJsnxjE+qV5WlCjVUoE1uIU9PuTe8VtGImzCCrfO0qkUDlsphGM6oEdFMDN+cOWo39qcjDEKk2sBtZfGNRMx5/WzvGt+fvxy0GUfTZXvcn3+RMTmoN0mMhXtbiQrOXMb+D78ydJOM0+bXeb3PI9omJjSVCaAyHbJ9f+sjf8fyTI5S9QRJXrm3RhWyem76ru8xy1eVxugs5gkQfv9/5AbLJBoPpIpW5JB0WaFthJ+LRQ37RuwRueJws4joUD7uUR+Dn+s/zkfTrTIVppsMMXE7R/4MmsavzhOGyjc3FiFIlS8t1HAfCEF2v78jM3ARB9GBZzQSVTKI68vhZYcAO6FCJm96PJj4ezzf7+Gff/STOrENiQhANpftCVN5j5NgUift8xhsjdFsDjD8dp37UI/1GNx0XA9IXivDG+T1vajGhRvwADDgiOBL5y/tAWccJwhub2YuTarGsVoETH+WFBNoiIMRqrV6+Wn6EZ+ePkpjTre/jDor4yBDTT3aQHvOJ/e1roA1iqagU4aKH0xrlt/8UuQgSj+H35ah3RZn/fKOZ8nPMNVKo4O9BUJAI2BZBXFicLDS1w1wjRdmL80pjiII7wyNuiYy4WCLEUDyevIwjIV9PHNrd/t/KrXlb7nRYtYZoQ3LmAIXRDLVMgmqni1W0o6heJUg8DsrCcqNqQ+K0anhWqlE7loXE4zQ7Ba874IBbIi6agk4y6nXhlAR3rga1+pKb4W0oiWb+lsLstFfHGm58lUnjH+qmmTc43DwbB2ganwtBmldrQ8SvuSQnDenxyAzpZW2aXoxq3iVh+/gpqPc4NAZCRg7NcLXShwps7FqG+GQHpt7Ys2l7FzEmWsk1jCHeCr0taJvXqgepVuOYeBOVybQO1uh6I1LmmRR+xsVWkT4JjUajmfXTzNRSqIC7552xBO2AsZaNa6U2pJ/2lyIXQVyX4P4RKv+yzAf7XuGJ2CQ1A6fLg1yd62Boh0Jmdw0VeW40jvYw+/EGR3pneSA+xkyQxQstJhay/KtXfxqd1PzbD/wxH0wUcCTKvTxkL1COJQhd2XH77ppYpT+62USCgOz3LpM514nfk6QykCPbMNj1EO0o/KEedNyi3uPipYTqoOBU4eCXr6ELReRgH43+LPKuBf7bw6cZcBY453fxudEf48LEAQ5c0sjYNLpWv9lm30okZkKWNj9FYmvq905TeucIs79c471Dp1f0VjnnK379tU9SvJbjxDfKWONzUUEM20L5B/GyFsHL3Uw73QRHDOMfMDxy/1U+3PM6tf4Ytfe5fP5HT9M1fJKOs3XU917Z+YtcIybwMdUQpwovNvsYsBcYsRv80fy7+esvPUVuwVB5wAHpppmxcOqa7DOXEREmPthHZQR+MTmOb0IQaJiAgp+k0oiR9xdjClb+/mVsmgPPRdW4Aj9ouatuzNFgfynyFsZVDGcXuD8xTlyEmjFo03KRElr20P2p0EUJKhbDy9oc75/gwdwEGdVg0uSZL6dozifIXlWECcWPaocZsl/isOORFJeY+GRUHW21PHvutUCPlh94ODOHFIrEij2oZhdGRQ8m7SiaXTH8lKLWqwiS4HVojKUwcReJuQT5JM1Om2OdszyZuoRvbKaDDFfnOzAT8Sj730oBRa32owfgYnHlvbkh08gr3j9ygacyF5dqci5nLkxRGMuSvm5hjc4QTExGtV9dh9hsF5YXAxPNJIvHXeJddY5npjniTpNSTeIS8JWeh6l3dROkHdwV+rBnaD2A7brhxephTsTjdKkrzHsp3KLBakIzF+0neFkhqCsyvZ1oy6LWL/i9TfJWlHMnbI2HwCjCUCHG3PX+MfUGaq6EaTTWndPoVvaXIjcG4wc4b44x8bvH+P0T99H3P3yed8eLfKLnFTJ2k0sd95NMJdAVvbe9VjaISqdgoJfyQYv/afBZhux5lGh+VBmh64tJkmMNrGqJMBXjz/V7+aPB9/CvPvxFfiY9TUZpuqwKQTIqX2XK5T2xYSUtF7c1B9boEONp9Mwsdq2GJBKYXJryyTxjHwCTCHBTHl4hRu8zFvEFH51LonsyTD6VotZv+Efdb/CIO8uXy2/j1fIhrGdzHHm+hnNlmqDRvLOSXrSTh2EUCajNnlvdNDuEz3R/l17Lx5Ibkc6h0TRNwA+qDzDyVUPi4gThfCvEXIeYQFDFGo4fIqHBOBbadRjoKPJQ8jqnYgWeqfdzun6IQilJfFFEe+z6b8MYul8q8Zeffw/Fh3z+9fu+xEOZUcZ+ISqk0Tybw2oIlhcp8zd/I42b8jjYNUp/ssR97hQxcdBomtrQDG2CQK262WmCVuCd52/a33x/KXKIbFjzBVLPXUZ5w0wHGRypcNSZ5mqym/Pug3u2UstWIPE4Xk8KLw8PupN0qpDx0KXgJcicL8LlMcS2cVJJOs/GsCs2b73/AH5qAleEuAQYi6gGodojchK1/qIMxkQh8Z6PFYYQdwkdITNYJBNv4lghV5tdJGYMsfkmxlb4GYd6r4GBBofcOVKimPDyXC51kR7X2BfH0cXS6l4oi0FHi8etYtvfKRYrxQcpOOEISXVzuoq68bjoC2fK/SQutmpv3nqOph+ZMEMNQeSK6YcWceWTUy5V7XKt3knQsJEw8iS6F7BmS3SeS9DodimEKXrsMj/b/zI/TB3mW1MPossW1pxgbMORoWmG0gt0OlU6nBoZCVC40PLFL/lx/LqDBKtcuzZRHMIW7NntQ0XeskvpaNYQecIqhu06R2LTqMBEM6V9uuFZOzXE2KebPHboTQYsgxKLpA6iDRkN+D660USaTVJnXZxyB9+bO8o7Uhc56RTJKy9aNvv+npHRkt1wvbOVVu4R4weopk+QEH768GlmvAzfOP02YmMOsdkSqlgD10GyLkOPj/GzAy+TUQ1e8jJ86cW3kz7nMHiuiJ4vrC4THUbBZrf2YztYZwBQ44MPc+0nLe57+MqSd8ZyPld4gD/69x8mezUgOXHm5qYcN/JRn1+IzG6xGOI6DH4noPpmH3/8K+/kQ0f/glerQ7w4cQh3zCFzXePO1TFr6Z8IKplEarszeTCug5exCFKaQWeePqtEp/I46k7RfMTilalB3DfzWB5MNg5ytWuAT7zvBe6Pj+MINE2AIxYNozn//RGOfrNJ7PwYd1vzm8BH17bGDLf/FDmtnWIdJc5aJKNs8lYtUlJ7NPfFVtDosPj48dd5e/oySeXgm5CmUXjaRoxBGxNt8AQ+1vQcruswX08yE2Q57hRxBPZcMprNfldhCL6PEeh3ChSDBNa8Q2xeUJUm0vAwgBF4e9c1Ppo6y3iY5IrfTXzMIX8pxJovEay1aPdKXjbbpszXviSvHrA5/OAY7+2+sBSFuJwzlQH6/3oCfX385gRfIpE7pVKYZhOtDRZR9H7y0jzxmQSX5zuZHQm5Xu+gspAkUxBiBR9Vaa5tN2rRBXQ3Vi8SeRkteo9UdQxfWaSU0KVq3Jea4kqii6BicEshKrSotR44PXYJC4j8VYQQSI0KzgvnVk9h28qBvvzvjbIvFTlGY5pNlKdpaGcpQk2hoxB929l7ynyz2QJbxIohf3PtPgr9ST6SGudVL8Fnz/0cUxe6ub84eiNhlEiUjtMYcrEGh5w54iJ4xtDoNgQnDuK8NUkwObWxjihr0xs4W4UJAnS5QvdLBf7gDz6BXTccfrOBXW7C7DxGBN2Tx8tadNpVLIH/UnicF+eG6Diryb4yiZ6dX72hZbZgFY+jOvI3EnEFAWGxtLXyWGe2w84zFab/4iCff0+eX336FZJiERNnKfin6McRP1ixOIQJgshk1PK/180mEoYo20JpjXyvnw/O/wbpcy4Dl0NSo1WcazOYcmXlzrQ8zFisOK8X9xR2YYPYGJiYJu/5pMY6+L0zv4yXFypDGqshpEaFWEHTeXoOaXgkXYf4SJ66dsmrBkll4YjVkqNg+ZEf+LpWtNttIxeRQ8B/BnqJHsKfM8b8WxHpBL4IjABXgF8wxuxM8t01YPwACTW+sfFNiEJhicYoQRy75ZGxMdNBw9Q4ww/xaADCIIcZkuP4xuM1ngN4m4h8k/XKRNSNPm1QsVsNTWUuyWg2T9Noxv0OJq90kb5uRbvjt9p3RUjYPp2qgYMQYghShkZPDGcivuZ2b5XJQXOUQ3ICX9c3J5MtwIQhNJuoq+MMfKOJeD56agYTagzRBrFO2ARxRVJFs+5z5V6uz3RweLxJcHV0/dGZjoNJJWh4RV5b+DpNvwo6vGmsAMdF5AI7dP/YY3P0WIrySIqyNigVRgqIkLI2NMJlroiLD6XWOIz8oW8Jbml5ZUgQkr0SonyXjvM+iUtzMF8gmFv54dcwNc6YF/FaM9ZBM8KQHMfza9QosZMyWSQslaBUQq5co+t5C2uwn/KpfqyGJnFpLqomVShGeeuNIR6zCY2QkgALG4UiJKBhrEgfr8eRQhajjdWGddJaZuQB8L8YY14SkQzwo9YN+Wng28aY3xWR3wJ+C/jsRjqhUinEsdHV+p3zVqyHlp1c+ZpztT5eT7zFQbsOJCgNWSROHcc+d53wDgNtNQThOA+TlQ4C4/MC36bT9DLBFTo5wDzTrwPfZj0yWSxo3MrGJvcfIczEsS+OE05Nr61jyqLZafPQ8as82XGlpZijMPFb86ioWAz90FHKw0mezlygxzIklYsyAe5whZlHssSn88jlqxuTif42HXKACS5vXCa3trFe75VlGG3Q9QZqZg4d6igfCaBcB0mnmL8/SXkEMlad+dDhjbE+rEsJ7FIBvVb75bI+mUYTmSsgusZJ9+1k3DxeeYEXzLeWxgpQNsYc3+z9syiXRSV7J7dRXSjihCGZK0f5N9Mf5FT6Gh9PnScEasbi/uwk3/jkO0mNH6TrhRmkUluKMFzMd6OrNUSE2tMnqfbZlA+D16lJDZYZyJaY/MshBq/Zy6oVrdBfhOPyMDm7Gz/0eMH8zZJMLBwC429OJiLYfb0Qj6GnZ1cuyXcnWuYOPTtP5rSCIMQUS1EhEq+lm6wo2jOmApJCa62vGQ3ggncAaz2u4Iv7OKYVEWzbd8+9cgdW3VkwxkwYY15q/V4GzgKDwCeA/9Q67D8BP72ulhdpRWJKIhHZ4bYIow0EmslGhmtBZ7TkwdDsNFQH41Hh2Q0SkwRZ6QDAFockGZrUmWGcfoYXD1u/TIxZshU2BjKUh+OQSa3NbtgKI/aTiqc6LvNo8srdD3ddagMJqgOKwdgCORXHxsLBYqhzgcZBHz+79oTKK8rE1DYvk+W00tRu1OvI+JF5Q5fLN24Uy8LEXWr9gtcXkFRNqsZBz8VITglSa25ouWsCn7BYwqkZMn4K02hiY980VoDFhDabun+wLMSKlECkZFaWj65WCaamSU6HPDcxzI/Kw5SNUDNCw1gMxebxTlWZexj8vgy6I4tk0kg6hcmmMZkUEo8jqSSF4w7zDxsOPT3Kp97zPX77wb/kdw5/hVqfibyd7uJlFJMEWfKYIMA26iaZLPM634RMFCabJuzKIBupCGZMJKvLVwmujxKWSlFaj8WqUgAiOBLiiGC17s85nWAyyCHhBswji04alhVFja5zr2BdNnIRGQEeBZ4Heo0xE623JolML+vHGEy1hmk0l2ZJW4YldMWq9NlF4mJIqibN/oBi1SH3enL1z6+BuqlSpkCOTjyaUU7i6HvcmEyMxngeyXPTJJJxWIttlsjur1IJtAULQbR5Oe/MMup14sxbxArRQ0LF40gmg+ntYvpxRThS575Y9DVqTJQo6fwgPc9ZJK7PbShsastl0sIsumqtd4d/cbWz9HuESsTh8CEqR7N0vHuSj/e+xYgzy0yYIXXVoutMAwrljXY3uiFp+Qtrc5tciFJ6wGbvHz+Icn8sK2hxt+NzZxYIv9TJN5/M8zMffYk+q8SA5fGe5HkaD9lcPdbN3x49hteMEfhJTKBQhcjVMEh3g6u5/+gVTmSneSx1hUFngW+XHuSPSu8kfV1QswvoytpmwbfKJMGSS+QmZKJhvohVraPrWxsHIVZUNzVIuTS1Q1EbkhJlivzC3Ht4fnKIzPzGvb2W9ifWOXlYsyIXkTTwZ8BvGGNKsuyJYYwxIrJiyyLyGeAzAHFWVp7bFnQiQt6p06XqOEBcQjI9FaqVHDq5+XizwASc5gec5BS2OIvKCtiETFqbY8EaTRpL53TsKI+IQMFPMh+kKWuHWT+NWxScSivXiOtCPoN3IIV1ssz7hi5xyC6giBEQUjOG5FWb7hdmYWJmfQJhm2SyiA437qV1643RWgk2e1OUD9r88yPf5qPJKeZ1wFveAdLjmtj5ych2uhEWfd91tFQPtL9n5BKevUD+gkPoPM61n+gio+p0Wzb9tsWp2CVCc4Fm/zNoNDUTMhcKXyi+nUoQ46P5Vxmxi/RbLknl0jQ+DRPwH6o9vPrWQQYnQ8K5hZU3+m4JDNq2sWJMlG5hMaXvYtut9zaFKCSVIEhY+EZR1g69lsY3mhenD7HwViddpQ3os8X+bTBT5poUuYg4REr8T4wxf956eUpE+o0xEyLSD6xoyDXGfA74HEBWOnfOhcFoCDTXax1cyXTQ6c7SqQJ+/NAFfhgfws93bMplRxvNaX5AH0MckEEAXGI0TVTncktkso6IOBOGGN/HqRkuFHtI2U0yGZ+n0pf4r+8+ztRMlmbuGAClExrT6fGp4y/zaPIqPVYU0fcX1X5eqgyTmjAwV8Css2bnjshkMyxmKHTsKAK2r4fZh2JUhjUHrDJTYcBnLvwyl0d7OHa1gS6VV/TgWFM7sFT6TetwRbkE+E50+Drlsmh/3mh63JYdOD0R8Hsv/ySPDl3nD0e+tuRbbonCwUIjpFEoy+f96bN4xuKIXSSv1NKxiwUpzs0eIHEpRnzuLkps2Vi+01jRrZXTZseKWVy5mdtXYpvBhCGmUsWp5Jmo57gWdHDQnsFCSLkeM4kQY8v6PHiX5yXfrs1OiabenwfOGmN+f9lbXwV+Bfjd1s+vbKgH24UxiB8yVc9wxevhMXeWTuXyqc7vc19igj/JfQx7g6HDxhje4EVSZBiWE0uv9zDABEsz6c3JZDGh/Fq/2DDEeD52XTM+n+VAMkdS4F3xcf7vB7/Eq/Vh/iD3bmJOwOce/DInnSKdym1VNklQMU2+NvswL40dpH/CJ5yeWZdsdkQmW4BYFioWQ7IZGr1pSicDOgaL9FhVJsMkY88epPdNjXNlgqC8AbPKUhECIiUe6jvK5Srnu1p/rksuiyl3jbcJ904dEh8tk/5+Jz+sHaY2HLI8zlMhOOKAQBKX9yU0kXnq5mhQRZTXvjSbou+Sxpmptapv3XmJcPexcn3xz82Nlc2s3u6G0ZhKFavcZKaW4rrfRS02TUaEjNtEJQK0rVDr1S2WFfmMbbDPa5mUPg18CnhNRF5pvfYviBT4l0TkHwNXgV/YWBe2FyUGq/WUt1oh6EnVjBJDbdCfvMgck1wjTY7nzDcBOMbbGObkkqsdUGCzMlnvtxqGaFvoylUZSBSjjRiEQauClbjMx450kFQeI3aRTMv3VaO5FjS55Hfw3MsnyL1hkbg+u5QAaK3smEy2AOnIsfBkP+VDimMnrnOqYxRHNHNhmtg8JKf8yFVzIyyzx5sQimb2jnK5yvlsy9VuXfeP8YMonwtsKo+JmivQdSaJVY/xlP0/k+uo8lPDZxiKzfETyfPklSKr4rcVnVhEYzjjBVzyDyBVG9FEQWerJFu721gZ5S02IpMdo2X6FGNIux49dgkHCDH0xCqkMw1CN73+1X4Y3j3l7Sqs2p4x5nvcOdbvAxtueQdRy0xtSQnJWg20vXF/8rx080H+mxXfe5z38i3z5deNMR/cVKc34F5HGBK6wtHcHEfj0XIvqRzSSjFkG5468BLATYmSmkZzxjvAc5VjDHwHMt94hfBO5dDuwpJMbrVFivA47+Nb+k83L5OtQAlhd5bpJ8EZKvMvR77GsF3CEpgM8qSmNLHrC5jNbJIt++7ydPFB9fMrf5+G88aYJ9Z9/sXZ5npXbbcQTExiTU7R80KS3u/0UL2vhz/52XfQ019k5OQMI06BpIoKJiw1vcyQ7ZuQZ+vHeL54GKcsqFCDXn2VcLf7J2kylMz88Q1d0A4RFfDQ5Nw6g/bCktfKUGKeiVyWSiyzvvt3MWhsE+zPyM4WqlLjyosH+b1DXVy6/wAH3QUuNXq4WO7BLe/NFKMbxmjQhsSMz7OnT3BlpJP33neOHtMkp6LiEaqVstQ3IaNBnd+89tNcLnQyP5HDLtgcvdqyCW9mTXqn1K4bZQsz51mZDGZogNKRNGqwxtGeWfIqst+/4XXxenUQtxhCqbI22/ha+7ad0a2btR8Yg/F8TKlMYjRO5wsd1Dp6+CfXfxViIXYsRMSAGEQgnWwQdwJ6ElVsFfKj8yM40w5dZwypazVkE14+9xLiB5yZ7OfPk0/wi53P02c1SVpN8m6dki07Htm8rxW5np7l6J9mqfcl+dLHnsTJN/Dn4zgli8Oz1SXf6z2aNnrdmDAkcWmWQ9/oZfqxPl47PMh97gRJFYKxUC03qYYJeKk5wJX/fJzuVyv0Xr6CLpVWzrG9JR3b4Dm3OO+GdOaZe7SD0hHhJ4+e4+H0dQbsgKqGvyuf5IczQ+Sma2sLwFJWa+ysP3hjy9iqDTzfI5ydg9k5ul+PHvaLrpMoYdFDTVwXfWIIP5dhbLiXICmcfK6EungBXW9g/IDgHiq8vGFEoOmhz6f5qv8wJx+d5KnEW3RaVQYTBS47rdW+H2x4tbRe9rUiN36ANVcmERryp3P42TSuAasJVrkZRWvtcoY/icewDh1GXx+/UadvIyxWqKnUSI7V6Eil+d+e/RmchE8i4WEpjW1FxXmbgUV5Icnhyx72TAldrW6fEt8MW92fUGM3NHbN4kyhj6a26bMLTAZ5/vTsY3A9QUdpam2+80a3Qqr13s+3vR5aitgsU8hmUZGHGmu2hKrFyZoMYUxhzZYIW0p81x5oi4hg5fNgKXSxvDVR4ndCa1RT8D0LVwIcNN8rHueVqUGyu7Da3+eK3CO4cg1E0XcuhiTi+A8MEyQtmF3YnOLcIvy0zcKTvXSUq2sPxb8TxhDOzMDcPLlXLTr+Mh75Mjs36lNiDKZcicKQ6w2CPZLYatsRAd8nPh8QJBRXLvUyls9RDmK8Veii989ipK+UMONrTBK2mLBqyUtlH8uxdV3G9wiuXgdROOcFBwj2UBUpsR3MYC8m4aAujhIubJMiNwYThNh1aNQskqpJRmm+e+44qTNxEmPFJdfTnWJfK3Jg6YbTjShbmzNXxao4sAeUOIDlGxLT/u392UwAgw4xOiQMw8i7wWogIhjLioIldqiq+1azlGtlyUd4jdewqGwTcWq9DtV+oefQAgdSFY4kZyk0E5RV58Y7tl9sc2thMTcIkWlpLz3ETBhiVesYP9j+6l9GY9fBqilmgiyz4TSUHNyCQSdsnIFe9Oz8+vK8bIL9r8gX0SGmGRK+eQlRQrhHyrxJqY773dcIb1kGSitnxqbS7S56NwQBu3+bbRKRKIjHcaMSdJ7PmhTIYhCQEoKeLLOnBOdIiT9+2/9Lp4KZUEhbTf48N0Qy7eJYd072tCJ7QIHtBsp1wHEQ34+ySO6FtNA6XFqBLz1ctyqiczkqmhDF5zV+WnGmOkhKNUlMWGRGfZpdMRo9/WROK/TlDSrydZrr/v4o8kW2K1Bgoxizoi3PaIOovdTRXcYYTKgRCW5UnFnPzSkK1QyIzQu1eIp/PfEhEpbPZCPDmzO9dMxprJK363smm2Gpio/nb7u92hiDtFK67qkbap052jeMHxCfDwkd4a/eeIDv5Q6TGje4Cx7GVdG+wmZyR21XrpVtZz9tGG0FRkfjcTdlshg6vEfsoLpai35Zj1nFmKUoCBmb5tBfCTpuc+UrJ5HQ4MzXGKrXMZPXMF5LkStr9zfuNoDK55BkHOYLUYbH7UJkKYHZXhkbK7JdOsVodK1G4oeXSNg2Pd+OsoSa6mTkNNB6wAUbSe9wK4tmwVWG495R5Ht1MOwW65SHisejdKNNb0tv4s1Em205OtzYzWk0GME0PdRCGWVZWLaFBCGmVAbPjx4SOrxrHu2bWArG2Rv2YSDqfxCuXsy3lfP+pgLR66H1cIxyg+yRa99JWrlqTLUGSqE9r7WCbhXh2MqH2xpTNu8dRd5mU8jBfsoPHyAx0UCef31rZpQ7tUxdDxu5QVqRc6ZSiRKBWRbiuhhALHWzeWCNchPXjc7RaG6vm9s6CBeKiCqtah5SiQQql8U0moQLC3c/6Z1szPfCimVbA7FMVNdU1DKXze1oR69JmbcV+X7BsQnignFXKqvbBrgRCt1SdBtJ4L+ISBQoY+5SQGHHWev+T6sYxd2KP7RZI3tkf0DMDi6NRGQGqAKzO9bo9tLNytcybIzpWcsJ9qFMYGW5tGWyCZnAvpRLWya3syGdsqOKHEBEXtxQoqA9yFZdy36SCWzN9bRlsr3n2Qu0ZXI7G72WrSuS2aZNmzZtdoW2Im/Tpk2be5zdUOSf24U2t4utupb9JBPYmutpy2R7z7MXaMvkdjZ0LTtuI2/Tpk2bNltL27TSpk2bNvc4O6bIReTDInJORC6KyG/tVLtbhYgcEpHviMgbInJGRH699fpvi8iYiLzS+vfRdZ73npVLWya305bJymyHXNoyWYYxZtv/ARZwCTgCuMCrwAM70fYWXkM/8Fjr9wxwHngA+G3gf/37KJe2TNoy2S25tGVy87+dmpE/CVw0xrxljPGALwCf2KG2twRjzIQx5qXW72XgLDC4ydPe03Jpy+R22jJZmW2QS1smy9gpRT4IXF/29yibH9y7hoiMAI8Cz7de+jUROS0ifygiHes41b6RS1smt9OWycpskVzaMllGe7NznYhIGvgz4DeMMSXg3wNHgVPABPBvdq93u0NbJrfTlsnKtOVyO1shk51S5GPAoWV/H2y9dk8hIg6RwP/EGPPnAMaYKWNMaIzRwH8kWvKtlXteLm2Z3E5bJiuzxXJpy2QZO6XIfwgcF5HDIuICnwS+ukNtbwkiIsDngbPGmN9f9nr/ssN+Bnh9Hae9p+XSlsnttGWyMtsgl7ZMlrEjaWyNMYGI/Brw10S7zX9ojDmzE21vIU8DnwJeE5FXWq/9C+CXROQUYIArwD9Z6wn3gVzaMrmdtkxWZkvl0pbJzbQjO9u0adPmHqe92dmmTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zj/P7Vkwubo0P9OAAAAAElFTkSuQmCC",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 70%|███████ | 70/100 [10:52<04:38, 9.27s/it, generator loss:=0.844, discriminator loss:=0.636]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 80%|████████ | 80/100 [12:27<03:05, 9.30s/it, generator loss:=0.853, discriminator loss:=0.634]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 90%|█████████ | 90/100 [13:59<01:31, 9.19s/it, generator loss:=0.854, discriminator loss:=0.633]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 99%|█████████▉| 99/100 [15:23<00:09, 9.29s/it, generator loss:=0.866, discriminator loss:=0.629]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABEIUlEQVR4nO29d5gl2XXY9zv3Vnj5dY7T05N3Ni8WCyxyWASSAEgIJhhgU4IoSLQlAla0TNn+LH2yZIv0Z9HKNiRIMiGSIEVRIESABBGJDGye3Qk7OXTPdO6XU1Xd6z/qdU/3TPdMz0x3z/Tu+31f706/fq/q1nm3Tp177gliraVDhw4dOuxc1N0eQIcOHTp0uDM6irxDhw4ddjgdRd6hQ4cOO5yOIu/QoUOHHU5HkXfo0KHDDqejyDt06NBhh3NHilxEflxEXhGR0yLyK5s1qJ1MRyZr05HL9XRkcj0dmdwecrtx5CKigZPA+4AJ4GngY9baY5s3vJ1FRyZr05HL9XRkcj0dmdw+d2KRvxE4ba09a61tAZ8DPrw5w9qxdGSyNh25XE9HJtfTkclt4tzBZ0eBSyt+nwCevNEHPEnYhKTgDpNJxfMwCQcJDdQbGzqeaAUI1kTx+0XiP2xiZmuCNBEBIjJrre1nQzLxbYL0rZ9MBFGCNXZTr2H1Odr/ucPjJ0jToNpY8dIN5XLbMtlB3KpM4NUvlwRpmtRXvvSal8kSZRbn2jplTe5EkW8IEfkl4JcAEqR4k/Nj2DC82YdAFJhozb85Q6M0Dwzgztewx05jo+iqspE1FI8IKp1BRDC1GjaKEK1BFDYMbvzZa8d1g79P2wnmmeIy5y/c+PJWy+RJec+N3r72MVwP8VxsK8AGrbXfpDRYc9uKWBwnllEUrf1dwIZkNm0neMl+v3LDc22CTHYS03aCl/jBDWUCry25TNsJTvDcTd/3WpLJEl+1v3dDnXIninwSGFvx+672a6uw1n4a+DRATnqsNRtQKtYC5vrXlUa0xiws4h2pYRvN6x8KaykVazHV2uqXogi4+gAQxwGtsUF4vdJaz3q/5nWfJI3VFsWGZHL9gG+ODYP4IbQeSqOSCYgiTKOx5lvE9UAJttVaU242DK9e43oKewMPCZ8kgLfipevkshky2UlsRCbw2pKLTxKz+r5/zctko9yJj/xp4KCI7BURD/h54As3/ZRdQ0Gv+b51vh8l2FZAtFjE1Gprv2ctTNuqXDq/tastcVHIktJayVqvrUOObupUALxbksntsDT+deQkSkCp+Ge961IbuLYbnGOj5OgGSNzyXFlC5Ja+h53AHcvkVUiObgyGjkxundu2yK21oYh8EvgyoIF/a609etMPigK79jJdXA/RCtMKVlvFS64WiK3HeAC3O/Drz+k62FYL01ztZhGtYx/00liutUqvOZYSxX32MV7gu4eA42xUJluAjSLs0ipkrZWEqHj1sdbf1zzg7ctbxc72i9zqXGmPVedzoDWmVFnfjbTDUKLA3qZMXqUoUSRsijqVjkxukTvykVtrvwR8acMfWMuoWqkclYDWiAqvGu5L1rKS1b7wGx3nFhCt1nadiGo/PNZws9zgPH0yDJaXrbVP3PJgNhNr131gXn3PBldHm0PxtmWiNeK6G1tB7CxuXyavUhxcrLWH7vY4dhpbvtm5Csv1/ucVStG2WrGVuFLBtP3lN9NJt2sxmmazvUq4RqlZgw3XUXTXLvN3Wk33jSj5ewVrMaXKVV9+hw4drmN7FfnNWE/BbKWivJVzWrvKzRO/tglW7W2uJm6K0qt/Xxrr0vjXi0S5x7gjd8pWyfZun2srEUElk+19FAXGYOqNHTNfbot2IAXWtEN6bz/a625wbynyncBKxb8JN674Hs7IGNGVaWyzuYEPXPMggRXx5Fcnn0okUN1d4LnYhB+/LwixWmFySSSyyPlJTLUeuyyMXR2K+Wphm65HJRJIOoVtNDHVahw1lPDjvYpmE5RGZ9JYazGVyr0rZ6XR9x/gxF/pQnc3SaWalEtJ9n/a4J66jFko7Nx9ijXuV/F9VCqF2T/KwoNZ/JIhfbGCqjRhehbbCm4tqOIu8epX5CsU37LCg82xLta6GUVuKeHJao3Jp5EZvbGPtfcLVv6OEkQs2KuvSzKJ7c5hfJcoF0e5qWaE1Ypmj4dElvRiblXYkm0obHR1hXHD+PEOqxDPQzLp+PuvNxDXQTwXAsE2m7G1l0wgUQTV9Tf87yrtDf5Wf5qfecsP+an8czzgNvjTxgC/9sVfoHsyiRRL2BtEve40lO8juQy10RSF+8Gf16gwjVfw8Kp1aDSQa9y9N9yru0u8OhV52/qRdIrG/aMEWU1lRBN5gtOw6Cb0fXcac3Hyqk9+s76YWzyOtAJkYhpzM/+v0ssPImtsrCgcB0n4SDKJ6c3RGM5Q79OUxhVRytLqiZBkRF9/Ca0M1gpaGVJuQGgUpxe6CYM+TEtDKKiKRrcEtyToBgz9oIp+6Wwcr3+tFfZqcSPcjGsNgaWbuL1PovxY/vU37mf6CY/UtKX7lQa61kIWKlCrQ60Wx/0XS1hr792Ho7XxCkIJe/1Zxp0aKRWv5lRooRWwo3v8Wov4fvzQTSWRVJLSY0PMPapp7m3woQef52K1h+NPDBKFmqg+jDQ0/oxGDCDgVGHwRzXc+Sp2Ygpbr988wXEbeFUqctEaSSWxPXmK+z0avUL1UAs3GRBUPFRVkz+dw52ew0A7DG8dX/dGJu4dKDUbhkTzCzc/xVJED9FyZmo8IVPYbIrGUJrCAZfKmGX4sSsMpMoczk6z15/lw5kzpMTFlas+88BGzJkWVaO4HGUpmyTP18aZbWU5Mj/CfDlN+Uqa7jNJMOZq8tGqfYKd5UcErt+oXnJTXbvXsaS8tW6veGT5dRtFy6siSSaRTJrSuIt+osDiuRy6mSCx6JJqRihzNW9hvcSsewprQGDILTKok0uho7EiiyLYSELfPUxs/CQglyHKpyju0+TfOMNTwyf5H/p+wOVI+O7AfjSGtGpyKejhq9P30zIaRxkmF/OUZrNkPE1isYSJ4ofy3bbSXz2KvB1vbPbuor4rzaX3KuhusXdkkn2JKvdnp/Al5Eytn8lansmJcXq6D5M5coXw4kR8jNv5ItrLUUQhbluc1c27rCXsyptIFIUPP8LUuyPcBYfktFAbtOh9Zfb0Fvjp4efo0jXG3Hm6VHNZiSsELYrIGlzR9CiHrBjSqkhgiwzpIlXr8cZsL4UoxefST3D8vbvpet6j9+UG3mwV5hZjy6zZjK23pZXEUuSPtah0GhkfhSDEnJ/YHp+qCLqrC8llIIxiKymfJezLoJohqtwgGM4x+2iSyIMoAcaztHpixaXqgphYaVllMUmLVRbVUEgExrdYx+ItaJyq0MpbooyJn/9G6Nq7wC/sfY7/t/gOUjOCV2yhqnVsYwP7HvcS1iKRZSbMMRdN0aN9hnSR6ScVja59DHzlIuHEdcmWO4f9Y1THc3iLLdzFOkEWPjL2Igf8aWaN5WhrmK8vHGYsuchPdz3DiLvI4GgRgyIhAbNDOX4//xgLtSSl8gimpVElB6cq7PvdAubF43flsu4dRX6nS3VRSCZDZX+GxUOa/+3Hf4c3JS4wrL1lSzSwES9nhbOtAf7OfSNY7ZK6lI1TVe7k3Dre8RbfjzcOt0CRL2+yth8cc68Tvvxj/zf/fPZd/OGxhxkZKPCToy9xwJ/m7ckrpESTUQmIU8FXD1cUGpblkmtbo/vdOG4+SkwB8PHcMcoPGd6X+StImCaX0qTCCKm1Lct2uKiotoVuBRuGSCpFfSyH04hwLl3eep/qUq5BJk3Un0eCCGmFtIaylMZ93JolOeuzeMhHvXee/nSN3elFhhNFfrbraTSWo60hGsZFiyUhAYe9aVIScSzooxCl2e/OkFUt/qD0GEfKozzVc4K3Js9wKexiMuhmvzfDA16Zz+beiD8HqtyIC7o1mztu1SLWUoySlK2Qt5a8apI8XGA+mafv2WxcymonIkJzKMPiQYeuM+BOlwjSlo/kXiCwioUowbnmAK/MDUAf9PfWySvhca+BKxpfXGCRT3VfLXvStAHfb/h8r3qQP/7RO0m+eHcu7d5R5LeTzOM4qFSK8OF9nP/JJEE+IjNUZryrwGP+BD1KoUUwGMqmRWAtadGMufM8eugir3QNUH8pTfKEjw3Ddv2V2xiTsVgiqNdv/t5bpe0bB0AUuq8H25XFLQl/+/x/xXQtg+PFPrrJZhe+CrjszpJSIf22hi8OKeWteehohTtBr4iEWfp3SrkoG/JfH36GP8kfZqqUplnuwp90yZ6D/LkmzndfjkO2oqvlD2y1SvLsAhKERFvoP9SDA5BNQ6GEKVewuTSNgSTlXQ6VcQgyFumJHzrWCvn8Ij8xdpw+t8K4N0evrjCkIxSgvCsE7a1fjaVfG1wUB915Gk6BLhWSEOEt6VOM+3NtxR4x7iwypEvkVUBKHH7+wLN85pffRuZEnrHPx3NUw46JfgAgsswFWWajJCO6hRaLVgbUznogXYe1JM4tMNjM485WYbHI6Lf6+FD4t2LXkQGnJiRnLS/19/D+B8fZNzzHZw7+Nn1KrZnQ6KDZ55Zopc7y2Uffw2DwBtJHLm/7quXuKPJN2igTz0NyWeYeSfLbP/dPOOBGZMRvK6LYEm3agMBGFI2lZRUpiUjpGn9p9E851TfEbw7+BCnPa29CtQtoLW1qbXS81kAEZguUlrhO7Lppj8MMdFMfyeCV4KXn92JyIZnuWEHMNLMkdcBFr5suXcOlQloF+NZZpaivZb2/+eLii8vf7T/G3+0/tqz4//7cw3z2+TcRJhMM/UDFiVMrNoxNrQanzm6iFNZABPq6aQ5m8EWQeoMo61PvdVh8xPAzb/0hPU6VQbfIkFPkIW8eA1SNIq0MwzrZXpHEJVD79OoHm2nHEOWWI4Q8DJY3J5pE9goBEaDpUxpfHMAF4G/0HOGX3/ccPznyC5ivp4iLJwPNVvyg3wHWuRjLXDPDbJQjYhaNRSsbV2ba4TVvolNnUacgal9H4g8X2PtfVmZ0xytePTxE5dERJh4fY3afR5+K58e194oWxW4nQ0oK8HCZK26GvTPd8JpQ5HBnylwEcVyi1x3izAeTuPeVGNQtEm0lHllDxTaZiyJ+v/woc0GWeuTiq5A/0/UsQzpWfK5ElPcIqXccJnWpjJ4rxjG/S7vzxoCKi2nZMMSs9HeuUFzXWfKbibEgZvlBo1ohTiMiO6Fwy4rKbo+qY6jMp7hc6+eHjuV3vSdI5Ju8bfdZDqWn+FjuRbJKk5LYMm/agIaNmI2EmnWYjbJECPucBbLK0K/99jJyNUuyfXP6NJfv7+Jbk4/ECSOw/QrKWmS+gB+EUIrjsvVClewlh/nHPB5MTtClawzoMlXr8cPGCGnVZMwp0LDCxbCOK9CjHFzRxHZzrMANhsBGRFia1hBZS0ppXDTTUYuicfHFkhBDl7JtRb4kozj8NO22aPT3kgDU/GLsK98BShxA1UOenhrDURFP+F8hq4R3jZziO3ofUTqzZqWNHcd634WNo8JsuUzqfIkBcvxM73+PTUTxE1lZxDOkMk3+wcN/wOP+FIPaRyPs75/jWN0lyPnbrljvkkW+dPPfngIUrZGEz+zrUvzux36dXU5In84s/z0kYiGKONoa4N+deDP1so8oi5cMeOzRiwzp2MflSoQ5VOWKn6L3xTz50w6qVEcqtXiythU5SkGjGccAL2042pvUftksbFyeYMl1IY0Wuh6Sna6QK1Vx3zbGVJ9L6rKm93iIUzO4hSblvWm++u4HeXZkF08+dIZRXaFPx5uORRNRNpoXmrtYCDO8XB2hHrk81X2Cfd4MCani6+sVOcTK/D3JGm8b/RqP7T0IWq/5vu0gnJqGqenlYmvMLuCXKuj37eP1iUvkVUSP8nimFfG14gPs8hcZyb1IYBymohwJCVBuibQYUgoUisBGGAw1G9GylgXjEFjFIC3SYjkb5rkU9DLkFOnRFRLSJMfVVY2xFiVC3q9zftBBN33cHVbsS1Ub1M70851oH8UBzQHX4S/1fof9iRl+J/cB1nbUvYowEVGhCIUiiaPCwS+p5dBfcR10TzetA8P8h//9TSSGv03KXyAhmvf2HyfnNrjUdeg1osjvMK1dDh9g7g3dFB4OyKuAhDhE1nAlqvEHlfs5VR/kqxfuo1pIkj3q0dWEZje0ujwWHszgCozqImlp8dDoZY47QwRnMkgQxcp7JcbEYVdBC6KIVfXUt8PCEoVotWz1m2ySRn+ChLE45RpO3eDPOYiB8qhDYtHglAMiT9DZgJQXcKI5wqyuMOQUmI1yfG7mjVyu5Ll0qRepa3QtVkI/2jtOX67KQKpM3msw7Bfpcys8mTrNQ16ThDj44tK0AWUTYo3EoVxRdHdjaZWA68LIALVdWVoDIXkVkRaFK5p+VeOR9CX6nTJZCQlEcE1Iw7q82OojsE4cpRFk+cLEw1QaPkkvIOkGvGfoFXZ5C3xj8TCT1TwzpQzNhseB4Rke777Eu7LHeXeyAe1lt8HQtIZK4ONVDLp+92OMbxnXIeoKGchVSEhEZDUF47EQZpAdHn54y6ys9WQtNgBbreFOFTn6tUP85fFxPvWGb/BE6iyXGj0sNFNItP0yukuK/E6iU4SF13Uz+ufP8rO9pxlsR6UYLC+2+vgnLz6FvZBi/3+qoGdnMLPziOfReP0+yrs9rjyVJyVCj2uBGr88+nVO9I3wr575SaQZIOHqVYINYyW+ZhOLFWO64+ta73K1uloRMrQEPSnKuzQqSODMarxiSOaiptEnlA4awsuKzKQiTMJgb5GeZI2nS3vxVUivV+GVyiBHvnSY9GXL/d+ZjsMJtUJ8n+Kbxqj3ZTiTGMK4UBsxmO6Asw/185f7v8mgbuFrl5qNuBx5sSJPJ+MEl+30/17TQUpEEMehciDP7GMOe/ZMMqxTy1byuOPwocwraCClNDUTkZYWUybJN0uHmWlkeXl2iPJshv2/FdEzWaSxu4tGr8vnPprhDbsu8OyXH6DnuKG/EqGbhgtvG+f8gz2oQ5a3JJ7GFxdNHBlVNZZiM0FqtoVTqGGs2VEJVCbh0DdY4vGeS6QEDIapsIepVg4Jd8Y1bCorvzcTEZVKUC4z/g8n0KNDfPrX3sr0wRzHS0PMVDLkWq8VRX67LNUIV+Co+CYOiJgIA75d288XZx/GezFN6opFz5Ww5Qq2FSCZNIuHfcrjllF/cTn1J8JyojnCM6U96CbLBYLsUsiYscvW5srU9e3ERmbZbwegWhFOO/jB5FJURzyKh8C4ButYmj2WmdclafZY6pUUtabHrJem0XIpzGXQBYeBM4bkbICUq+3qjwKRIX2phlf2iTyFdcBf1AQZny/WH+X7Y+N8aPdR/lzXDwHoUi36esuUXjdMarKGlCrbW6tlSTkCqq8X05tj8aCDfrTIm/vOrXpr7POGs1GGb1UOMxdkOF3uZ66WZvpSN6qu8WcVXUXwZkpIqYI/4+LUExSfz/LdiQfoP2NIXWlSGfNpdLm0ugxe+/kdYQlshCua2SjkxdYQs4UM+wsNpFzb2r6qW4DViuFsiX3JWVwRFIoBXWbAK/Oy86rwkN85olC5DDbp07qS5o+8+6lcyuEtKgZmy3falviW2WGKXMUt2YCWcWgal5qJ+F59H7/64vtRJ9Ps//dniOYXCZcyEUVBLkPr3UV+et9R3pCMoykCawiwfGX2AV66OEJPyWJdjYQRtlJdOxzxuvGsmNRbdKNe61vVpSapufam5WCahfuFN77zOCcX+5m91I3ZXafviQUWqikKkzkaRigC/ozm8O8voOYL2GotzihdUUPCNpvIc8fxVuzKp9urgdGRQcK+LJ/9+bcz+v5FHvEv8XoffmLXMX7jx95K10tZhk8kMPU7rFS4YaGs7uwUjPVRPJCCtxb4+hP/mpRotCSW3x5hqVnNn5Qe5re+9RbckiI1JXhFy+EjBVS5jp1biDe0l5ptLBbQWjN+Mh33Rm2XOy697SDyhiIpufp9N9vZkJE1nAq6+f25xzGTKeTiK0SV6r2bkr8Oxnd4U/c53pU6SVZ5OGjucxtMJSf4akeRA3E0md01SNiVoPuoEJ7t5sAzNdzJBczs/GtAka+oGbJec+V125dpDa5L5MOuVIE+p0wEXGj2Yc+nSU+CrdWXLUNxPfRgP63BHCm/RlY30Fha1nIpcpmNspxZ6EVmfPyiQSr1dsai4breomt02REn3hC8Ye/MW0R8P24SvVYiiQhRPkF1wEHiYBaCLkOPV2VPPt50zPpN9mQWMFYoqByqGiutxJxFLZYwlWqcjdmulrh8ncst8K726bQhcex6oYwbGXQ9RWA1EXK12JbhrvlNVTKJ+D6F8SSL98MjfTNkrilFEFnDM80M/2zivRydHCb/isatWJILIW4lRC2UsbUapt6Iv8el1Hx0nBtQq0FTg+8jCR8VQr3u0Z2v0p+uMOiWiKxdjjF+pTnCDy7sITHTLmamFTa6sybY2461NG28ybtEhCWy7VjqHeQm2mxUKoV9YB9B3qe4zyNIC0GW+D6IzLIXYLvZVkUuSsUNgYmzx0yjuVqZLyn5daJBRCvE92h1CR/sfoF+XSaw8GxhN2NfD/AvV+K6yRDXVM6kqT4yQnnMoS85h2o/J5sWvlB6HUdLwzSP5+k+BdlTBcyFyavJLfGA170BRWtUJh1b7tVoc6rZKY3qysfdcObmr6/NIYryeIKFR21cYdFCZqzEkFfiicw5HhmdZN6kONMaBOC8049Xctj1hzOwUCRaXIyv7Wb1yFe1s4uI5uZgfgG3MkLTuMQpNIZa5OFUNLrBxlYwd8IaykN1d2G7sky/CX7h3d/iHZkTcfgfsQJfCiX8V5ffz+y/2Mueyw3cIy9fHauxV1duS8de+h7b0Ti2FWBViO7rIepO41YsjYkEXUNz/PnR7zLqLBIQR6sg8OXZB+j6ozSZK634e0wmUUpdLWe7AxBjmW1lmYpyHLBFHNE0rKVqPOySe/MerAC45YigBvt55eeyyGid14+/QtZp8szUGIWFNPabimixeFdWYNvcISj2OV/9/db8ztZapO2rTkuLhERogeFkkR8d2Ec2lSM7141tNMBYJJOm0a1p5eNwsHzbuVy1DudqvZwr9OAvCsnFEKk1sSuV+AbGZ8Mwvp4V/tr4D7d0WavPF4axjl5vVdLOQNMtQTWFaiXBuXofCRXQ8q9QiNKcaQwwWcsjjVjJSqW2nFUoWseFnkQ2vuxf2rl3YMRdJCdNwKUUJnDLglsz10f7bDYr5dFuAhANdVPblY6TonSDS0EvXzYVFqIMs2GWuSDLlUaOZ4/u4+BEHWeucgvXbK52+TNXLdNWTgj7W+xOLzLkFOlSTeLCBpaQiIzb5GKv4FU0yaU5YUy8IZtOQxStvdq6h1CB4VSpn5eSu3jCX8CXe3esW43KZmHfLqKUR7PXpzqoSR4osrdngfszUyRUwPlMD/Wmi3UcZHvbJy6zrYrc3qwCnImwdv1lmw1CTK2GROBKiIshIcJ/0/d9Mp9o8qWzD+KWd+EWGkgzIuhKUN6tqI9EvD5/kQf9SSKE+TDLM5O7aV3IMHIqJHN8ARaLKwd682sJQ+zKBgFLrhYlcLtF7qwlWlhcewxtpeDUDf6iQ2LWkp6JWGgk+VN9gIsD3aSGmzxf2c23LhygUUiQvKJJzlpstRpbg1rHK6KR2GJXFyZjBX+z613yRWcNT6Um2j5oxYVKD/nThsxEI36obZMlohI+kkoy9YYci49EjI4sUAxT/Mn0A5yf7sVOJsmeFzKXI7JH53igOkE0Nx9XqtvgGJcjlERALAQhEkRUDwR86o1f58nUaR5wG0RYQAisZTZq8sb8eY6/Y5D557vJ/1AvK26VSiG7huPmHhcn7onSp+uhKg1OHh3htyppPvToS+RV3AnZkwhZ2ni/hx9Em8q+XZz8xTz+rgr/68P/kT3uHCNOXIrjfJhhIcow153BVRH1xMhdi7G/tzY7N5L+aywSQdX4pCUAQnpVncczFzg1MMDEob14ZReJIEgL9V0Rbl+dbqdKQq73XammRWoNTCu43i9+M66dzNasst5ui5vcIG4lwis4GFcoj2paXRbPCwmt4lyzn/PlXhrzSZySxmmAbtl4k9jzkGwGSfiEGR8xFrXBZJ4lX7TxLanl4kEwnCoxuUvhNHzSNygBcFsofWOlay1WCSiYLWb4mj3E1GQ33hWX1JSQuxCSnKxiL05iwvD2FeeS/zsMkdAgfsS4N0dWtdpKfDXFKEmlnCBViz9jbVvpWRs3KNhK99NmosHRsXVpMMwah6kwH1d7vEtW53aiEglUfx+VsSyp8RKPDl7mbclLDOokkCSwEQvSJFCaAa/EXDLD6bQmmc1iarVtf1DfY4pc3dBHHlvsBt2wvNwY44A/xaCeoUdFvDN5gdFdi3z242+J0/F1SNZp8HjmAl26xoizSELimyitmnRnalzOJVGBwczOYVrBnVmU1m75lydKSJydY7Cc4+xHM/zM+75L0zhUIp/JWhd/fOF+Spez9LygUWHs63RrJi6in8vQ3NdPmNBECYVuGlLnnA1ZVmpogNZIF6q7RVK85fjsvz70Fb788cv8y2+/h8NfdjYtYkV03BhkPTfIUulcv2jw5jWZ59J4lxPcd6WKnryEDYLluH+zGX5pa7CNJlKto5wU+91ZAKYjRUIifAFPhJQovjVzgMEv+qQnaphSeXmspl7Htssl38vWOIBJeKRHyjzWP0lWGWom4I/Kj/KN2UO4lfA1YY3L+C4mf2yA0n0Rn330P3DQrdOrUqtqrfToOr6USaRO0aOrPLf7YVKHx9FnL8c9BrZRTveWIt8gTh2eKY5DHh7zZ3CBtChGnDJvyZ8msJqECkhI0E45X60MIhSVho/UNLrZttZ2gJVhjYVGE11uYJw0j6QuMRXmmWx2czZyKC2kcQsar2xRUazIdd2A62AdDRZUZKFp0E1zU+tQnLgLUWusm8UDCXq65lZN5IJJcKHeh6qrrfeRr4Fbs3hFRWo2InWpjJpZJJye2dQbSFwP8VzMvhEaAyl68gWyKqBlFQahYLzlSJ4IxZXFHKMzAe5iHROEK6KCtv5Bv2looTtVY1dikYQISgRXIhxliJYKZ73Klbn1HZpdIPkW406NgRUlQJZwoV1vp8mou0h11FI4nKHbDOO4LqZY2raKl/eWIjfRzfWptXSdrvPCH9/PMw+O8eQbT9Ov6yQE+pXwgfRpIiCwoAUSIkTWMmscGlYTWM1UmKd+vIvBIxb3SoFoJ/j8ljYcG02krNGtPlpWY6xCieXCTA89P3TxypbkfIhTDXEW4sLoJp9GQoN/ejpe7ochhCFRqXLDU+r+Pmx3jjMf9fjrT32JJ1OnWaryB/B3z3wY808HOThRjlc0a6Ha7ptbWOzYKCIql9cPQ20/YLInCyRmk3iTi5gr03HJ3M38HpVGjw4R9eU4/TccPvnoV3gqfYJdjk/NxIXH/qBygK/O389EuYvZhSyZZ5MkXjkf70vs0GbWUdLl/cPH+ancC2SVh0LxkewR8rrGb2R/iqTj7thr2ygm4dLsi+jOV/FWuHxXRkOllCZhLT0Cg3qBf/mRf8PZDw7wq9/6ILkT+xj+dhGeO7Ytcrq3FPkG0cUGqctJFgaSnGkNELgLJNwSLnEKtrGWKgYDtKwlsNCwmoZ1qRmfhTCDUxO8SnRdY9V7lnakhuQymO4sUcKixaIkHnsYaBKLFrca4VRDdLWFlKrgaKybji3CRgNaQRyiac26161SKcRzCcf6qQ8nyYyV+HD2KHmlWanI56spdp1eRBZLhJstwxtNftcFz4VmC6ck2Eptc9uoicQySCZo7u2jOuTx+O5TfDx3jJSKS/uWaVGzcKw2wpHJEYJCAm9Ok5o2sRLfQdUOr8Vqodup0qNCFHFcfo/WDLkFrEO8of8qRwKDU1UUimk+XznIgFMCQGFISIAnESNOi5RY0igSonlLosxjfoF/v/vNzNb7qExkyJX2wtwi0eLilo53+xX5ZizLLkwyWK3jNIb5P3e9n/HuRT40cIQep8J+d5bAaibDbgKrqZq4eWxCBURWOFEf4WK9B6ugmVek3Y35iTfEbVifG0Xnc0gmzZWf2MXi4yFPPniSg17cyWemlcPWNakrTZxiHZleaCvselynpdFslxswcZKK68SuEK3jphjLIZRxu7rodYeojiaY/UidTzz0Dd6ZPsHwiv6N0LZMjIrbqt2ofMEd7DssZfGu2jMRQeVz2Fwa66h4Pm2yYlHJJPV3PkB5l0P2o1f4+K6neSp9kpxKLruWXgmSPFffy5e++XoO/HYZaZaQZgspV4kq1VvfOL/HMFat6mKbEZ+0tPdAdsqG7R0gJ89z4DMD4Hv8x54fwzqC0UKU0JTH4tpGD/3YK7yl+wwPJy7Rq2rsckIy4vJP7/9tLh/s5r+8+TFOFAYIf/MwXZ/9/paO9y4ocnXHyTOmWoMoIjXdx8zlLGdCzansIL1uhoZxCazDxVYvDeNSDhMoLL1eBYVlPkhTC12MawmTsullWEXJlihytAJH0+oSeoaLjKcWSEtIYDWzrSzSVOhGiNRbV0sMBCHiWqQVxBZsf08cJrk01qVoilYQK3lHY12H4niCyqjirXvP8qnuo7iir2vcHNiIKFJxNttWrWiW/fHXCNTRWFe38xLs5jYEFkE8l8pI3GXoL+x6lv+ua5KlBhRFU6dsIp6uP8T3FveTnlDw8mmsscuNeHdUFuc6KDFcG4e0tPp7LWCqVTgd1+xRACI4jovKpPHv3011NMGRh0doRQ5z+Sx9bpk3JM/Sr+uMacs+Z5ps//c5kx/knw3+GXoSifie3KJ9ku1X5CssNHEcEHXr/jYTYRpNkkcn2d8cpnAgw+efejSOQS+4qEBwqoJqCW4ZEKgPWcKs4U2PneRwdpoX9+yi6CbofSm1qde2VTrN1uLqgv6iZWE2x0x/FoAvzDzKS987QM8ZULUW0mjF/ur2QMRxkHyW+oF+zv9ZS3dPhbFcEU+HhEbRMg6XCl0EoSbhBfhuyCO9LzKeWOAD2SNxVb9rQguvRHVOBXkaZR+iQvwQ2CrFtZa1LRJb5qUatlLD1mqI46xf9mHD59LoXAZGhzA/tcDfPPhtfjx9ksimMFiaNuDvT7+Vb14+QPM7fQw+3WT04hWi1oponR2uwAEQ6NI1sipu2B1Zw7ypMxWOYBxBZbOYcnnnbN5uBtZiwwBTLuMcO0/X2QSZCwNUUqN8J7WbMKX4F08oouEm7zn8Cu/qOsEed5a3J0/zj/ZEBG96AP/CPOG5Czc/121wd33kom5/WWwizGIB90REztvN/IKPRJC6otBN8IoWp2lILIRYJRQbDs0eTe0hj4xuksvWKfQ4RAmn3dXl3r4BbRT783UTpKYpBz4RwkIjTWJecCsmTp+GVTVURGtsOkmjz+Xd973M27tO8pbkOVJiKRtFzTr8YGA/i2GaXd4CXbrGfe4M/dqSVd51SjyyhqnI57n6HqSqIYy2f6m91L2pFVxtbiwKUQbLihXWjSzj9p6DSievlmLQGrrztAbSvGX4KD+XPYPGoW5bXI4iFqIE35vZy+LZHna/HOB+68WdsVF+G8QrW7NcQ6ZlbexucQTxPahpeC0pcliOPIoKRaAIU9NxE/NEAsmkCZKHqJQSPNu9i7TTZKirQL+uQy6gNujhLlzfCH2zuKuK3F5b5+KWPx9Co4Guhzh1b7n+iFO39ByroKpNpFwD18E4A+iW5txiD/2JCm8dOUdpwOf00APkk8nr677cBks+XbagZo7K5ZBsGrdqSF/UnN3dy+xImge6p/jaEzlmB9JEfjeZiTR+oYgEQey7Huxj6h09lPZbfqX3OR7zZ8iKIgAuhXkWogxXWl00jcOb0/Psc4p0KUWqXfVuicgaSqbBgjH8jVf+HJUvDrH7dIBZLCzHSm82a84PazEzc0ghTokmmUBaQSx71wHHiV0tJoIgXN7YXWk9qlQKGRmksaeH8x9xsIkIveCCWNRona5cmbflTjIRwg/qezjTGOD3/vit9LxsSU0HHCpW0ROzhK/SeiNOucW/Pvc2Tg4P8Tf7vsuATtOjPEbcRaqDiszeIZwgINohtWO2GtMKkGKZvm9P0pNJUTuS53u9b+D8X+jldw78IY/vvchzb9+PDvKkjmzNGO6uRX6HN4E1FokiVGBQTUEsqAhUC/RsEVssY+p1JOHjFboIkz7Fhks19HiwaxJXIo5lH0TSaZQxmMYdWpabnd24YqUg6SRRTwZE0A1ohQ6BdRjxC9w3NMPRYJjqQhKn7pJwHKxp1zH3PRp9QtTbYtQpkFeasokoG8XZ1gBzYZZCELuXsqpBv17dwxKuNiWeNZazQS+Tl3q573tF9HyZsNHcuqifdeaHqdehXkf3dCOeByLYIEASCWwyzlrFxmn1yvdjl1ejudx/VXJZgsE85d0eb3v8KLsSBb4/txcllg8Ovcwub55eXWEqyvBidYzjxSEGf2RI/+HzcfErE/FqtkWlETIzk+fFxCjVHgsafHHISZMwBWHawXF2ZMDb1mDac+L8RRAhMzdAujvHpY/mcdAczk5zalc/ja4uNtGRu4od/W2I1nHZ11Kd/hdTcSZjKcKptLDFMrZejzcY6hbv/Cy60c2VlocSS79TZsgpUHhXg9rAQca+VoEf3NnjcjPL2cYHbCtxx+HyB3dRfEOTgYE5HsjP856e4zzqzdOjK+z1ZzmaG+XZ4d2cfXaMrme7UJUaplxBFcoM/TBDacrjk0Mfw9cRF08M4pZUXPZXhNKb6+weWqDQnUK57djzdvq5sRE126JpDT/3wieQP+pmz7kANTGLXQ5j3H6rVLTG7BulNpokMdPEma9S29NFZdSllRVaeWj2RSRHKzQbHmbRwyYiuvorJLyA7sQMj6WKfKL/W6RUwDuyrwDQoys0rMu/m3k7pwr9TL08QHJGsetcId7M3AmhqneIKlbIPdvDqcUxpvck2evGfXCr1sVftPhTVahvYrjnqwhxXObet4/CYfip0R+gRfGR/LMcODzNrz3zUXq26Lw3VeQiMgb8BjBI7Lz4tLX2n4hID/A7wB7gPPCz1tqtDZa8FiVxm7JGk/TFKkQWVanHG35LSjyKfbjR7Bza0dhwAICsqtOvqzyx5wJH/BHqL6fYqAerYWsc5WlaNABhlL3sloMEpslL/ADgIRH5CpslE1GU91h+5tFneXPmNI96U3QpRbfOkJAaXeoiY+48h5JT/IOpfmzCj9vWaY2t10menEG1+jh7tg8sDH9HSM428U/PYH2X8r5BCrkkDbu64bIh7iBfNhELxqHySjcHP3csLl7WClZVilxXJra1ZTJpdcfV6CT0Ua2I2oBLZbfQ7IvwB2u8c+w8f3voy5wNe/hm6X72J2b4WO70cu/RGA1oHvGaRNawaFpMhIaThX4uX+6h55SQmQxR86W4ZdstPrRuJBfgoIic4m7dP+tgG00ylyPCtKZkEkBAZC2BdXBrsaI3d+BOu5FMapS5F2WyUUQrynuE9MPzPJa+CMD9LuxzzvMPs1tn8GzEIg+Bv2mtfU5EssCz7RvyzwNfs9b+IxH5FeBXgP/xtkZxkzrk6xJF2HoDSSQwnkYFZrlAkV1ZpU2k3UA5RC86nFzsJ+hz6FEhH+g9wlhykW/2vImk2lgDAEE4yCPkpJvQBvyIr9FjB7nCeXoYYIGZl4Gv3ZFMllAalND/vOXzrTdz5akc7x77MgmJv7qUchmUkMuh4mhtlKjkooqz2Eo19g83BWkF+JFh7I9G4s9cLCKhoTXeR6PfJ3WgyPt3n2C/O48rHoGNaNDimWaGE80Rfv3595J8Icnu55rxMaPoqhJfWjVso0xEa0QrwqQiSAvNvEIFCcrjgnq4yGP9M7y/7xgH/SmGNKTVHL1dz5BXTVLir4qHX4kWRUpc8qpFd6LObKpFK+fRKitMPoMu5zDV+vo1Zdbo3XojuQBla+3BO75/Nhk73MuVj7R4cOwKB91FIE5Pb1mNWzOYQnH9TN4NcCOZaFxCG9xzMtkQSiMJn8b+Jn/70Dd4U+ICkKFpQwrGsJXVgG+qyK21V4Ar7X+XReQ4MAp8GHhX+23/H/BNNir0aya8qHYzXbG3FGNuoyjeOY8irFYYC3pJebc74Cydx5p4x1nXhGIlSYSQVZo3JC4y6i7ylcybYws2vPnS2Zckftt+d8QlZbM0qTPLZV7POznNy7cuk3UQJYgI+VNV3FqSE48NktntrxhLnGkYIVxp5NE1FbuU6lcVjm21sPU66Up1OUpIUika93VTGdY81D/FO7In6NcGhbR7XBqONXbx/cI+st9LMvxbx7HNZtwKbY2H3bbJZKnxstYYV4h8CBNCmNY0+wxvHbnEe7uP8XPZKygUigQ5YFQDJK6LwrkWXxzSKiDjNvH9kMiHICXYpBtXgWwFayvydSp33kguwHz7bZsyVzaLMJfgFx7+ET+Ve54R5+pcMyh0w2JWlm++DW4kE/dqIdh7SiYbQVwHfJ/BwQIfy07itD3iDWsoWwfZwuCuW/KRi8ge4HXAD4HBtpIHmCJ2vWyMayZB3LXG3rL/UbSON7s8F+MqFGBdB1kjHE6UIJ5HMNbiPXvOsN+dxUUTYJazP8V1rotwuBl1W6VMgTw9tGjiS5K2e/nWZLIOy5ZvaJAQrJU1lZErETm3gXGIw+iUWs40FRWnnDPcT9iVZPaxNM1uCB6sMdBT4qf7n+UBd46UOBgspwPhYtjPrz/7HjIvJhh8sd2YYslHfJObeEtlYm38MFKKzLkKTi2FbhpUaDAJl4/2PcN+dx6H+DvVopY3a+u2xWwYogV6VLype9XFspqkDkj7LabHA1rdGsiQHkySPjGLXJhsdxi6Zp61M2NVMoFtBdcVTLpWLlyNb9qUubKZBKZdCMxamgQcD+DF+u6rq95N4lqZJFkuTrUtMtH9/diRPlSphplbgCC4moexgTr9ojV6cACbz3Duo300DzT4n/d8CQe9PPf+8dzb+cMzD5E/uXXXsWFFLiIZ4D8Bf81aW5IVFoi11oqsvXAQkV8Cfgkgsd6ebbsg1C1PkHYzZuvG9blBxYq8tUbYmsSZkYODBX6y53lGdAtXkpi27w8hVoC3EHkS2pAjfJ/7eAxHXFaWp75jmVw9EDaKUFF0w96YHhFJ1QLHIiJxTPlSjL6Oe04GPSlqIwlKb6mze3CBT45/g8PeNOOOkJR4HCERF8NujtR3k3khwdjnL2MXFjccarYdMlmae2pilvSMh0362IQLnua9yQKurI5/X7qhGjbiUpQhIQEJaeFjl2+4lSjaitxr0TNUpNHjUm7kCFMOiZkM6nL7gW+WB3R1bJ4XdwKSetzvcxvlsplEKAKrgZDARpwJBjldG0AFm6fE75pMVuaNdOeo7smSmPVw6w1ssxVnK0es7x1Y+r7b+sf05miMZHnLB47wL8e+cd2c+trEIbzvZsmfrd/6WDfIhhS5iLjESvw3rbW/3355WkSGrbVXRGQYmFnrs9baTwOfBshJz/qz4JaVuKDyWcz4EGHOp9HroFsW3UyAjtOslxJjlOci+3ZT251nb+40u51FImA6qvO/XPgZjl0YZuxcCEGwsb6TIhhrOML3GWI3AzIKgIdP09bbb9kEmaxAFaskXM103Sey5jrlM+LUeSp/jD8afIBg7xCqEa8qTMqlOpqg0S0svC7C7arxwQPH2Zec5aAX13JXeIREnA0CLoV5/tazH0VOpRk90sQuFq/2Qb0J2yUTGxmEAFsDWgHiaKznohccfqO0l4cTl3jCD9quFeGLtQy/fv59TBezNC9lMPmQpx44weHMFX4xf4Ss8mjYkJqJOBbkOdPaxVdP30c4l8A6cWMJlbTUhiHIeXF4Z7vnp0qn4nrvrhvHsTea7Qa8rWWFsZ5cQgJ3M+WyWYixzDUzTIVdBN40xlouB91MN7KxMbEJCXTrycS0K7xsuUza11B+qI+JD0YQeRCOI5EggeAVFF2nDE7T4pZCjKto9MTuvCAjRB40+i1RwmK6Avx0g7/a+wKqXdggsoaKbVI0EYVLXex/vo53aX7LwlY3ErUiwGeA49baf7ziT18APg78o/b//2BLRrjuwBSSzVDdnSFICc2u2H/n1GIvm+N5sSsgDJGET21PntK4w7sy04w7EWULs5HHsRfHGfwhpE/PYzZSl1wEi3CMZ0iTZVwOLf+pnxGusJyCu6kysYtFdCug1RiOQwOvUebDOklfosThgWmmd+1DhRB5QqNbKDxgcAdr/PPX/y77nAV6tcVF8MVBi49CEdiIY60hjtTHyHwzzfCfXMHOLRCVSuvKIR6Ybf/PbptMlot8tfub6lQSSSXwFhWfn3qM2oDPQ95RXDRahD8pPMzcl0fJXzZ0PzNLfV8PX//p+zm2a5APZV7ClZCFKGLBeHyj/AAnyoPoV9Jkpi3NbiFMWlp9EabLEGQdEq6DtPdmVDqF7ckTJV2ipIs7Uyaamm7LSGFttK5cLnCydzPlslmIscw308yGWQJ7BQNcaXWxUE+RjOwd10u68Vy5tPTr1slkKQBChMWDml99++fY785yn2uIsATW8HvlQ/zq938CVXJIzPgYH5p7G3jJgLHeAsOpIp8c+hr7nBZ5lcAV3XbhXV2dLUQR01GS5IRGfesFwi0M092IRf5W4M8CL4nIC+3X/idiBf67IvIJ4ALws3c8mjV2/dd7n2iNSSep9ymaeaE2YvBKikRBoVoaZ6AXUUJzLE8zr5l7RNEaCLkvcQUlgmqfQjcFtxohzWBjUTPWUmSOKXuBDHl+YL8CCAecR9mXeZIXq1+DgIeAApshk6XThiE0mnhnkvzi/vfw3p5jvDd1lqzS5FVcmdAVzY/3H+XXPjKKNYJSlkSyxeN9M4ynFtjjLNKlDL5oNEvd5i1l22DBwD+/8G7OX+xn/GKILZZu3F3nGjkVmWeKiytkAgd4iHHuWw4/3DSZWLNKj9hyBTGG/hfzTAbj/D89u/lnfU8hrsHxIjiXYvSlFv5CExZLJC9q+r7XS6VvkA/N/TJ+MiCTbNIMHCrn87gloeuUwS8Z3IomSkA1cAjTFhVGSCYNjoPU416lslhCSZ4o410zh80N5XKBk7l2qN3m3D+bhbGYdqOMJbOmx6nSlahT6u0jOzKEbbYgDDGV6i13hrqRTCY4y5bLRATl+0jCp+t0xK/88c9z6KEJfvvgf0SJoBEeSEzy1IMnWGwlma5l8XTEofwMOafBbn+BHqfCkG4uR48tYbAcaUWcD/r4hyc+RvFMN2MvbEGq9zVsJGrlO7BOvBa857bOuqrj/DWKUxQ385eL1nG51ZxPbVBo9BsGD80yPZsnPO2hIk1rJEeQdph6UtPqi3j4gXPcl53mUX8SFwfdrqinG+AVQ2i2Nrxc7KKX98pHl69FPC/OIBzo4w3Ox/nysf/jZWvte29FJDfDtlrYKKL3pYin9f1cfGM3+w7OMKYrcXNcUWjgE7kJfvGdnwFYXqYuLfcMDuDgoJeLQAXWsGDgbNDD5DMjDL9gSR+/Qji/cEvj65I+3stH1/zb63knX7W/t3kyueZ7ikolKJVI/vEcu77qgOsivodk0piuDKp4mfDCBNbGcfHML9B3fgJJpzF7hgiyPqU9WTwLB4+UUKW2L1MpktkExndQQZJmlyChxWTTcb9Tx8FWq0SFIjrhYyW9unaQtavnynXXwUlr7RObIpNNxljBWEVkLa7E9ckHE2Wm+jSJsT6cUgOaLSQMb1mR32iupGyWkl04uBnXsCbtqCdJJpF8lvwzl8n/yHLmL44THLT4xB2RHvcavHXsWzc8lCGJwawKZw1sxJ9WD/ODwl683+3mwG89vS1Jc/deiv4GLtoaGy9r6yFeCcKU0Gi5eImAuUd9JNJYR2GSlt7xefrTFd7ac4Zd3gJaLAumxWcW38iLxVHSE+DNVuOmC7dLFGFbLaRUQdQmp+m3ES9uOZa63KBPJ5mvD/Pxib/Ik4fP8mtjXyAripxKACxPLNVOs1/K0ryq0O1yiOGssfy9iQ9xdHaI/EnIXKxjK3fQnuouFiBbFdveLlGgIoOt11fPK2viEr9hCMYgxiKG+CeySBjFBbmMQQchynXI+prEosYtB6AF62gkUO3DWWylhjfjI4X1OxvtFPRChVPf3sOxsRFSTzYZc+eZbHUz30zjNCyqERJ0J0GncMtVKJfv9pA3zlKnrWYTylcVcO/LEW/6xqdQ2iJiEWXQ2pL0WxzqnWU8tcAner5LvxIyKo6IWjKEIloUjeVTZ3+W01P9RFNJvKJi7Gx12zKf763GEhu94PaNqCt1krNZIl9RrXv05Go88a6TjPgFPpA9Ql4FZJVcdSNgKRvLhTDFbxx5Ev9kkl0vVbHnLt1e4af2ysIuJchMr7k3c2e0zyG+j6SSOEfPkX26Rq6t2I986kFe+vj3GHMK3K8sitXhiXFrqmstc0NgI6rWcDbo5bmvHab3ZUvX05eJJq4Q3UmpAVHx+u0OC5DdFkt9McMw/j5rNVgsXn8ztUuS2jCMFXcUK3Is8QMgjDCFInZF0os/ncR3PejJY7IJJNDgtKOcTEQ0N4csLu74hhIA5vwl9v/TCsHhXXx25E28vvcik40upqpZvIpB1ZpU9mdoZhX9lzNbM++3Emvj0NBabdlCz/7nZ8l+Pg4fFd+PV1Yi2NEBXnnbYZ7ZY3nwJyd4feIS4xLgiqZsQhoWytbhWHOYhc/s5sAXX7laGmQbi6ptvyJf2eklk0G0iv1st1ISs/1UlUqNzESTIJ0gUJa01+Kh9AQj7iKDOiAhCl8cAiIuh5ZZk+bfzbydk4V+kkeT5M4bnLly3CR3o6VYlxJSViQbbQdLD5olFwvt/2cvWP7Oyx8hm2jSnbga3uSpkG6vjhKLqyLSusnB5DRN4/Ldwn4KzSTT5SzlSpK+VyzpidgSv+PJtw21SMT1ENe5vmLl0ndzzTjE81DJRNwtyXWxUdyOTbSCagPHGDITCjEWVayuvhGXLqvRhMigGgmUEqTWwDaaqwwAuzIJbQdjowhbq+HOlLn0/RH+c/cguqFwqsLuy2WkUiN1OY2fdJA7Wb3dCyxZ6GF70z4MlvNQRGvUQpn8+Qy65fAPnv8g2UydpBtvshdrScJQYSJFUHM5cL6BqdXiObHNq7K75loRrVH9vdiEh1y6gr3V5Zm1hNOz6IVFcsmHaTiG4VSJD2VeoUd5+HI1vjSwES+1hnm6so8f/cHDdJ+MGH9uMm7Y2wo2bj0u+ddcJ3anXPvwWd7ourVLudG5ljC1GlSry7/bdtRE33euUJ/qw6oMFYnzqlRgKGU0F/s1xoUwKQQZaB2qYxqawW86JGdDhs/MM1xeiMPlgjC2xO90Am7DBFa5DJJIQKEYd3JpI1qvaF/Xfk0JKpOGwT6M7xLlPFQ9xJmcjy3u2XmIDO4rLYiiuDTtGtdhGhG03W9S9TC1elyFcdldc4NciI1u4t8rWBvL9eQZ9v7q5VV7WrYVEEYRcmUaBwjvxsprs7l2tdbe5LcQN7ApFEmnU/S+OIDVSXSthbRC8jNXVvVmNY0m9i7J464pcmtsvFlizMat4esPAlGEt9CgdSLHd+dS/FLzZ+ny6vR4NZQYjFVUI4+nL++muphk+JwhdbmBLVdWddK5JaJoe5bQK8e25n6CxVZr+FOVVcpCIoubdHHqiXafQUWYFMqtJKoF2Ut1nMU6zBew9frGM9luhS30ldtWEC97r3mQWhP7N5cbS4uKv6cgRGoNVBAixiBB+yFs2v1Gowi70SbcQRCXvQ/CW3AF7hAFfi3Wxg+rdf72msAabKuFAZzZUjyvmy1sGGKKpXumS9Ld2+w0EeGVdrztyhtoowpghcWqTl7k4L/pwfouUbaXmZTLuWEv7mZiLbpp2X2sgBSvxMJvtYiC+EaOm/fqta3ya+tn2LgWzLr3+2ZO7lVZqet3UYpmZmOr8hpECd6SRd+OpOhy4kbTttXCLLkBtuiGFK3vvPXaOphyGSprzJN2Xehl2mZ5VC5DpXq1po9W4LZT85cacCzJYqmB9jpx0qbRWLbMl1mas69G5fZqvKZboW2h22YzrjFzF9yqG+HuKPJl6/EOFMmSb8uo2CdVLIHSOLUE2veQMIt1FGIt0jIws4CpVq/6mK8Le5QViQJq9djudiu4G527/XC57uU1HjZ2Gzu6bPmK5Va+j6UHsBUgAquXA8aWlfjye3e+j7vDFrHOvXYvcFcUuXhxhbM1I0WWlOnSv29EW7CmEcW9GyH2YStBX9Cr3hqtU7Xv2toq4riI52JXVrlbqdA3Mq4Odydq5WYsZaHeqJv57Xy3nfnQ4S5zdyxyY2+/6fKNWOn62Kjvqu1LvXbDY13LrHPT3phrVy+buQHcoUOHNbkrivymmWC3UUBLPC+OVrjVyItrlks2aK1/jPWOe7ddL/cCauUK6Kq/WSX8WD6VuzayG9NZZXV4FbA1aYg7nc5NfWesdFdJXDv8nmWzG2Z36HAXELuNSktEZoEqMLdtJ91a+lj7Wsattf0bOcCrUCawtlw6MrkDmcCrUi4dmVzPbemUbVXkACLyzL1aKOhW2axreTXJBDbnejoy2drj3At0ZHI9t3stnXVlhw4dOuxwOoq8Q4cOHXY4d0ORf/ounHOr2KxreTXJBDbnejoy2drj3At0ZHI9t3Ut2+4j79ChQ4cOm0vHtdKhQ4cOO5xtU+Qi8uMi8oqInBaRX9mu824WIjImIt8QkWMiclRE/mr79b8nIpMi8kL75wO3eNwdK5eOTK6nI5O12Qq5dGSyAmvtlv8AGjgD7AM84EXgge049yZewzDwePvfWeAk8ADw94C/9VqUS0cmHZncLbl0ZLL6Z7ss8jcCp621Z621LeBzwIe36dybgrX2irX2ufa/y8BxYPQOD7uj5dKRyfV0ZLI2WyCXjkxWsF2KfBS4tOL3Ce58ct81RGQP8Drgh+2XPikiR0Tk34pI9y0c6lUjl45Mrqcjk7XZJLl0ZLKCzmbnLSIiGeA/AX/NWlsC/hWwH3gMuAL8X3dvdHeHjkyupyOTtenI5Xo2QybbpcgngbEVv+9qv7ajEBGXWOC/aa39fQBr7bS1NrLWGuBfEy/5NsqOl0tHJtfTkcnabLJcOjJZwXYp8qeBgyKyV0Q84OeBL2zTuTcFERHgM8Bxa+0/XvH68Iq3fQR4+RYOu6Pl0pHJ9XRksjZbIJeOTFawLfXIrbWhiHwS+DLxbvO/tdYe3Y5zbyJvBf4s8JKIvNB+7X8CPiYijxG3TjgP/LcbPeCrQC4dmVxPRyZrs6ly6chkNZ3Mzg4dOnTY4XQ2Ozt06NBhh9NR5B06dOiww+ko8g4dOnTY4XQUeYcOHTrscDqKvEOHDh12OB1F3qFDhw47nI4i79ChQ4cdTkeRd+jQocMO5/8HeN0NDSlTwZ4AAAAASUVORK5CYII=",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 100/100 [15:32<00:00, 9.33s/it, generator loss:=0.865, discriminator loss:=0.629]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train_gan(dataloaders, models, optimizers, loss_fn, epochs, plot_every, device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "L-wH0b7pT0CI"
- },
- "source": [
- "## DCGAN\n",
- "\n",
- "**ഡിപ്പ് കോൺവല്യൂഷണൽ GAN** എന്നത് ജനറേറ്ററും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററും കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ വളരെ വ്യക്തമായ ആശയമാണ്. പ്രധാന വ്യത്യാസം ജനറേറ്ററിൽ **Conv2DTranspose** ലെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "![](\"../../../../../translated_images/dcgan_generator.b500988ec2bc8ba5cb38dae855fece348933171227c0536743b9c3b599f33f3d.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "> ചിത്രം [ഈ ട്യൂട്ടോറിയൽ](https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html) നിന്നാണ്\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 286,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:56.987037Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:56.986233Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:56.998780Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:56.998137Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:56.986989Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class DCGenerator(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.conv1 = nn.ConvTranspose2d(100, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), bias=False)\n",
- " self.bn1 = nn.BatchNorm2d(256)\n",
- " self.conv2 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), bias=False)\n",
- " self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
- " self.conv3 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), bias=False)\n",
- " self.bn3 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
- " self.conv4 = nn.ConvTranspose2d(64, 1, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(2, 2), output_padding=(1, 1), bias=False)\n",
- " self.tanh = nn.Tanh()\n",
- " self.relu = nn.ReLU()\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.relu(self.bn1(self.conv1(input)))\n",
- " hidden2 = self.relu(self.bn2(self.conv2(hidden1)))\n",
- " hidden3 = self.relu(self.bn3(self.conv3(hidden2)))\n",
- " generated = self.tanh(self.conv4(hidden3)).view(input.shape[0], 1, 28, 28)\n",
- " return generated"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 287,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.000335Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.000077Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.012130Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.011312Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.000299Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class DCDiscriminator(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)\n",
- " self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)\n",
- " self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
- " self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)\n",
- " self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256)\n",
- " self.conv4 = nn.Conv2d(256, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)\n",
- " self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)\n",
- " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
- "\n",
- " def forward(self, input):\n",
- " hidden1 = self.leaky_relu(self.conv1(input))\n",
- " hidden2 = self.leaky_relu(self.bn2(self.conv2(hidden1)))\n",
- " hidden3 = self.leaky_relu(self.bn3(self.conv3(hidden2)))\n",
- " classified = self.sigmoid(self.conv4(hidden3)).view(input.shape[0], -1)\n",
- " return classified"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "[DCGAN](https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf) പേപ്പറിൽ നിന്നുള്ള വെയ്റ്റുകൾ ആരംഭിക്കൽ.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 288,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.014809Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.014104Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.022445Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.021645Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.014753Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def weights_init(model):\n",
- " classname = model.__class__.__name__\n",
- " if classname.find('Conv') != -1:\n",
- " nn.init.normal_(model.weight.data, 0.0, 0.02)\n",
- " elif classname.find('BatchNorm') != -1:\n",
- " nn.init.normal_(model.weight.data, 1.0, 0.02)\n",
- " nn.init.constant_(model.bias.data, 0)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 289,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.024139Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.023769Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.031121Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.030266Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.024103Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "transform = transforms.Compose([\n",
- " transforms.ToTensor(),\n",
- "])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 290,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.033229Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.032411Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.070751Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.070031Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.033162Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "train_dataset, test_dataset = mnist(train_size, transform)\n",
- "train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, drop_last=True, batch_size=batch_size, shuffle=True)\n",
- "dataloaders = (train_dataloader, )"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 291,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.072273Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.071962Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.095673Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.095017Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.072237Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "generator = DCGenerator().to(device)\n",
- "generator.apply(weights_init)\n",
- "discriminator = DCDiscriminator().to(device)\n",
- "discriminator.apply(weights_init)\n",
- "optimizer_generator = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay, betas=(beta1, beta2))\n",
- "optimizer_discriminator = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay, betas=(beta1, beta2))\n",
- "loss_fn = nn.BCELoss()\n",
- "\n",
- "models = (generator, discriminator)\n",
- "optimizers = (optimizer_generator, optimizer_discriminator)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 292,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.097248Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.096943Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.103766Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.103040Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.097210Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def dcplotn(n, generator, device):\n",
- " generator.eval()\n",
- " noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0, 1, (n, 100, 1, 1))).to(device)\n",
- " imgs = generator(noise).detach().cpu()\n",
- " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
- " for i, im in enumerate(imgs):\n",
- " ax[i].imshow(im[0])\n",
- " plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 293,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.105734Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.105195Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.119565Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.118864Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.105668Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train_dcgan(dataloaders, models, optimizers, loss_fn, epochs, plot_every, device):\n",
- " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
- " train_dataloader = dataloaders[0]\n",
- " \n",
- " gen, disc = models[0], models[1]\n",
- " optim_gen, optim_disc = optimizers[0], optimizers[1]\n",
- " \n",
- " gen.train()\n",
- " disc.train()\n",
- "\n",
- " for epoch in tqdm_iter:\n",
- " train_gen_loss = 0.0\n",
- " train_disc_loss = 0.0\n",
- " \n",
- " test_gen_loss = 0.0\n",
- " test_disc_loss = 0.0\n",
- "\n",
- " for batch in train_dataloader:\n",
- " imgs, _ = batch\n",
- " imgs = imgs.to(device)\n",
- " imgs = 2.0 * imgs - 1.0\n",
- "\n",
- " gen.zero_grad()\n",
- "\n",
- " noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0.0, 1.0, (imgs.shape[0], 100, 1, 1))).to(device)\n",
- " real_labels = torch.ones((imgs.shape[0], 1)).to(device)\n",
- " fake_labels = torch.zeros((imgs.shape[0], 1)).to(device)\n",
- " \n",
- " generated = gen(noise)\n",
- " disc_preds = disc(generated)\n",
- "\n",
- " g_loss = loss_fn(disc_preds, real_labels)\n",
- " g_loss.backward()\n",
- " optim_gen.step()\n",
- "\n",
- " disc.zero_grad()\n",
- "\n",
- " disc_real = disc(imgs)\n",
- " disc_real_loss = loss_fn(disc_real, real_labels)\n",
- "\n",
- " disc_fake = disc(generated.detach())\n",
- " disc_fake_loss = loss_fn(disc_fake, fake_labels)\n",
- "\n",
- " d_loss = (disc_real_loss + disc_fake_loss) / 2.0\n",
- " d_loss.backward()\n",
- " optim_disc.step()\n",
- "\n",
- " train_gen_loss += g_loss.item()\n",
- " train_disc_loss += d_loss.item()\n",
- "\n",
- " train_gen_loss /= len(train_dataloader)\n",
- " train_disc_loss /= len(train_dataloader)\n",
- "\n",
- " if epoch % plot_every == 0 or epoch == epochs - 1:\n",
- " dcplotn(5, gen, device)\n",
- "\n",
- " tqdm_dct = {'generator loss:': train_gen_loss, 'discriminator loss:': train_disc_loss}\n",
- " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
- " tqdm_iter.refresh()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 294,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.122490Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.122172Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:44:51.314525Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:44:51.313819Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.122459Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 0%| | 0/50 [00:00"
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 10%|█ | 5/50 [00:53<08:03, 10.74s/it, generator loss:=2.38, discriminator loss:=0.256]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAA09UlEQVR4nO29eZQl91Xn+bm/iHjx1nwv960ya0+VSlJJpc2WwLJBsrENRoax3WaGxQN9mIaBATd9aNPd08M53ZxmoMc9PfShuw12GwPGGPC0PWBb3mSwbMvWrlLtW1ZV7tvLzLe/iPj95o94WcpSLcrKfLmV4nNOnsx8+TKW7/vFjRv33t/9iTGGiIiIiIjti9rsA4iIiIiIWBuRIY+IiIjY5kSGPCIiImKbExnyiIiIiG1OZMgjIiIitjmRIY+IiIjY5qzJkIvIO0XkpIicEZGPNOugtjORJtcm0uVqIk2uJtJkdchq68hFxAJOAW8HRoBngJ8yxhxr3uFtLyJNrk2ky9VEmlxNpMnqWYtH/iBwxhhzzhhTBz4DPN6cw9q2RJpcm0iXq4k0uZpIk1Vir+F/+4FLy34fAd50o3+IiWvipNawy61NnBQBHiIybYzpJNIECHWpUqoue+mGukSaXJtr6iIgokAEtMYArGW2tgiiBOyGaQg0GIPRAazzJPA4KWpUlr8UXT8NCuRnGjblmqzFkK8IEflF4BcB4iR5kzy63rvcNCbNCLNMMMbwhRu9742kCYS6HOHp4o3eE2lyba7SRT32qqFWFqIESSQQS2GqNUygMb63OmMugtgOKp1C7+oDBVa+BHWPYHoGU6+v7SbxOkyaEU7w/AoO8401VgC+Zv76hjZlLYZ8FBhY9vuOxmtXYIz5GPAxgBZpu6Ubu7gkqF7pUbzhNYFQFyC27KWrdIk0WeFYWW5IjcZohQBIGCU1QbD2g2vPMfpYliAGqfEW3EVN9tsBwczc6m8SK8AlgUYvfym6flbIWmLkzwD7RWS3iMSADwJfaM5hbU9aaKVCESAWafIqLbQCxKOx8ipr1kQEsSzEsZGYAzEH1NqqicWyUIk4Opuk3Kep7PAp7hCKfRamtQWVTiGWtaZ93IgWWtFoonFy86zaIzfG+CLyK8ATgAV8whhztGlHtg1RorjN3MOLfHsIOE6kCRDqguEi0Vi5zKo0EUGc0IkXS6Ha28CNEbSl0Y6FMzyJCfIYzwdzk565srA62ikdHmR+v8N7Hvk++xOTXKy1c3Kxm3P2XloutJL9zgX88YlVnfONzgtAiUVcJ6lQjMbJTbKmGLkx5ovAF5t0LLcEHdILhleMMfdv9rFsMRYiTa7ipjURS4FSSMzBtKTQyRh+OoaxBCfmICI3n5NcSnAm4pS7bSrdhrdnX+Gu2AxzCYcXEwP8m4HdSGDRkkqAskA3IYRz1XEobByMMUPN3/itzbonOyMiIpqDWArJtkBLGpOKM3tPFi8tpEcDYgs+BBrj+2D062/siu1aqHSKen8r028O6BzIs8eeo03ZZJWmzTrH/Du+zFNz+5ga3kO6UELPL2BqteacmDGXvXKkOZt8oxFN0Y+I2C6IILEYJunip2NU24RqO2gbVKAhCDDa3Hwy0rLAdfEyDq19C9zdMUZOaRISI6sS9FtJ/ufscf5x77eotFmQSSF2831AUbeQFRcJq4ps+9Wb1DoSeeQREdsFpTDxGMaxkMDQ9UIVI4I7Mo8USuj8/KpCHsp1oT1Hudvm8Z1HeCh1mqyKYTUqYSxRJIkxYM8zd8hg7B66ngTODjevgsWYsOLmFqhBsVpaIBFH93Xi51zc4VmCS6ON81ufE9yehryRsV8qubouRoceCqxPTC8iYkMRsK1w/Acad3geqjX0wiJBtbb6Me7Y+NkEtazwUOo097jzuJK48i1ikVEBVm+ZQilFRyaJWFZzjdOtsOykCJJJY9JJKv0pKh0WbYtpZDw0tcb312W328OQKysstYo5SNyl/OBext5q4yc15DxErhwA2ldI0cYuKbKnIJ7XZJ46RzAzc2sMloi1oSxU3A1/1hpjzNonuyyN0UY5oPF8dKUaxqubZug0UqxgVcNjNfMLmLqHXosRF6F+aBcjv+RxqO8kB2N5ssq97I0HjXh7xdTxDOzpmuVMYDF3dwvZ1J04p8cIJqeac37bHRFUIsH5D+1C7l2gPT1Nl1vl0n/fTf9CL5JfIJidW5ddbwtDLkrCRE8ijmTS5IccHnv0ee5IjfLO1PErAv2WwLy2+U55Ly+XBvhy+m4SoxaZI2kkn1+3O+KW4HLCqKHIUtIrunmFiICo0NgmGx6nMYjnE6ymZG/5ppWE23VdJO6CVUdqtbVs8mp044ZT9iEI0MXS2sZz48m22BfjY/d/ggNOiXaVvGzEATQGjaZqAgKEPZlZyl6Mmf5elB+nbSIFk004t1sEiTk4D+T5u3v/iFRDx/v2fhidS2FVmpQcvgZb35A3EjySTLDwQ/sYfyv07Zvgva3P0WMX6LAsrNekupMS8HDyLHtiUyQeqvP09C6qz7WTqNQIZmabl23fCjQ8QTW0m/yhVvy44KUFu2xITQa4+TrWi6cxtVrzbmIq9DyBsNwt0I1H7CZ6nzfD8mTS8v0vTZqxbSSVRO/uY+yRFrwWqPZ7oAwEgrVo0fttQ2Kqhn3yEqZYChOASoXlfpYFbTlM0kVKVaRax5TKoaaef3k2pfH80MOv18PE441mWYrcfDzYaEy5Ap4XPkWscRanvWuQhft6mL1b6LFKpMXBEkVgNDXjM6Pr/Nn8feT9JABKDEPJCW5PjvPVd9zOhXwr+aCbNj9Az+bRhcKajmfbI+ra4V4tiK9B31w10c2wtQ154wIVO/R05g5a/Ju3/yUHYuPcE7OxJH7Nf0sDrUpzh1PjrYnv8UTLCX6n5+eIj2aQZpZNXe+YN9CWLYWcyjtbmHoT6IxHpr3E3HyS8mmX1JhF58l4aMSbFM8M9xlDlgxoEEAtnC7eXBd0JQfT8LKVNCo2gitex7LCXiSZNIt702TeMcHh9lE+3PV1MkooaMM3y/v4/dJPkhlO0DWegboHrhsacdsG26LWn6OetXFnXexCDWVbsNDYT53QyAbByqawr7KKwWgT9lNp0jR5ryfH1H2K+P4F2hQk1asdA2rGZ8xP8MWxO5gvJ7CUJhOv8Zt7v8y97hSPZ44yPRjjZ577dVrO57AqVXijG3KAa1TeiAZ8jXnDGvLGYNW1GmIMvd+t8zv6HxHEDX7y1YFsFGAZjG2QeEA6V+af3/4V9jpT3B7z2eXMkX93ifzBNvb9KXDs1Pp5js3c7pIxWoZKJRE3hn/bAAt7ElQ7hEq3we+r8eDes6SsOjmnzMuZfs4u9CNa4d0xiLVYx55ZAM9DF4oY32/MALy+Fy1OLAxpxV1wYohthYZNN0rdPA9TqYYGTJubrl9uCsYA+ur7hzFhTfJSslsp/Lgw1DLHnsQ0TuN6U0DOKlPrrxMkHIqDfWD6qLdqTMxgLANisDIesViZymwCqxin89ksrS/OInML6OnZmwtjrXaMXK7saMIYE6HcF2fooWEebjtHUpzLf5rVFT5XGOKp+f3k/74HN2/QjpDPwLe7h9jlzNGpfPqsOnsePc+xfb10P7GHtqeTmLk8wfzC2o9vuyGC3dWB7milNVkhp2w8o/EwWBVBzeTRxdK67X5rG/IGplbD1Go4X3mWga9wOZywxFLMUxIJgq4s8weyfP6X7uGtbafYaR9np23x3x78JF+7/U6++eTDxLZRm3pRDWPeMBQqlcS0pJm+J8niQxUO77zEL/U9Sbsq0215eIQ5gifcO/ivk+1UiDO/N06sECPtWqhiHTEGqdXQutIwgK8xQktPQo3ksmTSmISLdh103EaV66hiFUphzNZos7lVQdczbOZVA29si8CFg+lx9rkTl/MqlkDOKtHTn6fcEePB3ovsTMzyEy0vsMMGh3CcORJ+/3bV4Witn//b+zHSI2lilTUkGldDM/bVcBBKPRaf2fNXdFsJHHnVG58OFH87dYhjF3sZ+uoi6tIUEovh97by0mP9/Gg2zoBVptVK8vn9f0dxX4175z5MarwNNwjgDWnIFaY9R60nRVt8lrSKs6ArVLXGLgv+5NS6hh23hSG/CnMND6xSBd/HArKW4ugXb+OZwb0cePsY98YK9Fhldroz6JgKJ1Wsc0vONbGsvFIl4uDYSDz8vnB/Lwt7LMp3VXhs6ASH0xcZsBeJiyEuirlAOFLr57mFnagLCdyCoB1Ducti9q4U2k4hpjUM/7zm9MUARlgqAjIq/CF9CdJjPu5sDXtqEeoeplrF1OrN6ba3Xix567UaslCg7WQLn/zbH8ZPa1R7HWUFOE7QaOUtJNw6d6RHOeCO06YC4uKiGia/bOqUdcB/GvsRnj83SPtJcMbnMYXX7US75bA6OjD9nVS6IC5Co38iZV1nPKjzRPEQZ/5+N22XDNb0NLpcgVoN21JceGInP7fzF3nL4RP8YO4Mb0ueZoflcPd9Z3khvYv+J/rIzMxh6h7Gq2/ymW4cKhFn5J3tFA54/FbnUTwT8JtjP8w3z++n49T65462qSFfFgsFjA5eHTTzCzA6zuDROP69Qzz/g7u4K/YyO2yXPbEpAlcQ215dY6GNYFleAMdBUkmIuwS5NEE6xsRDwoNvPs4724/wePoSDhaOxC+3/yx4iueLOzky0UvuBIgx1FuEcq/hx9/1NHclL/FA/CIZpckpG4XCauzTa+hRNQEaKGhDQTt88Jl/jPftDF1Fn+DiyOZ74DeDMehyGSoVrNk59j7rojJpgh2dBHGbemucSpvF9NvqZFMV3pw4y6FYgCtXVm8UgoDJIMbzL+2l75vQcnSG4Mz5zTuvtdDVxuzdWWp9Ho6oy+dZNh5H6j18afIO9nxmGn3mAv5yY7ywyMB/mkW15vjur97BiTu76RpaZHdygb/Y+0W8PQH3zn6Y7Lcz6MXCG8qQSzpF97sv8Y2hz5BRMTxj+Op372b35z3iZ0dZ71q57WnIXw+jMXUP5QUUgzglbcgqiItHuVOR2T2AdXGMYHFxs4/0ahp9J0ygETyM5yGAKlpIENByJs7TzhDFu12GYpN0WhV22O7lf08qjx53gfZ0mfmOLKLBS4GXNmgjVE3sit1ZIpe9TtUoNSsbQ0krvlE+wPFSH/psmtbTHs5EgWCzYuFNwGgDvo8pV7DmikgmQa0jRuCCm6rTmSwRF5/lDT+KukpB+/yTc+/n2HAfbS8o0heKSH4Ljp2VIEJpd5bpt9U5vPcicQlNgGcCnqp28+FvfZDE2Ri782evftoyJvS0i0U6XjIU8p38Rv79/EHPLL88+E3elZwhfXCOi//THrqfrWJ98/UXidjuqHgc76GDzA+4PJR7hqQ4KBRV6jgFwR1fDKug1plb1JAbjFdHagF5L8mCdug2hoz4FAcgfkeO1oUibEVDDuHx+x4mUKhyBWPVkWoNsRQ9f6/peDnJ0WAX32g9yL3JYbqthcuedUZ8DsZHOZXr4Rv93YgGnTBIS52KjrEQJPBQwNXGWKPxjGYucJgK0vzFxQcYPd/BwNMB8a+8QLCOU4zXncZTnKlrAs9H+T7KayO4LYufEvrbFrgtM4krAUuXRWA0c9rnnNfC6Gd3c+CvTmMKBXSthr8ddWisADR7h823Hv0obSqGK7FGuaHHZ6ce4OC/nSG4NHalJ74M49UJ5uu0fOYZspaFOXwblb4e/vBX3sa7Dvw1f3jnpzk11M3vxj/AwDc39vQ2A0mnuPAul9zBWd6Te4GkiuGZgJrRuHNCcOLMhlwzt6YhX4ZvLOooNEtlaWyfDmtGYzwf0Y06bctCLRSx/YCW00k+3vEw54c6eFPfV3EELCxSSuixFjmUHuH5/f1U6w61mkMs5jNXTxJTrYzFs5RVmQsInrE5Ve+hGMTxjEVgFBkrXEpyZjGFs2BhV7x17ROxISwtY5ZKIG2tFA51UW63yN9loKPCezrOc3sibBYFYfld0Xj8l9mHeWZuJ6mpIMwL+P621UHdfTszh7NU7gqrKpYSuE/X4Hcu/CQnjg5woHAuLG98PXSAMRp7epGkgZNnevjfW9/M/sQke2JTeBmDvaMfUyzeklUs4sRQuweo92exdhX5gd5z9FhFytriw2Nv5btju8ie37hr5pY25GIMtcCmahwCfDTrXOO9VB/cjH00BoDx6phl15UuFkEUfXWPzhdb+dpP30Gp9wlSgCsOWRUj7RgGWo7x8J2nOVHv5S/GH6TiO4wUcszXEgy6cyRVjbPVLiZrGb5zfg/BYiw8boG+XTMMZOapTybJjAvO4hZODL8ey+rMVSoB3Z0s3NlO4WcWuaNzgt/s+zLdltdoEiXYJNEYZoIKF/wEn/nOQ+ReUXSfyr9aobNNGX00xy//wue5K36JtHp1DsYnph6h/Pv93Da6iM7nV/5ZG4M/fBEZcej/2mG+NPpmjv7QBX5vz9/gd3pUDvYSvzB/S1axqHSKmYe7KOwU/tc7vs7PZk8QF5vpoMbTf36YHZ8+jSmcv8Zz7/pw6xpyEYytyDhVcqqKhVA1CndeSEzVMdVtOrtzKURQLGFP22RPpPjgnp/l0d6T/NP2Z3GwsERIYtFt1fGcKe5rvUjeSzJTSwMwXG2n5Lt8a3gP3qJLfMQhUYHAhcA11HfYpKw6VlmRmNWoYn3DBmRTWZrZ2ZgZrHf2MPnmLMVBw9t6L3IoPUKf7ZOWGK7Y+ARc9MsUjM3peh/n6p1YJYXyIUi7OL3dmGIprJ1v5kzZdUYlk0gygZeBg/FR+qwy4bS5MDa+4MWJT1dRcwX8m71RNcKAyfEafjzO1APhdrt75pm8r4tOuxX3lGxfR+A1iBPD6uvG786RPwhqZ5GdsWnKOuD/mH4Lz0wPkh320YuLYUHFBnFrGvLGY7SOWeyKz7DTNigs5nWC3JmA2HeOEtRX8Ph4syxvkL/OBLNzMDdP3ydnkM9l+OwvvJUP/fz3aLPAxcVVDgnRdFuGO2PPMad9nq/1cK7WxV9dOszkZI7BzyoSFwuochWjhMq+DirtFpW7LPYmp3l6XsgdXUSm16fRz7ojCrFtVEuGoL+D8Uey/Mtf+nMOxCbZY4e14a6kgDAeXtYeT5Ru43ytk+/P7GS6kMYpCEYMxcEEdpdLcrSCNVvYVhNfVGc7Xl8b1R6fe2PVy50NPRNQNnVmqykSwxP4q20qZwzWC6doO5ng+A/uhUPwkf1f5txgF/81/SPs/nqs0b5gm1Q63QDVkib/UD8LuxW//mP/Hz+ZPo4lwmkvyVN/+ADdf3cOPT+G3uA2ILekIVeuiwz0UeyNk7PKOFh4BFSNg6obdN1bv0G1UZ5HwzMPiiWkVqPl/CC/ev799CYWuT0VTnp5V7KAIxYKIasMPdYCJcfFURqxNF7KJpaNo5MOxlIU+m2qnUI2XqNmbOwqqEIZNqM3zfX6p9wkZqkKyFIELux1phmwNAmJXy6780zAgq4y4tt8efpOLi1mmZvJQMUiFjdUuoRquyBGUW5PE19I0nLUgYXFLe1pihNDHJvK/i5mDrl07JjBFedy3fj3a8IfT72DCyd7OFA7vjad668mR+MS0GfnSUqNeo8Hh4awpxfwhy+u+Zw2G0kkmN+nqOypc4c7SkbZ/G2pl+8U9pGaCsJeTpswt+LWNOTtbYw/2k1hD+yJTWGJMO4HjHptSLCNaqBXgg4wtYC2v3kZ840cw7uH+P59d7N4qM6b3/4faVcJLFGkcbkzVierLjGYyVMPLKYPd7KwNwkmXGXGeSDPoc4JUnadkUorbt5gRsbDG99G04hrA6tPtOqwSgVjMJbCqNDIuGJf0aa1bOo8W2vjqeIQp766l9Sooadm0LYw9YhHT3+evdlZut1FLlVaydeSTP/ZDtpOngM2qVHYClC5LLS2MPxem8/96H+g2/JwJH357//63HtxPtLC7dNj+Gvsk2KCAOp1UIZOJfRZAU6szHvufom//dC9dDyTpvVTo9v72hMh6M7xtsef50Md3+JOxzCjff7Vs+/FOZVg1/k59CaF225JQ45jU88JfotPXDwCY5hvlN7JNk5W3QhdKqFLJWK2RUtHL14qxm/f9ejlVr8ZJY3udssuJBUa8HrWoJOaOzumuDMzxulyF+PlFqyaWdUakGtGrm5NsBaM52GV69iVFMN+K3GZYYcIngk458Ow186nJh7m5EwXqVFDasIHAT+hEEfTnihzID3BYGzm8jbzW/nKaSR4/X19LO5NkBvMc1fMAcJ+KiN+kVfq7VyYbGfo0ii6GU8WjQZlCCiRRtjK4WByjKcG9lA5306bku06BSFEFMZS7IzPsseu40qCqvFgwiV90aBKlU3LJW3l4bhqTMKl3B/Q2rdASnw84GhtgCOFfqz6dh5Jr08wMkZ6Nk/mOwmGPzfAc/cf5uVf3cFDLWd5LHmOsnaYqyUpVFycRUF50H3XJA90XuTt2VfotAp8fep/4NyFLnblg81L6IkKO8lpBazBizMGvbCIVGtkd2f4o9G3cn/rBT6Ue5YLfpLfPv84Z0c72flpix0jBWTyDOgAPdhLvTOBcjSDqTyHk8Psd2Z5trib4YU2GhWaWxKJxVCuy4mfivMH7/4kB5wZrIYnHhjNf5l7iE8/9TCtR1TTFlFWcTfs8W5feX29L3OKhw+d5fGpXwkN/XYtY20kzrWtaLVLtKowzzAdJOj6PuSeOEawARN/rsfGG3LZgAy2Upi4Ju3WcUQDCo1Cm1t/rWnj+5hCIWwpOj1LtjXJP1zYx3BbO+c7Osl7SU6Nd6HnXLLz4f8kHY9d8Rk6rQIZ8ZivxFELNlZtk6dYN+npyQQBplLFzXu8fKGfiVKGqnYYr2Y5c64Hd8whcX4KMzaJrlTCev26j/gGTBjecQiIi8E3FjXPJhmYzeu//jqoZBJJp5C2Oo8lCiheTW56JuBcqYPUBYvUZKO18WpYaiXR6AkkMQdxHERdqUdGxdgpPioerF9rjI2wKYBYCqMEC40lCs8EVE0Mp6QJNjlfsrGGXGj+On/XwDgWidYKu1pmiTc6QHXai3S4RUZjCtuJNa2nc1NYr4GoA6yXzrD7X/aAk+J7icNgDEPlEgRhTNTvzFD6cYc2q0hO1XEwzI1laT8mxKZKa/GF18by9VbXqk0jMWw/f4YDY50Qc3g2cTcEhtsLM0i1TjA9c7mtr4iCuodV9QkqDlPVNGXjEhiYrycol13S3hYZO69FBL2rj/JgivbWPDbW5XxAUdeYCOB753dx4LOXMItFglU+calEIlwnIJkAxwkXhY45WM61n3gtS6MyaVBqWy5AIZaFpJIEcQtLNJ4JyOsqs0Fb4w2b0It/GRvskW9MaZ6xhHSiRmesiAIshLh4pK0axgqXjTPbowR4zehSCU6dBRqNuIBAm3BVoZY0VjyMm8aVh4PBElAVi/i8hs3yyA3LjHjzQmG6UIBio1vhUrLzWsk3oxHPR9UD0Ff2pvGNQgcSLhawRQlaYlRbLTJu7YrGXwEGDwtds9CT0zeXxG6sCmX1dGHiLjrpYmwV9qYPH3oxlsKyA/RSL/gGFhJ66rYdLtaxDRHbhq52am0OcblaN1GCMZtXL78JoZU1xjxXgI47PNxzknfnXiKnbFxx2GMvcCk+yZMpRTKdQgL9hurOBlwR7zZGo4slVLlG0vEZtOeIC5QNxCcVLcdnYXZ+Ew92ncIWS9u8gfdkggA9PYtlDKg47W6JpNRwBIqeiy7bKN9snSe65YhiYVec2bsND7eOXfGnuFhkxEccjaSSiClhaiu4FpWF1d6G6W3nxG8meGTfGdqcEgGKz3//XlIXbOIzBqdkSCXmKBiNMj42FjYWShS2HUDMCRcmaTYbEVbZ0cvZn+4g2F3hoDuOI3GyKka7VcTYbIhduxG3ZrJTCV1OgR6rCAg147GgHeaDZNhr+1rr6r3RMCaMQYvgqICk8giAulFYNZBiGV3fxBvdZhrJRpe/pScSV/nEJMACAq0gEGSLVtGJEuotAp1VemNXTlhSKOICbsLD9HZh5Rfxx8avv0KUbaNaW5G4S9Cdo9yf5JF9x/nNnidotwx1Y/hG736q8zkwgp8QWuNh4nS5V662TXOj62OSLv5gldv7JsnIqw5RsEXybhtvyJfKytar/lZZGFuIq/DxZywIuOS38M9eeT/zoy0MjVQw1Wro8W1QkmQrIraN1d2J15mhJz5DRnxG/ATDXkdYkeFv0+qCJmF8L3yCsQxpq0ZGVckoG40gnkK26oIaolg8EPCv7/873hQfBpKX/+SKTYdl8a8OfZH//O/fyuzTu9j1u3Po6jVKcESwBndw8pd7kL4qD+y8wP2pGX4q93122jaWCAVdp1J2iS0KpQM1+nrz/NSOZ+hQMRyxLicEPRPg1W3MwiKmVN4wKZqJ3xLnH935HD+efYFuK0bNeLxSN7xQ2YVV0Zuec9tQQ77u9+VGiZARIUCoGothv5Vj1X4WLmZJX7KwFqtbe1WbjUIUJuHiJ20SlocjsKjjzAbpMGwQBOu66veWx4ShE1GGpFUnLgGO2Pg67L0iW/UepwRpqfPDyXO0qSsvb0sUFvCWxAUye7/MP537AKqnCykUw95DKmxpgBLEcaj35eg4OMNjfSf5J23fZYedhkYFDEBVfERCz7u1vcgP9ZzmDnfkikWcw1mzdXzPaiwcvf2SU2LbBHGLe1IXGouO2BRNjSO1nRwt9oYlzZvs9GxKaCVc8bz5WV6xHaz2VipJi0vVNj7rPch//+JDJMeFvS9VcObKMDKBrta2VunYJhyHODZeT5ZSb4x2p0RMhDG/ldOVbpySubxA8xsaZdHRUeDHMi/RZ4Wf0WwpiTujsItbs5BcRLCc4LJXfC26LZc3x6f5t/d9nj/647cwPLGT9LMJ/ASU99ZxUh4DnXl6k8N8pPtbDNiLdFruVduJi83jt73Msx2DvK//ed6WPNXQ6dWngCerLfzl9IPEht1wUYpt5kRZLS3ooUEW9oTxcEcsasbn2Vqa//PT76PthCZ3YnjdVwB6PTbckIsIRhSidNOzvOLYmEyKwBVmamkWvTidL2jSZ4vImYsEpfL2niLcRMS2qeccajkha1dQQCFIMFdPYtXNtrzomooIKKE1XmGnHZBWLhpNreaQKBFWtGw1GrXdSpkr2hC8FlccuiyHn0hP8dahT/MXPYf4g+JjqLTHB+54gaH4BD+ZPkdauY2bQeqa21Eo3pw+S6td5gcSZxhyrr55nK718Pz4AG5etmdP+0ScSm+SaruQkjBnUjYew/VBul7wST19fks0T9tYQ64UEnch0BAE4eNcs7xyEaS/h5H39OAnYfrJAzgFYeB0HjWVR3ve5fctXy1+aUJD02Jcsoqe5xsZqxdBJRLQ382l9/s8uPcMP5J+BYDj5V6OzvSQKW9+zG9TEQmrNDrbyLrTJFXYaEoD9QWXjvEAq1DdxBqF69CYJi/CdY34cmws2iyXH8scwX3EI6Mq3BMfISM+aZW4rke/hEJ4U3yMA7FJ+iyDI1d67YHR/MmZN9Px8SSJS3Po9Zqfv47Xj7e/j/ovz/LOrvPsc6rMBIaPzryFb47tp226iikUVrYQxzrzuoZcRAaATwHdhCbqY8aY/ygibcBfAruAYeADxpj8jTdGWEuK3/AemthVTxS6JUFhv4/4QsezisSsj5orYCoVjDFhSGfp6lvqricqrCsPVh7qqZoyR3mGOlVA6Gc3g7IfD48j+rsAd4rIV1mJJo1j2LDmS6KQZAK/Nck7bz/Gb3R9jW7LxjPCRCXDQiFJtnbzx3JdTUydIzwNN6vJZiIKSafwW1xSdh1Xwlr7mvaRqsLN+0hlZWP3RroA+0XkNCu9fl73sCWc1WzC2LRCbmjQw5i5YshxGMpdarwav+77r/X/O+w0vUZftZ+a8Shrj/nxFrq/8iJ6mWNwI03KFLhpTdZjMk7Dyat2ufy7oU/xoBu2/z3lVfne9C5mRrN0Li4Q1GpbwuFZiUfuA79hjHleRDLAc40L8kPA140xvysiHwE+AvzzG27JGKh7YWvRJibSVDyOam+j2Jeib/cMgVbMlTopVGymDw9il6DvyQWsqTymEfs19XrjUU+HY+AmvAVB2M8hWqQV33h8n6/TRg/jZpg26WbOTL0CfJ2VaLKUoA1gI4y53d3JyAf2UNyl+fmWk7QphUJRMD4vnB0kfczFnZq76eY/19TEdDPOhZvXZJOx0inGfnQHi3s178uebaxp6bOg67gzFokz45i5+RVt6/q6DAMUjDH7V3z9vO6BW4htU5tJ8PGFQXqcBXKqTE5VyCqPnFK0qPiKvPWVEBhN0dSoGY3TKGUoGU3NwC+c/Gkmn+pj8AX/qqe7G2li4eAbb+WaiKzLZBx1x21c/PE2KrdV2Wkv4kiCmvE5Vu9h7hu99J8JYGp2SxhxgNf9RI0x48aY5xs/F4DjQD/wOPAnjbf9CfDe192baUxKaXaszHEw2TTVnMWdbePc3TGK31ujurNO/IFZqg+UqPYlMS0pSMSRmHO5ltxoc9OxYFcStEgrALY4JMlQo8I0Y/TK7qW3rUgTgQ2d7WYyKQqHa9x++AJ3uWOklYslQtUIzkSM3NkAtXDzzX+ur8kovexcetvKxslmk4izcDBg/z2XuMMdAcI1PAtGiBXCxmTBCqeZ32isALONtzVFF7EssBT2osVT8/v5fnEPR6oDnPU6GQuSzGmNT1gOuFoCoy+XFPoEFHTAvIY5rZnXmpnA4ZLfwsjLPez5bxdJfevkVdf6jTRxuFzxsnJN1mFeSK0vTe6RCX7izhdps8Ke/h4Bl7w2Ol+sk/3OBfTC1mk1cFMxchHZBRwGvgd0G2PGG3+aIAy93BBjlhlNbZo2/VrcGH4uQb1F2Bmfoy+Wp/1QaIz63TwzXoY//5n78Sfb2f2FFuJnp5FAQ6XRz2MNFSwVU6LAPFnTSp0qLpfjhCvTBDDB+pf5ieti9XZT3tPGod0XeU/XSyQlXFDhlXqGI9V9ZIYhc3wOk19b8uayJrRRp4b76uP6ijRpGo1p5QQr7OKoLKy2HKa7DbutyoHsJAAX/TLve/nnWTjZxq4Xq6tO2r1WF2ApuLpmXcS2YWgX1a4kmWF4vniQF31QHhgLtBW2K/Y7PB44cJ5P7vrSDROiQePa1BjKps6TlU5O17r5+LGHqc0lUGWF8gS7HHbQNEuRSh1+DbxYDzsrvs6kstdqkuByv/SNHStLNFYXq2Ut3tV3jPuT54mLHeqgA4pBHKuuw/PaQj15V2zIRSQN/A3w68aYRVm2gosxxohcu7JWRH4R+EWAOMnwompWM6Slfdg2ftrBT0JfLM897iUeTw3jSBg2qBmfH3rwGE8Vb+P/ffGHiU0mX62dZfVPB77xeZnvchv3YItzRZLzpjSBdS+HlFgMvydHqdvmfZ3H+JHUGSygoA1HqgM8s7iTzIiPPn1+TdUqTdVkLSxbrxPPW5HxFcuCXAteW5K27CL7E6EhHwuS1J7qYP+X5pDRKYJVfE7rqosIWBaVvhSFHTaZkYCOl2o4E/PoqZkwlOj5WHsGqext59kf30dtpx9O2nnNppYMuN9I5QbGsKADvrU4xHOzg2S+lGbwVAV7ahEpV9H5eXS5fOWxhCf1uuG5pmmimjdDJRwzDl5K8Y7MEW5zfFxJhDF/A+UghqrrcOZveDBbIryyIkMuIg6hEf9zY8znGi9PikivMWZcRHqBqWv9rzHmY8DHAFqkzaxHMyRTreJOlojPOhwp7SCpavTZYziAJUJgDOfqXZwtd+KUDapcRS+V163yOLTRvMx36WGQLukHIIZLTYeD+qY02YAyP+np5Px7U+jBCntjU4z4CX7r7E8yOptFTqeIzwr9Z6YI1hD2uq4mphIew01osqoDuHKDqHQKOtvwO9IUBxI4ZU1iosLS2qpGwkZPJqaodMaopxSF3UI9pzmcmWe01spfjdzHxHyGjjNBWP20ipmJ19PFx3NgDbo0FpBQqXBx5fl9DotDAYv7LJSXpOu5OC0vgFksEOQXkGodd66GvZjmiJfEMxajXivfL+zlSycOoqs2qmRBw6tecrNVAPFpwSkaOo8UsKYXMMVSeA291uNe4di5nia6Yf5XrIlqM6tuxXsNrIF+Fu7tIX97uJoUhInjwBgChKHEBJ/5QJzkW+6i9WRAbMHHyVdR1TqMToY9yTehxHklVSsCfBw4boz56LI/fQH4OeB3G98/v6I9rsPjiK5UUROzJGYznC520e6UeDg+SrJxo/aM4UKtg5FSDqekoVwJB+AqBTfGcIxnSZFhpwxdfr2TPsa5sPTryjXZgA/e72rhsUdf4J25l9lp53mp1s/k3/fTcVrT+tQF/LHxVXmaSzRdkyYgyQT17hbm98WZeVOAPW/ReiKNaDAq/NIO+AmhsC9AclV+5Lbj7HDz5P0k47UsY8/1kjkPLcdm8CenbvomdyNdLnCqvfHr6nRpLIcnyQRkMxR2afbfPkrKqRGzAo6UDpAcacHWGllYxFQqqHwRZzHDsWo/k16W5+YHOXJigH1/6uFM5zEXRkIP/jqhKANrnvxy47GyVD2zQk0MTa1P93pzTL5JkRiaJyU+2ii06Ms3mAOxcf63x77M0WI/T/7DIRJTLulRh9iiJl2sIJUqZhMmG67EI/8B4GeAIyLyYuO1f0FowD8rIr8AXAA+sC5HuBKCAFOukBoucPbLezjeuptP7XqQWCwccrWagzmbwp0TdgzPhV7VGu7iC8wywUXSZHnafBWAfdzJTm67XGoHzLOZmjRQmQzsHWB2X4J9idDB+fcT7+DlmT5ypzUtZ4uY0tpXNmm6Jsp69aa/yovClCs4UwXsHS4SDzADHvlBgyiNZRlEDJalidk+D7bN0BEr8VDLGTKqwslaL4t+nPi0kDtbQ+ZXl9i6pi5yFzvlABfMqZZGqd3NXz8iqJiDxF2qdw9S6nHI7pvjXT2vkFR1YuJz6ZEcp3Z0YBfT2OUBpBEzD+Lw+195D1ZFcPNC17ghNjaNKZVDI75eT4iNMMSNxsoI51i1Jms5NNtGEgkKvXEyB+Z4oOciycaydZ4JCDA4GLKqxkF3lLh4PLVrD6VEktwZSIyXMOXypk16el1Dbox5iuu3SXn0pvfYpHUYl7O0Ko4cPc3guQQq20LlQA86FkcCg10NcF4+QbCwiG6C95uTDh7jfdf82328la+Zv37FGPPYmnfUBFQuy9ThLAtDcGf8Eh4W33jxIKlhm65nxggujqx6cYHlXFcTEe7jbXxN/9XKNZFlbRyA1ZZl6kIBqdWIDbURS9a5p3+U3xv4AlllkZTYVV35NIaa8Shon7J2mbCypEc17kvDBIXiqo7hmro0QiIEnDLG3H/TG4XGqjwxJJNh+lCM4j6fX9v7PX4pdxrVKEb7wJ2fwbszoGY0VWP4TmWAr88f5Mlv3cWB/2cCUygRzM6B0fjraXyWzdkATY7rXz9Jk2HRzO1f1T7WcA7iuqhsC6Vei18bepIDsXEyykah8Ah7rKeUkMLQac2zy5nnxJ5enskM4nyhDXV2BL1JYRXYjF4r65jpXVrJ2xSLxMcKGFshgQHPD9clfANOzw+6ssy8KaBzIE+LqvJybYDMKZvcWR9TKG3JafgijeZNjWoe46+uU6UJAvB8EiMl3O9kebb/Nn75gfdzR3acX21/ipyyccSianxeqbtc8jr45OjDTBYyzI+3YC9Y7LlQwlSqa3qCe83JNadczugw/FGtkZwy+Emb8XouDI+JxsZqJDMFiwAHzYSf5aWZPtw5FXrf5Q1uWbFuMzub4BzuHWDywVbm7/TZH5ug26q8OlPVWGjRqGXZ2LJW/MPoXuYv5hjKl8OGYJu4sPvm9CNfr7u/MZhaLZxttQX6H2w6yqK8I8V/ePTT3OtO4Bk4W+2i7x8WMc8fv/bqOFsBkbCVQ90DrRuzbldxoRoTLh7y4jF6XlJYt+1h9MJujt02yLve/TJ7nEWSEjAdCJ/L388zMzup/VkPnWfL9J4dxiwsouteU57ils6raRiDrlSQICB7poxdiXP27R3UOnySjZmo4RR7q2HUA86Uu5k5007niEHPzm1cU7QtUNVxQ5RF/q4c2Q+O8p7OMxyO+biSvFyaGbym/kZjWDQWpZfb6DwJ1vgc/rVaAW8gt+TCEhFg93RTOTTA7EGbPjtPRhTzRmOhITBb++lEJGzl0JisJcpf2wzsxpqdMl8gezaHqtv8QuvPEXN9LEvjeRbeRBI3r9gxXMGeLoRVGc2cfr3MiMtSuVwzPoIgwJ4pkgJefHo/71j4ED+7+3u8O32UNqVIK5cFXWVBG16Y7Sd3QkiP1jfVe2wqS2G41WrZ+FwSMz7nj/cysZABoMMpMODMolEsBnEKOsForZVFP8GZQgcj8zlyp6DlYnVL9FjfhNDKLTKAtjj1fb0M/4+GocEL7LHrJFWMqqmhxCDG3HRfr1Wzms9bCRKPYwDxpVGzu3ar549P4E5OE7csuv7MvtJDDoJwwprnh7XUzRyny/fTzFmIxmB8n+D0OdQ5i6GzbdCS5qO/9XayD5e4wx1jj13jnB/jXL2LieNd3Pa5s5hypXlPGZtOI1QlBl5buX4Tn2Hy6Dh7S50UdmX403seIcj59O+Yw9eKucUkXjlG/GKM2AJ0vFRjYK6CnDuKLpebkmNaK5FHfqshgsRieFmHvQMT3N92kbhYKBSOCI4EmGY+4q8H2mBq9bAvzxpq/a+97QCjg41dr3VZt02MXpbEbd72w4R/EQkC0sd7+J3Uu9ndOctQyxRH8n2MzmbJnhJMsfTqZJZbgqWZ2as04ia8AZhKBWe6SNpW+AmXeibG1HQ3osEuC/EqJCc1Tsngji8ihTJBpbplevZHhvwWQ2IxVEsLhX6bj+35G/Y5AWmVIDCapDgkrSZ2nFwnTOCj82HTu7W2UNhSXD6H9Un66XIZKhUG/vg48hdJivf0861dO2k9UWPfi8OYShXdhFLTLcVS/6Y1bcMQzOUhv4B9Vuh82gYVtgQGwgZ/jUZ/xhgCz99yYzIy5LciRiMaAgRtDIHRVEydV+oOp0o9SBBsXGhlNZhlBhy21AXTFBozS9dr27pQQCoVEhOtaCeFO1EimJvfUr1BthyNPIrRTbgxbAKRIb/FMJ6PKZZwyoZjtX4sRrjNqXPOh98beScvDg9woLy124EDt64Rh/Uz4g2WJvWokxfIXEpgypV13V/E5hMZ8lsNozGBxs0H/NHwD9KfXmBfapqRao4XzuzEHXGQ6gbGhyM2B2PCpnC6UW++xUIBEc0lMuS3Go3a6cQ/HCN1spNivJ1nWweQQHNwchoqVYKZ2dffzlZhi3SX244Y33tjL9n3BiIy5LcoulRCnyshrovT0Q5BQDCbjy7sNxLR5/yGQcwGftgiMg2UgJkN2+n60sG1z2WnMaZzJRu4BTWBa+sSabIGTeCW1CXS5GpWZVM21JADiMizq24UtMVo1rncSppAc84n0mR9t7MViDS5mtWey8YtFhkRERERsS5EhjwiIiJim7MZhvxjm7DP9aJZ53IraQLNOZ9Ik/XdzlYg0uRqVnUuGx4jj4iIiIhoLlFoJSIiImKbs2GGXETeKSInReSMiHxko/bbLERkQESeFJFjInJURH6t8fpvi8ioiLzY+Hr3TW532+oSaXI1kSbXZj10iTRZhjFm3b8ACzgL7AFiwEvAwY3YdxPPoRe4t/FzBjgFHAR+G/hnb0RdIk0iTTZLl0iTK782yiN/EDhjjDlnjKkDnwEe36B9NwVjzLgx5vnGzwXgONC/xs1ua10iTa4m0uTarIMukSbL2ChD3g9cWvb7CGsf3JuGiOwCDgPfa7z0KyLysoh8QkRab2JTt4wukSZXE2lybZqkS6TJMqJk500iImngb4BfN8YsAv8Z2AvcA4wD/9fmHd3mEGlyNZEm1ybS5WqaoclGGfJRYGDZ7zsar20rRMQhFPzPjTGfAzDGTBpjAmOMBv6I8JFvpWx7XSJNribS5No0WZdIk2VslCF/BtgvIrtFJAZ8EPjCBu27KYiIAB8HjhtjPrrs9d5lb/sJ4JWb2Oy21iXS5GoiTa7NOugSabKMDWlja4zxReRXgCcIs82fMMYc3Yh9N5EfAH4GOCIiLzZe+xfAT4nIPYABhoH/ZaUbvAV0iTS5mkiTa9NUXSJNriSa2RkRERGxzYmSnRERERHbnMiQR0RERGxzIkMeERERsc2JDHlERETENicy5BERERHbnMiQR0RERGxzIkMeERERsc2JDHlERETENuf/B+q1vHluPW8sAAAAAElFTkSuQmCC",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 20%|██ | 10/50 [01:47<07:03, 10.58s/it, generator loss:=2.12, discriminator loss:=0.254]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 30%|███ | 15/50 [02:40<06:12, 10.66s/it, generator loss:=2.2, discriminator loss:=0.255] "
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 40%|████ | 20/50 [03:33<05:17, 10.57s/it, generator loss:=2.21, discriminator loss:=0.266]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 50%|█████ | 25/50 [04:27<04:24, 10.60s/it, generator loss:=2.34, discriminator loss:=0.229]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 60%|██████ | 30/50 [05:20<03:32, 10.65s/it, generator loss:=2.42, discriminator loss:=0.225]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 70%|███████ | 35/50 [06:13<02:39, 10.60s/it, generator loss:=2.55, discriminator loss:=0.216]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 80%|████████ | 40/50 [07:07<01:46, 10.62s/it, generator loss:=2.62, discriminator loss:=0.207]"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 90%|█████████ | 45/50 [08:00<00:52, 10.55s/it, generator loss:=2.8, discriminator loss:=0.178] "
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- " 98%|█████████▊| 49/50 [08:43<00:10, 10.65s/it, generator loss:=2.77, discriminator loss:=0.2] "
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 50/50 [08:54<00:00, 10.68s/it, generator loss:=2.79, discriminator loss:=0.184]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train_dcgan(dataloaders, models, optimizers, loss_fn, epochs // 2, plot_every // 2, device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 304,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:46:05.504296Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:46:05.503731Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:46:05.889844Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:46:05.889135Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:46:05.504257Z"
- },
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "generator.eval()\n",
- "dcplotn(5, generator, device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "bqkGxSk8mXFr"
- },
- "source": [
- "> **ടാസ്ക്**: DCGAN ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക - ഉദാഹരണത്തിന്, [CIFAR-10](https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR10.html) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ക്ലാസ് എടുത്ത്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "Wc8rDu7uk98o"
- },
- "source": [
- "## ചിത്രരചനയിൽ പരിശീലനം\n",
- "\n",
- "GAN പരിശീലനത്തിന് നല്ല ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥി മനുഷ്യ കലാകാരന്മാർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രങ്ങളാണ്.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "(ഫോട്ടോ [Art of Artificial](https://soshnikov.com/museum/art-artificial/) ശേഖരത്തിൽ നിന്നാണ്)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "q_A3nR10Tkih"
- },
- "source": [
- "## റഫറൻസുകൾ\n",
- "\n",
- "* [GAN arxiv](https://arxiv.org/abs/1406.2661)\n",
- "* [DCGAN arxiv](https://arxiv.org/abs/1511.06434)\n",
- "* [DCGAN Pytorch ട്യൂട്ടോറിയൽ](https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3",
- "language": "python",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.7.12"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "e2d8856889e7d91edf4011bcd22dbe8f",
- "translation_date": "2025-11-26T01:10:04+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 4
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "jUWeYIfl6h8C"
+ },
+ "source": [
+ "# ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ\n",
+ "\n",
+ "**ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്ക്** (GAN)യുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിനോട് സമാനമായ (പക്ഷേ ഒറ്റപോലെ അല്ലാത്ത) ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്.\n",
+ "\n",
+ "GAN രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവ പരസ്പരം എതിരായി പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു:\n",
+ "\n",
+ "* **ജനറേറ്റർ** ഒരു റാൻഡം വെക്ടർ സ്വീകരിച്ച് അതിൽ നിന്ന് ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കണം\n",
+ "* **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ** ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ആണ്, അത് യഥാർത്ഥ ചിത്രം (പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ളത്)യും ജനറേറ്റർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രവും വേർതിരിക്കണം.\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/gan_architecture.8f3a5ab62b8d5d69.ml.png\")
\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 274,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:11.559876Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:11.559606Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:11.566476Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:11.564054Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:11.559847Z"
+ },
+ "id": "vh9JiNcw80sd",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import torch\n",
+ "import torchvision\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "from torchvision import transforms\n",
+ "from torch import nn\n",
+ "from torch import optim\n",
+ "from tqdm import tqdm\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "import torch.nn.functional as F\n",
+ "torch.manual_seed(42)\n",
+ "np.random.seed(42)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 275,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:12.588294Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:12.588042Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:12.593031Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:12.592025Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:12.588267Z"
+ },
+ "id": "DglVjX5inb6t",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'\n",
+ "train_size = 1.0\n",
+ "lr = 2e-4\n",
+ "weight_decay = 8e-9\n",
+ "beta1 = 0.5\n",
+ "beta2 = 0.999\n",
+ "batch_size = 256\n",
+ "epochs = 100\n",
+ "plot_every = 10"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "MlNHFbgyJ0t-"
+ },
+ "source": [
+ "## ജനറേറ്റർ\n",
+ "\n",
+ "ജനറേറ്ററിന്റെ പങ്ക് ഏതെങ്കിലും വലുപ്പമുള്ള ഒരു യാദൃച്ഛിക വെക്ടർ (autoencoders-ലെ latent vector-നെപ്പോലെ) എടുത്ത് ലക്ഷ്യ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്. ഇത് autoencoder-ന്റെ സൃഷ്ടിപരമായ ഭാഗത്തോട് വളരെ സമാനമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ലീനിയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും MNIST ഡാറ്റാസെറ്റും ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 276,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:14.069449Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:14.068899Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:14.078472Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:14.077547Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:14.069411Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Generator(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.linear1 = nn.Linear(100, 256)\n",
+ " self.bn1 = nn.BatchNorm1d(256, momentum=0.2)\n",
+ " self.linear2 = nn.Linear(256, 512)\n",
+ " self.bn2 = nn.BatchNorm1d(512, momentum=0.2)\n",
+ " self.linear3 = nn.Linear(512, 1024)\n",
+ " self.bn3 = nn.BatchNorm1d(1024, momentum=0.2)\n",
+ " self.linear4 = nn.Linear(1024, 784)\n",
+ " self.tanh = nn.Tanh()\n",
+ " self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.leaky_relu(self.bn1(self.linear1(input)))\n",
+ " hidden2 = self.leaky_relu(self.bn2(self.linear2(hidden1)))\n",
+ " hidden3 = self.leaky_relu(self.bn3(self.linear3(hidden2)))\n",
+ " generated = self.tanh(self.linear4(hidden3)).view(input.shape[0], 1, 28, 28)\n",
+ " return generated"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "9ktsWKcUGrJh"
+ },
+ "source": [
+ "ജനറേറ്ററിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില തന്ത്രങ്ങൾ:\n",
+ "* ReLUയുടെ പകരം, നാം **LeakyReLU** ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതായത് നെഗറ്റീവ് $x$-ക്കായി പൂർണ്ണമായും 0 അല്ലാത്ത ReLU, മറിച്ച് വളരെ ചെറിയ സ്ലോപ്പുള്ള മറ്റൊരു ലീനിയർ ഫംഗ്ഷൻ.\n",
+ "* പരിശീലനം സ്ഥിരതയാക്കാൻ നാം **BatchNorm1D** ഉപയോഗിക്കുന്നു\n",
+ "* അവസാന ലെയറിലെ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ **Tanh** ആണ്, അതിനാൽ ഔട്ട്പുട്ട് [-1,1] പരിധിയിലാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "tKbYa6ABKDlt"
+ },
+ "source": [
+ "## ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ\n",
+ "\n",
+ "ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ഒരു പരമ്പരാഗത ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് ആണ്. നമ്മുടെ ആദ്യ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ലീനിയർ ക്ലാസിഫയർ ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 277,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:16.009537Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:16.008735Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:16.016511Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:16.015828Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:16.009497Z"
+ },
+ "id": "JXTCDQvtl2q1",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class Discriminator(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.linear1 = nn.Linear(784, 512)\n",
+ " self.linear2 = nn.Linear(512, 256)\n",
+ " self.linear3 = nn.Linear(256, 1)\n",
+ " self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " input = input.view(input.shape[0], -1)\n",
+ " hidden1 = self.leaky_relu(self.linear1(input))\n",
+ " hidden2 = self.leaky_relu(self.linear2(hidden1))\n",
+ " classififed = self.sigmoid(self.linear3(hidden2))\n",
+ " return classififed"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "MEKMvh3ljARS"
+ },
+ "source": [
+ "## ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു\n",
+ "\n",
+ "നാം MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 278,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:17.585727Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:17.585477Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:17.591292Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:17.590403Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:17.585698Z"
+ },
+ "id": "qzaNwIrYnXYu",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def mnist(train_part, transform=None):\n",
+ " dataset = torchvision.datasets.MNIST('.', download=True, transform=transform)\n",
+ " train_part = int(train_part * len(dataset))\n",
+ " train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_part, len(dataset) - train_part])\n",
+ " return train_dataset, test_dataset"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 279,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:18.391622Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:18.391368Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:18.396190Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:18.395457Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:18.391593Z"
+ },
+ "id": "_8cwsRK_uYaJ",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "transform = transforms.Compose([\n",
+ " transforms.ToTensor(),\n",
+ " transforms.Normalize(mean=0.5, std=0.5)\n",
+ "])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 280,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:19.217944Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:19.217246Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:19.253572Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:19.252843Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:19.217904Z"
+ },
+ "id": "o_LQTueXnZmt",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "train_dataset, test_dataset = mnist(train_size, transform)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 281,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:20.096334Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:20.095652Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:20.101955Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:20.101119Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:20.096284Z"
+ },
+ "id": "X1FNaNmynex_",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, drop_last=True, batch_size=batch_size, shuffle=True)\n",
+ "dataloaders = (train_dataloader, )"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "EhyAVbdMKWaq"
+ },
+ "source": [
+ "## നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം\n",
+ "\n",
+ "പ്രതിയൊരു പരിശീലന ഘട്ടത്തിലും, ഞങ്ങൾക്ക് **രണ്ട്** ഘട്ടങ്ങൾ ഉണ്ട്:\n",
+ "\n",
+ "* **ജനറേറ്റർ** പരിശീലനം. നാം ചില യാദൃച്ഛിക വെക്ടറുകൾ **ശബ്ദം** (noise) സൃഷ്ടിക്കുന്നു (പരിശീലനം മിനിബാച്ചുകളിലായി നടക്കുന്നു, അതിനാൽ ഒരിക്കൽ 100 വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു), **സത്യമായ ലേബലുകൾ** (ആകൃതി (bs, 1) ഉള്ള 1.0 മൂല്യങ്ങളുള്ള വെക്ടർ) സൃഷ്ടിക്കുന്നു, **ഫ്രോസൺ** ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടും ശബ്ദവും ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്റർ നഷ്ടം കണക്കാക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "* **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ** പരിശീലനം. നാം ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ നഷ്ടം **രണ്ട്** ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്ന് കണക്കാക്കുന്നു, **ആദ്യ** ഭാഗം ശബ്ദം ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിച്ച് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടും **കൃത്രിമ ലേബലുകൾ** (ആകൃതി (bs, 1) ഉള്ള 0.0 മൂല്യങ്ങളുള്ള വെക്ടർ) തമ്മിലുള്ള നഷ്ടമാണ്, **രണ്ടാം** ഭാഗം യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിച്ച് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടും സത്യമായ ലേബലുകൾ (ആകൃതി (bs, 1) ഉള്ള 1.0 മൂല്യങ്ങളുള്ള വെക്ടർ) തമ്മിലുള്ള നഷ്ടമാണ്. **ഫലമായ നഷ്ടം** (ആദ്യഭാഗം_നഷ്ടം + രണ്ടാംഭാഗം_നഷ്ടം) / 2 ആണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 282,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:21.587504Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:21.586841Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:21.593000Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:21.592212Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:21.587469Z"
+ },
+ "id": "aISx_wo4W1qJ",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def plotn(n, generator, device):\n",
+ " generator.eval()\n",
+ " noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0, 1, (n, 100))).to(device)\n",
+ " imgs = generator(noise).detach().cpu()\n",
+ " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
+ " for i, im in enumerate(imgs):\n",
+ " ax[i].imshow(im[0])\n",
+ " plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 283,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:22.530305Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:22.529754Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:22.544480Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:22.543805Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:22.530268Z"
+ },
+ "id": "tlgpI9Dz-wB3",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train_gan(dataloaders, models, optimizers, loss_fn, epochs, plot_every, device):\n",
+ " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
+ " train_dataloader = dataloaders[0]\n",
+ " \n",
+ " gen, disc = models[0], models[1]\n",
+ " optim_gen, optim_disc = optimizers[0], optimizers[1]\n",
+ "\n",
+ " for epoch in tqdm_iter:\n",
+ " gen.train()\n",
+ " disc.train()\n",
+ "\n",
+ " train_gen_loss = 0.0\n",
+ " train_disc_loss = 0.0\n",
+ " \n",
+ " test_gen_loss = 0.0\n",
+ " test_disc_loss = 0.0\n",
+ "\n",
+ " for batch in train_dataloader:\n",
+ " imgs, _ = batch\n",
+ " imgs = imgs.to(device)\n",
+ "\n",
+ " disc.eval()\n",
+ " gen.zero_grad()\n",
+ "\n",
+ " noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0.0, 1.0, (imgs.shape[0], 100))).to(device)\n",
+ " real_labels = torch.ones((imgs.shape[0], 1)).to(device)\n",
+ " fake_labels = torch.zeros((imgs.shape[0], 1)).to(device)\n",
+ " \n",
+ " generated = gen(noise)\n",
+ " disc_preds = disc(generated)\n",
+ "\n",
+ " g_loss = loss_fn(disc_preds, real_labels)\n",
+ " g_loss.backward()\n",
+ " optim_gen.step()\n",
+ "\n",
+ " disc.train()\n",
+ " disc.zero_grad()\n",
+ "\n",
+ " disc_real = disc(imgs)\n",
+ " disc_real_loss = loss_fn(disc_real, real_labels)\n",
+ "\n",
+ " disc_fake = disc(generated.detach())\n",
+ " disc_fake_loss = loss_fn(disc_fake, fake_labels)\n",
+ "\n",
+ " d_loss = (disc_real_loss + disc_fake_loss) / 2.0\n",
+ " d_loss.backward()\n",
+ " optim_disc.step()\n",
+ "\n",
+ " train_gen_loss += g_loss.item()\n",
+ " train_disc_loss += d_loss.item()\n",
+ "\n",
+ " train_gen_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ " train_disc_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ "\n",
+ " if epoch % plot_every == 0 or epoch == epochs - 1:\n",
+ " plotn(5, gen, device)\n",
+ "\n",
+ " tqdm_dct = {'generator loss:': train_gen_loss, 'discriminator loss:': train_disc_loss}\n",
+ " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
+ " tqdm_iter.refresh()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 284,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:23.478552Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:23.478289Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:20:23.505760Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:20:23.505120Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:23.478522Z"
+ },
+ "id": "AOx0xtgJtI68",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "generator = Generator().to(device)\n",
+ "discriminator = Discriminator().to(device)\n",
+ "optimizer_generator = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay, betas=(beta1, beta2))\n",
+ "optimizer_discriminator = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay, betas=(beta1, beta2))\n",
+ "loss_fn = nn.BCELoss()\n",
+ "\n",
+ "models = (generator, discriminator)\n",
+ "optimizers = (optimizer_generator, optimizer_discriminator)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 285,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:20:24.424759Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:20:24.424155Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:56.984533Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:56.983850Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:20:24.424716Z"
+ },
+ "id": "7O1pMJPGuEpi",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 0%| | 0/100 [00:00"
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 10%|█ | 10/100 [01:32<13:49, 9.21s/it, generator loss:=1.04, discriminator loss:=0.547]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 20%|██ | 20/100 [03:05<12:18, 9.23s/it, generator loss:=0.935, discriminator loss:=0.596]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABpb0lEQVR4nO39d5xlyXXfCX4j4prn30ufWVm+ukwbtAMaDUuAJEiAXEkYiWZIiRxJQ4rkyAw1lD5Dih/tUsOZz6yk3aFWElcagmYkSpRICSBECiAIAiC87UajXbWpLl/p7cvnr4vYP+K+ly9dpanqbjQ3f/jg05WZ790b99yIEyeO+R1hjOEQhzjEIQ7xxoV8vQdwiEMc4hCHuDMcKvJDHOIQh3iD41CRH+IQhzjEGxyHivwQhzjEId7gOFTkhzjEIQ7xBsehIj/EIQ5xiDc47kiRCyE+IIR4WQhxWQjxC3drUG9kHMpkexzKZSsOZbIVhzI5GMRB88iFEAq4BHwPMAU8AfyoMeaFuze8NxYOZbI9DuWyFYcy2YpDmRwcd2KRvxW4bIy5aowJgd8FPnh3hvWGxaFMtsehXLbiUCZbcSiTA8K5g+9OArf6fp4CHr/dFzzhmwx5EML+4rWqKhUCkfExAkQnxGj9qtwmQ56ECCHEojFmhL3IRGZMVhS2jElIaeWkNQYDqah0JUecE7gNg6i1dr6wACEVGLN+7T65C98jPibwnZh42of6ba7V/90e1sfUux8CpATSe6Z/z5CnQ7PT9+nbysUTvsmI/Mbr7zI2IQTGmDufU6/R3NyvTKBv/WwHwd7l9W2KDHkC2v2/ujOZvFYQIhW/2foOhLgrc6nO6lKqU7bFnSjyPUEI8VPATwFkyPG4+G6E6wFg4mhfD6mGBmFoAFFrEM/N3/7DUtn/6gThesgTxzGuA9duoZvN2w14/d/7fAHzZopl5pjh+o3bfW6DTGSetxc/iG61MEmyPvxcDuE6mE6AiePe38K3v4WlB1zGnuygPvcUwnEQjoNJ9AZ5CsdBZLOQJOh2O/2di3AdZKlIcmyUy3/XoVRsMfRPs6ivPY/Rm57XdDcAiZCi9+/u74029t/dvyuFzGYwiUY37cYgXIf55CbPRl9s7Fkm5Hib835MHN9W3r3vup6VVRju+Ts7XstxQMh9z8393UQwb6Z4znz1tjKxH926frZAKoQU6/Onf9z9ikSI9fe332fbspGz/TW69+h9Zu/3mjdTvMRTexjKNjLZbQPebvybP7/TNW53bSEQnocQAh1GG5+3+160AZ3ckW75tPnwbXXKnSjyaeBY389H099tgDHmQ8CHAEpi0CCEXSRd7GXHkgqhFHM/fJ4LP/YST33mAid/efn2i1avK0UTR5hbMyAEut3Z+LnNk3unybkHwftk6Wy0KHaVSdkdMSiF8DxIEkwUg9F2nG16SlMoBUqR/eZ1jr+UxVTXSAA5MIAZG0JV68TTM73xmiSBdjtVtqYnB3VkjKt/7RhJ1nD038dk5hzU4iKmXELXGpg4shNTKXuNJMFos64kRLpRyP5JqTGxgSQhieKe/IXvo0ZHyMYaZvBuJ5fN82Q/CtnE0cY5dRCk88A+Z2LlDfbnu6nQpULmc+SSIWjeXiawzfrZPGZYl/+mZxFKgRT2HcYx0vcR+RymE9zemNkJfZt47z47yWY/m0X6HL7JotlwMt27TPo3q/6f+8be2+yMWd/8oxgThf0X3+ZZbqMTjLEGxHaf08kGcR1k8xRKWbmHt//onfjInwDOCiFOCSE84EeAP9zTNw9yBJaCKC9458BlopLZuOvv4X661UK3WqkF2aeE+q1NSBeB2HkHvw1KDNCmAeDtSyZS9NwDPehkfTMSsve8enWV+MYtkrVa+qIlOBKU3CBT4bjIQh6Zz22c3FISljVxTpO7uop55iVMs5VaFm5PiZMqMnv7vgl1OxizcdwASlLKHQHIHGiu7AXd+XQnCrf7bHfDPbPbrYSg5I3B3ZLJXscrpT2pygMue3NAl+Qe11KJATSaO5bJXnXD5nHtc+PZ8L19zBnhesh8HuH7e/iwtPphFxzYIjfGxEKIvw18ElDAbxljLu7hi9v/eycIYS2OMOTYH8zxn1/4AGfn6/YIryS6s42FvdO1tzkyCZla5MKASawicxxrxSTa7uD9iuk2kEJy3jzM03z5HPAie5KJHa8Joz6rV0JqmchCwbpOgsDu/KmF3XWp6Fodmi10FG2wEuTJo8x/1xiZVUPp48+lm5jBLK9y8mPDGAlirY70XEwQWFkcGYOsh5hfwazVIHW1yEoZUchjGk10PfUGaAOk1qpUCM+xv+u6XdLThV5YSp+Qm+x1rgiB8H1MGNrrb36n/a6Eu6V0u+9Y9lnifePZ+1xdtwyFUuvup+74jUYHQXfT3rtMtsNOLhRj57JJ3V7d++tOgIjijc/W//1trrntyaRr8XfdBrBxjWy22rvzeRcZSqnI6BxtGgeWiXBckAIT6t466Z60es8t7WnTtJODbU67uG+6Y+ieZte/Z8ckz52i+sAAxRst+Ppz63O8/xTVRZLAHtTPHfnIjTF/BPzRnVyjByFQxSL4PqZe36igU8ElV26QuT6FcB3w3I2WxQEs6A23T61Qkf7fSIlQGkIwuynyrj/eaIaZAMPzxpi37P3mIn3x/b+zz9a1kk0cb1QKQoKUdqJ6rj3aBUHv68b36AwKhLZ+aoREOHYC+7dWU/eLRmSzCN8D1yUaKRLnHLL1NqbVRnp2XCKbxfgeIk6Qid1UTbjRlSGEACUwCevuICkQ2YyVT5O1vcpECGE3r3D78+SGzZc+Jdn9u+vZ4HYY2k1q9xsiczk7nyL7XCKfswu+1bKyT11em+/V/f4OA0VIbWXS/zvHsfdq710mu42/f/PfrNB7n9HJ7nO5/5rpeC36FbXp2h8bP79fI23D9ewzOLgYY87t/cs7QMj1Z++urT6joDeHzF0wCFLDovdehQ36mzBEsG6c2eFodNYlqAiyi65VwH0bo1CbThNOqqJ38Ry+6sHO7bA52ClcD1nI88o/uMDxR6fpfOgMhf/0tS0LRLgOMpfDhCG60dy02x3gRZjU9ysMzomjJJUCcm6ZZHEJNTlBMlpBLVSJb9za8RIyn0ecmIREw/yiXfC7hrA2QjgOamLMuoDmF63FppRVZhOjRANZvGsLvQAidGWnWfnBh4h/aJnwi8NM/rMn12V6c4YTf2ggjDBhhCqXMMfHSXIewbCPkZBZKKAziis/qhg/tsJyFaKWYOQLR6i8UqFxPEtnQDD8bBvnuask509QO32M0pUG5pupoZSemHRXsfdZOOLCPbz4cwWKg839JZF5LmJiFDk1iw6CLe9W+P56TMEYGxDu83PG73qA6XdnGLqYkP/okxsDTekJQmYzVt6dAGdijKkfOon2YOJLTYQ2XPopjyNHVuh89B4GX+jg3VxCr1TT4PN6IFRmMtbv3O7YU0/vBZl1v33f+NVAmdZbz5BkJXxkHzLZjD7F2Q2M62Z7o7+3+1HXQ3ju+nxPfeYbrtMvY6nsSc2YjRvYBqt/0wbV/fum57X/3mSNb/M5oRSyWETU1l16+0J6TRNH65uPXI/zbLyvRp45Q/vUAJm5JvLGLCYINr6/vd7WcZCnT6CLGYKBDNqXZObbyFobsbhCslZDFfKIXBaTaIhjxPQSY9Um1Jsk3ROTTjBGbNBpMp+DU5MYV8GTtx/H61Oiv3nnkQLhexTOr/Kr9/wuzfHth2WtPvs3E8d7dnncFulx12R94opvrds4xrgOUcnDZPx0h1XpjrtxognXISll0MUMpAGUfUMITNbH5DLrvunU4tY5l6jkwDbXNdrQmBT88r1/SONUvH4kE4KkViO5+DLJ5Wt2MjsOcSlDVPYIi5KwIImLLsGAy2P3XeWXzn6M7zxziZPHF+kMCcKyR3Nc0jgGcVaRNJokGYfWqCQq+Vv9kOlk7FcKSTnD++5/kb9/4VP7EoeRwspdbbOou8d9x8rEvpONG3572CU826Y5bi2lbrC8uzkK1+m50IS0sq+fTmiciQgGfcKKz/vuf5F/eu7DNI5CMORichn7eSU3PrvrrrvjtjzIVt+pcF3aww6tkTtYehtiPMLOOdfb0ZcqlLTP7Djbxzq2O1HI9Ji/OWh5EP/wBpeM2Hp/sL9znDs+WffiNNuNry8Oogs+rRGHqJKxhsN2728vUApdzhEOZWmNuzTGHcKKjy5mELksMuNDNgO+h0j/rxtNksvXSBYWt469u450ghCCpJghLu3uS39dLHIThhixHpwzUYyurlH+teP8+JG/x8TXVuwhcdME0WGEqDfWd9i7NiADM/P4K2vW5wyY+SUyzTZGa5v2OFAmOlLGXWySvPhK75im2x3UtTnQBlOvs+9KWa3RtTqiE/QWovT9nn9eBjFOqxtp7/ruk96Yxp4I+KWlv87pq9YS6/ll+5NKohhTr+NdnsXzXLIZOzFEs03WUcz8s3v4v5fO4TU0KjRMXl9FrtTJThfQOQ/n1hKx0XiXZ5lYqyCiBHHyGLQ76FrdbnxB0LPk7ENI5NQyF//Zm3gm8yDwtT2LRIQRYnreWvn9LoOuyNqddTdSf0ZNqrDLL1SRSYXsbBNZyFvX0EAJnXWJSz6qGcGNeQi0VcLakJtWaEeRWWqg1to8/8/fxM/mH+TkMw2c+Sqm1sC023ZM/RlR7TY6ivac9qirawx9fQGcA1qesMXi1c02yI61nrdJcdNhhEi0NVj63XObr9UbZILuBBv/vvlzu/28CapUQgwPYpqtngITjtMbj0kSTL1uT7Z3gj6re8PPsOG9yeuzDK21EM02ut6wstvvfYREeB7tkQztIQftAgI6wy5h2aH11hJh6STj3+jgPvmKdZO6rjVIt908+05CYYhud3Auz9iakl3wuijyDb47SCdOgv9HT+Czedmy4XMm2KTEd8sP7fP19YIz2/g6k+oasLZ+q3odXa8ji0VkuUQ8kKc57pNPDLLrfxMSE8Uki8vp9fY/CY3uphp2rI/M98F1IQlAG0SUILuBm56SNoh8jnioQObGKv5X5+2xOX1OSPp8gHaR6CDALC6lARU7MZJUKeWv39xQUqGFQAsJU/Z5ulM8nl+E+UWcsRGS8SGkkog0R92Eob2n66ZiF+iVKqWPLvSCpnuWSZyQrK5uOf30/r6N+wDsJiY8FxZWKDXbECcY38cUckRDeeK8Q3tY4a85FGZcjLbBMOMo3DoYBSJIEPUWlf86Zw2OKCbWyYY4yMaxxrsr8T5Xgu504PL1/YhjV/Tksdmv3V1j+/GNd3E3TrtdCAG+T1LOo/oVvlIIYTCxtUJ1oA9erLd5ve/09xTJ8gosr6yfEPazdrtK3HUQvkdYVIRFgUwMGAjzAhDUzhiY6NC+5uN0ArvuvDTjdJtTSXf9iCTBYN9rMr+wpyG9Poq8ix0i5TvlbcpcDlkq2jzYeh01Nkp4zxgi0jhrHYwS6JyHbEfw8jWE5xE9dIaw7FI7bnfM4lSCV0/wZxrIZhu9sHTbnFrTCdC6iooiKqsFRKNlFVvqG9744QMGTHoFNhIhU0Wb+jRZWMZdrWFShWmPupr2+THmHvMoTOWpXCri1DrI5SomijDtjj0qZjPWgm80bbFOsQAZn+jIABhwXrxOUmtsXbSbN9oebBaEabZQiwriGKMUslJGj55G1jvoqzetlYw90stsxn51lzzYbbFPZSLPnaJ+rtJzCRVvwMg362jfISo4GEegAkNYlMx9/3GioqB+NkaVQh49/jJSGJ56xzGi1UmO/ckk+Wt15I0Zm+q5U6DzdtjO/wwH2vC3vbzrIZTcGgi/S9e/Ywhhi9A8F+IYNbdsN/xNNRM7Wv0HwU7XuFuZTlKhBsqIYoHGA+MEFcnqeUFU0hhPgwB3ReE0Bdl5gZzOUj8K9b/zFgZfjMg/O40oFXEGK5hGk2Sl2jt1Gm2gE2x1Z+0Br68ih43R5R2j/2mkOZvBlArW8goCTKXI2skMKjRkl120EoRlhVdLyN3MIjI+a6cztEcEzQcClJcQFXP4K4qKLOIvu8hGC9LUvO1gotBaPM0mzC+s7+BC9uV57zE9bSf0vttXSakUxhh0dQ0Tx71F20VzzCW40MY4Wfx6hown8doBIlAQxdbvl8tCnEAYgetgCjlMIUvzaBaRGMrXMohGE2P2N34dBIi1NLXLcdClHM3jObKLDuqVNJAmBJD6Hrfzdd8t9Mk+HM1TvUfROB1z7twMl7NHKV/LYKQgyVjZyRjCoqB6r0GOtfmHj/wxF/wZHvLsTvPkeI6vt87w769+D6pTILeQhe02uwOMr4e7obC6vnFlaRgESZoxZHZeR3d4P/vfrrW/i3umu2ZdB5HxIYrRq1X7O6Xs6TEJ744s9oBu5bFNkd1suOx94xNKIYoFkqEi1bMOnSFDOBni5SJK+Q6eEzOjhjCOQ/YyFGYT5h9TmPNNau08+efSeFg+gzQGVqrdAdrTc3SwefY6W+SbA2YbJ6EzPoYZLCNWayQrq1YhVWskx8eovvcYcUYQFQWdYXDvbeO7EVk3phk73PxvTyGU4fjYDMczTR4uT+HLiGdOHqMaZpmtF2l1fOKr95BZPsvkZ+uYJ5/fcETbkAec/l6NjhCfmcBZ66BfvmKV1p1Oxr5nNp0AI/vM1zRdzQboXMToJPFQgfpxwdBgg7rIkp3t4FRbmNU1a+mEoY0jGIPI5UjuO0mcc2mNu8S+lZkKDIWJYZTvoZdWbJ566gLpumWs9bLNJNfGpumNDdM5PURr1GHttKR4I8PQ1+2UkgXrrDHtzsHkI9XOyjO1rtTwEKaQg9U19FqN9ohH82QCBi5dOkLxlsStBjbqbxyioqI5rmhOGt75the4kJ/nbdlrDMoEX2QBuMetkcm/xIff+wjXz1Q4uzaGXFza32Z3u1qGu4U0A0VovZ6vvJNlu7l6eR8QjoOslFl5/1k6g7LnB1ZtUIFh5IlVuDa9JXNIeB6yW/DSzS5K87pFxkdIZdNho8hapXfTlbMNjLabXb/vvLe+d7u3EEjfRw4NEk8OcekHCyRjAfeduMZYps7R7Co5GeKKhMgovpo9zUyjxGJpgMayQiQgXioQFWHmL5ygfD0i/+yMLcRbH2DvXvbnN4pF3i3GgY2LpO8BzGCZ9vEyWSEQaVCNtRrB0AkW3wIyBKcByak2X3zsQwzJLCrdHJI+BaT6N4zBK72/BybmV84/yJeWzrB26xilb/YVLqRWdy8PuGtZlYtUz+bILXhkLlv3wp3JgQ2LbLO/Uzhur/gHxyGaKFE7nqEzlnChWOUFMYI7v4ZpttD1ep8ytr5bVcjTPJolKEkaRwXGMQgNqi0IR7J4gGy2rOJPn6WXDwsb8sL7rTETa0wxx9pJl/aIoHMyRIUeQ65rHymftyX7taX9L9LeItucNra+0QjHwQyWiYbyeImGRpOgLMhN1GnNFsjdUOTnNKrewfguRgrCkqI9AsmxDv/wyCc44Xg4+Bvmx1GnwKAM+YVzf8xXJu7hiU++hdxtcta3H/8+fa4HRZJghNwawNxmPDY+1Hf67f3tNhuUSK3YSomFtxuKR1cpZgKUMCzWCnQaHvn5EvnZ5TSlcT3ZWXieTbmLY2uAJYk1AKQNEOJ7mHwW0Q4Q1bV9nwr3DaPt8/cG2M0+2n1uipRCQw+XqZ/K85e+56v8QOUJ7nMTssJDY9BoFpOAupaMuWtcq4zwlcxpZkZKJBdLlK4a6qcEjQshKnDJfm51h8Ks7hj3t+m+forc9GUbbPKRq3vPEo4WEI2Q7M01RCdElIppibGkeo/LOx9/Hm0k1TDLg+VpXAQx1hrTGFrGKsSc8MDojcocq9wjk/CRaw/TvDjAianOhsUgPddmOwQBpt22/vliAaMkxakQd6Vzd7JnDNtbSt3TidEYI5BDAySVAomvcDqawnXFs+EZhi/pXhWmLORtBlDKJ9ONjhspCIsC55EqnhOzMl9CrbpoR4DEFr8ohex+fqCE9l3USs1ma6RVpTY4lbIMaoMwdlMQGgglMsKyNcaxzf7R+mAKrX9ubIcuhUCiEbFNHVWjIxRvxSR/WmZsRZObD9CupHFuAG8txptapRAUSPw8y36GunaJTIIjNrp9IpOwokM+dOs7eGVqlNNrsfXzZ236oa6u9apkdx7/AUipDoBuDcR2KYI9rpxueq3ehicFto4zzfyR+SyiUKB9YZzmEY+xMws8NnKTSb8KwH/RD7IQOLSHPLLHR1HTS5gotu4/pWh/xwUWHnUZuphQ/NOXEJPjREcrONUAc3MWwhDaHVvR3A2GC8F+GRyFUqhCiaTR3N1g2OCP1xuNlJ0glU1AODrOjb8wQPtYxJvz1xiRAXIDVQ6sacVikuepxgleXhvjyktHyE4psmsgtEFE2HXSs0+ETSvWacC3O0Z4A1nksINvTdI8U2H1rMPYEwbxwlVEuYQp5q2f11XUTxh+/fhn8IVLYjQaQ2AkiTFIYYhMQl0nKMCVCa5QbOeljYymfmmAo1+K8W4tE/e7VVKLAqOh3UbkcujRAURi8G+u2qBnf6HBXfGRs3GBGWOPhMKQDBZoT1h3hdM2lK8llG5C4UqDZGXVbjSVMnRsBgzQqzIzAqIC/NS5r1BRLX7NeTdzqoL20vLrjJ/K1sEoRWeyQFRQFByJEgLqNkjUzcMmjjE6PYkY63cWgUSGdtwmtumOd4TtFmX3lNLNJTcGGdtKOeGVyF5bJfdS2AsiiUfvZe7tJUo3wf3aLKqap6In6AyUqOosHVMju8mdbBW5w6VLRyi97ODU1sD3oVJCZz1EGKXyvY2yfo38vjsFpXtcOV1/8Haf2+7UkMpVeC6iXCIZLrH4sE/riOYnJp/nPYUXOe20SICvrpxmeS1PUBG0j+TJ1zuIWt0GNl2PhUdcvve/+QZ/7D5G8fOKaKzE4sMZSjdcCpejLYVV3fvvG0ohyiVEu7O/zJwdA/qbRCItBXYwUeTkd13nPcOv8GZ/mkGlUEKg050nMYaq9pmLy7y8Nsa1hSHKLyoGXwiISoowL5GJQEQC0T3hK2Xpb++Ce/b1D3ZuhtHkbjUQSR53oY7Rmuq7TjD3jvWXfM+DttKy6z5Z1R2eDip8tXmW337ucXRHge4GZ8DJR/ythz7Ho9nrvMlt4QrJ/7Lwdr6+eJLKS5C7UcOs9SmeNI+TZhOERA0NYiZHqJ0tkl2K8F+cxnQ6vWjzHaOrmHrseyB9F1xLfEXGR0cJmYU2UckjzivWTisapxJG/SKV55Q92jabmEQjPRc5NkLr3nEaEw5LjyXkx+tc8GcBKPsdqoWQtVNFgmKJ3GKM6vTl2EYGfzVG1tqYRhPTCTayIKb/Vcs1Bi75RAWHwrQisxwiigWU41gL6U4t082pYd26A2MgSZDtwJ4iHIVRguojw1TPSIq3DJVLTRJXMXApxF8JLKXv0AC1MwXaY4a8CHE3ndKsUaBx0YwcX2VRDDBwKUd+JYfRGtEKIAr3/1yvhc+8D1v8wdt/aL1AqpCHkUF0ziMYzhKWHVbPScKyoXhuhfOlGqf9BRSGloG6dnn2+iTZlzOUr8dkZ1vgKMSRMUwhS5L3cBvwB888TEYLVj5wDiMFXtXg1uIeDYL0/V7OdPdn0dmnMtc2//y2Jzi4Y9knnuTe0hyPZK9TloKMcJBpPaVGs6ZD/seLP8bqjQGcmsRpC7JLGploZChxHENhSpNZkhSmwx5tBkoiwgjdjXP0b0ZSoUoF+7mV24/v21CRG3jpKrmrns3jTTRz7xA89UP/jJZOqGpJRWokNjilhGQxkXyq9gAfffFhzv+jKixXbZWY0ZggRByb4Nf/13fy/acGGB/6EjkR8+GvP8bAM4rxry6vF/j0QXds0YkaGoSRQZonC6xeUOgrAucr1fQYqehxNdwJ0sIC+/wpT0khj8hkSMYqJDkPd6mBs1LHuCNEJYf6uYiffden+Ff172PgI07qzogsjUE2QzQ5yMy7HKJjAT/3ls9w1p/jAW+ZpcRlONOkUfSZPpelNaYIb7p4DQcZGWRsyM0GOLUOrKzZrJkdUraS2TmcxSUcIJNoZD4Lw4P2NBMEaXrZwWXT29ziTYozDeyZRhM6AaKYh6zP4sOCv/79n+HfXHwbYaFA+VpE7quXrOWTzxGOFlk7IwknA4oyxO07p3VPdh2T4AnDDxx/mm9VjnHlG+fJTueQtRZ0gpRzen9KXDhuGle4w3jKXrGZPnU7GGPlUsjD6BC1ewfoVCT10xCORfzc2z/FeX+G+7xVFDCfuIRI6tplOimTv5hh/CstvOlVTLWGOT5ONFqgM+wSlCTemmHkCy7147Dw/hDvWoaxJ2O8qpWhcO0GIuKYJIp7li/h/ipeTZykNSCbcLc2T2FPtdoXvLt0iXdlmvjCxuK6cyYxhvnExfzREBc+NUc8ViYqODidBBFpVGDTEvNTAc5CzdJmuB7CUbaSXAWIMIREY/qMBOE6iIEKxlHf5oq8a3FtOhIJz7M+SYAwZOAFwTu/8ZMcH1jl8cHrPJK7zvtza3ykMco/een91OpZxJxP4aaEtSmbc91lbYtjRBjRbhR4uT7Gr+r30k48ipcdytdCxFrj9kfkOEZ0QjILAeUrEr+aIM+cQNRbJHMLG7MFDoq0aEc4Dmps1Lo5mm2br73iINs+0XCB6FSF1bMurUmDagj+5ac+wOizxnI49ERqJ3Aw6JN5oMojI/O8KXOLEdUkLyRTxuG5hQnq1Rwisp/NrmgySxEyMYjY4FQ7yFbH5oL7vp143QyW/mB0/7PLlISr3rTPkh4d912Isv4gqe90m+8bbTfSNAC89ugYKxcUQht+8zPfSeGGZOByiD/XsKcJ1wWpiEoO4QMtHpqcpSwTlHB6C7KmO0TpMTk0kq+unOal+VGGGrYoiyjGRJH1+8ttStdvh25F5Z264DaLaLsmGHu5R3oClL6PKOQJRgusnlNERUM0FJOtdCiqNjPxAP/k+vex2srSaGZIEomJJaajOP5ibE/M9QYmjmmcLlG9R9Ee1+jhAGouTl3itKHwTIbsgsFfDpD1jn2jSbIxo0lISzNwN1MntyMS2/N3rYzU2Ai1tx5l+T7FiKrhCkVMQmwSJJKGDvjXq4/wjdWTOC3rppRhgtuAtdNZOkPWlSISGIgMzlSECUIIAkwk7OkkjNZrAfqRJJh6Y0/pu6+rIt9MOdlDlwAfm9Qx9kc3MJ/PMv/eE/zOdw0zc7rM+7Kf51evfScT/0BzpLaAaVqWuqSxSTELgQgixKrHy5lRnls+jlNTnP5yA/ncFeLNjSY2wYQRtNo4V9oMXpPosUHWHhgku1jAmVu4e3wvKR9KdHyEJOfgP3+LpFpFNJoIz6Xx0JtYvVdQfHSJHzv5Tf6v//h+TvwfT613D9rUxac5pvj1h36bs05EQfqQBmaaxqN5uUx2WRIMGoSBws027tW5dCgm9YEb6B67W23oBGlwaNPzatMLcBFFJAsNEBKZ8VP/3x0orx1k27VsjWczZGbfJfilD/wn/p+/+8Oc+d+eWafQTZWtSD/fHnT4x2/5Pd7kzzKmsrhpoDMmYSYRREYxrCLqxuPZa0fJXPHJLAW2PWCnYxUPaR70drLYdrCm937s/3d+rn1BWFZKoSS6yUayqF0yHoSyATyRz6ErBerHfORbqwz6IUIYRnJNBlWDLzfO0fi3kwxdazNW7SCCEJZWe8HvJD2JCsdl+X7F6HfM8AOT3+KDxYv8x7VH+JP5e5n97FGOfWTKlt4b0ytsM6krEEgDrNKycO6Be3s7WeyceXPADCIhEb5PdHyYqe/TTB5b5JjTQpKjZWK0MfjCYS6BX3/y3WSveAzVEuJKBqfWwWkGVC9kGX7zHHNLZUzVI7PqkGm3bZFhv97ZwSgwcUyytLyn4b7OwU69ibo1tdCjENMUdtfq+qrjGK8xQlT3+ezVs3xgdZyFp8cod2YxQYhpt61lukkgIlUw5ZcF7WoBjoXEYwnaV8g9BCtNkiBSXg8DyLUmuRkPGSbIE5OIdkA8O39ni7MbXHUdnLU2qqUgZUCUp48TD+Vx25ryK4qaHuZfzXwXE5d1X0WfTY0zWqKGh2hfGKdxXDAkA3LSRyKo6Q5PBGU+V78Xf0WSWTZklkEF4Cw1rM+/axF0LYBuKmTUZ5Fvfn/GUtcK6J0MhEybVOTz6GPDGCXhSx/en0gcFzU8aEmJlpbXWRCFwJk8ginmENU6pt2m8qLgl8ofZPyStdQ3c8jLXA7GRwgGBONOlYoEuYmHNSMSOkbx4foDvNicwLvpkZsxuKspfUKpCIMVWF61WUL7VQ79bfP2SE26K6IIk/Tnh+/B+ux3OWQztCfyhGVBkkjaoUucSFqBx7+Mv5tbyxWOzEe4iw1Eo2UzTLp8M+nzqKFBRKlIZzzhHSNXOe/PUBSSE94Sp4vLTOUmbdA9Tuwa7ftuPy+KSbRV8gcp0d/xRK3XN9B9uvicI+PUHjvK2mnFPadv8ejgLYrpRqkQrOiEf7X8OM+uTpJ/2aN0Q5Od6+DUOoQjeaKCQziUMJGvUWtnaHQUUcG1rSrX6rYIsR/dQH6f9b2nHPfuePf1dHcZm32G3Wi7LRvv83sFAQhJZvk47pJL8UmH3DcS7uks2RxVnWxLd9pVkLrZYvz3r2DGh7j5/5C8dfImV0v3ooxZz6/dwYoxYYju94E3msgbUzjHJ1l7ywReNcZfXkF37kSRS0Q+b62r61PWmkwSpOey8tgwtVOSyc+2yP/xSwx2+dLjeGOmVhqFj06McPMDLuXzSwwrhS8s98lcAv/nzHt5YW6cyk1NYTrEe/4Wulaz7dn68+6LReu7a7S3l2vfPXvWcdLnblAKkc0STw5x4/vzxHkDX9qnSFyH4MIREl+Re9o2qAAboGu+6QiNow4jT7iYF68w+m+/xei/TwO+211rsEL9viGak4bTTotRVej9LTEaiWRQShYTxb9+/jtIbuWYfCKxQfcbsyStFvot99Ie8yk+qzHLuzgst5HT+mBSd5WUB1PkfWX/OtiG2Op2rok+5kETxSTlPKvnXTpDhiRwCTouuuEi2xJuDlBeNmQv3iBZWrbxjs1KRSr0yQlakzmOn5vn50e+jotCCZf7/FmowKcH78dkfRvQW6utGx6bCu5MFJIsr2DuIKayAT2XzSa57RGdc+Os/dUaD49N80tH/ohhpSiIDEpIsnjcSjJ87A/fTuWS5vg3F2Bh2fbdFYLGww+zdlYyfmKexyo3aEQ+1yNFe8SjfWqA7E0JC4sb3WFpNbfoks4Bwhjbb3cP4/62CnZ2U+22pkVZghq3FpG/5ZFZ1RhX2sBIkiBKRcTxCWQrQF+9aa3otCECZ4710uyCoQzj5XnO5hZ49sgD5O85CXOLdoJtN3+6HMfdo7EdpFVgzTbZxRDVjDD9LwTYVy5st9Q6Cq3/MbUoZT6HyGTIrCYknsCpdmyQSMYpc+Q2THZCEJZcnONN7h1a6AXzAhNxNR7kWy+cIjPjkJ8JcJdbtmlCuLVM2iQJIt5nV/r+cWibiSDDBBkKpLfz13aE1jjVAOVK61Psg78aYByBaLQtIZg2YIJ199Km+ROPV5h/i8I/WyPTl6nS9Y3PJfDvVt/G87UjcDlPYV4gowTtKZx8Dpn6/52WRuyXJW8z0qCnOKgvuP99bPdublPcIwsFZKnY+1VQ9tEuGJvJiW45ZG85uM2Uk6gaY1rttJhn+zTH6vkC1fOC7x2cJiPSql4k2mhCoxChRDTb1jW1U+HS3czm2cyp0uuStMd7pAyEYdnhwdFZHivdYFBKcsLr1Z7MJ22uhyfxViG7FCM6QR8DpyTOCqK8oex3GHbq3FNcwpGaiyczLIUeI6aM+9JmGdjTbW+cWrMfJtVvK0W+E0tbNxNDXZvjyHyWeLhIazJHZsnBW64SHh3k5gcyZOcFR35nBd1o2vLg8RGmvrtCVATVgThn+FsTz/Bd+Zf49Ufeg3aHGP+ihEZzKwfD5rLmTZo+WVpCfXkV6Cr6dWtnPxBSIn3fNgXoui+ERI4MoXMZ8s/Okmvbjj392HLsSi2c5oTDLzz4Sd7kT+ELh8BELCYBn1h9F+d+q426Mm2bcvQ3F9gEEwT2b93ngn0tNhOFJKtrOIU8maUycXv/SsvEMbxwGQEk6WbTDe6Jb75EVgp7kkibRnQLYEycWqV9inL5gTz/8kd+g7PuKiWZ6/0+MDE3YsUnGw/wB//pXRRvaU69VEe2QoKJIsFwBmEGka0Q2QrJtGyO+p6xneyMsfLdt0TuAN388PERWmeGrCwTQ3vEJfGsIseAs+pw/E/qyGoTqnWIwt5c2e6aMpth8QMB//Txj/CoP4MvCr1MjqZxWYpLuA1BMj23M93DpmseSDBda1sIy/+tlG083lPme7fyZcZHDg7QmFD8z0f+mHscSa5vzrRMyFc6k3y+eoHSzYTM1eVeqb3wbAOPsCRIBkPuKS5x1p/jgj+DGjJ8ZfgsT7/pKN90H+BoP0V/N602SWyhFFu9Fbvh20uR3w7aYKII0YIkP8jaKUXjSBb/xCma4xJzpsHaQIbc+87htjQy1EQFRVAxxHmDGQCTSxhxarhCIwsRQdkhGsjiDw6g12r76xDS51YADh5tT4Nh/UpcKAVhZJntWi0byN2Fp1l4HjKXI84KjrnLVGRIjGAqDvj9+kN8ZfYk49UWutbYkQa2+xxdoqtusNlG03fJ0ugPKqWd4gFyi5qkdgBFrg3ojex4RpuUMmFrOuSWiH834JrLEhUFJ90qI8rZUOEbmJgr0TiXmmPk5g352ch2dokTjIDElzRO5IAcmaUIpxEiPQ/hehsV02tVAHQQ9BkYIk5QnQTtSeK8pV4NBzQ6YzCxxImwiQGdsLeZb6i6ZD0lVJYKiFKRQrHDWW+BSkrpEJPQMTHLyRCzYRk0yHzWBvg2td3rf2fC91FHxhHTBzm+sU4zfFAa3O44JsdZfnyUtfOaQRnji9yGv2tj6GiXduIiunQY+RxkDfguJuPTGTaUhpoc8auURIAr7Jha2uNWYwAVsKPffoNMHMfWkSgFS7cf9xtDkXeJoOIYE0asnfQ5+uevc395lv+m8k0yIiYjEprG4fr7hrkRDvMHUw9R7/hEtSxSGR47eYPTuSXOevMADA00WDzqsnbKp8wR/FfkllZd++I7MAYOoMuN1hvuK1zbxSWZt+T7my0Z68/fyhYpSyXM5AidITjtrFGRkpUk4L82HuBDH/teijeAlUsb+DC2oOury+dsn9BOGmwOo16/we2rcfuZ8TQym0FMjGKMofSFqwcLBG/3ne3yo3s+4/7TiXXFybEROqeHaU0YRqSgIDMbvrqoDR9ZfDNP3jzOqReaONft3MD30K4kygsW3m5wh9tkv1ygckWRa5WQYZjKptswe4/zZDO/+t3midp8ApBqQ8cqU63hRzHR8WEaEzmak4LxB+apdXzqM0WclkAkxh7rU+OiG0PqEqnJfBaRyRCdHqcz6nNm8BqnHfCFJchaSQIWtcOz7eM8vXoUoQXm+ARypY6eml4f66Z3pkaGmfveI4QfXfcR7xnG2JxsKdYDsQfZXIVg8V1j/J2f/8/c788wprIbNv7EaCIMHeMRG4l2BSbnExdKaF/RGvMISoLKQ0v8+Mlv8HjuMkedmMgYOga+uHgPM984wuj1ZJ0Bcks3o/W1LXM54ntPYjwJn7v90N8QitxoA4m2FlY2S1gSPFyZ4s3567zVN4AiMJrIRBxR04w7a3yreJwbDNC4VkZLKJ9tcyazQE7EKAyuSsAxtEcF4DOyWIRptrpU9jfQAz/jhhZcWu/tKNr/fd8jKvokGTvmptHMJx6XW2NkFwXZZb2V4Ct9VpnN2AWfknNFZyYIyy65GzXEwgrQgqBLOrQTL0zf8xtjfclao5vN/Xdf6aJnZe1P4wkpEEIQj5RYuddHT7S3VHFGJmEuyfPNqWOYWzlU3QYwu89evcclqED+SJVjlSovn8yhHRcok3UkcrmGXq1aJj8lrcXZ2SaVdVs/9gHniRD2NLC5tL3/Xn2bezcdteePl9bllGQdOkOCqKypZNo4UtOq+IQNRTiSx/EcZD6LDCP03IKdNylxFJPjROUMq+dzdEYEj+WXe2mckUmoG8FikmcmqDBfL+C0sXn4SXL7/Ps4xm0aW75+ELkoy8Nki9D2r8SdiXGi0+PUzsDbsjc4ohSuWD8dJEYTk1DV8IXVc7y8NIqflwTjBbQj0K6gPSgJy3C2UOOEt0hFhmSEQpOgMDQjD6chbIGQ2Z2HyBiD7MQY822eR74FO/ljU9+5GJigc3qY+mnNzwx9hbJUuCn9qCsUidGUgJZpkndCqs0sp38/wCgBb4e3Za8xrqBjQAmDcDXuO1ZwvIi15gjFl511t0IY3d4F0Y/9Fohsfuy08SxSoBvNLUfQ7Tmg9frCFRJdKVI7mSGqJLSMYjnJ8vG1h/ncrXsYfiEiO5uW2pv+o5tru82fO05U9InziignmftgyNtPv8KzH76PI591UEtr6JVVRDcnejv/ep+y1e025pa1vg5c9SqEDfgKYbMBbucz3JyRkFbKLry1yA/91Gd4NHedbN+iDEzEShLwx2vvYPzfZ8hfXYG5RczoEK/8pOL+U1P80OjzHHOXycsAVySsHC1QTXL88tf+PIXnBhl+Jk/muRiGKsQDOdzZKvrq9Y3j2mYe3wmE46CGB0lWVrcNUm+5Z9dNJ4RlHSzkSQZLVM94tN/SYqjcZCxT53xxnh+Y/BafP3aWF2rnUJ0MQpfx1gyjH+tglldsg+eBMje/b4jmMc1b3/Iy7x14me/KX8IhS013aBrNC+E4L7Qn+erMSdovVxi5pjE3pjHaUkeYxGaobKaRjReWGPzDNm7j9nUd2wtG2s46QiBkuPs+2T9f0vWz8IFTPPDTz/OD5SspK+bGqt+YhJUk4Cvt0zz18fvILBtqZ6B6wSWzJBAx1O9JkIMh7x1+mUf9BSrSwRcukdGEGNqRg1cHp5Vs6x7c/B51o4F44bKlodgFr68i36/FpTUy1qiO4JWozDGnRrnP0Nrg/9SKKFK21Bx4cXWczxXOkZcBTe2zWCtg2goxaCh4ISsDgvKp44hWx+ZUJwnmNl4INTCAPn0E2Y4wV2+mR7q7cFbuS88CepkYXd+Z9GyzXx0EmDTXXDgOJusSFQBPExlJR7sE2kEIQ5yXJHkPpVTvuC0cx2YwZDO0RnKERUlnUBIVBKcnlnjf4At89fgFaueLlJRAtlq2YYXWNmtmp82re6LpvYtdJuwesMX/vQk9kqhuP9PRYeLJIZpHDO/Iv8IxpwbkSPpYMBMg0A6qndjmG0MDhONFRkZrPDZwg8eyVzmiAlpGEBnJpGoAcHRihanaKJklD39pmCTnkmQUqpBBVco7W+Z3C8bsvXWe0WklqrT/TTQiSRAJGCMwZl1BJAgyKiYY1jhNgbcmMA4wVEG5LjgKXciQ+GAyCaN+nXF3DRdDYGJeiV1uRUP8SfV+Lq5MUJ0uUZwX+Gvx+hiUQhBhIsurIoeHLB/54jLohKRWO3j6odYYKXedKz2k60v6viXFGhC8f+B5znrzOKlaDExEx8Ss6YSOEVS1z3xURhjQriAYiSGTYKRnieMGQgbKTUacOnkhsf8TzCVwNR5mrZ5joGmQm9tVdofketYnniQk9fq+AuOvKx+5KlhGw14AbpcFn8zM466uMT54Lz859Nd509kpfvfMH5LblN/WMYpbjQGipkeSFzhrHVofHufXin8er2aQMWSz4LuCWmuA1UoRHkqo3jvKyBMw+NQyYklZJsEd0HjPWd71S1/jYzfu59jfHcXMzm+tUN0jTJKg02yIrg+7q5xEak0RhpjYII5OEE1U8KZWiG9M2ebC5RKN8SzNo5AbaFMzPhrJqFvn/tE5vv6+ArmbOU7eHEDU6zA6jC5lWb5QICwKWuOCuKAZvneR+wcW+MsjX+chbxn5gQ/z3Hcc4+MfeTsn/0uEWGtgVlaRnmdpBDrBxjZ56SYhsxlEpQxxQjI3fzCOEWPQXeL92230xiDLJUSxgGk00fUGC997AueHF/jzoxc55tTICWibEInERRGZBA0MuU1WL/i4kyM0JwXBkOYvTlzmgewUGZEQGYiMJEFQlIKcUPyLc7/L9Jky/+D4X+Ta6QHyM4bCdEJ8vATHS+SmGvDMi7ePJRxwY+tW+vXkucv1TJeIqYtkGVGrM1DOEgxlWT7msVxc42ZzgD+u3otSmmP3zTG1VKH0UR+nY5h53zBGDlOYTpAxuC0wsy6fuXGOq0PD/PD4EzzoT/Pzl3+I61fGGPmaYujJVe7tLCKaNgfalEvrlA0ph5E4dYyp7x0hu6wZ+Gjztu0Wd4VO1uNMe5VtaiDJ8VHCE0M0j2oezUwxKAEcGibgRiy4FQ/widWHaCYeQeLQiH3kY1WMMPzoiYuMejUutcZpJy6DbpOCE3DBm8UXDq5QaAy/Mv89fOal85S+mWHwYh1nvsp2K6JLB+BVY9wvP28bmu8Rr7NFvr/ooIlCkjgiuxCQvZHjcmWYlVMhEQkKQV3HXI1zPN05y0KtgGg4YCKIEwrTMYkvyayEiEjTHssQ5QVRQRImLvFwhDvcJiwWUvJ7F5nJ7NhcVyvBgNvEd+5Oif4WbnYh15V4P4TlEO8tYqUwrkOclUQlzUA2wCNBi4hBp8Gx7CovT9SomhKds2M4jQHCAetGaU5IoqIhGI2R+YiHhqd5c/EGp90VBpXPO7PXOefN8+HJx2idKOGv+KiMhwgsDWmXJrd/3KJnkfelAB40rWw/rohuoFYIjIKME5MguRWXGFFNit3wQ1r9KIGy06I1YVAVQftojFOyrrTlpAAhKKGZi8pExuE9+Zc57cApV3PCWeHB0Vm+fDwHwkNohYxAhQY/5yIOUEm4J2zOlNpJDhvSHfsC5YmGMES1I9xaBtmReCqmkzjEsUIpTcVvs5TJo90MiYY4C0ZC4gmMtP/GQGs1yxU9zKf9+7iZH+b61DC5Gw7la230C6/07q2KRVsVm44fbXrzwygwcps5fkDZ7Ae245aHrhRojfnoYkJGGBTS9jPQCTPxEK8E4zy7coRIS1xpZVnKdsg4MQUVkJMh53JzREYRaQdX2sSLfv96bCQmkZaUrmP10bY8MGJdxkKIfS2Z17WxRFJrrCfv7+N7zsVrnFwYYmZtnN8+92aG3Tp5GfDxpQd55mP34jbAjw3FusGdWcHUGuTDyAqq2YI4pnQjA65DZbhEVPK5+kOKR89PcdG/F7GyhikVMEeGUAtV4hu3tgyj9PnL/MnPvJvhRkgyO7+zz3IvEGJrTnjGty6TdnudTwUwt2ZwF5fRnfXdWmhDe0hw9r4p3jF8lfNugBQh93mX6BRe5ocGvkH1/hxPvvM0y1GeZ6uTJLHDkLBB33vLc4x6dd6ef4Ujqs6IFDgojjo+YyriZ9/zJ/zJvfdxZWGYaH6UoW9JRj9x1QZHu410uwpGSnscTLNubEm6PFjz5T1Cr9V6tQAmSRj75C2ii0N8/pFJPvGe+3j8+HX+1bE/wRUKiUAKSVEavj//IvkfCOhomymxFBf5yLWH+WjjYZKarXAsXZY4bcPn//uz/L+O/xcGlaIkM/wvkx9jerzATDTAXFzmXz//HeQ+XyBTdMl4LiYWrz7b4Q4+8l6cp5tn33WneR4ik8Ekhuyypn5a8sGRp2lqn2eLx6jFPkudAsVsh7nvyqKqDsNPa7y6RgWGxBd0hgVROaH8jEd22eFqcC/X4wucm++gVqqwvLqhO5fIZdFDJeRak2R6LnX3JJjrUxz7zy2IIuLmPtJ+d0GX/mCrYbTRaFQjwyTjAyw8VqT6eMj9J2eYibMUZUjRtHk6GOXfzL6TS0ujmCfKGAXt0yFOJiaTDakBvzn3DqQ0/OX7n+DezAyfXbvAapjj8dwVZB+99f80/ik+OPQtfq71Vxh+xkd0ssh8zrK79lndydwCpc+1IdHoRN++3eEmvL4W+V7oNrdBUmsgmm0KMyN8YekeKn6bvAp5Zu4IlcsJbksTZyROW0MQ2gVVs3zj3Zxs0WyBsg0nRJhDtSp0EgcZg4kTG3j0lPUrbzeGpWXkl5bvBhv5RvRZlkhbXdkfGOnS69rPSmvhaI12BUfzVSa8Kr5w8IVDObV0JpVG0+E92edtSmLuHLNhhYv1CcLEQQpDYiTVJE9GRAwpW3zkCxdfuLw7d4nBiQYfcx/iaTNJWCpYmuBohyCC7qNsvZuNl3dwJZg4tpkV6d+T2TnkwiKloYeoVn2uV4Z4PnQpy4AhZXARuEIyqBR/Ln+NljFcjwu8FByhupLHWfDIrwjcJgy90MFphLy8NMrLE0M8IJYpO5IzboEzLrS8eQIzzefGz/NKpUCcV7e3MF+jnPPtLDqh7ElTZxyivCTJaSqqSUZEVFyrTFdEnowTkxto0xJZYt9FBQKhrV84zhlELsGrKQrTAe5CA1FvYRqNtFnE1swo46S0AH3ZNrrV2l/dxp4fXNqT/i7t70zWJyr7dAYFRydWOF1YIsR2+Lkee3yzdYqXFsZoL+YYWjIkriAYdIjzApELLPdZ20ELQ6QVMs0V131xh24LuIqMOeasYBxjT6ZdgjCtNyhyE4WWJKvbn2Af+PbKWtkrdIIxmvKXbxAsHWFRChYFjHiSqCiIchK3oXE6CaZUQLouemXVEvYA3TZPAkgGioQjWYafguuv3MPgpQCRz0K9hbtaW/fTdrEdv3RX+XZdRQclQ+q+QKV6efPbtpPrC4bqRhMRBKjOJFkVodA0TIRGk00ZD5WQKCAxgkHl84H8Jb6mJvmdT7yH/C3BVOc0AP/hFISDCT/3nk/yM5Wrvbj9CSeiKG/wf7XfibyUx68aa2WtCNvwecPxfdN4++kN7hS7KcFULt3GCnFOMjCxytTsID/xub9DZ1Rz7yM3uLc0x98c+iJFKdDAYuLxG/PfwdPzkxz5hEvhegO11kYEoaURBdSfXuB/mPur/I13fp5fHH55w20jDH/tyJf59F+s8iefepT8x5ONcjhgGuVBYbSxc6eXDmrJxCh5mHKBuXfkedePPEXFafFCZ5LpYICnlo6Rc0MeGphmIShya2EQJxvz0N94CY3gc9+6F9USVE6t4rsxkTOKCLWlSajVbfC9y9nT955Mu41aaWCa7XV3wg4BcuE6iODOaGyF66wHvmOzxRLvzsVkIE/9mEf7dMhPn/wC406VEdni/7Pw3XzuUw+TWRSMvhxhHGgPgtPWHPtUQnPc4exPzvFQaYqLYxOE2qrQa8Eoby7eIF8OmFQNAuPRMBFNbfjf597PF66fYfAphXN5BipFktNHcBZr6GubYgP9tCD7wBtTkQMYQzw3j7O4XvKUGRul9vgxjAAV2OpOlO3CYeLYBlRTLgYApERnHaK8IrsUU5jWuKttqwyC0Hbc2ZwD3d3xt+VmuQsKq2uNg92xd4rCpwVLJtaYOEJG0E5cWtonNAYXvaWNWUxCZGwQr5rkyU8JBl4O8FY7iMTgdEq0xhyuPD4CXO1leWSEYjBtNKg6Aploa2WpTfn2RvcyKtabQG/lPnnVkfaoNAKUNFBzGH4+pnbc4eapCjknZHHAp2ViqtrnlXCc5xaOUJ8tcuRaE3l5yjay7jajdj3y85qo6DAVDGy4VdfnPqJqPFi4xR/lH9loDQuxIevotXz+9Z/TQhMpMK6iM2T4mZHPcSuu8Kdr9zHXKbHWziCFYdBpEmuJEIZMNuRvjH6enIx4/tgE1VqO8WIdKQxzEkSi0yK9cHtSLbC88e3OOpPmdkiNoF6q5EGRxmVu518W0gZd47xLUBHkKm3e5E+TEdZHPtsuU74EuYWI/Ivz6FKOsFhBhYbczRpQQgrDsFPneDZDoO2JtqNdxp0qo6qOLyAi4VbsMh1XeGphEnMtT34+QddqqEIO7dvWijuSee3z5Pb6KPJNFuyuOZU7oT9IKCR6tUrpG2mQLYpszmqn0+Ontt/RgEKNDmPyWRrHs7RGJCPPhniX5zEdS07Vm5yblZBObHbKtuM5oMLa5tmFZ7mZRaIx0Q67c5//rzAT8dkn7ueVcyN88N6LvdzTbrrdmm7zZFDg6817+M0//U5y05KjX6oi55YtKZUUVJQgu5zjpbUxVkc75ITCRVHXMXUjeO/oK3zqOxRrfzrO4CdmrZ++38oyZkvl6F2J+fUv7r1Y5QBoSlcazH5qmMGWQTuazhD8zbNfoZ5k+NmXfoT5xTKDX/Dx1zSDyzGjjfYWJQ6AFDTHJK2TEUf8Kg3d6bX5kkgKQvI/vfjf4vz2EKcXQuTYCKLZssfkTa6x1wQ78YskCSKMkZGgrj2eaZ3gj67ej5SaUq5DxW9TVi0Gck1+7P4OZafFmGqTEfAL5/6Y5aRAI8lwMxhk2j1l+z7HOzCPptDtjpXlLhuZ0ca6Zu6kxN4YdLuzHnfrU5LCtTTRolhAZDPM358heEed9x2/zKCMyQjbvi3n2A1He4J4vIKINZUXahBrRKtDZtHlqY/fx1eHLqAm2hQLbX789De4z59mSDXJiIS6lqxowQ9+9m8y9FWXwlzC8GITZ3aVJEnQC0u49Yal4XDcjbTLB5wnr5MiXy/5tbiD1Z4ep0XqjoinZ3r3AHZo4isx+SxJJUdQEkRFIDHo1eo6n/XtCnx2qNbbYAUd9FkAY0zqYpF7y+wxBm8tJDddYG64RGQsJ4SStvtNYGJWkoTnOsf4yspphr8pKF1vI27MEqfc2kIp1FIeH6iHPp3UqpdIImxK51FvhYeHpvlTf5yk61LZfArZ7th8N3CABgGy2qR8PYdRAu1AkjM8nrvMU+2TzN0cJHfdZexjV4gXlnrzZKeZGOfBKwcUVIcEQ5J+UiGQSBanK1z4r88i8nnMQMk2ae6jnL2rOGgao1IYVyGMzcyZCgborGQQ2YSRYpOMYzfhvAx4PH+FnAzICMgIybuzs3SM4YvtE8xHJYSxsRn0LpuUTjDBHknl7obrqRt32zzvUktc5LLocp7OMDx4ZIZ78zNkhI2ZuELhCI2RoB1BnHNxGiFqsWqfVSlkM2DgFU1nSbDqZagLQ0ZEjDt13PR0tqIzLCYlCi95jP3xTZuw0O6QpJQOptWyPRakpaS2J7ZNz7FP2t3XR5HrJC1GuLNdqAtVLMLkGKITkkzNpkGV7X1xqlhEFAssvW2U5hFBMGhIsgmNYxkq1ePIxRVboND3nV1L9nuuheTgiiu9T7fTS7ddnRACbleWnX7PmV1l7Bsus06e37v/zTyQvcX7slUux5p/Pvc+npo/ivjEALlFzdCz84h6s9cguVdU5Dpoz0EbQV0rckqjhEiLITL8xvV3svqNMUaf67NW++XSv1i7rITdXqR3UiOziYNCOK7lbk+56DfLQmYziEIeXckTZyVhUdAeEcTjAS3t86XqWY5/TJCdsj1Jd1MgwnHoDBkenZzmgj/bo2tNjOFGHHMjLiMiy1hJEGIWV27P436n6O8EBLvfJ5VL/R2nmPqABhPzs5/6MUQscDqS2DGM52vEWvJvb7wNgIIXMuC3+MHRJxl31siIiMWkyP/+/Afo3Cpy6qUAObXYq3/YFV3uou54dkiRvFMI155kN7h6RBr8jCJqj4yz9KCi/NYF/vvxL3HCWaUoPUsvoEMGvSaNY4J4SeE2UndUy2aOCSURSUJ2sUjiegycWOXx8ZsUVYfFJE9FtukYhx/73E9RfN5j4qtNG5uL423jBzbOlhpDd1gdvqsiF0IcA34bGMPGXD9kjPnnQohB4PeAk8B14IeNMat7vvMmXogDQwjwXOKBHKrprFuwOwkkm7EulUlB62QEnkYICMoe0XAOv7E1kr65tVfHtLjIE4R0AMEkpzguzhKZkOfM1wAeEEJ8ir3KZLO1knZMwRhbdqxk2glmh4owKTBrNTLXJLkzR3i+foScCoiyy8zEFb42fYLwcolzH7tJMjffa9HVn7PerbwzjsQYQceonv83MYKOdplfKHPkuYTcjea6DzK9Rse0uGieIMRG4SfFaY6L88Qy5pngC/uXye3EpdKS7DjehrpeILIZKOZJ8i5xRhAWBZ0RTa7UIUEw3SxTeGqKeHpm11xd4XqIjE9STLi3OMeIquPgoDEgNGva50o4CrHAZNIGCvV6zyd+u7kCnBVCvMI+18/6abbbl3b3htBCCprjkvc+9AJfuHwP5S9nSDKCoAJxJPFkTCPKMz9fwSQClUmYz3e4VJqg5flUVIvpaIDgWpHyFYE3U0Mvr+w7dRgh0rnyjXWZmHWZtKhzEJnYh0y5/YVYd6X2Ti8aYwStEUl0ts07x67y9kyVTJqZlRhDZGKyKiKsaFQgbY57yq1vUr4ZlEI1I1TocqS8ytuKl8mIiKb2yYiIus5Ses5j8mNzsLhMslOh04bNTKd0BZvW+D6s8r1Y5DHw94wxTwkhisA30wX514DPGGP+sRDiF4BfAH5+T3clXSD3nSHJeTiXbpEsr+zN+t0MY7upuzcWMWGEvh1pjpCIbIa4kiN5pM5fO/9NXm6MsdzJ80pzkmAgw4QYxp1bsP71bu52n99XZjI4pSIXgneTryliHfINPsOgGWOW6wwyygoLzwOf2ZdMjLbtzcbGbXeeZgsC29tvW1/9hq8aRD5PNFFBxPDVl85wc3KAR7PX+UztPsy3ygzeNGnq5TYUsEmC8FzWHhyiflxxJLPA9WiYnJjDFzEagRIa03bILobIRhstBT1Fog0iEZwVD1H2x4hNxNfDTzDsHGW6c5lBRlhhdv8y2YxuRD9NN9xJiehj46w8WKJ6AU68dYphmeDJhLPFBduE2g0xvo/w/fX8/9TSV+Oj4CjMahUch+kfP0/9noT3PfI8b85dY0SFgJO2ipOUZcCku4ow2DZwcbyeWx8kCARneZCSGCA20Ya5AtSNMWf3u36MNsi8T/vdFwiLioGvTBHfmtr1eyPfbPAMD5ArCJqThswSjH89IvElLzxxP9qFQk4QFSA636bV8vk3n3qvbTLiGGQomPxyQna6CQvLB/P9C4l0fc4lb6aoi+vrh3FmuYbCJTbRvmWyAdJmwJCsB5lFNovwPYpTMfETWb48cJr6yBfQwiDTdNGcVAy7dXQxgQVJ7noVUWuSxDGyVCJ48DhJxir4oCK5rzTHw5kprkeD1HWWb7VOcrM9SHZBw+IyutneeYwbLHOzcS53M+Ngz3xPuypyY8wsMJv+uy6EeBGYBD4IvDf92L/FEi3uQ5E7tI8UCEuKgakcLK/0fOf7DZDpIMDML+za405IgfE94oLHW4+9wt8beorf807yXOsos5NF6k6BzisurusiiFjvwmPWI+LZLP7QMJlWhbg+gyM9crpEIDosmhnezHu4zPMHkglSYMoFkryH081YaXf25jv0XMKyh9DgT3nMuBVunRriSmOY0jXb2s2E20wKkWaVSElzQtE4mVBwAxbjInV3mcCERMZOExEKnDXbjDgVqA3IkuDrbI+72XUy5JMBAhGwqKdSmTx7MJlsg9sV2hhtiAcz1E8J8vet8KF7/iNr2uWlcJyKalGRMRkV0coUbUOPtIxdSFuEpYdKtjNQFIPn0nlbg//xgS/wcOYmY6rR69vYzRH2hKYiW6BBr9XTXG3rTjKAL7L4WGI3R7jkTJGANovMAHR9ePtfP55L9YxLMATliwXYWrO2BerSTSZmi6w9PsnMeyGzqMhfnMN0AopxDIMVag+O0BxTROchCRRjT0GmGqMdgYwM+W/dIllaIdnDKWDroG0GT8YpkJE5dBCsr59UJi69isg7mitCCIyQlr9e2yIp4fv4ywEDwNRjRQIDnjBEqcJxURRlB5mNMcKFRdukBm0QuQxrpzwSX+CvaaK84JS/yDGlmYkTOtrlxcY4V6tD5KoJSXVtfwPeJEvhOmk9xt6s8n35yIUQJ4FHgK8DY6mSB5jDul72DBOG5F9eJJfxrJ8S6OZ372xRb2Ox95E02Ze28z1lIc/M+0epn9Z8oDhNVccUVZtRt07zapmxp6D4ypotP4f0+Gpfcvydj3Lj+zxKV2DiD65Zi9lo2rpBnVXKZoCQAF9kSc/re5dJt1+fELC0irMirfXc9a3t+D3rg5a+5YL21kKiogIB0tEcc5cZyTS45QninMKbHMdpB7bLTdcCcB3M0TGigSzNSYMz3KGTuDzbPMb/+1vfi5jOoDogA8HR52Pk/ErPsldFy4hnuhkaAElCK16jHi9REo8fXCZSocolUBJdXbPKezf3geMiXIeV8z4Pfc9LvLNyhaIUZESE70+TEZpB6fCjY9/gf/4HP4BunwdpQAAChDT4+RApNUFnFCEMP3X/F21BlAxxBfzG2kM8UT3JCwvjNJdyOFUHryo49sx6g2rrFts6EdumSZ0qZQa7LqjuUW9/68doTLPF+NfqxHkXMb+8+3ewqYC02xQvrXE0LuEvtexcLxdpnhsizkk6FUGSAb3q4TQlxakO7lLLBvviZL1j0H5L4rtVwFpbV0VqIFmZrK+fLL1+qvtYP7aNnRBiQ7ZZfwpst0K6PX6UpfsdTozNkxPgIlBCWNcKCRf8Wb7v/At8vXKC6+o8/ipUrkQ0xxyiP1dluNAkShSjmTaPZa/jCklFtpgTZb755fNUXoTcKwsHT9/oxsr6ZLQX7FmRCyEKwEeAv2uMqfX3HDTGGCHEtncUQvwU8FMAGda7bZg4Jt6N9nPLxbpHpr6Ci24GjBSwS9aIyGRYeyjk3fdd4rw/S11L8jJg0GmQm5EMfXkas7yKjkI78RwnnRCwcq/P//YX/iO/+LW/yNi/q6ObTWIT8yxf5TwP4wgXNpyW9i4Tm0Nr/dTJ4vK+XEvCcRA5a/GpWoAKfUAhpWZcNRlym2gXkowkHi4g2xnrEInSrArfo3GySHtIEY9EHBmoE2vJ9cYg5S9kGP/ULLTavYBP0svqMeC56ErBpjour4AxRFGHZ/gS53gIFW9y4exXJqWCDfg2mnsqd+9WLjaPGX7txMfTjBIXJQWDyqYKukLx5/LLPPod/xJXwJjK9vi0t4O11hSR8QhMzKfn7+WVlyapPC8ZeznEn13CTM2lC2/nSuW7NVe6flPd6cATz9lCr10lk94nju0J78ot8pfTU6broIsjrJ530A62gtMBpy5xawJ3tmb72gbB+ro7SEBOqZ4ry6RkdHdPJhKRyyKkTF2R3RPjeuxJBwEEAe1BRftMyL3leTJC4gsHiSQhITKaE06N/274SzxSuMFHC49weWGYJFOkPWr4/z7wYR71qxSll6afukQmISftfjz8LUPlYxdtw+SDotsc+9Vo9SaEcLFK/HeMMb+f/npeCDFhjJkVQkwAC9t91xjzIeBDACUxuEfttClvOH0h6vxpGucHyM60kS9ehyiyOd9pJd9uRRcm0aiqw6XVUfSwZEQZVnSLusrSntDUHh6n+IILjablpchmIM2DHXm6xS//+x9l7LK2vnijeZavMs5xRsUkAB4+gWl3ZbY/mfTzKSf0+lPeNpCVkiiZVtsala6D09K4dYfmQpZ/Mvt+ppoV1s5CZ0gxHPp4VYFa0LZtnufZoihHoF0QjtVCl547RmZBUq5pghOD+DdWMNU15PAQulJEVeu2g1EcI6sNTKsDQqLThTkuTjLmngKj8aKDyaSbVyyktOmYjoM8ewpdyCCvTtuYyuZrxDGmbRh+2vDI5N9idLjGu8evcH9umu/PX7N58ULhoBhUKlX0tw+4RyahZSJ+r36Bi81JpqpljDI4LfDnGxDFyJS+1qS86T0XVrfSVAqeM1/nSPFNHMk+SLywhJf4xETugebKAWCSxPb+oGsdu4hsFlMp0hnLEQwaoqLGG28RND1KT/vkFrXNbupWbXaf6SDodvlKG0xoHW+7froB9n3JxGhMo2lpbHsGXp+h2WtXJylfDdCuz2duvpmPjz/E42+6zK+d+DiB0dS1QQLjKsDL3MAdj7k2MMoXBu9hLFvnrLtKTlglbpswh9yIS/z0kz+Gvp7nzOWUpuAgHPx9Qdnez3cz/VBY0/s3gReNMb/S96c/BP4q8I/T//7Bnu+66037Obh1r2y9dbLC7NsUAy8VGLmVtyl6aWsnE+/hoY3GW5UsLhdJ7pEMyCwVGdBUDZjosHo+R2aliLpqrQeRzdqJ1wLx5ac59mV7GW0ML/AkeYqcEOd6lx/hCLPc6P64Z5kYbZDKZo103TnCcSwBVZLsmK0C1kWlkwSZ+nhVK8aruSTzis9eOofjxeTOVqmv5OlMucjYxU1b5gnPw0hh86xdgXQ0Ahh8VjDy5CrtowWaEx7usmWB1JUizTMlcjcVYmXV5tyvVNMyfFKZlDjpXEC4DiZJGIkOJhOMtptoWm6NUrROV2iNOAxXK/YEsPkraRB04OszZBdHWL5/lI++rcgrR0d5x8lrSJlQwBZJldOGJLshIqGuDX84+xCXbo5BIkAY3LaB+SWb5lguIF2bMSWCoOd3xyQYY3hBP0neH+L42e9GhzFieZWR5Ag3uDS0f7kcrHAO1pU5jgO+jynmCceKtIcdwoGE3FiTv3Hhy3xu6TyLnzhF4WYLvVbbF53qjkPo0gZo0zdXtls/PWf/vnTKjjS43dNtSpPgvzzD2Hyxx/v/5E+fo3XsD2kZqGqPigw5qrJMKHiTtwDFBdTIC+nFrNvHNpjWzCQ5vt46Q+VjeYa+voCZnkPvtRlNP7p1MP0xvi576F10rbwT+HHgOSHE0+nvfhGrwP+TEOIngBvAD+9n4JbwaaeKxfXimh55TJKQu1lj9JsV/LUEPVRBdLKotJuPbjR2fGjhOKjxMeIjg4T3tXj/2Zc46y2gRIYRpXFFlXecusoT7gnqU3kGMr4dQ7u9zs/ShzWWmeMmBcp8zdh22PfwACc4z3PY9EOgumeZdLkw+nyr3fTDvX3d2HHWG7hzigFXkp9zaC34aMdHu4KhlqF0rY1TD6yCDENM2zYcyN9q47R81s5mWJCasgbjOWBAdrO4PA/ZaJGbdlCrdZIo7jWoMFpT1YvMmRsURIWvxp+E2HCPfJAT4kIvJXNfMsFuUqTNAgQJues1vJWM7fB+u++t1fGnXIao4HQyvHzkDH/h/p/h3Ngi//D4f2VcBUyq3IZGJP0ITMQzIdR1hrzwqOkMr7w0ydDTEu2AkYLcvOUOMe0OMggxUWQrZKMoVeL2Pa6xzKy+RiEY4GtP/yoYOKPv5QTnucGlUppqt7/1sxmbC4RuUzBkM4wSiGM6xyvc+h6PeDTk8XPXGM/UGEwbaLjNBFW/w0rLjTe2Vrk2VE06V7ZZP1NcZV8y6SrBrsune3ofGbKGSr1uqz37OIzEag2TyqZwfYz/4doP8FBliv9b6WkSBIGJUqZMtaVn56pu87HmKS62JvnwU2/Gm3M5+UoTVmvb6oq9ycZsmDPd3+0He8la+RLseP787n3dLUW3P6Xpb1dmb7b+X5P06Di7vrnkxcsUXxaoo0fonBlBtXwcIZCNliW32inP2vOIToxQP5Hhr9z/RX5x+GmcNDo+qvIMSc3fn/gTrg4P84vP/HcMZjI29a/Z2PaYVBHDvI8f3HbBvJn38Gnz4eeNMe/bj0y6PrHuhOwWBu1aLJEWWuh2G1otxFoNd2oWV0ry3c+km6HNR9ckzZbtyBLFCNXGCSPcUoHcA8doOVlkAknGKnKV0hEIz7XuleoauhNgotD69R0HkSRUzCDf4/4IspDHJDrdWEE4irfwXXwq+t39ycSY9ZZ3xlg9cPFl+srIdkSyugrVKs5lyfAXFWOT4zTvG+PyI6f57I/cx0PZm4xlGyg2KnJraRlaOuKzjYe41RnkfG6OBMHQk5KRj76AqJQxWd92kpIC02iSdFn8tkmdrTDE+8QPWp9Gv9vT+jkuGWPesmeZ7IRetldXmW36uYsuP4+xPVVrJzx+8vs/zUPZm3xHpk7DRDwVDALgNmJErWnpVO8GzDqXeoVBK5NtkDNFambl7F4vK9KAv+n6pdM4mhkbJC5mcKeEfctpzEvXGxtSnYcuHuPlgTNcfniY73v4WQCidM35cmMjaI1hPpH8m5vv4MbNYS78iwbmhctWN91p8dcdVrW+LpWd1mWSbFTcsKMlITzPKv9UoeuyZS7LLinc2VVMMY85OYaMNbLWxrgO4VieJCPpDCiinGDtLCTDIW/OXcPp22m7i/eFYIKv1O9BdUD4HkYnEAiE2aZ8tvcgd6lyT0hkqYRQkmS1un6UTUvgherjbL/dPdPjo0lsW68eksRG9LXaRtaWxVEEIeUrCd6axGtoEl9ilPXvRoM5XDmJrDbQy6s9a8Yk2nZRSulsuyeDfgVyYLKotAoXpbZyn+wFXaWVgGk0yU7VGfLLfOjT340ZCnnbmWucL8zzEwPfAODTrdNcC0b45PS9rNZzxLM5VEfwibSZ9alrgbW4mm1E3Fe16vZXcB68Mu/ASNNHN5Jkbfq5j1VTOA7Jg/cw95Y8a/fF5GRIaBRLOqSpJU3tExtJ4kqM726liLgd780+/bp3A8aYjZldqeUvVxuITtoARRsII/v+kmQ9kUEpZKLx6tDquLgioaUdXtEShUER0DS2hd3VYJSP3HiI6loe/8Usg4sGuVInfq15dHbA61aivy22sSSEEDYinc3al9JqEYzlqV4AfUVReDIgGa8w/d48MoLCTJ4oJ1h5k4FKyKOnr3GmsMRPDH6Zo8rFF86G45LG5pF+oXaez924h2zNYDIeIo7tkQ2sj/ZVfFlCKRgZQLsK0WxZRd7HISOUTa+0ynzTrtLl8pBqS3PbDR8TEqFS6zot5jHa9I7autmi/IVrVDyP8OQIYcVFuwKtoDXuoSc9KpcUYnF5neEwCjcGY/tbbvVufDCLTiiFGB7EOAoRbOK53s011y8btLXAllfIv6A490kPcfIoF99/L187fY63fN9VFIZfeem7aUyVOPO7AUPXFzG16xvy7k2iMV0XmBSo4SFMKQ/9GQqv14LupzDY/HOX0sCzjbZFJsPUO/P81F//ODkZkCBpaZ/rcYGOdllOCkSJIskoTM63a6CroPvI7jaTUq1niNzBZiYE++4kZczGopnU8o+nbPNvmc1aSzwIrFvF8+z/fR/he4hI20bKbYeMSFjWWZ7rHCMyilbiMxeWeGLxOHM3Bzn/Gx3GZxfQS8voMCLebwervchlu2r3u51H/qpjB+Kp4KGTLD3ok1kyFKZDwqIif1OQWU0wxTzakXg1kLHBaRuivCB7tM5oqUFGxWgjcDG4QhGYGAz4KV/GzbjNXJLj05fP4z2Tp3QzQjTbmG563mv03KLWRDgKnd5XFgrW/7yB57mPW2Ozb7A/f3mncXetq4QNPjkTxQitoVu4Ug8Q2rD4UI7WpKF0GcrXA4wAefIocmWNeHaulxtsksRuPtvl+R9wURttK1GFlOhtOdn3sUF0TwdxjNEGZ7VG5XIFp6n4O6W/DAKyL2YYWDa4C3VMo2HT2La5r3BF772IGtbK61+kaTcetNlzVd6rCmNsEFYpawyVC8gIPrl4H5O5Kg8WpugYl7rO8K3WSf7di28lWsgyWhao8QKZmy50AnoKWvSdsja/2+476fKv98/X2+HVWGfdd542DO/VTSSJ3SvSTdpZblL0FZ1nM/ylwk+jE0kcKBvUjiQykHgrksoSqKUFOzc2c/zshu7z7abMpUJmfNsoJk3iWP/e7W/xbabIN1oSXdz6bo9f/eFf519MvY8XnzpB+RXBxOeXMa4iGiuhfUVhJkFGBm8toj2Y4a+cfZJ7MnN8YuVBqlGOjrEpQys6JDIwpkAJwZfbJ3mycYryp3IM/4enrA/Z6PUChiTpuRJetcdOEuKZuXUFKBVyaACTyyBm5rftpNI7KkOvWKZriXcDxP1uDSHFekHGJjeNiUJMonCEACWRc8tIYO1HTvKX3/0VPvZb78b5ykV48BwrjwxQvuTB7JwNgJZLmE5AEobref66j872oLLTCcnC4vbX2M81N39WJ8Rz82Q/sURWSEZ/J/WDpu852dyyb5OS6W1ejWbqa5UbLFHpuYhyCYKApLYLi+bdwB6uLZSytA/lAu2jRdyG4dLXTvLy8Tan32T5/JOowidm7uPY/2n73C48miEoexx5Lmvz+Lt6ayfl3L+R9brbdA2N2yi9g9By7AMmCjF9McgevUMY2pz6tRrOFcGRrzqI386C59q04yhG1+p2A9DWSIoPWM3a41HqGlnbXSNV4rJcsqnB1bV9sam+popceB7O2CTJ/OLu1ko3kptoitfh5y/+AGs3y5SuS/JzCaLRAtfBiTXGVai2g4g1qhlSmHX4jaffiZ+N6CxmQcLyfTlGMg0u10boxA4FN0RJza1qhVbD59h8vB5cE9IKO0mslQu3zQS4I5n4Ps7RE5iVVduVvhv5DkKEEJY7ZjvxaEOvjqXfByrEenCzK8fuNbqTcrs2WEZjgtBuDIF9N8Uriv9QeowjM4n1LQYRbtM+vxoYsJQCcdKzdmQ+hxgfQYQRycz8Fm7yvcKUc8SPvRn/qask1eomgd0FP2w38NalJ6DvhLKdguq7p4njNC20+1kbx3DGx0jGhxCNNiyt9pE23aG7YTP65+EeXUxyZIhocpAk42CUwAkM/pKk7WT4cOkRHGW/P391mPOLawhjKEx7qNDsu8LQjk1v/+8tA1O7f2YXCCmR2Zzlxu+XQ/+1N2/M3UrqNPhv4rQWJY6t7zyMbLptWr195/NtD89nrIFlwhCieH0+7rFZzWuqyOOCS+2xoxS/2Fkv6b4ddILRCaO//S3ER3JMJLM9xarT41LXndBjNteGzCXFha9krRCSBFEssPC208xkBAPPVcms1G1punKZHFAkvsG7Nk3cswz01sYS6cvfQAJ/h9STAFHRYeldEww+lUGu1mB5BR1G6NWqTZfqz+HdrMS6JcjpsVnmc+sLXaaMhlFkJ2QU2cm+03iNIVmr9TqoCCGY/K3neylbRkjkSp2ClBgh0KePoFab6Jm53juRw4MsPz6KX9XkllZ2t8Z2gDsRsPqzDUZ/6Qg8XV1/7n4/bDrmfaN3zE270qT0BrYeYYeGyX33MUGw8Z2kyrz9pqNMfafL0LNFyv/5Zo+/Zb0Y5S5sQKm/22Y09REr7fRO02dt3TvO3FtdMktQnInx6hp/TRPfEIQXh0g0qMhwYjmGa7fQQUD5um/nRLu98dq7pTjutQ9vl6lQm50bp+wFroMcGcLMLVje8/Ta0nN762dDzC0N+HbjBabTQTescWO6vDs7Bdb75k73WXfFbd7Lhr8bgwnSk+2G3+9NNq+pIpeJwVtLG+XuA7rTsdkRsMH63LZkWAhMrEmq6xa/DEPy08M2mDi/QlJd6xXcqChG+h6m1d7ig95iWZiNx+wNPqzu9/YJmYC/lthGBF03Th+N7QZF0P2vMVvH09/wuFtU1KV7PTZhu5HcmF5fNEIgs1kQAt0l5kq5bqTjgOtaBW6MdaEU8tZ1UGthlARHWculOxaAMMKvarx6tD7GA6AZeFRvVBjvrNhUww2K5IDWWyo/oZR9lslxiBOYXUgZENOTykEUrjE49YjsvIdfXbemtrRbu0MI0hTSmH3J161HZJZcsssafzWyh4hE47kSr6YQiUHGBtWK0irVDrrWuH05fneN3Al2aZC8Jxhj3+Om7ChjbBB/82miF+jM+JDNQKIxutH3xb73tt363qwX9ovdZHbAefLaKvJ6B+8rF0n2Uym2eWF1j8XbbQZCIH3fpiT13UN3OohvvoSSgqRLqJPufLrZuk3OLRt+3mKtdYOOXcvoAD40tdYm/+mL1nqAXobMtq6n/rzy7nhSn2TXUtzQK1NI5KljzH7nMG7DMLy00tvghOchjk5Yi+bmzHpBlRDr1ooxCG2gXMDkM4ilNeLrt9Z7ngppFUu6cSTzC+T+tGqDNXdQDZi5FXHhl6+uk6l1cQfZEMJxe0E/c3KSa3+pjFsTHPu3a+h6X4GRkFZj7phZtb1PVz71EpMXLZeI7v7trvS564NMmRXDCEyyc0pmv7IQEvX0K0xcykEU2syvlHserXF6GUcaOTxE64EjOK0E55sv78n9ueP9d3tX283xg2StxMlWXvR0/W93KZHPQ6WIzvkkOQ/XGFhc3DS2TZSy3ZjTHojbtt5wm0B40vfu+n3osNGY3AdeU0VutLbW9V5xgJSmXmBy02TqTZqu4uu++L0eBXe98cFcLCa1pOXIkF2oiwba7fWNpevr694DNqSBdX+/nknQrQwFhEGEEW7D4DX1RqtFG0ScYFwHc89xhAQ1vYSuN+ym0o0NGG3zpkNb1r9BXlL1MmG6JcZmM2FQz5rZh0ziGF2rIe6/B+Mp1KWbW2lBt1MWmzN5NlxUW1I1oRFhjFsTeHWzTa/E1C+52XLa5d2aINjeQNmu/PrAMPsLvHdTBcMIE9d6J9gtJ9rux9ttnE6CiDXC95H92ROvcsD/oDDGbMjWktmsnb9dzpPNY9cJIoohVCghoD8GtUtF7G4Qvk3X3OKv78fmE7a9+LoyP0BLQ3g9s1b2sGv3ymqjeG/WTdcS37yL9t1T5nMb0vr2ZUVvN+adrOc9QkiJGhxg5R1HiLKC0a+4iNkFSxcaxzYLwvNSVrektxHJbMbyZbRalmdiu93eJCRTMwz/wZrNxmmsHyFNHJFMz6JGR3jl7x0lc6xO8fdPMXCxhphbthH7dLKZRtMqkJTwaN1q0DYNz/WQuVwarOly38QbLOH9tnpTR8a5/A8cjgyu4fzyaeSXnl73c27Xzos0ZziXxbTaGzN9+oKbJpGIKzc49m+WIdEka7VtTmJ6vQgtLVHvpZzt09IWnocslSCO7b3uRJmn3Wr2Vu0LQol1hR3EW62/vs8CJKtrOE+8bOMGo0MIrZFzi9bF1teAw168z/1wJ1lFd4q+9SdcD04fR+dcnNlVTKNp11Hf+kxW1xBrNbpc+t1uWRtSafszl7Y7iW8HqVATY5hcBjUzv254bNpEjE42ZsT1rdX1TX/nbmA74XVqvvwq52ffZiKJbkNjIdL/7lNod7t6TQCOQ5QVJFmBUQrRv9jkxgbMPcrelPrWyE0Lc9NCNXG8I8l9N8dWl2KODVRZypYwrrLP2OXYkNLmX/fRBm9rNUgBJh1rsun3B4BxFEcG13jTwAzP+8Obiumxlaqbv9RVVDvNr1RJmzC8fbDd2BZ7do7cJmtgj3NBKIkxd9iYm/RQs89K2W3ltBPSgi5Juk6U3N/37xR3uq6kwLgK7fU1Lt88/253Ar9DvWSctLn1HjJNbifXbZsx73a9VztHesPNhFgEmsDSa3bTVxfDbP8sJ4wxI3u5wJ9BmcD2cjmUyR3IBP5MyuVQJltxIJ3ymipyACHEk3eFKOjbAHfrWf4syQTuzvMcyuTVvc63Aw5lshUHfZY7P+8d4hCHOMQhXlccKvJDHOIQh3iD4/VQ5B96He75auFuPcufJZnA3XmeQ5m8utf5dsChTLbiQM/ymvvID3GIQxziEHcXh66VQxziEId4g+M1U+RCiA8IIV4WQlwWQvzCa3XfuwUhxDEhxGeFEC8IIS4KIX42/f0/EkJMCyGeTv///fu87htWLocy2YpDmWyPV0MuhzLpgzHmVf8/oIArwGnAA54B7nst7n0Xn2ECeDT9dxG4BNwH/CPg7///o1wOZXIok9dLLocy2fj/18oifytw2Rhz1RgTAr8LfPA1uvddgTFm1hjzVPrvOvAiMHmHl31Dy+VQJltxKJPt8SrI5VAmfXitFPkkcKvv5ynufHK/bhBCnAQeAb6e/upvCyGeFUL8lhBiYB+X+jMjl0OZbMWhTLbHXZLLoUz6cBjs3CeEEAXgI8DfNcbUgH8NnAEeBmaB/+P1G93rg0OZbMWhTLbHoVy24m7I5LVS5NPAsb6fj6a/e0NBCOFiBf47xpjfBzDGzBtjEmOMBn4de+TbK97wcjmUyVYcymR73GW5HMqkD6+VIn8COCuEOCWE8IAfAf7wNbr3XYEQQgC/CbxojPmVvt9P9H3sLwLP7+Oyb2i5HMpkKw5lsj1eBbkcyqQPrwmNrTEmFkL8beCT2GjzbxljLr4W976LeCfw48BzQoin09/9IvCjQoiHsSyj14Gf3usF/wzI5VAmW3Eok+1xV+VyKJONOKzsPMQhDnGINzgOg52HOMQhDvEGx6EiP8QhDnGINzgOFfkhDnGIQ7zBcajID3GIQxziDY5DRX6IQxziEG9wHCryQxziEId4g+NQkR/iEIc4xBsch4r8EIc4xCHe4Pj/ARCs+nJWDLNpAAAAAElFTkSuQmCC",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 30%|███ | 30/100 [04:38<10:47, 9.24s/it, generator loss:=0.9, discriminator loss:=0.617] "
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 40%|████ | 40/100 [06:11<09:16, 9.28s/it, generator loss:=0.851, discriminator loss:=0.634]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 50%|█████ | 50/100 [07:45<07:49, 9.38s/it, generator loss:=0.839, discriminator loss:=0.638]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 60%|██████ | 60/100 [09:19<06:21, 9.54s/it, generator loss:=0.836, discriminator loss:=0.637]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAA8PElEQVR4nO29eZBlWXnY+fvOXd6+5Fa5VWVm7b3Q3dULTUODAIHEIjBaRhKSzQiFJ/CMRzOSY0aBbE9MSDERHnkU1oT9j2UcaMaWFAEISYYRIAkwQk1Dd9P0Ut3V1bV1bbmvb1/ucs78cV9mZVVlVe5Lpd4voioz37vvnnO/d+53z/nOt4gxhjZt2rRpc++idrsDbdq0adNmc7QVeZs2bdrc47QVeZs2bdrc47QVeZs2bdrc47QVeZs2bdrc47QVeZs2bdrc42xKkYvIh0XknIhcFJHf2qpO3cu0ZbIybbncTlsmt9OWycaQjfqRi4gFnAd+AhgFfgj8kjHmja3r3r1FWyYr05bL7bRlcjttmWyczczInwQuGmPeMsZ4wBeAT2xNt+5Z2jJZmbZcbqctk9tpy2SD2Jv47CBwfdnfo8A77vYBV2ImTmoTTe5t4qQI8RGRGWNMD1shE2n9t5URuNL6uUNBvXFSNKg2lr10V7nck+NEBAEMZk1yXa9M4B6VyzqIk6JJfflL96RMRKnoltVmy+7bMguzLZ2yIptR5GtCRD4DfAYgTpJ3yAe2u8ldY8qMMsck41y5erfj1iMTsW0QhQn8LRsUYkdfuwnDrX1AAIjc/LcxTJlRXuO5yt0/tsvjZIV+r3jMra+LgChECVgWhCEmCFZtbi0yiU6/S3JRVvRTh7d2KPq5Dak9pswob/LSqsdtpUzEthHXxfgBxvfu1GD0c43XrGJxcBxMo3nnc66Tb5kv31WnbMa0MgYcWvb3wdZrN2GM+Zwx5gljzBMOsU00t/eJkaBx84xi0zIxQWuA3WkQiSCOe+PGWwMmDCMl3vr8lmLMzf+I5AK4y466TS5bNk42ej1mDbOnld43BnQkT+N5N+S6CmuRSXT6Dcpls9+rDm9W4spamgBshxKHSCYavfylbdcp1mA//jvuQx0bvvNBaxkby9DNJrpa2zIlvhY2o8h/CBwXkcMi4gKfBL66Nd26N8nSQZ0KgLtjMpENfIWLA1PUxj6/TrJ0AMS3fay0ZsebUmLrvGlv+tzyn6uwEZmICBKLbf3Ddw2I2v42s3Sg0eyoTrEswpiFcayNyXWlz7Qe7nc8fhu+vw3fxcaYAPg14K+Bs8CXjDFntqpjd2QXBvFaUaI4ySmAE6xRJpu+OXUYmV3uNHBubmxX5Keih8U1tnmsiGWhXAex7rA6aa1elmaWW9q4RO2uUb4bkYlJJ9CP34dKp1dvYLOz5uVjZYfGjBJFnCRsZpwoa12rUz05TeJHV+Dy2OoyW+n+WYecVTKJ1d2NSibX/Jm1sqkRbYz5OvD1LerLvqBb+sHwujHmiTV9QAQR2dy+41bctNufzri4ZplsBnWXVYYoUAJ6G1chosCszbzCOmWiLQjSDvZ2PIhuZVGG0npA5jLRHkAQQBi2rlNjQh3tC3jemvYGVsPGwRhzYnNdF4xZ25jWtRrU6zsx/sGyENuK5LjF7MCI2GL2Wf50ozXa2+RG5loV8d2OWTRL3OjY5vu0WptbjAlDTKMZ9X0ldIjx7vDephs327N5vAyr6hN/9Rq6XAY2uBG+1u/FaMR2sHp7CPs7efPTSdyeGt5UEtVQ6KTGKEPymk183nDg+SK8fn7bZbAqOlxZiS+O78Wxsfz9tfZ3k9dl6nVCz4sehMv7tQXyuvcU+VoQQVwXaQ1aYwzGDzavnLaLtZhF1sNqg0NZiBIkkUAsBTo61gRBdCOGIUYrYI/K604Ys/pseDuvZ5tlZXyfcGr6xguLK4y1cqsyu9Mxi786NrozQ20gwVOnzvNT3af5yswp5hopehNlbBXyTOwEwYRD55sxLFEga/gOtpu7TlgWJys7P7ZNEEQrmm1gXypye/gQV3/xIEHKIIHgVKH/2Qr2VBE9MYVuNFY/yb3EOlzlVDKJuf8wjd4E1z6isLsaIIbQt+j+ZpzcxRr2pQnCmbkb57lbOyu1u9Zj22wKE/gtxbye72UVBWYMYtuofA493Mf5X0mTHirx2d4f8IAzy6GBOQphkh/VDnO51kX6DZfeFxu4b80QGn33h8RuYgx7cmKyRf3Zf4pcBJ1P4z9WoTdfpu47zBdS1N5KkGqGqLkF2G+K/E4sV6oiiO0gySTVg0lKQzY/887n+ETHS8TFZzzo4LPXPoVdj5OfTCJz89GsfK/emG3WtgKBm2fia1AcYttINkOjN8mpU2/xDw68yttjc3SpJEO2pm7mecs7wAV9gPS4xn31MrpejwJg9jJ7TYlvIbujyBcH1habFFQ8jhroo3g0w4eOvsQ7Mm8RGuHFymF+kH+CZMxa31L0XmWFAWt1dVJ591HKAzbqI7M83D3JL3Y+z4gd+bp2qUne/v6znH6wnyDRT9ePYjA5Qzg3v+m29wwq8mpZNLWJankMGYNuNLfexHUru7VaWetsdNHz5sQIb/zTLN0HC/zmwDPc58ySU5G/9pyucz1w+Hcv/jiJc3EOXixjms3IbLDd8rsbdwpgWi+LAV6WhcRjoHV0ffouLoVbjDhutLkcasJCYU3jZZcUeRQJt9WTPYnHCLsy1LsUH8q/xnvjBWLi0GcXeSbxdoy1M37T28YmNkYknWL+PpvqSMAX3/YnPBlzgOhfaDQ5FfLPB77BpZ4uPvvyp8lcTxErlLe0+7vCcptv6+YUbdCLfyfikTnB89bs6bCutpefb7l9FrY3RcKtba/1uiwLryfFP333t/lY+jWOOA4xidwdfRNS1obJMEviXJzeF5rYEwuEfrDmQKjtQlSkgM1m9sEWlbhjR6uSZCLamAxDCPXmzr2eblgKSacgCKFYWtOqa3cUudHbsh9i/ABVquNWUlzxehixF8ipOuNBP6mpEOfaLGGttvUN7xQbGUTKQsVj+IOdpH9smo/0XWrNwp2bD0MRl5C4+FhNcBYamGZz433dqhnSMqIIVok2ru9yXpVKoTJpwkMHKJxI4aeEZqegLdAxg/IFpwKqCfGCxi1r0qcnMKUKulyOZpdbMXu+SYlHs11xbFQuG7lJjm781Otqe41YuSzhiSEKR12G3Vm6LINN9D3WtEfTBDSMRUo8Drx/jCsnuxj6Yj/JchldZUcjGW8lepCs4DGzxu9RYrHIv7u7g8ZwB37GptajUD4kZ0Pcko9z+gq6VsN4d4m03gJMEGDmCxhj1mza3CVFvj1CMEGAqjWw64ZpP8tMmCKkxpSfIzHrEU5Mbomv671E5J0Sp9Ht8pvH/oaPJGdJqpWTDDkCcRUpclWqYTx/g422luhGb+mqSxz7Rj6TW8+7bAYqiTimI0vxWIrppwyqq8EDg5MkbY9Ot0bBS3BhoYdiJU71SorYnE1iNIulDdRqN/ykYWs9MJQgroPpyGLsbVbkG0BSKSojKWr9Qp9dJKdcLFGERlMzPg1j8I1DXHx+5+hXmBzO8bvP/TKpl+KI529pPqB1s5qnyirfo9g2kk7h9eWYvz+Gl4P6kI80FbVxm8SMRe9bKSQIIkW+jZggICyV1vWZ/bXZGYaYSpXEVIM/Pv0k3zlwgg/0neNcpRc/aeP2dBPOzu/qzGGnUSeOcOmXuggONzjkzOET0jSRgq5pn4bRXAjSjPsd/J9nP0xpPMPwmz6mXN34gF3yqd6kFr9lNmU8L1o+r7KMN/UGaqFErJjHKdqEncLTnZfIWTXyVo2STtAfL3K93sGL3jBBwmX28SxOLQPmYNS0ARUYcs+PEYxNbM3KQhuM5yMzCyhr75n4dE+eiR8z5A7N4xJS1B4xiSY+i9+kEoNCM+l3MuXnKbzDo9F9lNSoITkTkjo3S3jx8t7YK1nuqbPaoUMDzD/aRfGIIvXULL2JGsezM9RDh9FqnmvzHYzHhkhNhWT/9iLhfCH6nBJURwdiW1GSLM+7sWewg+wrRW6CAF0u40wUSL80yGRvnL99XFP1XNykQnflkVL575Uir43k+Gc/91WeSrxFr+XjG8EiJMRQ0JqidvhB9TivlQex/irPiVeq2FenCUulyISxUbZC8S3upbRuirXeHLoemYXchT7ckkPNwPvTb9ClmmSUUNWGB2OjXEj1MV3LMJNKsaAzKF8IsiFYUSpaaShSo53IxOTW2M+NxnheFE24B2l2J/iJJ0/zZOYycQkoaIhLiAIWYxGtlmF/ys8zG6T5+Ud+RPMhm//v7EMUr8U52OjAuXSVHXX1u0tWyrWOw2Z/lpnHoPP+Gb780P9DTlnEJVKPoTG80Izz35t/SOVKmuwrWaTYCspybOjMoRMuqlBBGk30GjNgrnpNy1lFlPtKkQMYbTCJGOUjIfH+Kh/oPcflWjfnTSfSaO76psxOIbaNSiYJkoq48olJiCOCBi76wpteP//7yx/Hn49jVyxUEzIBVA4lSCQGsCs9WNemCKdndnG5vI69lJs29jRGK5QXYFdA12zmwzTX/S5O1w8x2czy+nw/xVqC6mQKBGKDVWxbYwUKEcil6jR9m/Jwnvz8MGZieimicsPs0Y12icWwOvJUOmz6YiV67BJJFeBgaBhhJkzwh9M/xlgtx1gxRxBYHD8wQ2+8zHBijn63QT5XZb7DIUhZuEp2NiboTuNzHStCqxHgLsQoVhI0jJA0mrhEe0eIpseq8sTB67zqDDD/VC+p4U5iE9F4mHmqCy8npCayuKWQ1Olx9OhtSRu35pruwL5T5OgQnYoxfN8kH+g9x6fzL/J8fIDz5kGkWkeHfz/8osV1kc48flKRVE3ionHEoqxDXmke4uuzDzH0H2zc0xeReByTiDH77j5KIxa1Hgu7EaO76Uf+5LeGXa/TL3nDbGqjUaMaAW7ZoKoWk0GOs/UBvnLhIZoLcdIXHewmdPiGRqfwxKmrHE7O8aOFIfzQ4l3dbwHwpSPvwy11kqo1Nq/I96jrq0rE0X1dNDoVg+4Cg3aBvILQQDG0ueD18Z0XHiQ5ZpG7rJHQ8NrHBglGJng4PcrJ2DiH8/NU6zH85B4p8rDOsWNVPRIzSeZLMRrGwjdBpMSJlHmvpfnV3md4MXOEP3jX+4lPxug5bSEhzD7t091bYupiJ7FZh6GpPIyN7+gEaP8pckCV6lx7rZ8vlNN87NFXiSuP2gFFcvgAVr1OWNjnphURVGcH5Uf6qBwUCmGK7zeG+drsw0zUsly53oM97XC0UALbJuzrwM/HWbgfzME6YcnBqimyV1K3+La0uJtf8q1eAkt/b8N13g1R4Ae4VY3yo4dZOYjjj6VIzCtSExqraXCqmljB4plX7+O5fIOuXJWsG3nrOBJSGw6YwcEt9WA3GuhyZV3ePCoeR3V3YXwfXSjenGdjl1lcteljhxh7f5bK0YAhZ46kBDSMoaBtvlx8glcKB8lctkiPaWKFACNgzTlcSnbzucLTiBhqF3MkJhWZa7W9Hxi0Amq+TP5SksqwS0HHSUllaS8pxHDOT/A7F/8Bk/NZktdtnAo0MxbaATvhkY03aI4UqR2I4b2QwJGdTXGxLxU503MM/XWehRM5Lr2thx67RGUI7HqK7tE0FIq73cPto+UxEvZ3MvFOCz1YZ8LLc6bcz9n/cpLUpOa+VwqoSg2aHsRjVA6nqfRbPPr0OX6l71lerB7hSr2LN159G/k73ZR3UOJiO5FpY9FGuNPmhOUBHZ5PbMFHNWN0WRXmvST5s0JiLiR9tYqqeTA9RyoeJ1YcoNqbYu5DkDvQwDcWSavJOx+6wPiRHPMz/fRUDqDGIFxNkS97mEkuS/NYL3bFg/nCnvKakkQCDnQx91CGd/38yzyavsYD7hwOUNCKC94B/uzCKbzRFEdfqOGMzmHSSXTSJTXmUvdSuFcgMa8ZPF9Ark9F7nm7GRi0QYLRMZyJSTIjb2cmyJISj4zyCY2hYeC7lfspfa2f7mmNUwkwNpSGbLwcZNJ1ehNlfnbgZRwJ+fxffYIOx27ld9oZWexPRW4ptKMwFswEGXxjoXxBwj2Ya2GrMSbaJ3AUYUZjOyGjjQ7GKjni84b4fIg0PYxt0Tg2SLPDZuYxhX/A41R2lC5V5dXiIG9M9nGgGK7bfHLbHsROh/gbg4o5SCJB2JWhfDBGmDS80TjIeCWHXQe7plHFGlJvopsehJr4RA0VJChcSXGu6lLxYnQmok3JuO1z/UFDM99B74sJYm/a6HIFXa3e3v5SDm+F2BaSTFDvcYi5ipilMBv06IxOHUWi3tWPeR1BYyJRebowDg+nR7kvNkGm9eCNiyalmqQTTWZzMWYeSRI7HMdPCtoWQhecspCcDUlMNFALlShMfzMb5LtJy9MqNR3yu+c/zMPd4/x637eYDDL86dyT/GBshI7RkPiMh1X3MbYiiCeRUOHaIf3xIoPOAo4E+ClQmXRr9dZW5BtGbBsvowjjcKHeS0wF2DWwG2ZPLW23DaPRroXV0SSV8HhjoZeJyQ4OX/VwZ6qIH6BzKcbe5+IfavLfPfos706fY8SuEBp4+eIw+ZdcUlcW0Ot58K2U+2MXHpySSkJnnspImvm3ge7y+e78ccam8wyWQ9yChxmfQjdvbH7L61Xi2TQD7jHqXQ7TJ3sZy4f0HZ7jUKbAP/rxZ8hZdf5j6sMcDAdwr8zc8D5p5bK50YEoOlAl4oRdGUqHLRLTithm81DbFiqbRS8srDyzXyqosMaHr2VhYjZ+Wvho6ixDdhJLkvgmJKRBj1XmcH6OlOvR7I/O3RNr4GuLse8Pkr4O6fNFuHiFwFtjcZO9jDGkz0zj/1Efz5zq4kM/9xrfK53g2b98hNSoIfv8VXShiPF8lOuQLw0SP5glsEIeSV3jAXcKC0MzL9DbjQr16qu3LWJfKvJFjECHUyNn1Wl0G+yKRS6+v+uGAtGstBkSFGNUleZo5yx+j8X0oz3Eii6xYh4/KYSHGxztm+VkfIIeVeN6kGQyyONMOWSuB6hSjXtua1gEOvPUjndRPmgR9jZRbsgbU33IZJzYXAO7WEcvpuxd9FFv5TJPTNWxvBh+ysWr2MzmM8TtgLfnGxyLTeIdqzNZTdBrHcAtlqKHweLNutyMpA0m1Khyg/T1NLFCuPlJhDHge3e2QRu99myIgMRc/I4EQSIKBrNkcXNPiItFXnk8nB1jNpFGG0GJIak8SkGCURnEahJNCsI9nPVwjYjjotIpwlwUCaxtGPc7uFLtIjEd+cibRgPj+ZgwRMKopKBRQswOokA6DAqoHfaZflcnPT8QWFjYkf7vS0VujInSIlvwcOIaR505vvDw44znuuj7/hrKZO0D7EKN7LkU5aMJPnbqNJneBqcPHmLGy/Dy7CBxpfmdkb/jPneCASva/P1C8SF+OD9Mz0ua1H89S1ivr9LKXdhsiPtG8sq09gdqx7oYe5+NOVjjA0cv8Nz4MOb5PD3XNM7Za5ha/XbzhA7RtRrqtQvEXZe+qUH8zgTXUwmuacEZCHksNs3/9Y4/49wj/fxx4gOMTPehZhYIZ2aWZuHoVli10ehqDXnrGvnr45gwRG9ydmaCkPBu+ztrzYa4eHgmRWk4TrMnxF22orBEkcBlyHb4HzteIsRgEb1fNpq3/CzflMdwKzqK6NztYhJbgMrn0AcPUDmSpnQUwg6fF4sjvDney/AbDZzJIrpSjaJXAZQiTLn4KUXO9siqBiFCTAyffffXOf3oIV70HqXjzI5U39qfipwgIFYIcUsKjSKnQt7WOUGt6RImY+xNJ7CtRZo+sYKhUVKMex0cdOc4HJuh265QyCawVcghZ44ey8MSoawN35s5ylvXDnBkLsDU67vrc7+Rwd8qJu2nFeEBj/7OEseS01zJdnKlI0dsXiAIWptQK5zfmMhkoRTih4ivMQqUMkuBMDNBhquNTiQE41goO6rTKUqWlPjSjNloTKB3N3T9LuhckvKwYPfUcW65K6yWe2lSRX5Li654jbCOEo0KBKupQd/bM3EgmjQc6GThoSyVQUEfrtGTq9Idq6AsjVUJkErtphWV2Db1gQSVAYuHk0XyqkZcDK4IfU6RYjzJCyu6fG0P+1KR62KJxA8vIcFhCmGSXivB/9H/LZ7J9/PvOj9JXFn3vj1vFUypTO5iHm0l+Nr4g9yXn+YXu5/HdWZRHRpHQo7YFTqVy1ToccHvYuI7Bzn8fJP42TGCzXpX7IZtvJWUqtZr8e6TZzmVGeVD6TMcdOf5C/dRXoofo/duIf6tzT8sC2MrtGsRpDXduSox5VPWii+OPcGVC710TRt0zEbFXMR1o/QQwS07mXtQeS+nfDjFwx9+k6fzl5YU9nIiZX7jd9+ElI0wH6axa+AUffD8ddXI3HO0PK3mHuuk49PX+InOa/zjjh9QMxbXgzzPZ4axZpuEM7PLPLEEyWaYeKeFe6zIT3W8wttcn5gkAOixSkzbWYxFy9y2/U4W+1KRA9FN2QrAUAg55ZJRdYwd3fA7lZJytxDbJoxbhHEh7XjknRop1cSRkD67iCX6puU0gN0Ap+Jj/E24VmwXazC1qHQKyWfxsjCUWKDTrgAwH6S5XOjEqcjqttzFsneWhXYEE9Pk4g1cCWgai6rnYtUUdsOgmgH4wdJnbmI3xtY6zVmhK5xMTzHszizNuJfeWyYnjaGpPXxCfKMIjUJbEMYtaNUNRfZoBZ7VEIVYCj8FT3Re44nUZQ7aCYq6wWTYUtxa3/7wDwKcklArJPCNjSMWqrWqiUtAVtXRVrRS2wkPxH2pyMV1MQM91LttkiqyS5a1R810EDqCSqdupCvdq6y3xNotmGyahftiFI9rPnvwWUacWXKqiSWGntg4lkQPuKYJiAskVROzNyPIoyLDsKotNjx+kPkH09RPNnh3+nyU3ClM88Xrj+N8sZNDY82oOPOKjdycYEknbIKURbKrwqmOUeLiU9AJmr6NCoT4QoBcHiNsNu+cu2eLCuuuFbEdxFJRMe81rDiDhPD+9FmOOCUUyZve0xg0GkU0E78aRA+yhrEJEbwOQ2XQJTadRhVLUerVxbzk99BqVxwbSSRodgj/MP88PZbBkRQaqOoYoVY3IpmXbf3rQpHhr8xTG8nywmNH+HjylaXN4gHLA3cK7RKt8PQd9i5aezp3LVqx2PYqIt2Xijy6eIki0DBoDEVtmAvSyD4w6a0LMcSVjxLNVJjGkYBhu4YrsrSBZYmQEo9ml6FyKEF+MgWzc7vc8fUj2iAajGcx5nfgSIAlhmI9TmdBY1f8yP69UlGTRY8TUYgIYcLGSykyiSb9bpG48vGMRb3hYJcFuxZGG6YrmWmW+ZIj7JxiMzoycaxGS4FoG/KqTlJkSQlBNBv3TUjN+JzzExR0ljcagzS1Q86qU9MuQSak3msT5BK4qSSkEojrIOUaplLF1Ov3RG1caa3cjQV5pUmKC0SJsnxjE+qV5WlCjVUoE1uIU9PuTe8VtGImzCCrfO0qkUDlsphGM6oEdFMDN+cOWo39qcjDEKk2sBtZfGNRMx5/WzvGt+fvxy0GUfTZXvcn3+RMTmoN0mMhXtbiQrOXMb+D78ydJOM0+bXeb3PI9omJjSVCaAyHbJ9f+sjf8fyTI5S9QRJXrm3RhWyem76ru8xy1eVxugs5gkQfv9/5AbLJBoPpIpW5JB0WaFthJ+LRQ37RuwRueJws4joUD7uUR+Dn+s/zkfTrTIVppsMMXE7R/4MmsavzhOGyjc3FiFIlS8t1HAfCEF2v78jM3ARB9GBZzQSVTKI68vhZYcAO6FCJm96PJj4ezzf7+Gff/STOrENiQhANpftCVN5j5NgUift8xhsjdFsDjD8dp37UI/1GNx0XA9IXivDG+T1vajGhRvwADDgiOBL5y/tAWccJwhub2YuTarGsVoETH+WFBNoiIMRqrV6+Wn6EZ+ePkpjTre/jDor4yBDTT3aQHvOJ/e1roA1iqagU4aKH0xrlt/8UuQgSj+H35ah3RZn/fKOZ8nPMNVKo4O9BUJAI2BZBXFicLDS1w1wjRdmL80pjiII7wyNuiYy4WCLEUDyevIwjIV9PHNrd/t/KrXlb7nRYtYZoQ3LmAIXRDLVMgmqni1W0o6heJUg8DsrCcqNqQ+K0anhWqlE7loXE4zQ7Ba874IBbIi6agk4y6nXhlAR3rga1+pKb4W0oiWb+lsLstFfHGm58lUnjH+qmmTc43DwbB2ganwtBmldrQ8SvuSQnDenxyAzpZW2aXoxq3iVh+/gpqPc4NAZCRg7NcLXShwps7FqG+GQHpt7Ys2l7FzEmWsk1jCHeCr0taJvXqgepVuOYeBOVybQO1uh6I1LmmRR+xsVWkT4JjUajmfXTzNRSqIC7552xBO2AsZaNa6U2pJ/2lyIXQVyX4P4RKv+yzAf7XuGJ2CQ1A6fLg1yd62Boh0Jmdw0VeW40jvYw+/EGR3pneSA+xkyQxQstJhay/KtXfxqd1PzbD/wxH0wUcCTKvTxkL1COJQhd2XH77ppYpT+62USCgOz3LpM514nfk6QykCPbMNj1EO0o/KEedNyi3uPipYTqoOBU4eCXr6ELReRgH43+LPKuBf7bw6cZcBY453fxudEf48LEAQ5c0sjYNLpWv9lm30okZkKWNj9FYmvq905TeucIs79c471Dp1f0VjnnK379tU9SvJbjxDfKWONzUUEM20L5B/GyFsHL3Uw73QRHDOMfMDxy/1U+3PM6tf4Ytfe5fP5HT9M1fJKOs3XU917Z+YtcIybwMdUQpwovNvsYsBcYsRv80fy7+esvPUVuwVB5wAHpppmxcOqa7DOXEREmPthHZQR+MTmOb0IQaJiAgp+k0oiR9xdjClb+/mVsmgPPRdW4Aj9ouatuzNFgfynyFsZVDGcXuD8xTlyEmjFo03KRElr20P2p0EUJKhbDy9oc75/gwdwEGdVg0uSZL6dozifIXlWECcWPaocZsl/isOORFJeY+GRUHW21PHvutUCPlh94ODOHFIrEij2oZhdGRQ8m7SiaXTH8lKLWqwiS4HVojKUwcReJuQT5JM1Om2OdszyZuoRvbKaDDFfnOzAT8Sj730oBRa32owfgYnHlvbkh08gr3j9ygacyF5dqci5nLkxRGMuSvm5hjc4QTExGtV9dh9hsF5YXAxPNJIvHXeJddY5npjniTpNSTeIS8JWeh6l3dROkHdwV+rBnaD2A7brhxephTsTjdKkrzHsp3KLBakIzF+0neFkhqCsyvZ1oy6LWL/i9TfJWlHMnbI2HwCjCUCHG3PX+MfUGaq6EaTTWndPoVvaXIjcG4wc4b44x8bvH+P0T99H3P3yed8eLfKLnFTJ2k0sd95NMJdAVvbe9VjaISqdgoJfyQYv/afBZhux5lGh+VBmh64tJkmMNrGqJMBXjz/V7+aPB9/CvPvxFfiY9TUZpuqwKQTIqX2XK5T2xYSUtF7c1B9boEONp9Mwsdq2GJBKYXJryyTxjHwCTCHBTHl4hRu8zFvEFH51LonsyTD6VotZv+Efdb/CIO8uXy2/j1fIhrGdzHHm+hnNlmqDRvLOSXrSTh2EUCajNnlvdNDuEz3R/l17Lx5Ibkc6h0TRNwA+qDzDyVUPi4gThfCvEXIeYQFDFGo4fIqHBOBbadRjoKPJQ8jqnYgWeqfdzun6IQilJfFFEe+z6b8MYul8q8Zeffw/Fh3z+9fu+xEOZUcZ+ISqk0Tybw2oIlhcp8zd/I42b8jjYNUp/ssR97hQxcdBomtrQDG2CQK262WmCVuCd52/a33x/KXKIbFjzBVLPXUZ5w0wHGRypcNSZ5mqym/Pug3u2UstWIPE4Xk8KLw8PupN0qpDx0KXgJcicL8LlMcS2cVJJOs/GsCs2b73/AH5qAleEuAQYi6gGodojchK1/qIMxkQh8Z6PFYYQdwkdITNYJBNv4lghV5tdJGYMsfkmxlb4GYd6r4GBBofcOVKimPDyXC51kR7X2BfH0cXS6l4oi0FHi8etYtvfKRYrxQcpOOEISXVzuoq68bjoC2fK/SQutmpv3nqOph+ZMEMNQeSK6YcWceWTUy5V7XKt3knQsJEw8iS6F7BmS3SeS9DodimEKXrsMj/b/zI/TB3mW1MPossW1pxgbMORoWmG0gt0OlU6nBoZCVC40PLFL/lx/LqDBKtcuzZRHMIW7NntQ0XeskvpaNYQecIqhu06R2LTqMBEM6V9uuFZOzXE2KebPHboTQYsgxKLpA6iDRkN+D660USaTVJnXZxyB9+bO8o7Uhc56RTJKy9aNvv+npHRkt1wvbOVVu4R4weopk+QEH768GlmvAzfOP02YmMOsdkSqlgD10GyLkOPj/GzAy+TUQ1e8jJ86cW3kz7nMHiuiJ4vrC4THUbBZrf2YztYZwBQ44MPc+0nLe57+MqSd8ZyPld4gD/69x8mezUgOXHm5qYcN/JRn1+IzG6xGOI6DH4noPpmH3/8K+/kQ0f/glerQ7w4cQh3zCFzXePO1TFr6Z8IKplEarszeTCug5exCFKaQWeePqtEp/I46k7RfMTilalB3DfzWB5MNg5ytWuAT7zvBe6Pj+MINE2AIxYNozn//RGOfrNJ7PwYd1vzm8BH17bGDLf/FDmtnWIdJc5aJKNs8lYtUlJ7NPfFVtDosPj48dd5e/oySeXgm5CmUXjaRoxBGxNt8AQ+1vQcruswX08yE2Q57hRxBPZcMprNfldhCL6PEeh3ChSDBNa8Q2xeUJUm0vAwgBF4e9c1Ppo6y3iY5IrfTXzMIX8pxJovEay1aPdKXjbbpszXviSvHrA5/OAY7+2+sBSFuJwzlQH6/3oCfX385gRfIpE7pVKYZhOtDRZR9H7y0jzxmQSX5zuZHQm5Xu+gspAkUxBiBR9Vaa5tN2rRBXQ3Vi8SeRkteo9UdQxfWaSU0KVq3Jea4kqii6BicEshKrSotR44PXYJC4j8VYQQSI0KzgvnVk9h28qBvvzvjbIvFTlGY5pNlKdpaGcpQk2hoxB929l7ynyz2QJbxIohf3PtPgr9ST6SGudVL8Fnz/0cUxe6ub84eiNhlEiUjtMYcrEGh5w54iJ4xtDoNgQnDuK8NUkwObWxjihr0xs4W4UJAnS5QvdLBf7gDz6BXTccfrOBXW7C7DxGBN2Tx8tadNpVLIH/UnicF+eG6Diryb4yiZ6dX72hZbZgFY+jOvI3EnEFAWGxtLXyWGe2w84zFab/4iCff0+eX336FZJiERNnKfin6McRP1ixOIQJgshk1PK/180mEoYo20JpjXyvnw/O/wbpcy4Dl0NSo1WcazOYcmXlzrQ8zFisOK8X9xR2YYPYGJiYJu/5pMY6+L0zv4yXFypDGqshpEaFWEHTeXoOaXgkXYf4SJ66dsmrBkll4YjVkqNg+ZEf+LpWtNttIxeRQ8B/BnqJHsKfM8b8WxHpBL4IjABXgF8wxuxM8t01YPwACTW+sfFNiEJhicYoQRy75ZGxMdNBw9Q4ww/xaADCIIcZkuP4xuM1ngN4m4h8k/XKRNSNPm1QsVsNTWUuyWg2T9Noxv0OJq90kb5uRbvjt9p3RUjYPp2qgYMQYghShkZPDGcivuZ2b5XJQXOUQ3ICX9c3J5MtwIQhNJuoq+MMfKOJeD56agYTagzRBrFO2ARxRVJFs+5z5V6uz3RweLxJcHV0/dGZjoNJJWh4RV5b+DpNvwo6vGmsAMdF5AI7dP/YY3P0WIrySIqyNigVRgqIkLI2NMJlroiLD6XWOIz8oW8Jbml5ZUgQkr0SonyXjvM+iUtzMF8gmFv54dcwNc6YF/FaM9ZBM8KQHMfza9QosZMyWSQslaBUQq5co+t5C2uwn/KpfqyGJnFpLqomVShGeeuNIR6zCY2QkgALG4UiJKBhrEgfr8eRQhajjdWGddJaZuQB8L8YY14SkQzwo9YN+Wng28aY3xWR3wJ+C/jsRjqhUinEsdHV+p3zVqyHlp1c+ZpztT5eT7zFQbsOJCgNWSROHcc+d53wDgNtNQThOA+TlQ4C4/MC36bT9DLBFTo5wDzTrwPfZj0yWSxo3MrGJvcfIczEsS+OE05Nr61jyqLZafPQ8as82XGlpZijMPFb86ioWAz90FHKw0mezlygxzIklYsyAe5whZlHssSn88jlqxuTif42HXKACS5vXCa3trFe75VlGG3Q9QZqZg4d6igfCaBcB0mnmL8/SXkEMlad+dDhjbE+rEsJ7FIBvVb75bI+mUYTmSsgusZJ9+1k3DxeeYEXzLeWxgpQNsYc3+z9syiXRSV7J7dRXSjihCGZK0f5N9Mf5FT6Gh9PnScEasbi/uwk3/jkO0mNH6TrhRmkUluKMFzMd6OrNUSE2tMnqfbZlA+D16lJDZYZyJaY/MshBq/Zy6oVrdBfhOPyMDm7Gz/0eMH8zZJMLBwC429OJiLYfb0Qj6GnZ1cuyXcnWuYOPTtP5rSCIMQUS1EhEq+lm6wo2jOmApJCa62vGQ3ggncAaz2u4Iv7OKYVEWzbd8+9cgdW3VkwxkwYY15q/V4GzgKDwCeA/9Q67D8BP72ulhdpRWJKIhHZ4bYIow0EmslGhmtBZ7TkwdDsNFQH41Hh2Q0SkwRZ6QDAFockGZrUmWGcfoYXD1u/TIxZshU2BjKUh+OQSa3NbtgKI/aTiqc6LvNo8srdD3ddagMJqgOKwdgCORXHxsLBYqhzgcZBHz+79oTKK8rE1DYvk+W00tRu1OvI+JF5Q5fLN24Uy8LEXWr9gtcXkFRNqsZBz8VITglSa25ouWsCn7BYwqkZMn4K02hiY980VoDFhDabun+wLMSKlECkZFaWj65WCaamSU6HPDcxzI/Kw5SNUDNCw1gMxebxTlWZexj8vgy6I4tk0kg6hcmmMZkUEo8jqSSF4w7zDxsOPT3Kp97zPX77wb/kdw5/hVqfibyd7uJlFJMEWfKYIMA26iaZLPM634RMFCabJuzKIBupCGZMJKvLVwmujxKWSlFaj8WqUgAiOBLiiGC17s85nWAyyCHhBswji04alhVFja5zr2BdNnIRGQEeBZ4Heo0xE623JolML+vHGEy1hmk0l2ZJW4YldMWq9NlF4mJIqibN/oBi1SH3enL1z6+BuqlSpkCOTjyaUU7i6HvcmEyMxngeyXPTJJJxWIttlsjur1IJtAULQbR5Oe/MMup14sxbxArRQ0LF40gmg+ntYvpxRThS575Y9DVqTJQo6fwgPc9ZJK7PbShsastl0sIsumqtd4d/cbWz9HuESsTh8CEqR7N0vHuSj/e+xYgzy0yYIXXVoutMAwrljXY3uiFp+Qtrc5tciFJ6wGbvHz+Icn8sK2hxt+NzZxYIv9TJN5/M8zMffYk+q8SA5fGe5HkaD9lcPdbN3x49hteMEfhJTKBQhcjVMEh3g6u5/+gVTmSneSx1hUFngW+XHuSPSu8kfV1QswvoytpmwbfKJMGSS+QmZKJhvohVraPrWxsHIVZUNzVIuTS1Q1EbkhJlivzC3Ht4fnKIzPzGvb2W9ifWOXlYsyIXkTTwZ8BvGGNKsuyJYYwxIrJiyyLyGeAzAHFWVp7bFnQiQt6p06XqOEBcQjI9FaqVHDq5+XizwASc5gec5BS2OIvKCtiETFqbY8EaTRpL53TsKI+IQMFPMh+kKWuHWT+NWxScSivXiOtCPoN3IIV1ssz7hi5xyC6giBEQUjOG5FWb7hdmYWJmfQJhm2SyiA437qV1643RWgk2e1OUD9r88yPf5qPJKeZ1wFveAdLjmtj5ych2uhEWfd91tFQPtL9n5BKevUD+gkPoPM61n+gio+p0Wzb9tsWp2CVCc4Fm/zNoNDUTMhcKXyi+nUoQ46P5Vxmxi/RbLknl0jQ+DRPwH6o9vPrWQQYnQ8K5hZU3+m4JDNq2sWJMlG5hMaXvYtut9zaFKCSVIEhY+EZR1g69lsY3mhenD7HwViddpQ3os8X+bTBT5poUuYg4REr8T4wxf956eUpE+o0xEyLSD6xoyDXGfA74HEBWOnfOhcFoCDTXax1cyXTQ6c7SqQJ+/NAFfhgfws93bMplRxvNaX5AH0MckEEAXGI0TVTncktkso6IOBOGGN/HqRkuFHtI2U0yGZ+n0pf4r+8+ztRMlmbuGAClExrT6fGp4y/zaPIqPVYU0fcX1X5eqgyTmjAwV8Css2bnjshkMyxmKHTsKAK2r4fZh2JUhjUHrDJTYcBnLvwyl0d7OHa1gS6VV/TgWFM7sFT6TetwRbkE+E50+Drlsmh/3mh63JYdOD0R8Hsv/ySPDl3nD0e+tuRbbonCwUIjpFEoy+f96bN4xuKIXSSv1NKxiwUpzs0eIHEpRnzuLkps2Vi+01jRrZXTZseKWVy5mdtXYpvBhCGmUsWp5Jmo57gWdHDQnsFCSLkeM4kQY8v6PHiX5yXfrs1OiabenwfOGmN+f9lbXwV+Bfjd1s+vbKgH24UxiB8yVc9wxevhMXeWTuXyqc7vc19igj/JfQx7g6HDxhje4EVSZBiWE0uv9zDABEsz6c3JZDGh/Fq/2DDEeD52XTM+n+VAMkdS4F3xcf7vB7/Eq/Vh/iD3bmJOwOce/DInnSKdym1VNklQMU2+NvswL40dpH/CJ5yeWZdsdkQmW4BYFioWQ7IZGr1pSicDOgaL9FhVJsMkY88epPdNjXNlgqC8AbPKUhECIiUe6jvK5Srnu1p/rksuiyl3jbcJ904dEh8tk/5+Jz+sHaY2HLI8zlMhOOKAQBKX9yU0kXnq5mhQRZTXvjSbou+Sxpmptapv3XmJcPexcn3xz82Nlc2s3u6G0ZhKFavcZKaW4rrfRS02TUaEjNtEJQK0rVDr1S2WFfmMbbDPa5mUPg18CnhNRF5pvfYviBT4l0TkHwNXgV/YWBe2FyUGq/WUt1oh6EnVjBJDbdCfvMgck1wjTY7nzDcBOMbbGObkkqsdUGCzMlnvtxqGaFvoylUZSBSjjRiEQauClbjMx450kFQeI3aRTMv3VaO5FjS55Hfw3MsnyL1hkbg+u5QAaK3smEy2AOnIsfBkP+VDimMnrnOqYxRHNHNhmtg8JKf8yFVzIyyzx5sQimb2jnK5yvlsy9VuXfeP8YMonwtsKo+JmivQdSaJVY/xlP0/k+uo8lPDZxiKzfETyfPklSKr4rcVnVhEYzjjBVzyDyBVG9FEQWerJFu721gZ5S02IpMdo2X6FGNIux49dgkHCDH0xCqkMw1CN73+1X4Y3j3l7Sqs2p4x5nvcOdbvAxtueQdRy0xtSQnJWg20vXF/8rx080H+mxXfe5z38i3z5deNMR/cVKc34F5HGBK6wtHcHEfj0XIvqRzSSjFkG5468BLATYmSmkZzxjvAc5VjDHwHMt94hfBO5dDuwpJMbrVFivA47+Nb+k83L5OtQAlhd5bpJ8EZKvMvR77GsF3CEpgM8qSmNLHrC5jNbJIt++7ydPFB9fMrf5+G88aYJ9Z9/sXZ5npXbbcQTExiTU7R80KS3u/0UL2vhz/52XfQ019k5OQMI06BpIoKJiw1vcyQ7ZuQZ+vHeL54GKcsqFCDXn2VcLf7J2kylMz88Q1d0A4RFfDQ5Nw6g/bCktfKUGKeiVyWSiyzvvt3MWhsE+zPyM4WqlLjyosH+b1DXVy6/wAH3QUuNXq4WO7BLe/NFKMbxmjQhsSMz7OnT3BlpJP33neOHtMkp6LiEaqVstQ3IaNBnd+89tNcLnQyP5HDLtgcvdqyCW9mTXqn1K4bZQsz51mZDGZogNKRNGqwxtGeWfIqst+/4XXxenUQtxhCqbI22/ha+7ad0a2btR8Yg/F8TKlMYjRO5wsd1Dp6+CfXfxViIXYsRMSAGEQgnWwQdwJ6ElVsFfKj8yM40w5dZwypazVkE14+9xLiB5yZ7OfPk0/wi53P02c1SVpN8m6dki07Htm8rxW5np7l6J9mqfcl+dLHnsTJN/Dn4zgli8Oz1SXf6z2aNnrdmDAkcWmWQ9/oZfqxPl47PMh97gRJFYKxUC03qYYJeKk5wJX/fJzuVyv0Xr6CLpVWzrG9JR3b4Dm3OO+GdOaZe7SD0hHhJ4+e4+H0dQbsgKqGvyuf5IczQ+Sma2sLwFJWa+ysP3hjy9iqDTzfI5ydg9k5ul+PHvaLrpMoYdFDTVwXfWIIP5dhbLiXICmcfK6EungBXW9g/IDgHiq8vGFEoOmhz6f5qv8wJx+d5KnEW3RaVQYTBS47rdW+H2x4tbRe9rUiN36ANVcmERryp3P42TSuAasJVrkZRWvtcoY/icewDh1GXx+/UadvIyxWqKnUSI7V6Eil+d+e/RmchE8i4WEpjW1FxXmbgUV5Icnhyx72TAldrW6fEt8MW92fUGM3NHbN4kyhj6a26bMLTAZ5/vTsY3A9QUdpam2+80a3Qqr13s+3vR5aitgsU8hmUZGHGmu2hKrFyZoMYUxhzZYIW0p81x5oi4hg5fNgKXSxvDVR4ndCa1RT8D0LVwIcNN8rHueVqUGyu7Da3+eK3CO4cg1E0XcuhiTi+A8MEyQtmF3YnOLcIvy0zcKTvXSUq2sPxb8TxhDOzMDcPLlXLTr+Mh75Mjs36lNiDKZcicKQ6w2CPZLYatsRAd8nPh8QJBRXLvUyls9RDmK8Veii989ipK+UMONrTBK2mLBqyUtlH8uxdV3G9wiuXgdROOcFBwj2UBUpsR3MYC8m4aAujhIubJMiNwYThNh1aNQskqpJRmm+e+44qTNxEmPFJdfTnWJfK3Jg6YbTjShbmzNXxao4sAeUOIDlGxLT/u392UwAgw4xOiQMw8i7wWogIhjLioIldqiq+1azlGtlyUd4jdewqGwTcWq9DtV+oefQAgdSFY4kZyk0E5RV58Y7tl9sc2thMTcIkWlpLz3ETBhiVesYP9j+6l9GY9fBqilmgiyz4TSUHNyCQSdsnIFe9Oz8+vK8bIL9r8gX0SGmGRK+eQlRQrhHyrxJqY773dcIb1kGSitnxqbS7S56NwQBu3+bbRKRKIjHcaMSdJ7PmhTIYhCQEoKeLLOnBOdIiT9+2/9Lp4KZUEhbTf48N0Qy7eJYd072tCJ7QIHtBsp1wHEQ34+ySO6FtNA6XFqBLz1ctyqiczkqmhDF5zV+WnGmOkhKNUlMWGRGfZpdMRo9/WROK/TlDSrydZrr/v4o8kW2K1Bgoxizoi3PaIOovdTRXcYYTKgRCW5UnFnPzSkK1QyIzQu1eIp/PfEhEpbPZCPDmzO9dMxprJK363smm2Gpio/nb7u92hiDtFK67qkbap052jeMHxCfDwkd4a/eeIDv5Q6TGje4Cx7GVdG+wmZyR21XrpVtZz9tGG0FRkfjcTdlshg6vEfsoLpai35Zj1nFmKUoCBmb5tBfCTpuc+UrJ5HQ4MzXGKrXMZPXMF5LkStr9zfuNoDK55BkHOYLUYbH7UJkKYHZXhkbK7JdOsVodK1G4oeXSNg2Pd+OsoSa6mTkNNB6wAUbSe9wK4tmwVWG495R5Ht1MOwW65SHisejdKNNb0tv4s1Em205OtzYzWk0GME0PdRCGWVZWLaFBCGmVAbPjx4SOrxrHu2bWArG2Rv2YSDqfxCuXsy3lfP+pgLR66H1cIxyg+yRa99JWrlqTLUGSqE9r7WCbhXh2MqH2xpTNu8dRd5mU8jBfsoPHyAx0UCef31rZpQ7tUxdDxu5QVqRc6ZSiRKBWRbiuhhALHWzeWCNchPXjc7RaG6vm9s6CBeKiCqtah5SiQQql8U0moQLC3c/6Z1szPfCimVbA7FMVNdU1DKXze1oR69JmbcV+X7BsQnignFXKqvbBrgRCt1SdBtJ4L+ISBQoY+5SQGHHWev+T6sYxd2KP7RZI3tkf0DMDi6NRGQGqAKzO9bo9tLNytcybIzpWcsJ9qFMYGW5tGWyCZnAvpRLWya3syGdsqOKHEBEXtxQoqA9yFZdy36SCWzN9bRlsr3n2Qu0ZXI7G72WrSuS2aZNmzZtdoW2Im/Tpk2be5zdUOSf24U2t4utupb9JBPYmutpy2R7z7MXaMvkdjZ0LTtuI2/Tpk2bNltL27TSpk2bNvc4O6bIReTDInJORC6KyG/tVLtbhYgcEpHviMgbInJGRH699fpvi8iYiLzS+vfRdZ73npVLWya305bJymyHXNoyWYYxZtv/ARZwCTgCuMCrwAM70fYWXkM/8Fjr9wxwHngA+G3gf/37KJe2TNoy2S25tGVy87+dmpE/CVw0xrxljPGALwCf2KG2twRjzIQx5qXW72XgLDC4ydPe03Jpy+R22jJZmW2QS1smy9gpRT4IXF/29yibH9y7hoiMAI8Cz7de+jUROS0ifygiHes41b6RS1smt9OWycpskVzaMllGe7NznYhIGvgz4DeMMSXg3wNHgVPABPBvdq93u0NbJrfTlsnKtOVyO1shk51S5GPAoWV/H2y9dk8hIg6RwP/EGPPnAMaYKWNMaIzRwH8kWvKtlXteLm2Z3E5bJiuzxXJpy2QZO6XIfwgcF5HDIuICnwS+ukNtbwkiIsDngbPGmN9f9nr/ssN+Bnh9Hae9p+XSlsnttGWyMtsgl7ZMlrEjaWyNMYGI/Brw10S7zX9ojDmzE21vIU8DnwJeE5FXWq/9C+CXROQUYIArwD9Z6wn3gVzaMrmdtkxWZkvl0pbJzbQjO9u0adPmHqe92dmmTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zhtRd6mTZs29zj/P7Vkwubo0P9OAAAAAElFTkSuQmCC",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 70%|███████ | 70/100 [10:52<04:38, 9.27s/it, generator loss:=0.844, discriminator loss:=0.636]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 80%|████████ | 80/100 [12:27<03:05, 9.30s/it, generator loss:=0.853, discriminator loss:=0.634]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 90%|█████████ | 90/100 [13:59<01:31, 9.19s/it, generator loss:=0.854, discriminator loss:=0.633]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 99%|█████████▉| 99/100 [15:23<00:09, 9.29s/it, generator loss:=0.866, discriminator loss:=0.629]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 100/100 [15:32<00:00, 9.33s/it, generator loss:=0.865, discriminator loss:=0.629]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train_gan(dataloaders, models, optimizers, loss_fn, epochs, plot_every, device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "L-wH0b7pT0CI"
+ },
+ "source": [
+ "## DCGAN\n",
+ "\n",
+ "**ഡിപ്പ് കോൺവല്യൂഷണൽ GAN** എന്നത് ജനറേറ്ററും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററും കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ വളരെ വ്യക്തമായ ആശയമാണ്. പ്രധാന വ്യത്യാസം ജനറേറ്ററിൽ **Conv2DTranspose** ലെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "![](\"../../../../../translated_images/dcgan_generator.b500988ec2bc8ba5.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "> ചിത്രം [ഈ ട്യൂട്ടോറിയൽ](https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html) നിന്നാണ്\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 286,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:56.987037Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:56.986233Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:56.998780Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:56.998137Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:56.986989Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class DCGenerator(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.conv1 = nn.ConvTranspose2d(100, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), bias=False)\n",
+ " self.bn1 = nn.BatchNorm2d(256)\n",
+ " self.conv2 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), bias=False)\n",
+ " self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
+ " self.conv3 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), bias=False)\n",
+ " self.bn3 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
+ " self.conv4 = nn.ConvTranspose2d(64, 1, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(2, 2), output_padding=(1, 1), bias=False)\n",
+ " self.tanh = nn.Tanh()\n",
+ " self.relu = nn.ReLU()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.relu(self.bn1(self.conv1(input)))\n",
+ " hidden2 = self.relu(self.bn2(self.conv2(hidden1)))\n",
+ " hidden3 = self.relu(self.bn3(self.conv3(hidden2)))\n",
+ " generated = self.tanh(self.conv4(hidden3)).view(input.shape[0], 1, 28, 28)\n",
+ " return generated"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 287,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.000335Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.000077Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.012130Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.011312Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.000299Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class DCDiscriminator(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)\n",
+ " self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)\n",
+ " self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
+ " self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)\n",
+ " self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256)\n",
+ " self.conv4 = nn.Conv2d(256, 1, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)\n",
+ " self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, input):\n",
+ " hidden1 = self.leaky_relu(self.conv1(input))\n",
+ " hidden2 = self.leaky_relu(self.bn2(self.conv2(hidden1)))\n",
+ " hidden3 = self.leaky_relu(self.bn3(self.conv3(hidden2)))\n",
+ " classified = self.sigmoid(self.conv4(hidden3)).view(input.shape[0], -1)\n",
+ " return classified"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "[DCGAN](https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf) പേപ്പറിൽ നിന്നുള്ള വെയ്റ്റുകൾ ആരംഭിക്കൽ.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 288,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.014809Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.014104Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.022445Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.021645Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.014753Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def weights_init(model):\n",
+ " classname = model.__class__.__name__\n",
+ " if classname.find('Conv') != -1:\n",
+ " nn.init.normal_(model.weight.data, 0.0, 0.02)\n",
+ " elif classname.find('BatchNorm') != -1:\n",
+ " nn.init.normal_(model.weight.data, 1.0, 0.02)\n",
+ " nn.init.constant_(model.bias.data, 0)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 289,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.024139Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.023769Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.031121Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.030266Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.024103Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "transform = transforms.Compose([\n",
+ " transforms.ToTensor(),\n",
+ "])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 290,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.033229Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.032411Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.070751Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.070031Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.033162Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "train_dataset, test_dataset = mnist(train_size, transform)\n",
+ "train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, drop_last=True, batch_size=batch_size, shuffle=True)\n",
+ "dataloaders = (train_dataloader, )"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 291,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.072273Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.071962Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.095673Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.095017Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.072237Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "generator = DCGenerator().to(device)\n",
+ "generator.apply(weights_init)\n",
+ "discriminator = DCDiscriminator().to(device)\n",
+ "discriminator.apply(weights_init)\n",
+ "optimizer_generator = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay, betas=(beta1, beta2))\n",
+ "optimizer_discriminator = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay, betas=(beta1, beta2))\n",
+ "loss_fn = nn.BCELoss()\n",
+ "\n",
+ "models = (generator, discriminator)\n",
+ "optimizers = (optimizer_generator, optimizer_discriminator)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 292,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.097248Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.096943Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.103766Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.103040Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.097210Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def dcplotn(n, generator, device):\n",
+ " generator.eval()\n",
+ " noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0, 1, (n, 100, 1, 1))).to(device)\n",
+ " imgs = generator(noise).detach().cpu()\n",
+ " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
+ " for i, im in enumerate(imgs):\n",
+ " ax[i].imshow(im[0])\n",
+ " plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 293,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.105734Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.105195Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:35:57.119565Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:35:57.118864Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.105668Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train_dcgan(dataloaders, models, optimizers, loss_fn, epochs, plot_every, device):\n",
+ " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
+ " train_dataloader = dataloaders[0]\n",
+ " \n",
+ " gen, disc = models[0], models[1]\n",
+ " optim_gen, optim_disc = optimizers[0], optimizers[1]\n",
+ " \n",
+ " gen.train()\n",
+ " disc.train()\n",
+ "\n",
+ " for epoch in tqdm_iter:\n",
+ " train_gen_loss = 0.0\n",
+ " train_disc_loss = 0.0\n",
+ " \n",
+ " test_gen_loss = 0.0\n",
+ " test_disc_loss = 0.0\n",
+ "\n",
+ " for batch in train_dataloader:\n",
+ " imgs, _ = batch\n",
+ " imgs = imgs.to(device)\n",
+ " imgs = 2.0 * imgs - 1.0\n",
+ "\n",
+ " gen.zero_grad()\n",
+ "\n",
+ " noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0.0, 1.0, (imgs.shape[0], 100, 1, 1))).to(device)\n",
+ " real_labels = torch.ones((imgs.shape[0], 1)).to(device)\n",
+ " fake_labels = torch.zeros((imgs.shape[0], 1)).to(device)\n",
+ " \n",
+ " generated = gen(noise)\n",
+ " disc_preds = disc(generated)\n",
+ "\n",
+ " g_loss = loss_fn(disc_preds, real_labels)\n",
+ " g_loss.backward()\n",
+ " optim_gen.step()\n",
+ "\n",
+ " disc.zero_grad()\n",
+ "\n",
+ " disc_real = disc(imgs)\n",
+ " disc_real_loss = loss_fn(disc_real, real_labels)\n",
+ "\n",
+ " disc_fake = disc(generated.detach())\n",
+ " disc_fake_loss = loss_fn(disc_fake, fake_labels)\n",
+ "\n",
+ " d_loss = (disc_real_loss + disc_fake_loss) / 2.0\n",
+ " d_loss.backward()\n",
+ " optim_disc.step()\n",
+ "\n",
+ " train_gen_loss += g_loss.item()\n",
+ " train_disc_loss += d_loss.item()\n",
+ "\n",
+ " train_gen_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ " train_disc_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ "\n",
+ " if epoch % plot_every == 0 or epoch == epochs - 1:\n",
+ " dcplotn(5, gen, device)\n",
+ "\n",
+ " tqdm_dct = {'generator loss:': train_gen_loss, 'discriminator loss:': train_disc_loss}\n",
+ " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
+ " tqdm_iter.refresh()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 294,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:35:57.122490Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:35:57.122172Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:44:51.314525Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:44:51.313819Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:35:57.122459Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 0%| | 0/50 [00:00"
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 10%|█ | 5/50 [00:53<08:03, 10.74s/it, generator loss:=2.38, discriminator loss:=0.256]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 20%|██ | 10/50 [01:47<07:03, 10.58s/it, generator loss:=2.12, discriminator loss:=0.254]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 30%|███ | 15/50 [02:40<06:12, 10.66s/it, generator loss:=2.2, discriminator loss:=0.255] "
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 40%|████ | 20/50 [03:33<05:17, 10.57s/it, generator loss:=2.21, discriminator loss:=0.266]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 50%|█████ | 25/50 [04:27<04:24, 10.60s/it, generator loss:=2.34, discriminator loss:=0.229]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 60%|██████ | 30/50 [05:20<03:32, 10.65s/it, generator loss:=2.42, discriminator loss:=0.225]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 70%|███████ | 35/50 [06:13<02:39, 10.60s/it, generator loss:=2.55, discriminator loss:=0.216]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 80%|████████ | 40/50 [07:07<01:46, 10.62s/it, generator loss:=2.62, discriminator loss:=0.207]"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 90%|█████████ | 45/50 [08:00<00:52, 10.55s/it, generator loss:=2.8, discriminator loss:=0.178] "
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ " 98%|█████████▊| 49/50 [08:43<00:10, 10.65s/it, generator loss:=2.77, discriminator loss:=0.2] "
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/YYfK9AAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAA2bklEQVR4nO29eXBdWXrY9/vO3d7+gIeVAElwbS7dZO/bLD2j2TUaaTyKNJasxVISSVaVFCmWnUzsOHEqVYrKclxWnLKdUWlkKZEtjaSRZkazd88+zR6yF3aTTTZ3gASxEMAD3r7ce8/JH/cBBJcmCRIAAfL9qlDEu3y479zvnfOdc77zLWKMoU2bNm3arF/U3W5AmzZt2rS5M9qKvE2bNm3WOW1F3qZNmzbrnLYib9OmTZt1TluRt2nTps06p63I27Rp02adc0eKXEQ+IiInROS0iHxquRq1nmnL5Pq05XItbZlcS1smt4fcrh+5iFjASeCDwChwCPhZY8yx5Wve+qItk+vTlsu1tGVyLW2Z3D53siJ/CjhtjDlrjGkCfw58fHmatW5py+T6tOVyLW2ZXEtbJreJfQd/OwhcWPR6FHj6Rn/gimdiJC9fkNa/90hwaYwkIT4iMmWM6eF2ZHIPEiNJnUp90aUbyuUKmQiIZYMIhCHGGLgHopGXKhO4hb4igoisWxnFSNKgtvjSrclEkveMDnk7SsxOt3TKdbkTRX5LiMivAr8KECPB0/L+aFACYlkAmDBclx3vaibNKDNMMMbwyI3ed12Z3MNMmlGO8FL5Ru95u34iloXKZsC2MaUyxg+i/qLDVWn7SnErMoGb9BWRK99rO4ilMEGA0QaMXlfjatKM8hav3vR918hEfSh6VlhXz3vLiPC8/ssb6pQ7UeQXgU2LXm9sXbsCY8yngU8DZCRnWhejf8KQxa/XOx5x6leuKG5dJvcwHnEAd9Gla+Tydv3EBAG6UARRmMC/p/oKN5EJ3KSvXCULE/iYcP06onnE0ejFl25NJut8Ur8hV03Wb8edfOuHgJ0islVEXOBngC8s6Q7rdAv4dmTopEYZwL1tmdyDZOgEiN1uXzFBgPGb91xf4Q5kcl2MiXYqRt/8vWuQDJ1oNMsqk/uE21bkxpgA+A3ga8Bx4LPGmDeXq2HrESWKXTwC8ABLkcktzrrrFSUK4DztvrLAispkQaGvr4lPiSJGAtr95DK3uNi9Ixu5MebLwJfv5B73Gt2yAQxHjTFP3O22rDEKa04mIojtgIps8YggrgtKFiZX02iC76Ob/krY5deeTO4yNg7GmAfudjvWGyt+2HlfMb+yXl8LofsSsW1UR5bmviH8lE2l36KZFkq7fJxMk45MFWOE6g+6SZ/X5H44SXhmeN2tctvcJspCxbyFA/d5jDHg+xhjMM21Y+5rK/I29zbzA9GyEJHoX8sC14GuToqbPZpZobLREHT4/Phjh3k4eYEn48MAfGLu1zF2nMy5DNZkCtNsYvxg3XvNtLkOrb4itg2Og0omwLLAuawmxRho+hitMdVa5BLbbEZeQnexT7QV+XJizD1v714XiIAorK4cZkMXjf4Usztc6t3g767iOCFxr0nc9dmdfZOM3WDAmyNrV3kmfoacapKzLLQx/NPHvs6x3QN8Y/9u6lN76HtR0Xm0iIxPE05euttP2mY5EMHq6ICuDhqbc0w/7OGnoN4bYmKaRK6KbWk8J0CJIdRxGoFFaSyNU7TofykkPlbDPn8JPVdYKTPcDVm/inxeYUaHRoiSaFac52750N7OZ66R7dk9g6hoZZVKUO9NUhxymNsX0L1pjt/f81f0WWX6LXBE4YiFQqFa0WmWuMx7BYZG87OZ01RTJ3gsNcKb1UH+bvJZEhNx4oX4XXzANsuGshDHRpIJ/J4MxS0upUfqpLM13j0wzFAsz4fTR+hQTbotCwshxJAPQ/5oy7McntvIyPRWtJUgU8ogQYCq1TFNf1XdZdeHIp8PIHJdlOchmTS6K0OQiVHrdfETinpOUCE4ZYNT0WROFFClGvrSdMt9LVh55d62ka8J5lfis3s7uPS4wGCNH3/gTXYlJtjmFEmIkFDuFQp8Ht+EaDQl3aSkDX9T2s/pWi/fvbCdykyC3nMGb7oGtTooa90F3bRZhAjWnh3M7etkbruCR4ts6rzAz/Ydo9sussWdJiMNNtoBjlgk5LLbv2X5fCL7Cs+mTvG5nypxsZpltJihXtuIOZ/AnRMGv1NBvfLWqpji1r4ib22TxbIiJZ6Io7sy1DamqHbblDcLzaxGDVYJA4XJe3h5C6ecxpt1sao1qLaCdLS5p4JK2lyf+ZV4abOi56FJHu8e5de7v0NaaXosD0W0Er+a0Gh8E+ITUtCGqTDO9/PbOZ3vpn4mQ3JaSEw2UYVK5M1yP7LYdHgPjKP6hhQzDwqxfbN85uE/ocdqssGKoxAsUYBHaByA1usIRywe9wDqfGTTdwEomwYlHfK7Oz7AocnNlIZzdB710Npg7ltFLoKV60RSSWq7+ihsdah3CbU+jUkHZHJl0rEGj6Rn6XBrDMVm8I3FpWaafDPJkUc3UG84NItDSNUie1IRn9F0HrhIODa5Mgr9HujYa4bWBA4seTUT5lIUt7qUtwT8/cE32RMbo8syeGJhc6UCD42mbBq83EhxpjnAH555F7OFJHIxhl0REhOGRNnQNe3jlAOcsVnMzCy60bivVuMqFkN1ZBn/xDbqXcKGFxt45/OYyWl0qXS3m3fblDe69D01wbt6z9BjNUmLWqTEoazrXAiiACtXNI5AVkV9qGE0dWMYDlLUtcNOp0paCT/R+Rr7kxf4/R/7EIXtDzHw/TrWd19f0f6yNhX5vCklnSLsyTLzoEv58Rp7Nk7wyf5DbHGn2etUIhsnFpYIqhXbpNGExtDYFOBjmNNwyu/idzb8NKXzSTKnMsjUTCu/yxrxPBC5bxTCLSMKUS1f7iUGKgZpj2qfkOyv8LH06+Qsn6yKVuKLV1Wh0WgMJR3ycnUbh+aGqH2vm54Lms7XpmEqjylXItNcKx9QsJzPuF4QQWIeJpel+iNlnt08zOG5fXQ3sziFMqxjRV7rFf7xlm+zzb1ETtk4Yi30kdBo6iZkJMgRIiSlSUx8lF3DAvLaomJsXq8NUQpj9GdeJyeG52IlnouVqD/6Lb67eSfnJ3fQ/X1ZUXWzNhU5UUKt5sYcczvjFHcGPLt1mJ2pS3RYVera4bQfA8CREN8oKsalbhwm/A4cCdjiTpOUJn1Wk212no/vPMLBziHqL/SSGIkjfrDi2517joUzgFWadOb9d5eYVM2ZrZE+73Fpe4yc5bdWWZft4aHRBISc9gP+9cSHeGu2l9lDvXgzQt+RBm6+BtNzmGrtCiW+3hHHRWIezace4OJzHkYZxEDyIvR/fQxTKhPO5K95VpVIUH9qJ6WNDo8MnuA9HSf43tBD2NU4PZcyMDV1l57o9lGxGJJMECRgwJmlSzVwxFvYsYVG0zAB36/38U8O/RRhycEq2uiE5qGHRticmGV/6gK+sfj0yXdSrXj0PV6gJ3marLJwxOLJ+Fk6eqv87vYddD2xF/tinmD04or0pbWpyEWBZVEdiFHYBYPbpvm5vgM4hMSUT0nHONnsQ7dW4RXtMe2nmQ0SnC71kHIavLfzBP1OgSF7kpxt80+7f8CLqZP8btcvkozHkXIF49/l55xnLSuJxTbRhdXs6pgUZD66col/p/IlMmc9ph+LkVXRIdVim7jGUDcBbzb7+c7Le0mOWGz/7IUFk5tey9/HHSCug0olmXzC4/f+wZ8SE58Q4X8/+TGab+Vwxm1kroAJrtx3SCLBzF6X0lbNb3a9wbvjw/wfmysU60lyRxPrckcpyQSSzRAkDINWmawSbC6vxjWGqvH5QWknua/HSY77JN4aRXemOfZzWzk2sIHadgclBv+NDlJ5eG3XEO9LnCaNRmHzhBfysHue391SIb8nSU4buDjOSoyftanIAbTBLYbELjlcPNvN7/JRpmbTBDMxJBDEb5lfDKBBhdG/VkMIUobju/sY6pxlYPMX2WQ1sERwJSR0BRP3Lq/27lVEUJ4XRS/uHCBI2tS6LLQtaBvsuiF38BJMz6JLpcuDVwSrtwdJJqhv6aKRs0lcrONMzGGKJcLZwuo0XwkoNf9iaWYwrVGBjvoDsrAS901IWTd4vZni90Z+gtMTPfQcVCQmm5hi+Z5Zeb8d+sFtTDyZpravxhZ7Bk8imb6z7yx/94GnSQ/H6J2ZRReKVyrzIMCbNTSzinyYwhJ4evMwh71Bqq9lSJ/pRJcrmEbjLj3ZEhHBbOyjsCuLHqiTVUJCnCvMbgVd52gzzalSL15B4842MJUqKtT0HcrQyMZ48eR+jIKOkxq7bvjK9x7lG4O7+IU9B/lQ+gibrAZZ5fKerWf45vseIIyl6C9shbki4aWpZe1ra1eRA95MnfSohV2zmB3rp/d4SOb75yAIou22NsyXqhMRcGwkFiPckGP0/Z0c3ZjhWN8gydgIPZbGkYDQA5Pwrgi7vWPW4IpEbAdJJggHuxl7V5xmpyH+wBzpWIOsV+diIUt1rosEIPORaUZH6WI3dFPrSzDxrEtja530q0m6j9h45xWshiJffNB5OwFWYYj4IaK5wi7um5ApbfhS4WHGvjRE3/mQ7NfeJCwWuR+MbPkHU+Q+McpP957gAUdwxEMh/ELuALWPuHz12F76vpVB6o0rJjUTBCSmAoK4zaVmBoBf6/s2w7ke/tWmv08614HyA8L1oMhbfauyNc2lJ4Q9GyfIqtg1bqgFbThU28q52Ry9Uw2sfBldKGFm8qT+aoK0ZdGbSkYRwtk0xnVIXnQJkg5/+itP4T3k8+HUm3RbFp/q/xq/1PM9fj74FdIXciTO28hMflkXDmtTkRuNCcGeLpIS8PIu/oRN8kJlISwWrReUOETbb2kpeFWIkZhME8YsSmGcEMFBcCRE24JxrIWDtOVp79pS4kCU+Mm2CTIe1aGARE+Fdw2eo8Ou0ulUmMhk+dzHnsCd6cOd68dqgvKj5yhvgiCr6dw8zb7OGV6beIDahIM7E1sVTw0RQVwHSSWjijdNf0nnGSaToroxSZgJseSyXfx0oPnMzHv4xvAuus4ExMdqUb6Me51W6HkzIzzdNcze+MUFU1NAyEm/l2+e24lzwYNaPVqNL/6OfZ/YeBVjJXl+bBdZu8YTibNscmYoD2nmHu+l41WBYvEuPeCtY6XTSDJBadDG3V7gwex4dH3Ratw3IU2j8LVNECqsio9Uaov6fqSfTK0GQYASiXL3VB2smEv8QDf/ceKD/ODRHfx0/8tscmbotyps2zTF6DODdMezZM7Fodlctl3MGlXkBkxIcG4EhgUHcIiU9Y2KRRuAmmAB2dMZjIpTCKMIPEcUSWmiHdCuhVoJ08oaCggSEcRxqHc5PLvvJE91nOPjqaN0KEVKeQD8Lz/+A3yjORu4zIUJxoJOmsbm3fHTDNk2DRNQN5oPT/8K5clOkhMx1GpMWiJIPAYdGYwSpFSO8pHfIkF3irkdNsnuaPcw751yqLaFzx96jNRpm9T33iKcLaDvgwNvsR3EdWjk4Bc6X6LLMjiSjHzmTcjhyhDOwTSZkRBdLF2jXHSjgTo5TGq2i/HXB/njyjPseGSSd8fH2bJ/jLOJfmL5TpxTa29nejXS1UnQl6W4U/OP93yXx2PDV6zGfRPSMD4NY+EbC9+3sArFyNy0uBCOCdH1EOp1dPnKQk8bTp5FPI9Tv/Uw/+5daX5pywGeyJzjt4ae5/mOB/maPEHHi+nocPmeVuSLWWrHMAbjB9jlJnYthiMhSQkIib4YFYD4kVnmXsaEGlOrkRhv8MMf7uLlDZthP+z0JnjSmyElzoLrZo9qkBafjKoTIvRYhoRyqYY+JSOUi3F6JzV2ocGqlCwwBtNoospVEEEHS3D6E6GR8yhvCdmbyy9cVgg9dpFUX5nGbBZsu5XWYQXav8aQmIdKJQk9Q1ppHBQN43O0afhC8XE+f3YfHSMhybHGNQedwEKlJlOrkxwVynaKkb3dvDs+zhNd5wm1otrTT2cqhak3ljTprhqtXUllby9T+x06tk+z2xsjZ9WB+MJkfy6o8+3qTn5Y2MY3j+0mcdqF6mQrMvxtdMY1lZoiGWbPaPKxHp5P7+FjqRN0WFUeS43wxb6HaTzQjztWjFw3l2HyW/uK/DYwTR9ruoBXSJJQTXJKoY2hYlxU06DqfmSeWfYPXjuTg/GbhDN51MsVdp/poLF7kP/w68/x4IZxujZ+lY12jZgIjigGbG/BD18BlkQFfvMahv0O7IseucN5mJ5dnbZrjS6X0ZVqdOFWV82twVraZPGOx4/zI51vXREAtNud4ud3HOKP/Wcir4XSXTrgXOWdm0olCfu7CNOaDhUN+ar2+eu5Z/js8+8kcway3z6NqVSiQKfrYJpNTKFI76tlkpNxjjw3SJh5g9/s+j6/2HmAn97yO3R1dWLyc4RrUJHP70ouPmfz333sSzwWP8ejboAjMSyJJraq9vlm5QH+7dH3YU6m2P3ZWVS+RHBpeslBaSYIyH75TTq/k+CVnm2cHUzRo6rsSw7zuZ2jnHlmG13HbBJnhpelD96TilwshUnECBKKhGrgiCJsjRqrCVJrXt4m3eMYP0AXS7iXylhvdPP62HZ+Lf/zpGMNUm6DlNPgk32HeMC5xFZHk1WRKSo0mpdqQ7xU2oE3I0ixgqnVb/Jpy9lws+SALeV5SDyOnxb2pS+yyZkBIvtnaDRpMeyKjbO3f4KRD+wgPtNHfLKBaIP2LEQbnOkqUmugJ6fQtfrKnAms8sRhtEY1fOZPdPM64Kyf4VB+iMwZyFwIMNXqTc8LTKixZqvE4jbj1QyToUO35ZNVIc2cprG1G8+YNWkrt7pzmM4MQS5glzdGv1XFkfgVHk1zWnO0shF9OkVmJHJjNeXybZfOM/VoB+vmLb5UeIQfSR9nyC6xLTXNkc2biU9ZJD0PGm+zE1oC96Yij3k0B7JUuxVddhlPHBrGJzQKp2JgtoBprhUn8hVGh+hqFd46w9C/vbiQi1scB93VwWxvP//i1wb44LYT/HrPt8m6l4Mh/vjCOzl/ZAObjvmE4xNrfvKTbAa6Oqj2a34u+xppZWFJNDFZoui1Enwonmff0N/w5d96kDfKG3n+6B4IhHhXjcC3cA93EZ8y9HxPocYmMcswyO42plpDKYVV7yLEcKTZzV9NP8nZ1wfZ9denMaUSun6TSdoYjN/EjIziVbs5M53j4IatvDdxigHLIrG9wNg7OhkMulEjF1bnwW4VEZoPbGBuW4xNmyd4OlYkJh6OWIRGExrNnA44G2T59oUdbP3bMvZUkXBi8o5Wy8aPFoyZ0/DZV56g9ojD+ze8xI93vIb1lObzlafoS6fQSmHuMDr23lLk81U9unPk93iUtkLOKl/pWiQsCmy5j9AhulKJfm+ZIFQQ4gLNuTTDlRylLndBiZeNz8XpDtLDCi9fXR8+1mEIQTTZuCJYV7mUWaLwsMmpgMfi50hbNc4OdeGHFpvTs1QDh9dqQ9R7bKxGL/HpHG6hiaoHyMUp9FxhfSZd831MvYE7J3y+vImv5x/iBye2kxlRNzSnXA8T6shPXxkyqobT2unW6w6JIlj1YC2c9V+JKJrpKFfTYKyKg7VgSoQo+Gc6dDhS30SlEMOancWUl6nPG01iOiQ+7HJiax/lvgZppdmVmCBMaUwqgYT6jtMc3DuKXAQVjyGD/RT3dbPj507yvtxb7HOqQIwQg0ahbRDPjcwv98mi/Bpah1fhTB4LiF/IcSy+gYsDnTzpzZHXTcZCD/f1JIN/eRZdLK2LaEfTaKKKZaxmL01j8MQQGn2Fa5klioyK8ZRneNQd5aO7/guhMTgiaGBqs2JGx/mz555lpJzj1MVezGycoS8liL86Eq1eG411pcx1owGNBrnjIf/rt3+SzHGbPV+fQuZKBLXa0p9FhGyyxl5vnJwVKUUzkqT/QBFrdGrN5aMRJVQ2WJR3BOzKTC64pELkfumbkFfqW/jzkSeIDXuYianofGY5vmNjSB0aIXkmy/GBAS5sV3SoJh9JnuT/7i/hD3bgWBZMT9/R560rRS62HeUk7+xA93RgLMFYKvpxFc24Ta3borhF8ZMd59gXu4Anlx/RkYBGVhH2daDKZbjZdvIeR5QgtkWQMMQSTWKqSUDIy41+XqsO4eVN5Ha1XnytfR/j+zgF4cuVB9juTvKwW8RCFvrB4lB9T+wr+gdASgJ6TIXnsicZiXWjxDCeyZDfk6NTbSExUsCanMZUqjc3R6wVWgoiNtUgeS5B5kIIE9NLn5BEUB1ZdEeajFsmLQHWvAoxQGhu6B58N1FNUFVFKYgRGoMSWmYVQ92EjPsdTM2kSRUB379tu/j10JUqCnAKXbxa38xOd4K9Tp2eVIXSpixpDerUEqOXr2JdKXLVkYXeLibf0UX1IyWSsSZdiQpdXpW96XE67Qrb3Ut0qCq7nAYJ5WC3HtHBoseqMPdQgLazDFabUb6V9WAyWAmUFQ3K3k5ie+f4r3ceYKczQ0nD/3zk4wRHsmx+s4q+nRXbXUI3GtD06Tns8/udHyfxwBz/fO+X6VBVuqwKCQnoUM1WtswofD+lvEXVgRQJcfGMzceTF/ETF/jFjldoGPjGzl0cqw7wjb97kv6XsiROTqHPjSxZEV7BKovVfvktNr+VxDSahOXykr9X5Xk09m2mtMnlHR2n6bNcLBHqJiBMaJo9ceKzsRVq/e1jwpCO0zVUGOO1PYNU+30SRBN51fiMhRbfm9pB6tU4HaeDawOi7pB5D6zM6W38q6Mf4se2vcmjvT/kxze8wb//WAeVV1JsPOREfum3ydpX5CKoVCoqKLGxh8rmFKUt8OTAKN1emS2xaXrsEvu8i6QlYMCez2AWdSiNQaPxCQHB66pRHUhRH8wQr25AT+cv247vI8Sxoa+b2kCKgcwY29xLOBiqBiozCXIXDVahvi5MKgu0PF28mTqp82mKbpb/3PkMnV6VDV6BlNVgwJ0lNIqSjvpHQjVxJSChGiRVg212nrTS5JRLRrlkiPrQuxOn2eJO88Wh/cxNe9iVTpz8LLpWXzc5RnS9fme7UKVodNo0ckKnXV0wUWhjwMyXXlybNWvFD7EahmZ4/UDAwChUEyRYgf7e6pexgiY/nuRcXxcQZV3c2pPnXGcSiceRUN+2D/7aVuStQ7lw/3ZmHowz+7DmPY8f4xOpi3wgdYykBGRV5AsdExuFs3ASHRASGkPZ+DRNdJhRMQ6f2v81Rnfn+KPscySHN7Hxaxl4/a37qkgAysLKdTL8E11Ut/j8bwM/5B2xKQoaLgQpUqcc+n4wA2Prs7iwOnqGDSMpBhJxGtkuzuc2cmyji5+Eek5wqpAZDrGaGgxoV6j2WDQ6hdSPTLK/a4xf7v4+O5waaeViY7HDsRmyC/w/7/5TTjw1wB98+aNsju8kdi5PeOrs0hp4J/3sLub1Ec9jbqdFZUeTHbFJAOomoGQ0VkOwKwH4a81CHmFshXYE1w6ISRQIZ4kiJhYdKiDr1riUAO2t3ESUOTKDXe3kldQQ/taQx72LdAx9jd/K/wxmUx/WTJFgbPy2vt+1rchbGCHKkWJrsk4NT/n4RtFE4RtNSYfktYVvoGIsQuNQNR5NYzEXJvGNxWwQBbk8mhim3y7wuYGHmQs7aHbFiKWS6Gp13buZ3RLKwurMors6qA2EdA8W2OzkiYnFsTDGsfogbsEg+cKSvBnWErpahWp1YSEQ6+nGqvcRpBxqBRunokkdm0b8AEKN8Ry8DR3Ue1xGt3VRabgMeAUuxkd5R2yMXiuBJw6eODzmzbHdmeUPBn+E4qY4TjGFnLNvzUS33hcKlqKZMSRzNdKqhmqNv7oRJATVDKOEdmsQCTTKN/hXrcgVipgIWbeOnzb4iZXzaJNyldikh5RTlHSII7DFmSOdqBOmk0itufRMny3WtiJveVc4b44wcDFD1/EufvDSk3xlB/zJI9Mk3SY98TKnZnqoHunErgjxaYNqglfUqMCgmtGhhbGEWpfN9G8f4je7v80/3/0VTm/t409HP8iAvx339CTBxbG7/MArjAhWV47ZD26nOKT4r955gB/Lvs4Op0hew/908icZG+5m+8kG4XQ+crVbz8x750znscoVbEsR8zwIguiw0pgoVYMSnEszOJ7H7tNdhCmPr255jr/pVnz4l1/kn/UcIEGU0zyrYqSV5r9/5AVe2LibU1/cyebhLnSlujolz+7WZKCsaPu/vcLP7HiFB91LKBJMhorhoBO3IFjTxSip3VrDGOzzl8iWMpwqJBcuh0bjiEUK+FjudWbek+Qteysdn7NXZFGniyUsrYldyvLN6paFSmebM7Oc39lN2rNwzp2/rXPWta3IW+hSCapVPK3prOdAEkzlOpnyNBcTWYLJBL1vGdxSSGKshqo2kZm5KD9Eq0iuxGLEB3s4PtfPxc4UW5xpuqwyf9j9fir9Hs54/C4/5QqjLKxMCnJZSpsV1U0Bz6TO8LBbpmJgIvQYn+wgMWJjz1XWZr6M28T4zZs+z3zyIikWsVyXzsIAif4UB6eHeC3zBrucIjkrOn9xxOHJ+FliPT6/17MDk8uiYF3XrrwZYllgW2RTNfbExki3sodWjM1MkEI1gfn0t2sQU60hIoR++orrCsERi0F7lkc7LnA0M3Q5D/5yE4YY30c1YbTZRYdVxXFrdHkVTnQLbsmOXBFvYxJZF4rctNLT6skp7GKZ3rEUXa9losQgSiGNOdRMKxl+rY4JQ3QzciEyreRYUm+ggMnP7+SXt/4jfv593+MnMq/xyFOnObppA3aji/jp4duzla92CbSlIoLd18P0B7dS2iy89+Ov8s7MKZ6OjREifLa4n4OFLXR/y6P74DSMTtwX+bmvh2k2MX6AOj9GbCZB/jNb+c1N/4iH/94x/oeBr7LJ8um0EuxyAgas0/zJwxOM/L0N9LyexfvK9L151qIsVCaFzibZnLnEPm+clDhoDIfrQxwobCeWN+jZuWjcrUF0rY4YgwmuVdIKYcCu8mzyNP9v+ukVO7AVN6oRYDXh4OwWYsrnPfEZfrTzCGd/tJvhVzaS/rp7W4fn60KRA2BMdOreaMDcHJy/fL1VJOjGf65DTKVCxxkf5duMPtuJk9U82TFCwm5yIvMgCbWyBVJXnPkO2CpcLLYNloXEPHRfjuIWoT7U5JO5gzzhVXHEIx82OF7ZwInpXnIXmuhTw+vfpHInzKcoLZcx9QYdRzpJXEpy4rlepvqS9KgoNW5KPFIW7Omc4Oube6iN2sQsK+o/67oTXR9xHELXIu006FBgiaDRXPIzjFczWA0TKfE1mhbYhCHi+2AgxOAs+r/I7VTosUrYXoDEPGQlUjPYNsaNPrkSuNR19Hu/VeCRzlFOd/QvlDdc8q2XrZGrxR2sdkyzSeLkDE45y0wjSVoCnk2eYsid5kj6oaj8m156sqa7jkgUKBWPIckkpiNNkI1R2Rin2q2Y2x/g5Wp8fOeLPBCbYK9bwhGXugm4EHq8cOghMicsvNFLhOsxBH0lMAYT+KjxS8SqGc6O9vLFDY8S6zxItxWiiLwePtl1kJ5nynw2/y66MilMrR4dtt5DiBLwXLRnozCErf4RGsOrc5s4eaGPzYVwWYNolh3TKkQTCg2jcTB4i0woMbHIqSaDXQWqT28nNl5Fjp5a1pQMkk5FOaD6DT/a9ya7YmM0jOal2nb+5vgjJM45tz15rD9FfgeYMIT8HI5j09QWjsCgVSYmPtptlYtbozmqxXEj32+RK214OmqsxGNIKonOJGj0JmnkHArbFNUNmg89doQ9yXF+Mn20VYw48qFuGM1cmCA+ZtFx1keKSw8SWRfMl45bqtnDGHS5ghLBqvQzVstSysaBy4p6l1MgmTnMn3U8izjOrSdjE1kTBUhuiVYxdO0olJjL/uNoLlXTMOdi1dfBLk5H/u5NY9By5SB3xCKpQnriZc4ODoBJkBhOYhoNdL1xZyYzFVUk0+k4jU6HIBuyN3aRnFWmbgwXG50w7hGbMQvjeancV4ocUUgqSZCJkbRmcUWoGvCNhVEg8TimWl36YcMKKj/xPJTnMf2JB5l9EIKcj5dpEAQW2ldQcnDmFEHSYDp93ESTwdwUfW6NZ5Iz9HsF3p04Sc6q063chUFYNU0ONzo4UNlJbMbgTdUx9fXpbnhdWq6H4rqobAbdl0PKNfTwhVtzFWz9vZXrxHRmMH0N3pM7ySZ7DoW3kL/FApRoxAjGX0Ke+3U0YYqlCLrT1LsdetwSKYlMAlUTMnamh74fgnexsLBSX9rNb3OSvR2MRgJhOnRwJSC16L8UipQ4/HzfAf79z8YYmcmh37mb2LTQ+0oNe7YGZ89HSn0p5iMRrN3bqW/MMPYuh+6nJvnFDSd4yJ2hpBVn/QzfvLiTjS+ExMcrt33GcFNFLiKbgD8F+ojWEJ82xvyBiOSAvwC2AMPAJ40xq1N54DYRJRjHRjsWtopmvtAIIQqjiNK7NqybLpTqpsqbHKJJHRAG2cpm2YlvmhzhJYCHROQbLINMxLLA85jbBfueOc37u9/i3YlT5MMEl8I0h8rbODQ9xMbUHE9nz7HJneExbyLyjVXuoixvMXTrJKFhfEo65GyzlzPVbpyywSrfmU1wNWVyS4hCXDcyNXVmqA0mcWcdrHEPmv7be7G0FItYVpRYLZUg6IiTSdeiijIqvCIJ18KQNoAfXOO1cSO5ADtF5BRrffxYFkHKpZkSsnYNT2wCQurG4E1ZZM6WYe7Wc5BfIRMjDMp2NqsH8HWNKiVWRCbzk0QozOk4OXNlex2xUAjPxKbo2vJFDvcP8ReZJ7gwliM+5ZHwFLHxGEprTCCXi5UvptUvFuoBi0IsRbMvRWGLg/VgkX/9wF/SZ9XYYCWomhoXg05mZ1P0HxlDF4q3fcZwKyvyAPgdY8yrIpIGXmkNyF8CXjDG/J6IfAr4FPA/3vRudzEyzWiDBCESamzRJMQCK8SSCvUeg797EPfs1E1tnIKwk/1kpJPA+BzkBXKmj3GGydFLnktHgRe4VZncqM1+gDQaIJByGqRVjbQExOwSOauKlTKkrAZZu0qfM0cxjPHF8h6SqsGAPcucTnC4MkQ59Mg3kxT9GGemu6iVPeJvxYhPG3oP52F8Kiome5uspkxuhkomUekUs+/dysRHm8STDfqzk1yYzaLf2k9qFPr+9gymUFwIehLLQiUSBPu24acdgoQi8IS5BxSN7pB/MPQqO50C6VaFnfnSYGOhx6u1LdhlFSUXu0qR30guQMkYs3NJ4+cuIPEY+d0e5S2GjW5UPi80Bt+AOwf2yCV0qXzjmyy+39UyMS+Q072MqxEs7RAYf0VkYrTBm1V8ce4RPpw9wmb7ytWvJdGqfJtdJZ04RXqoxsHcdr7k70dVHNx37Eb54JbAqhvSowF2JUC0wQg0O12CuKI4pGh2GMKYQXuG1MYiu7tH+HDXm2xz6iiEoq7zd6V9/OHxd5I4FsMUS3e0I76pIjfGjAPjrd9LInIcGAQ+Dry39bY/Ab7NGu2IV2AMog1KTCsYQIHyCTIh1V4X59LN/ck9ieMRvc8Wh4RJ06DGFGM8zns4zVFYJpmYMIxWygKOaFyJIsIcDGkJ8J1pLNEoNJZopoIMh0ubiVtNpmJpJhpZfjC5jUrDpVKKYao2qbM2uVlD74szMD2Lzs/dsd/4asrkZojrYjIpZncr/vO7/pABu8agleClBvx+74/y+lub6ftmCmn6US5oo1ur9wTFLTHqOYWfgiBhSOzP82j3JB9Iv0mf5S2UjtMYfBMyFWY4U+/FqktUJ/UqRX4juQAzrbet3fEjgngetT7QA3V6rGglq9E0W4VagsmpJR10vq1M9EUcvPm3Lb9MjMauwNG5AfYmxgjN2BW7K4CEigK/cpZmk3WezU6e87s6qfgujcCmEdjkZ5PoikMQd3BLNiowGBGq/YKfNnj7Z3myd5ztySkG3Vmeip1jj6tQKBxJUtA1CjrkcGkj+mSK7KiOcvbcwRhcko1cRLYAjwI/BPpaSh5ggsj0svZRUdpbbYTQmAVzg6opYnkfqS1tVqyZCiXmyJKjSQNP4vOHWMsjE6MxzSYD3wl4dXQ/Bzr308wYRIMYkBAkEFQAyo9+7KrBKEE7oAJwi4ZkaMjWDVbT4OWrqKoPk9OYam3Z3Q1XXCY3w+ho5xVAxbjUTZ2AkH6rwUd7jzCQKPDVf7EXU+9CfBW1TcDYms4Ns3TEGnTHy6SdBk9nzrLJnWGHU8QmESVhMyFfryU5UN7JXxx7HO+NBH2v+ze1vV8tF2Be8Gtz/CgLK5tBd2Zo9Pts65+hw6qiUZzwFW82NmLVuSP79oJMTCdN6sQvW65XRCa54wEXvM38X0+ksXa/wD5vlEdc+wqFHmXDVHhis80p8g83vEjdONS1g28sxv0OyoHH8V39VH2XQEd/uz1eIePWeDIzwpA7Ra9VIq2a9FgaRYyTfpNTfg/fLDzJgYmtzB3rYvAHAfGxCvoOA6luWZGLSAr4a+C3jTHFxf6OxhgjItf9JkXkV4FfBYiRuKPG3imiBEQwLRuWT7hQRcZqCE6hAUvY3gQm4A0OsItHsMW5wgth2WTSCjOPf+dNEgccJJXCJGJRnpAgBCWR22S1hp4rzH92dEJ/xX0WrRZbvvcr4WS5KjK5GdpAGCIh0QA0FqEx5JTivYlTvD9xkk/1PU9ooGosQgTfRIMxIQGuaPosm7i4iwZ4qnXrqBDBgfJOvnJhD4mDCTZ+YQxTKBLewL65JuSyREQJkkwQZGPEu2o82DFOWnx8YzPsd/NWbQCraW5bia+6TIwheSqPXctyPtXB8717IQf73XFYVIDEEhUdYiMMWjaDyTlgUSbVlnuy0x/tzuZfK1QrRfJ8IXPBkjhha7cyHHTy7eJuvnFuN/J6mt4TIYkXT0YmlTv0v78lRS4iDpES/zNjzOdalydFZIMxZlxENgDXTZVnjPk08GmAjOTM3TytN60BrvyQcuBR0CGJ1oQUpDS1/gTJuVvrGNpo3uAA/WymVwYBcPFomMjOvCSZ3Erbm1H9P6UN1OtRya2wpcglss/OH1aaq5V4dHHFzyZWWyZv245GA1Us45Th5co2/MR5ttnTOKKiw0oUqvW9p020JwtNJDtHBAuFJ841226IBm3V+AxXu8hPp+mZNZF98waFqRfkIkP0ykYAXOMR4DuwenJZKmLb6FyaerfLtu5JnkidI62ilNAHK9s4OD2EU7k9d7m36yvzO+QVk0m+gKc1fYd6eK2wl8NPDrLl4f/CgF1iqx1biA9YzHzxboWgsFBXrd6VKDSayHhyeYE7v3v7bt3l5eo2PnPsWezDKVKThvRoE2+iHBX4Xoa0BrfitSLAHwHHjTH/ZtF/fQH4h8Dvtf79/B23ZjVo+kgjpOK7zGkbR7U8NVIB1V6XxOjNbeTGGI7xMknSDMkDC9d7GGCckfmXyyoTEwQQBAs5QdYad0Mmb9uWZpPQD3CLhuPlfrJ2lTA+RUyuXmXfOvOrqoYJqBrDxUoW+5JLbC6Manleb/JksVwybLH3RNe0oUcGGTEnulpvW3vjRwQchyAbp95p8VzHKM/ER0gri4bRvFnYwPmJHFuqS1dCN+4rC4WbV0Qm4fQ0zOTJTM+SPZhkWDbz4o6dPJwYYcCaiypImdaq/KoSgQu/X3VP6zpX5/uLb0JeKD7IVy/sIfmtJP1//iam3kA3Gsua6/9WVuTvBH4BOCIih1vX/hmRAv+siPw3wAjwyWVr1UphdCtpTYA2wmJHQxMIygeCm68wCswwwXlSZHnJfAOAHTzEELsWXO2AOdaDTJaJNSUTEyVtyA7Xee2buzi8a5B9j1+gx6rQbzXxRJES74YK3TchGk3dBPhGMxI4TIVpvjD7Do7mNzB5sJ/eI4bkcAl9PVe0FovlcsD/CgA7ZB9D7GKEE5mWq92aHD/iudT6XGo9Qtau4mDQxlA3hulqElNwsW5jYXGjvjLKWVZUJq2+YWo1MJruNwL+U+Z9hBvrvG/nSR5PD/OLmXN42Ded8OeVtW7pkfk+c8y3GAs6+Y8X3sPpiR7UcJzEuNBzvIapN5a9AhHcmtfK9+GqcuSXef+ytmYVMLU6qtYg1Fd9SYHCbhjkFrY5HdLNB/ip6/7f47yH581fHTXGfGA52rteWHMyMQbn9bNsH+9m7MN9fHfXbrZ7k+z3LpJVPqkb9PzQaBrGxzeavNZUjM13Krs5Ue3jGwf3k33LYuiVCurl49Eh1Q3sm9eVy0KSNU4aY55YhqddEcRxKG+wqPVpclYFS6I8JXUj5IsJ3LxCNYIlB6jeqK8kTJqiye+889bfgPm8TfU6ieffYMeBBNVntvOt9+3j6N5+fuqhk1HgXOvB3k6hz9vM550mqibyrf9WeR+vFTcx8bdDPPDCDEyPoWfyUTK/FTJv3l+RnaZ1MKM1vo4OwfzWkZ9VUcSmfaS6Tgrqtrkppt5ACiU6T3byZ19/Dh3XmESI5YV0Ziv0pUr8t4PfI2dFPtC+sXirMcC0n+aFiV3MVuM06g5hoDB5D7sqdJ2E1FgTZ7JAEK7x/CJ3iuvQyEHY5dNll4mJoIGqttGjCXInDFa+zNosJXFrzGdMjY+W6TrcQWmqj6dnfgOlDNectYpBBCxLI2JQqpVzJlQYI/i+hQ4UMu3ilIUNJ/2oQEu1dvu1gS9P+jfk/lLkEOUyMIZmYFHSMdIq8gBz5xSxc9OY2cJdbmCb5WJ+1eV+fYod33RAtcL20yn05j6mH8jx737ZYUdmCksMRT/GwZEhgnyMjV83bBwpowpzUZ7tWg3T9BcOnYN1FGJ/WxiDcWzqAz5DgzNssvOkxKFsfOZ0nM5jQu75M4Rz63u8mKBVbPn143QcseiczxpKy/sLFoqPiGVF2UQTccS2MYlYlEa76YPWmGJ5ISjMGIPxA4I79EYRq2V7v8l64b5T5CbU0PQplLo4VNvKLm+cpGpgNVjTifHb3AHGRMEWIhiJPFas6SJpz+LCi4OMJAcwAioQYpeEdMmQGC1GOe6r1csK3A+Wx/vHmDVbpPgKlELiIR1eDUcif5KpUHEx6MSumyil9L00XnQYfb2Ln2nRd21aya/QOnL5bfpRkr0gAG2iiPAwvMLN904x2lwO+b8B958i95vRQcdYjC/3PMRELkuvW8IpGnSxdOvZ667HLW6D2twl5nONVyro4SpqZJQth2yuiokAHaWwDeb/ZqXastaxFMl0nS2pGZISADan/B7eqG7CqWp0uXJvLnze7ruZV/RrsC7pfafIIcpfkjktjIYDDHf0Ip5m02gUCn9Pdsw219JS6qYRtufdtyPUVIoxThZ7udCRoaRrkSfGeC9bZ/xW4qi29FYUozFXO2Zch/tSketKhb7/9Bp9joNYqnWtdmf5RtbDVnm1WSyT9nhfXygLafp4Z2Mc9wf4Tm43joRc+svNbH+tgnVq9IaRrG2WCXNrhW7uS0UOlw/C2lwHZUWHLEoQkdsr4bU4z3Sb9Um9QeqCQTVd/r/EU4gYNlwIsS8Vo4jENmuG+1aRLzvzW8z1vjIXwUolwfMQzwXbQvJzhMVbzzeNCGK3qiKaljza+nx9oUOCyUt0/2UVsRQSi6pK6bkCwRquzbnmWKW03W1FvtysBZuhWhQufBteFsYYRIeRR4LIZTesNvcXxqBLpdaL9e1muKpcYVJcnbHTVuT3GGLbSHxRvpgwRNdqN+5Q82aQFqYWhRLTcnsy/tJP6duHxivEXVASbZaG2NHZm276t2TfXg7aivwe5Ap3ugUlfYOV+VUhyJHvqoaQ65e0uhWMvua+6567WN2qzTrhLplWZTW3zSIyBVSA6VX70JWlm+s/y5AxpudWbnAPygSuL5e2TO5AJnBPyqUtk2u5LZ2yqoocQEReXsuJgpbCcj3LvSQTWJ7nactkZe+zFmjL5Fpu91nusb1vmzZt2tx/tBV5mzZt2qxz7oYi//Rd+MyVYrme5V6SCSzP87RlsrL3WQu0ZXItt/Usq24jb9OmTZs2y0vbtNKmTZs265xVU+Qi8hEROSEip0XkU6v1ucuFiGwSkW+JyDEReVNEfqt1/V+KyEUROdz6+egS77tu5dKWybW0ZXJ9VkIubZkswhiz4j9EJabPANsAF3gd2Lsan72Mz7ABeKz1exo4CewF/iXwT+5HubRl0pbJ3ZJLWyZX/qzWivwp4LQx5qwxpgn8OfDxVfrsZcEYM26MebX1ewk4Dgze4W3XtVzaMrmWtkyuzwrIpS2TRayWIh8ELix6Pcqdd+67hohsAR4Ffti69Bsi8oaIfEZEOpdwq3tGLm2ZXEtbJtdnmeTSlski2oedS0REUsBfA79tjCkC/wHYDjwCjAP/591r3d2hLZNracvk+rTlci3LIZPVUuQXgU2LXm9sXVtXiIhDJPA/M8Z8DsAYM2mMCY0xGvhDoi3frbLu5dKWybW0ZXJ9llkubZksYrUU+SFgp4hsFREX+BngC6v02cuCRCkF/wg4boz5N4uub1j0tk8AR5dw23Utl7ZMrqUtk+uzAnJpy2QRq5LG1hgTiMhvAF8jOm3+jDHmzdX47GXkncAvAEdE5HDr2j8DflZEHiGqSjkM/Nqt3vAekEtbJtfSlsn1WVa5tGVyJe3IzjZt2rRZ57QPO9u0adNmndNW5G3atGmzzmkr8jZt2rRZ57QVeZs2bdqsc9qKvE2bNm3WOW1F3qZNmzbrnLYib9OmTZt1TluRt2nTps065/8HJCvZ56BJnloAAAAASUVORK5CYII=",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 50/50 [08:54<00:00, 10.68s/it, generator loss:=2.79, discriminator loss:=0.184]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train_dcgan(dataloaders, models, optimizers, loss_fn, epochs // 2, plot_every // 2, device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 304,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-10T01:46:05.504296Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-10T01:46:05.503731Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-10T01:46:05.889844Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-10T01:46:05.889135Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-10T01:46:05.504257Z"
+ },
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "generator.eval()\n",
+ "dcplotn(5, generator, device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "bqkGxSk8mXFr"
+ },
+ "source": [
+ "> **ടാസ്ക്**: DCGAN ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക - ഉദാഹരണത്തിന്, [CIFAR-10](https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR10.html) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ക്ലാസ് എടുത്ത്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "Wc8rDu7uk98o"
+ },
+ "source": [
+ "## ചിത്രരചനയിൽ പരിശീലനം\n",
+ "\n",
+ "GAN പരിശീലനത്തിന് നല്ല ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥി മനുഷ്യ കലാകാരന്മാർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രങ്ങളാണ്.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "(ഫോട്ടോ [Art of Artificial](https://soshnikov.com/museum/art-artificial/) ശേഖരത്തിൽ നിന്നാണ്)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "q_A3nR10Tkih"
+ },
+ "source": [
+ "## റഫറൻസുകൾ\n",
+ "\n",
+ "* [GAN arxiv](https://arxiv.org/abs/1406.2661)\n",
+ "* [DCGAN arxiv](https://arxiv.org/abs/1511.06434)\n",
+ "* [DCGAN Pytorch ട്യൂട്ടോറിയൽ](https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.7.12"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "e2d8856889e7d91edf4011bcd22dbe8f",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:10:04+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb
index 01cc1512..e6e6dce0 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb
@@ -1,844 +1,844 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "jUWeYIfl6h8C"
- },
- "source": [
- "# ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ\n",
- "\n",
- "**ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്ക്** (GAN)യുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിനോട് സമാനമായ (പക്ഷേ ഒറ്റത്തവണയല്ലാത്ത) ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്.\n",
- "\n",
- "GAN രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവ പരസ്പരം എതിരായി പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു:\n",
- "\n",
- "* **ജനറേറ്റർ** ഒരു യാദൃച്ഛിക വെക്ടർ സ്വീകരിച്ച് അതിൽ നിന്ന് ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കണം\n",
- "* **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ** ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ആണ്, അത് യഥാർത്ഥ ചിത്രം (പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ളത്)യും ജനറേറ്റർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രവും വേർതിരിക്കണം.\n",
- "\n",
- "\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 13,
- "metadata": {
- "id": "vh9JiNcw80sd",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "import tensorflow as tf\n",
- "import tensorflow.keras as keras\n",
- "from tensorflow.keras.models import Sequential\n",
- "from tensorflow.keras.layers import *\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "import numpy as np"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "MlNHFbgyJ0t-"
- },
- "source": [
- "## ജനറേറ്റർ\n",
- "\n",
- "ജനറേറ്ററിന്റെ പങ്ക് ഏതെങ്കിലും വലുപ്പമുള്ള ഒരു യാദൃച്ഛിക വെക്ടർ (autoencoders-ലെ latent vector-നെപ്പോലെ) എടുത്ത് ലക്ഷ്യ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്. ഇത് autoencoder-ന്റെ സൃഷ്ടിപരമായ ഭാഗത്തോട് വളരെ സമാനമാണ്.\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ഡെൻസ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും MNIST ഡാറ്റാസെറ്റും ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 14,
- "metadata": {
- "id": "iOWm55Bd5DNl",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "generator = Sequential()\n",
- "generator.add(Dense(256, input_shape=(100,)))\n",
- "generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
- "generator.add(Dense(512))\n",
- "generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
- "generator.add(Dense(1024))\n",
- "generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
- "generator.add(Dense(784, activation='tanh'))\n",
- "generator.add(Reshape((28,28)))\n",
- "\n",
- "optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=0.0002, decay=8e-9)\n",
- "\n",
- "generator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer,metrics=['accuracy'])\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "tKbYa6ABKDlt"
- },
- "source": [
- "ജനറേറ്ററിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില തന്ത്രങ്ങൾ:\n",
- "* ReLUയുടെ പകരം, നാം **Leaky ReLU** ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതായത് നെഗറ്റീവ് $x$-ക്കായി കൃത്യമായി 0 അല്ലാത്ത ReLU, മറിച്ച് വളരെ ചെറിയ സ്ലോപ്പുള്ള മറ്റൊരു ലീനിയർ ഫംഗ്ഷൻ. ഇത് പ്രധാനമാണ്, കാരണം ReLUയുടെ നെഗറ്റീവ് ഭാഗത്ത് (വിലകൾ 0 ആയിടത്ത്) പോലും ഗ്രേഡിയന്റ് ഡീസെന്റ് മൂല്യങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n",
- "* പരിശീലനം സ്ഥിരതയാക്കാൻ നാം ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു\n",
- "* അവസാന ലെയറിലെ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ `tanh` ആണ്, അതിനാൽ ഔട്ട്പുട്ട് [-1,1] പരിധിയിലാണ്\n",
- "\n",
- "## ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ\n",
- "\n",
- "ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ഒരു പരമ്പരാഗത ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നെറ്റ്വർക്കാണ്. നമ്മുടെ ആദ്യ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ഡെൻസ് ക്ലാസിഫയർ ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 15,
- "metadata": {
- "id": "krxyG2oh87pU",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "discriminator = Sequential()\n",
- "discriminator.add(Flatten(input_shape=(28,28)))\n",
- "discriminator.add(Dense(784))\n",
- "\n",
- "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "discriminator.add(Dense(784//2))\n",
- "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "\n",
- "discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))\n",
- "\n",
- "discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer,metrics=['accuracy'])"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "kH2ox9EIKO8F"
- },
- "source": [
- "നാം ഒരു എതിരാളി നെറ്റ്വർക്ക് നിർവചിക്കും, ഇത് ജനറേറ്ററിനുശേഷം ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററാണ്. ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു ശബ്ദ വെക്ടറോടെ ആരംഭിച്ച്, ഒരു ബൈനറി ഫലം നൽകുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {
- "id": "TsJH1VWQ9yeB",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "discriminator.trainable = False\n",
- "adversarial = Sequential()\n",
- "adversarial.add(generator)\n",
- "adversarial.add(discriminator)\n",
- "adversarial.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു\n",
- "\n",
- "നാം Keras-ലുള്ള MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 17,
- "metadata": {
- "id": "ZzX0kMrW-dQA",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "(X_train, _), (_, _) = keras.datasets.mnist.load_data()\n",
- "X_train = (X_train.astype(np.float32) - 127.5) / 127.5"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "EhyAVbdMKWaq"
- },
- "source": [
- "## നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം\n",
- "\n",
- "പ്രതിയൊരു പരിശീലന ഘട്ടത്തിലും, ഞങ്ങൾക്ക് രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളുണ്ട്:\n",
- "\n",
- "* ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ പരിശീലനം:\n",
- " - നാം ചില യാദൃച്ഛിക വെക്ടറുകൾ `noise` സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പരിശീലനം മിനിബാച്ചുകളിലായി നടക്കുന്നതിനാൽ, `batch//2` വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് `batch//2` സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രങ്ങൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു\n",
- " - ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് `batch//2` യാദൃച്ഛിക ചിത്രങ്ങൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുക\n",
- " - 50% യഥാർത്ഥവും 50% സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററെ പരിശീലിപ്പിക്കുക, അനുയോജ്യമായ ലേബലുകൾ (0 അല്ലെങ്കിൽ 1) നൽകുന്നു\n",
- "* സംയുക്ത എഡ്വേഴ്സറിയൽ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്ററെ പരിശീലിപ്പിക്കുക, യാദൃച്ഛിക വെക്ടറുകൾ ഇൻപുട്ടായി നൽകുകയും, 1കൾ (യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു) ഔട്ട്പുട്ടായി പ്രതീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 18,
- "metadata": {
- "id": "aISx_wo4W1qJ",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def plotn(n):\n",
- " noise = np.random.normal(0, 1, (n,100))\n",
- " imgs = generator.predict(noise)\n",
- " fig,ax = plt.subplots(1,n)\n",
- " for i,im in enumerate(imgs):\n",
- " ax[i].imshow(im.reshape(28,28))\n",
- " plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 7,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 673
- },
- "id": "mNdcpEa3_Pqs",
- "outputId": "75ebec09-e608-4747-8298-0cb2281d95af",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 0, [Discriminator :: d_loss: 0.601463], [ Generator :: loss: 0.640677]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 500, [Discriminator :: d_loss: 0.192001], [ Generator :: loss: 12.124918]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 1000, [Discriminator :: d_loss: 0.141956], [ Generator :: loss: 1.900380]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 1500, [Discriminator :: d_loss: 0.293635], [ Generator :: loss: 2.443017]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 2000, [Discriminator :: d_loss: 0.547135], [ Generator :: loss: 2.680543]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 2500, [Discriminator :: d_loss: 0.491767], [ Generator :: loss: 2.633016]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "batch=32\n",
- "for cnt in range(3000):\n",
- "## train discriminator\n",
- " random_index = np.random.randint(0, len(X_train) - batch//2)\n",
- " legit_images = X_train[random_index : random_index + batch//2].reshape(batch//2, 28, 28)\n",
- " gen_noise = np.random.normal(0, 1, (batch//2,100))\n",
- " syntetic_images = generator.predict(gen_noise)\n",
- " x_combined_batch = np.concatenate((legit_images, syntetic_images))\n",
- " y_combined_batch = np.concatenate((np.ones((batch//2, 1)), np.zeros((batch//2, 1))))\n",
- " d_loss = discriminator.train_on_batch(x_combined_batch, y_combined_batch)\n",
- "# train generator\n",
- " noise = np.random.normal(0, 1, (batch,100))\n",
- " y_mislabled = np.ones((batch, 1))\n",
- " g_loss = adversarial.train_on_batch(noise, y_mislabled)\n",
- " if cnt%500==0:\n",
- " print ('epoch: %d, [Discriminator :: d_loss: %f], [ Generator :: loss: %f]' % (cnt, d_loss[0], g_loss))\n",
- " plotn(5)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "fJH1n4wRkqPy"
- },
- "source": [
- "> **ടാസ്ക്**: നിങ്ങൾ ഈ GAN മുഴുവൻ MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച് അത് എത്രത്തോളം നല്ലതാകാമെന്ന് കാണാം\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "L-wH0b7pT0CI"
- },
- "source": [
- "## DCGAN\n",
- "\n",
- "മുൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, ജനറേറ്ററിനും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിനും ഡെൻസ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു, എന്നാൽ ചിത്രങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ CNNകൾ മികച്ച പ്രകടനം നൽകുന്നുവെന്ന് നമുക്ക് അറിയാം. **ഡിപ്പ് കോൺവല്യൂഷണൽ GAN** മുകളിൽ കാണിച്ച ആർക്കിടെക്ചറിനോട് സമാനമാണ്, പക്ഷേ ജനറേറ്ററിനും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിനും കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "ഇവിടെ പ്രധാന ബുദ്ധിമുട്ട് ജനറേറ്ററിനായി ഒരു ആർക്കിടെക്ചർ നിർമ്മിക്കുകയാണ്, കാരണം ഇത് പരമ്പരാഗത CNN-നോട് വ്യത്യസ്തമായി ഒരു വിപരീത പ്രവർത്തനം ചെയ്യണം - ഫീച്ചർ വെക്ടറിൽ നിന്ന് ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കണം. ഒരു വിധത്തിൽ, ഇത് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളുടെ ഡികോഡർ ഭാഗത്തോട് സമാനമാണ്. അതുകൊണ്ടുതന്നെ, ജനറേറ്ററിൽ `Conv2DTranspose` ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 19,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "fkD2WufskBdm",
- "outputId": "b4a22c66-a493-4abd-dc79-55c9fd7be137",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "-1.0 1.0\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "(X_train, _), (_, _) = keras.datasets.mnist.load_data()\n",
- "X_train = (X_train.astype(np.float32)-127.5) / 127.5\n",
- "print(X_train.min(),X_train.max())"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 9,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "tAk-hsF0TzEv",
- "outputId": "68bba515-be2d-44f5-f079-b461456ed082",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Model: \"sequential_3\"\n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "Layer (type) Output Shape Param # \n",
- "=================================================================\n",
- "dense_7 (Dense) (None, 6272) 633472 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "reshape_1 (Reshape) (None, 7, 7, 128) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "up_sampling2d (UpSampling2D) (None, 14, 14, 128) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "conv2d_transpose (Conv2DTran (None, 14, 14, 128) 147584 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "batch_normalization_3 (Batch (None, 14, 14, 128) 512 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "activation (Activation) (None, 14, 14, 128) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "up_sampling2d_1 (UpSampling2 (None, 28, 28, 128) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "conv2d_transpose_1 (Conv2DTr (None, 28, 28, 64) 73792 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "batch_normalization_4 (Batch (None, 28, 28, 64) 256 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "activation_1 (Activation) (None, 28, 28, 64) 0 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "conv2d_transpose_2 (Conv2DTr (None, 28, 28, 1) 577 \n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "activation_2 (Activation) (None, 28, 28, 1) 0 \n",
- "=================================================================\n",
- "Total params: 856,193\n",
- "Trainable params: 855,809\n",
- "Non-trainable params: 384\n",
- "_________________________________________________________________\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "generator = Sequential()\n",
- "generator.add(Dense(128 * 7 * 7, activation=\"relu\", input_dim=100))\n",
- "generator.add(Reshape((7, 7, 128)))\n",
- "generator.add(UpSampling2D())\n",
- "generator.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=3, padding=\"same\"))\n",
- "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
- "generator.add(Activation(\"relu\"))\n",
- "generator.add(UpSampling2D())\n",
- "generator.add(Conv2DTranspose(64, kernel_size=3, padding=\"same\"))\n",
- "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
- "generator.add(Activation(\"relu\"))\n",
- "generator.add(Conv2DTranspose(1, kernel_size=3, padding=\"same\"))\n",
- "generator.add(Activation(\"tanh\"))\n",
- "\n",
- "optimizer = keras.optimizers.Adam(0.0001) #, 0.5)\n",
- "\n",
- "generator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer,metrics=['accuracy'])\n",
- "generator.summary()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 10,
- "metadata": {
- "id": "t9FZHScTUsCd",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "discriminator = Sequential()\n",
- "\n",
- "discriminator.add(Conv2D(32, kernel_size=3, strides=2, input_shape=(28,28,1), padding=\"same\"))\n",
- "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "discriminator.add(Dropout(0.25))\n",
- "discriminator.add(Conv2D(64, kernel_size=3, strides=2, padding=\"same\"))\n",
- "discriminator.add(ZeroPadding2D(padding=((0,1),(0,1))))\n",
- "discriminator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
- "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "discriminator.add(Dropout(0.25))\n",
- "discriminator.add(Conv2D(128, kernel_size=3, strides=2, padding=\"same\"))\n",
- "discriminator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
- "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "discriminator.add(Dropout(0.25))\n",
- "discriminator.add(Conv2D(256, kernel_size=3, strides=1, padding=\"same\"))\n",
- "discriminator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
- "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
- "discriminator.add(Dropout(0.25))\n",
- "discriminator.add(Flatten())\n",
- "discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))\n",
- "\n",
- "discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 11,
- "metadata": {
- "id": "2Jz166pQWRba",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "discriminator.trainable = False\n",
- "adversarial = Sequential()\n",
- "adversarial.add(generator)\n",
- "adversarial.add(discriminator)\n",
- "adversarial.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 12,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 1000
- },
- "id": "kohaucz-WTue",
- "outputId": "edf64874-5ec9-4c10-cb36-95e2bb5111cf",
- "vscode": {
- "languageId": "python"
- }
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 0, [Discriminator :: d_loss: 0.957905], [ Generator :: loss: 0.695994]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9ya8lSZbe9ztm5sOd3hAROVZls6vZA0VJhBYEpU0vtCCknQBqIwlcERBX3JArbqWd/gVC0ELaCNJSAgUJELilQIAEW031wB6yqzK7MjOmN9zB3W04Whxzvy8qi5XxslqpKiAMCES8F+8+dzc3O+c73/nOMVFV3o134914N96NX97h/v++gXfj3Xg33o134+cb7wz5u/FuvBvvxi/5eGfI34134914N37JxztD/m68G+/Gu/FLPt4Z8nfj3Xg33o1f8vHOkL8b78a78W78ko+fy5CLyH8sIn8gIn8kIv/wL+qmfpnHuzn56ePdvHx9vJuTr493c/LthnxbHbmIeOAPgb8JfAb8M+A/V9X/5y/u9n65xrs5+enj3bx8fbybk6+Pd3Py7cfPg8j/BvBHqvonqjoB/yPwn/zF3NYv7Xg3Jz99vJuXr493c/L18W5OvuUIP8dnvwf86MHXnwH//s+82Gqj7cUTSgAVFjciGaSAzm6lBglS/1ZX/88peEWc4kVJ2SGjQ4p9HurvfTjkfI2fNtTZz6i3fy/3IvWzYv+WDC7Vewn1HvX8WYBw/YQyDojIc1V9723mxO82Gp5dLw8rP3H/WgQUxCsiincF75RchFwcwRUan0nFEbOnFIH8k/5Z7VmcIgLO2WSV4lCt1xRdJm8J0uq1UTm/H5kf2n6fCwXvCp1PFBWSepwovYsUhCE3dB9eMn5xOzy4oZ85L6HfaLd9Qm7tUpLrXDu7RfX1WbLAfF8eqOtg/qMOSlPfXay3XdeSNnVORJc5V8XmrtR18CBYndeVqF2Hf8M6W6a7PFhzcl7vKrZ+wpMnpFev3npO5nlpd0/O16qPMO+X+evycC0/eF3q69zpg2eb91p5cK8Pn+cnnuuNZ5w/Vx7sVf9gH1Ofd97n5yW2fD3/DEC4ekK6v334yN88J+uNhqs352S5b3nza5V6zQdzQl3TkgU32f2XwLJf3rjBNxYEkAXRB3M3/+i8ntyDe3jwruY5cxlcVNSLrfUH96mhXq/+runPPn9RbcpPn4efNUl/EUNE/i7wdwGa3TV/+W//A8ZrpbSQO0UdNHeCHwUNoHWDzgYVhbRV4lbRVcZvI30fuVqf+Or1Dv5sjT8K7S3gIK3edBLq7HeEo03cvLnmSU4rKC3EjVL6QnPjaO+F3Nj3S6OUBpp7oX9pPz9dKi4LbjRDMT0poDD809/h+Id/wN0//7/+7G3nxD+94qP/6u/h24zIeYeVYrs+jx6S4LeRros83R55ttrzathwN3Rcr098sLrn1bjmy/sdh2NHetWfF6uozYVX/DrhfOZyOyCi3B97ShHaNuHqdRWIMZCzkKOnJIfsA/7oyL2iXTkvzE3i6vrA9frEr188ZyqBl+OGdZj4re2XHHPL/33zMZ/9kz/h9/7r/2X/tnPSbq75rf/077P/vlBapb0VJEFeQW6V6WmGvuBfB8JBSGulrBQ3CG4UwkFo72G6gOG9QrMX1j8WSrD3lzbK9FHEtZlQ570UoWRPed3iBqG9cea468YsLRSv+EHw8YGxfAg2vDkMP4IfoNnbRize1knciv19qdz/7r/kq//hv/+Zc/K1/bO95q/8rb9P6gUE3KS4zOLAXAYpynjpSGtb83609VsaIW5hurDPuFEWZ+MShJM9a2neBDe5t/twU3VOqdqX6lybg9ozR0UyjFdC3MpisGyf14fR2VAqUsxw4swOABz+5e/w5f/6P3/TlLwxJ+Hyml/9L/+BrU0BP9m1Z9viUr2P+lwugkti+zpA6eq+f+XZfG5zNDyz7+k2GZgZnRnUdkaLQBbCbbBnP5m9WoxwY2sl91BatXvIsuybcBSaPXQ3yuaLxHjluf/ELQ6vdDB8kMAbcAX44d/5hz/Tpvw8hvxz4JMHX3+/fu+Noar/CPhHAP3Hn+h0cTauWg1MXtsLDyfbiNpA7ucFqJStGXDnCiEULtcnfu3yBcEVfjgG0iGAeNJG6X79jnUbuVqdiNnzxc2OnDxTETQL3DVIFENkDrQphvJDQbxSDv15Y1QELtVDl2DfD0chDNC/VOIG4k7AKf7qknj3msfMyerXP9bN5YlNNyGi3B5WpOjJ+waJDhcNdWanjCp0V3f8YPOSbTNy061pXSK4zLYZ0a3wYxXupauIol7Qqf0RxXvloh/ofOLD7T0O5aI90UghuIwX5YvTjmNqaX0mSOb3v/qA08uVLSoHvk/0fWS3Gvhoc8fHqzv++u5PcdhCfxr2/LvtC77IHYf82/B9+D1oH0zB1+bljTn56BM9vSdMTzPaFErrkSykJxG/TvzmBy/4eHPL7zz/iJvbDWXwMDnyRslbRUPAZSFuFa4mpi5UqGjXyiul3U50XeTJ+kQqjue3W0oWcwaTkDsldzP6h7QutmZCjQp9qVESIEqJDp087t7TvXTkFtJKzFBVUBB3BQ2KNop8tINvmJOvzcuHn+h4JWYYBdxkxvjNqNOMUV4p05V9L14oZRdxXabtEqpQVJiODf5Vg4tCPpijyytdIlBtFD4aDOV/2eMHobmvRqup9xeqQ0j2/eEZxMtiDu8kNQo4A7fSFWSb0Mnh7gPqFV0Vi6w+2qH5jdD5m23K9z7RtFbS2t5LGcyalq7Y+j86cz7ZnBCYkV2ifAWJDwyxw4z4KrO7PlKKYzi1IEoIdm8pGcDJk0O9PaMkCAfBT5AFRAT1xdZvECiKbhPdZmJ4taK88KgXXAoMT4Xj9zOShbAX8krpnp7wvqBfoxh++vh5DPk/A35DRH5QJ/s/A/6Ln/kJMcMMb4a/Rk0oFMElyJWq0KBop9AUQshLCCxAIxbSI2qoU8zTX61PXPUnPujvOeWG21PPVCckZ8d0CsvvXsInZ3SN1NDLT/Z3KaAiaNBlw4hWrz5BGJTc1EWgQv/xJ8SXLwBaEWnfak6AxmdWTcSJcgit0SNzCD+D9CyUJJT6Yr0oDmUqgWkKTNkzFU9KHje68zO6isrrvDlXWIXIOkxswkSQwiaMeAorH/FSiMXT+syT9sjGj3x2f8Wp6Zf79b6w7ibWTaT3ic5FGsk0kuglcuWOPHGBQSdal/jg334C0D9mrZQanS1hqmBRhS9smpEnzYFdN3HsOsbk0ER9ORUVPaDGEAMF81yWRtl0kXU3cdENjCnw/MEapW5wqJt9pm68Im3GNQXnCt4rzhWcU0YXSIAGt/yeGQVqBSQzeABof/X7j56ThxTgAiweRPsidU9VQzXPW+kLzWYihELXpOXnc/I2V8yUk6IVAVIEddC1CRHl5DsQMSP/4JYWSlJA/IxwbS9L1iU6Lh60VegK3SoSgydHQ7rSZrQI7a99H02JR8+JVEDmLPKQouDr8zhFZI4+5Dw3D52fCm5GzNSfq/tMRBcq0rnzPhLRmXVcntFVCk+rVXVJjBqtH3Kh0LWJsS1o8OY4a8SibYHoUCfLfDqnqMLb6FG+tSFX1SQifw/437Fl/t+p6r/6mZ9xtvjaW5tYN5qRjDultEpzgO61ktZC7oTBQ17bA46HFvGK88qNW/Gv5T0+f35F/4c94WSfm64cn19f81W/4883F4wxMH66w03nBbi+M2cRjiBJyX2oYa8hht2fwsUPI6URSiOMO8d0KefQeYLuTvHRwliXhOZg/++mwId/82/x2f/03/4m8HtvNScqxOzZNJMZ12Ziyp5PecJ0aiiVsyU59Bj47OUVQwrsh45hbJhuOppXoXL3SvvK8d6fGQqIW0fcwvFjUArO20b+9d1zrsOR3kUAPh+vOJWObRhZu4lNGHFS+Bu7P+GvtD/mj/fPePFih54C7uRIbWbXjTQus08df3p4yufDFQ5l5SPPuj0vt3/Iq7zl0/1TDqkF+OHbrhXJ0L0GKQEEVl8pfoThaUdadfyL1z/gdy8/Jo0BTfXFdhl32xhNdzJqBYSJzqiAVMP6RtFd4j/4+FMuwsBYAq+mDZ/yBIDybCInR/Nlgx8EqQaB4lDvwJnxy/VP6Qo0BZLla5o7u3YJRktIgXAPQYTm3p+Bi4RHzYndHPgThIPtpenKqCZ/Ely0CDGclPHaETdGl/hROSTPGFoicAKjC4rQvPZsflQNH4o6W/Mw0yLCga29gy8dYThTKn5Sw16tIfkSzHEVb8AhbzJlLZBsv82OWUKhbyPeF041StbJWxTsHeH6ivTi5dvPyTy6gjQFFY9msQghmVdXMfojHI3eymujgXwGPzj8YAZYstLeCWFwpJXjeHtpzniTLCqbvP2+yUES2rsaMVcaqblTmiPwym5peCrErTeap4GUO+6OAX/vCXvBZUhrm++ZpmnuhHIURt0wBjXnJ99syX8ujlxV/zHwjx/1oQeeC8HQpxgSkAThVD2myjlZVAQmhwalaGGaPPe+oxwC3S34k9IeLHxj8ERgLx1pCnS3Dj/ZApOZK4/Q3ik+KnFlCxARJAvNodDcR0rjKEFQFyitI7dCCmfE7pIuL9DFmkgpcPGDvwrwu6r61992SkoRnCity7Quk4KjbZMhpsYyr/koEIUUPXennnFoSGPA3wX651K5R6F/pWx+HMmdY4geisO9J+RWarJU2fqRy3CkkUxUT1HHVGwpOCms3YSn8GG45fvhxLYZEW/owEWhKISa4Zmy56QNcfCIKJ1PjCXwRX/FbV5xSg1jCgC3bz0n1VD4wYx0s1fCqJTgcJOQNp6UekNzGJqRUJBUN+xgTtpPgh/fROelAd9lfm31grWb+DJecMotIjWJ7gslKEhjybl6S1IqiJuR25JccxTFaLBJ8JPx+eLOn3OT/bzLDyNQHjcn8yOUmiBzhi5LAFdpAingo/2/nwQ/KGEwCoZkNyRZIBsVYrmEmhupBpgH6decIOyNHpr59vm5XTxzz0v0ETjTTwLqDISVeq84RbwSfKGo4H0hq0MLzEjLrVao6m++7ZzMEyOh4EMh+XNINid7BaNJ/ajklZDnhKMaTx8OIBX2umScNkUojSN3SmycRXqh3meaHYUsdM2So8i2VqVAWpkNASGLreeiHj9KvcaZ3jFnYut1pm81CDmf5/xnjf/Pk50/OR5meOdki3qFRvGT0t4X/CQ1OePIK7dsROMXHfEUuLnpaV94mnvFZa1hiphnFkgvVvijY/WVJWOmK0MOdmGIG0hqBk7D2dCnlTA8a1EvFA+5kzfvvRgSn6khH5VwkMrn80bG/m2GKuTsOESjS1tn6o8uZHQ18XRzZNuO3AwrTnE2tjBNwRQnNVnl90pzUNZfRvp/9Rn0Hd37lwwfrBjet8+lC0/Kjn3u8FJ4HdeMJfB82FLU8SurV+zcwF/avODCDXwSbvDAVXNitZ44ZiEXwXllH1sECK4wZs8wGWnqnNFYtxcrjrnDV1XN4xaJOaWZoz58z9V1Yvto/WNBfuQZnlkivERDSX4wZAqGFOMGxmfZ6IzGjH3oEp88u+E/2v4uGeF/u/9rNC5zvTtyHFti8qRoSaqkEK+zJbkmhyRDsnaPlcZxZ7rEaA1LysLZ2IGti9Q/+P5bhMs/OdQZylcvy7/zqpDX9v/x0ln+J5hR9qMZhvFZwe8iefCQzl6kNLYP5oSpS9DuC+qF8VJQsaQcGMBy6c17KQGOHyrxsqCbjO8zT672fLy94/lpw+1xZRSUKFmNrgjOKNGigXho7IW6OnmrYk7gMXOCRVndOtI2ifvJo9nu1U1CONqa6G7Uks+YM5v3bzgq7b2SemHaydnh1+hbkuBiQIOS1gYmtS9G0QSHFlno4uP7go/C6iulOVhUrHN6pqqI/FFsnU41IX7Qs7pKLVJIvSWMJUNT2YtvGt+tIZ+lPw+/hoXHNKNUPWNW/GgLU+rPaMHQTxZcNEQRhiqlq0ZUvH3tj86yw0dFshKTGMeuM6cmZyThz/dTAqTeLckQ86gs/Ko8IKxEa/Y9GkQrdV0+dpRi9MooYXkj3hWCK1x1J97r9/Q+so8dQ2oYs3+TryumlOhuC+3NSPrqBW7VE5yjXQXcGHC9kLOQiuOUGxrJ3KeeU24YckNRIVcv9L6/5z1/YOfMAHcu0XjjhnOoSDwFvCsokLInzomN7DmlhmPuGEtYOP1HDzlTIdHLopSQbAi93dvGyj1ITZ64ZOEqnD9LZwbcNwUfMqsu8rQ/8HFIHIouz7xuzAPcl9449VCvt8qEPhJpUXFQFNGKMH9ST1e/nJPiD2Wxi0x1jpS/hSEHFjBim7/y7k0Bp8TWGTddxNCedwYw+kIbMtk5FmIXaiQsFNRy4QXCUCiNoOJBLPrkwdwvj1r3R14ZVbXajWxXI796+YofbF7i5D2mFGhDYt1EYvYMFpnZWssOYvWANZfjmvL4ian8dAiZrknsfanvSRbZqR/tTxiVNAqlnRG5GWs/qQG6B/kHMMeGVNFDTWqWAnk9RxznCEsFWCslQ3tjwo1FdjpPd+XppSppXDL0DsCRxYGoPzubZv/mvP+bxndryOviy23lnOtDNjfGP7pUEbCAitRw6CxF1CCUoISj0N5B/7Jw8cd70rbl8LEhWq2csovGi8ZNNfzZkIc/KaJwel/MCFTO740ESEXc8yjBeETJhlJSbwvcRwE15OOyhbtvEwa9MbIQb3q+ckrTZEox5JKSQ4vj94YP+AP3Prv1wK4bAUt0qmK8bA3nXFZzglmRJoAqendPeN3Tv+qRIhy3LYfs+PTiKZfdiV0Y2fiJwTVMxfNHh/f4fLgi7gJ/qX3ObzQv+NDDWALD1JjqRyCPnte3GxDFieIr75lViDGwH1t+b/8hQ2r47OaKlB4XpohaGOwnARGmK1N7dC89bjIU094mXGor36wWKSUWLbA6LIE1OnRyJIEUCmnt+SN5xn+z+m3G0vAvXn6PmL05KlG6JiKixHUm18RlTmfFi6gZSaqahVzpCixiLKUm3PJZ+jZHE6UqPfJbIKyfNkoDwwdlWa/uvYFVm/C+IKJMUyAnT7ppCSdPcys0B5DsiXlFODijSsSi4OZe6G6LoddoEXFzGymdJ1x4spqhXzTwzhL8UiAXMzTtrWOi4VSN8+f+kikHfnR3ye3dxpLBvpCTJ8/rQEEPgf5Ly+2kTUED5MmdI563HdUpNj6zbiLHzcQUCmlwSDbHZaoVA3SzEy1N5e39TKHIUh9iOTRl/dxeVOpqvuyy5u5yQwmWyDX+21B1rnLUuLPaFj8oqwGmS0E21RF4pbRCwoAHKH5U2rtU9eOOfBAk25rr7ssvICKnbrJgyHoefqi8o6oZzfn/ZoNcjXBZuD3oXhf61xn/8h50y6LkKpg3TrbQcisPtLZaFSl2nbRS3GQbXmtU8Ib31HqfMxqvE1oazkVD2IsvVN7/kdQKRXCDYxoaW+yxerh6L+kYIBuf2AfTewc338j8XPOfitJDNeTjhJwmwsmy4+7kyMHzelhREHZhJLiME7NMr4c1r4Hv9Res3civNq9woiT15DmT7xSykE+G2LJTtMu4fjQddhGmFHg5bBhT4HRs0Uca8gUBJpBQE4qtJbIkG4IKx3yW3qksztclpWBAgYqALJchtS7AsT92/PNXnxCz5/nrHYjy5OK4FFs1PlvibAaIWfhJ5G0TXcnyB/TJUjCGRZCWO7GfMxQ/KyseuU4AnFK2CQTEK5v1yLqbcKIIcHSFmD372xbJEAbLBeVOKG2NUA81MRmMdgmDAQA3KW4q+NHgnxm+N+WNcOaBLZAR/AChEcrKE0Pg7tQjwOHUkU+eLN7WTLIEoe0lIRwczb4a0yCUBIb0vl0EN7+3VVsdcdNVJ3/euzMKBxZtvyHr2ciycNd+hP4rA05p21gSWH2tQ6i0X03g6qyQaWbjbo6h2asp27r68wIEFiplLox0SQmHWBVyDkmOzldEfp9+8Qy5lKq1rNnvtDGEnlYzz+iYrvwSekwXpieXLJRcNeWtcZDTlWO8dqi8T+mENHvUBxTmuSgG3E+gbD/aC8wrJfa1AKBRVDxp5Ws4NsOw+iGlSqlsdYwYBTNHEeXB9R8zJ/4opKYhBeMIJRR2lyfW3cTdsSdGTxsSWYUuJFYh8txvmGVTlvyCaedRt6YLv2YxYIF00S6LpTkILnuec83zLvPV9ZZVG+mDScxeHtak5Nm1puboXeS+POcu9jintH2E3hBqyWIqoirDm1IgZ0fJDg2ZzhuhKlUC9uihlbudYP2jgCj0L5TmqHQ3EX+KrJ53QKUPgtDeGt85XNXil6tCeDagKpQs9H3iV568ZhUiT7sD96njfuhQWJzjaWqYpgD3AT8KeVMN8GxgijmFpUeR2Eb2k1F9RvvBnAhXX5USHcSdIUJfq1AfPQSTYHaZEDIf7u7ZtQOvx/WcULbRFdJWkC88/etihmVVgU1ney+cDIXnVihecEHxTtC9RUGzzHb1vFSaU8+oNp/3kssN09YUOWnlGbYdh81ukY7K6PAnOecT5kfJBi40nOkif/wWDi4oeh256Acu2xO7ZiCp51NRTseOwfXkzlG8I26E8UpI2xqJ12jJD7qob95gdmbKLhpd4yeLusPJ1sB0aZGE1KgsN7rQcov01EHpIK11oYM1zHZPGJ6akEJSrZqa2aZTwSWlvZ1sL3/TNDxy2n6+UViIftEaZjRQ1oa4phQonfHfkmtRUDD0IdkmJ/dKrgkm9Y5mP+vCWTywfaP+XembnyyldZNtqLQ2xGfJmkSMHYihlzlR4mLVw+oZcWUnCzW0VK59m6FGH5WTUBqPrg0RXa9PPFvtcaIcx3bJ9Dcusw4T3teQoaLXmfJR7ynNyhBqUnJftboF3Fi5t+wpjecOOPWJq4sjjc8cjx1l8ny129H7xLPmCZ7CkAMixkO2ITHGhmkMOF9omrxo9HN2CzXUukQqDjfr/B855lJ4SdDfWCTV3Rb8UPCnhEyJ7jYvjjS30Bxq6K+1qm5deHpxJNco4Xp94t+5+nNrayCZLm74YRuJ2e6zqBCjJ00ef3K1cteZxncelX9+g2t2Nq9zZDlHc3DmUOeqWAUo7tshcswxNk2mbRLX/ZHL5sQ+dowPtrJrsu2j7GnuE+GyxY1zzqfK7mqlZglSna0s62g2Ji4r3W3GTQU35SUlIAruGJFSKO0WPzn8aPmK6SjklSdulXSR8YPQ3ln+aNknNfFnShe1Oo15/h47L05p19Mi392GCTA11W3X88WhqXy5qUDizqgcP9j1FtWZP7+zeagXy4mpzYV7kESdK3tNbVfzEsCi9f8JvX9pK18/WXCijlpRDqiQDm4Bni4pYZ/xY8EdJ0jfTJJ/t4hc3yTuXbRVIbnqSevDldZmdC5SkMmMu5ug2cuSyPKDLKW4ubOyeqaq5723iZtlUbMcySVDVzMNosEqy1xjHGlurKJvfrnUkmQ3go+FuBbGtSGW+eXPVWFzqPb4iYHS61JlCvDFzY7n9xuOdz2MntWzI0+2R1qX2fiJjy/ueBkyr3drXjzrkGhtDsJB6F45XDY5pwaIm7qRqmrizJM2xJVnWE14V5ZbzyoMOfD7hw/5k9MzvjhcmEy0jq6JtCGZAVexgqSjbRiyMAKvxzVT9qToH02tuKj0N5nxMlBaOH5oxuW+eKR42rvGoqVKeaXeaJO4hSOe8YkS30tsnh759asX3MWeH9/vyCr86/37HGLLj28ujFO+bUHg+PSEc4Xp1KCjpz0K/oTVCIgjbSwadJNxm5NACblGUJkyuMUIloa64WuoHk1F43cmV8m0C6/+qJEE97xl2HmGtvA76WNCyBwPPSU6k/eJUqLRXtMF7L/fmgJl7m8ktrab+0pFZV2cD0DprOJwcTRqyDr3HpzUqA9WLxxuyIvstj0U9CSmuNhB6RT6TM5CzI7SqtWEOCAU5OTpXliCfFF0jDzewRVhPLT8/o/fJ4TCpp8IPtPVP3iTNqetOZLSPkhQ1pYNxZ+jLVfzcWkFt7/WnfueUB3fA0pmTrSWfuZf7X5mh/dQreImm5NhdUbwwLIvx517A2yOO08YlTUg6RcNkVMTQHr+NyJQw5ylAizUCjOtfPlUX/RkBRGlsY0hyfjGuYeGNiCTGbRmbwt1qtnoAkj9/Y5q0KWW13YZV5tx4Y3rsgIGWZC4jybvK0GWpJX4OYH6gB99LEfOzK8VpJ8lF8J43xk3fhvwE0wXwbTmPtH5xCebGz5a3/F6t+bm2Yr7seX+0HO67VDfWIhfe4WU7hz9uFwz6orpsqMQ3wtoG5f7KSpMJfDZYcWYAndDh1ak7YRlowwpcJwacnbIMSxoqjjPYWpJ2ZkRT48zWpItmSlqxVrj04J2dX6cMtw3uEHoXhrPmnsrg89rtYjtMrF5cuJ7l7f8xvYrPjtd83pYkYvji/2Ou0NP/nSLj9CMJh8b2g7XZHTwSLQikXC0pJfLlhyPm6r3TSZTLWuLFkObSVU2p34GIlUTXJUTKcNqPVqPm9GKVh47XIL2xjEBpfGcBjPY7uSsf8i6UEJZjEzcKqdn5uRmxYzNLzQnnZdapSHta5PMuXNeaOaUW0dphOHKWdOvU7AqfWc5AD9awtk9cybNa4wCysmRe6GsCm4bcV5p2sTJ9fDSL021rE/K11HxNw4FTp50CCSB07rDt4X3ntyxbSfb084iIvoHH3O2J7Q3EOgmo5vmnFPuhPGaBTRKsvzC3C9mNtJabQaCNdGa32t9B+rMKfrJWkakXcYfvMk6K/jL2Xh3qmOdgan16wm46RfQkD9Uq+TOvNRcSl7W2V5MW3ChUKK3yj3Mc0sWQk2+lKb6gMLSvEidoutMapXjx8HE+tXLdXdWHdjuCy7DtHVkVZo7R5SWdJFoVnFJIGqt9rRCCzN8LsK0E4b3M24y5FsC5Et7sWmtjzfkdSH7u4Aevc2BV4ssqtoGhTJ57ocO77ZMOVCwcv2YrRBn00bakHntlDG5RU0x98FY5n5JIBtnVyJMQ+BOetLoITruT311GpnGZ2I0za+q4FwhV6NeVGi88bVjWxZD4VeZ6/7EVDx33fqMeB4xJ8UL4aVLCr0AACAASURBVGSO012aodZiRU3aZ3IjpMFCWkNaepaS+rlLZMGhBJdpXKGp3ztNDaVYRGhzIfhXAXWBbn+m9jSc0deMGP00I1pBSiDtCqmqZuZS/NwbyuUgi3rBD8Jx31mhUPx2ST3J0N5aNaBVm9rfS7J7EsjOqgH9WZ9cghmtUKsbuxulu0mWI+pkSQJKVT6pFtyi+NBawVwTtS3kXhivHLlrlvXe3GXCfmK9dYBnOnim+9ViYEoPvsl0XeJ6feKlKMNVsOe4SOTREW+bR+8fSUL3PCztPuKFkLvCTbtm6i1kLl2BPuNb47wESKeAHD1ucKaRz7beoNJLs7olWJM8ywuc6xlKY71TfJ9x3tqH5OzQLMST5W5M5WbvwYodBVFfaR27f3XVgaWzY1U/O1/h8GH4BZQfcuaNZulO6Wui0ymuy3hfaLtEGxKnsSVOgaxA8TYRRVERcqs4J294cHXg15ZkG0SR6GheO8JJaI7QHAvNfcYlJTeNFTzcgxTH0DlKbzdm3KFalzZ1NXkl5GjGPbx/Iu5b9KY1+dRWl+ZePDaxVw15e2febfBWlutGtxgUKaCT4ziYMmeaNduYFNG7wrqZ2DYjfUj8GIyrLs5UMLfNoi0mCX4y2sVkZ0I5BkaA0SNJGIYGEeVyNbBtR2L0yCGQvJJaC71hVgoYTz51eTHkbdVqDznwZbcjOc9jxpy9DyetiVqp3Ht95lWyzXi0+82dtXhg5iy9EnxeEpjzHAWxPi03oWdKIJWzBJBXZrjaW0NFcWORngtCmWscJjPmLpp0z+SRjth4XDFpbG6tSEfSDD5Mv5xPQtk35qSTmIzxkcNl6G6V8alRJXluxVvDeVflmtnXghVfqYT677kwpr/NtK9HSuOQ9dkEGF9cKLilctnFYqobAXXeKpxXMF44Ume5C5cVf0qEF/esW4+PLePeM91LbSpn2vu2zWz7ke9vb/Cu8Ollb+qb3WCVytvwaEPuEvQvWAy5ZEvsDqv2TAd2hc3lwOX6tDjz5/sNh7an3LZwcjXpyaLPn9+PeoXLSMlCGhpjEdQMbbOZ2K5Hgi84UWJ2pOy5q4VOBqBkobPmtiSztn3e+67uxblupXiWtrZvqPh+xvjuVStHC4XLUvGkhsBb82pFDXWJKDF68j5YzwRnfSXS+kxtmLGdeer6/YcbpJw7Fbo0N74yL9neZ8IgpJVxfxKrdwnnSjl7AUJwlvSYC3+6zjiL8VkwD9qVpaHSYznyhYObc5eNQpdhqMmPUn+oKWxWI6rCfujomkTrsxXcFEcUz5AbcnG12Y5VYWpypmypVW5+gPbONmfaGN9Jrs192oK2sNsMXK1P5OLYTx159IRRSCfP4FvaPrJqI63PbJqJPqSlJ/o4NnhfuIs9Yw5L8vNRw1l587xm3ARuEDRZt7y8yUaDSEVGS3MwDKVGx2lseXVa81l/zZfDjq/ut8t9DEMDKzNOobYgnfu2zVWlS11BqRSgGnCY19EiZSt1/pyS1nWN33vaW6F/YW0g/KikTnGDs86Hj6Sa5iFZaY4FN3mkr2slFGTvkciibZfJLERzsHqL1AvUmomlFe0YEWnOOureUKifvCVnWweqxG1Aii5a69JVOmAFOONlNArxosGlHfGiIa6t++NcfRqvC3I5cbU+cdEN7JqBoQs8v7R2ytveKKf9tn/YvuCths7R+YNErGR7JyU7fFOgKbQh4UV50h+4bk9GCx67pe0EGF2mvjIFjTmg0qnRYOkB990YyHNqBXYX/UjnE0kduTju/Lb2qlHSIqM7U6+5h7ibufL6IFf159Sc73Rl+v72tfvFQ+RzVV7cmuxv3oC+yzRtssSYntFeHqyXyJzZLq3JymYVSmkhrc5oqbQWNmlVFFjvFOM5/aRLNzZxQnsboShxvTKDPQlaQFp78QiIKHlwZwQazTVu+5G+Scwt8F2tJi3fRgPrLDJpK6qiLTSrSLoPiBp1INnm6L3NgeeHDcPQ2uENwcr5Y3GUSnXE4qxfSDXipHOiuHtlc9G/TlCUaWsJOokOzQ7fJ0LIfLC756P1HZ/eP+H+uILBG1oRb4dHhELrM9t25P3VPUUdaeO4m3q+uN8horweVnbQRXaPLmIsXqwFLBWtjIJ3cyJImNyc87AEpAbLq1CpJI2O8dRw63t+2Fzz4rhm/2ptm3EyUKDbjHpP/8JyCTLNHLchorkAxmU9Iyg9tz+djblLINFBUEqX8XtvhTavle2PbY3ZwQHWzKukt0NYP21IVosop2q4m4LrMqi1otV6fw5Bk0Wb/UtlvDIDZQVKaij7NCGNRVe5F4br6jgrlTcn/WYJS2mE3Ejt1mfOyGSD5sSmy2Cl/VeeuJGl6C+tlfD0xOV24OPtLbsw8rQ54EU5XhnsDK7Q+cz+YvWtIto3VGNqERzJFFRdH2lq1ad3hQ9X9/zm+guej1ueuy2lUqZIVbDV5GPplLSzyIZkSfz5ekbjmVUvxbFuJq7aU625cPyZfwZaOxu2+sa9UpkI7Yrl846WCC5roybd6ChdoX0yEMdAPnaLo/lZ4zs15LpwbMYjlpUZzaZNtE1aGvyL2Ak4wPnFzsmXuUkNtdS1ltHOSck3hpi8pwRzhz4+KICIBYmF3NpCRpSSnGmDCkhXLFkjZyTzBthXKMUhYnIwgPjAEb31EHup01UtQw92odn4zg398xC4HXujm8bAEZby9/lQiKJCTJ7x1FAmj7uv3KFXNMjSW3uuQDUDaBs8R6G9SGz6iYt2YONrJ8bOc7tJTFOV4bWFvo88Wx1Yh4mVj2y9bc4vpgv2U0epPTWKmrTt0QoNsUKu3J1Dy5nPRg1xahDjmVVQZxvOxdrHInrKybE/NPzxqSXvG9rnoTr8uaWpX9Qbc6UfsPTjWKiV+CCaUxYD5Sddwmw3Cmlrygg/WH8SP5pDkgcy1QXJfztADlA7FNo+8r0BoKlVSp2buTKR9GCvVL20pCqBGwtyHHBNsGebxQaw9FPRWi+R+gcGLFgCNW+KFa7U7n0uGdfebITxiYGtuV1s/mDir374nO+tb/hr28+I6jnmjmNp33iuVKwC97Fef06WzvOa+6ou2kRW68lAV0ism4neRxzKPveMKVCyR1tlunxgY3J1BFpplWDOskRP7pzVEFT6Jw+BQYXTrqH31tLZ5qpGiFVL76IgVUFXGrUmb6tkVZwetMt0F6NV5Q4B3ye+//SGm1PP7fMWnb55Hr7zEv20FtK2UFbWyCc0iXVFuFMKi4FM+SxNApYeBQ/LnqUib5OeKWU2GJVqUZlP87EEjUvQ3FObCVnSIa3N2KtgCcbJ+ruUoIQmk+R8zYcl+KpCiQ7XFFZV8fHtaAS1hkYrWwS+MQM4G6VZ+SBHz81+xXRs0cEzRUeaPFJ7dJdsfLhOHjk5wsnRvbZNPzwroLqgKlMwyKK/lmhIddNPfHLxmve7PRfhxFV7AuB01XAfynKC0Xu7PX95+xxXS/R/0D3nt9d/xO9PH/DFcMGQm4XHN5rncZoydfUkpgs5d4cbTR0kxRJa2rjlvZikzQx5czdrg62aMXeB1RFWzyslkgthVFbPJ9QJ02Ugt47h2jbv6mXGReX01PjgMNaIr8r05iZr4Wh9SbpbQ/Cn9x1HcXaS1CuLAEt7TiSq1DVc+epvNUQqgoa8KWzWI5tu4svVihL9Io2cQ/alyVWV1flJCUMh7CfK6xtc8PhxQ2lkSW5a0QvESmGOV2eOVz2kp5GwibbW5pp0YHrZEA6O6VnGXU3WR7sIf+WTL/jbH/1TfqP9kn+vDXyajvyfx99cDPmcNM8qyDg3LXnMnFRqsgK6tDGAeHVx4snmyHV3XPTlrUt4rFncPrbWEqAtxPdrBO4U7gP9F97eWzXim91AjIFhbpxWK31l78mj4+6is86lPuMw9dvcmRJnie5wFOJFPVRkldlcDKTkidGzWY/84PoVh9TyYr/hcjXwH77/h/xouOb/+OKSMnxz4uA7b5olNVRWb8eYaYG75LkXM5wzLWBHnVWvWJNYSa24ZWkfO8rSVMZNgndKvGltQR7c2eDnubBnVmxAXFvP4eGJMD4tlHVGulI5a0Gaanxq5V7uLHGTezsvdDZq8zmaACK8VRP4h0OEmvW2l9W0ps+eOkVWAOcy6Zw8Ojrcyc7i0aagSSySqBtnRvgli6G3YBx+8RXJdTBtzZJMO0vUpsuMrDIX/cA62Fmbx9LyYtjw/LAhFUfbRTs8oBrvfY1nvSiv/JbP0wX3pV8OqyhB2LvCC79BH5nBUmeI2LhKXbS/fgIKFvL2mVIsyTjz1DOqnN/7XMBljdDMsPnJciQyWZdMN3rQQnvvziXRqdCs3VLyP8+/1jnMrf2O3LmlfbDJX40nPz0zJ9zua8JMrLozrSud+C2H8cGVV1RqszUHXSZvpEpytRbdySILbLG5a/dWiq/B4d97SrnaMu2as3IFFtnt3O9ovu5ckj4b7m5tPcXbkPBOecGO0jRoV0v8neKcrZVD6XiZN/wwveZH6YLbvOIu9Rxjy5ACp6lhHBpklG+FyNNmPsBCKZuMdHlJQM4jFlvzrUs0Yidhiav8d43+tVRHWIGAjFbBfBDT6ft7jyjkvtjBFcEi1KvVwNP+QOet+jp0ibgJNe8li73yg9UkZAIHVmYrijCGzFQ8jctcrU+8t9rzfnPHfe4hFIs+v2F858nO5mil4lKskVEJDjk6yMLpaSSszJDNfS60VeMC24yuHFNt3CROcS8b2juHRHsQ049XtUD10HP5r/Uh16Xpz3BtCZ7Tr0R2H+wNGRSxY5yyW3jvucDDtOpC3J4POxavSOX3zknaR86JKG2bETFqaV3R/ZcXHdF7SjOfHank5HBHT3vrGB2wwhD4ZNpdvCJNIWwi0bWUW+un7LYRTY64Nb7/9NQM0PB+oWwzu/f2XPQj39vc8KQ9csoNr6Y1P3p9xfHlmu5q4Gp7MklfNeRfni5qjxbbJI1LxBJ40hygsY6Jz6cdfx4ueOwyUw/TtZoapQH/3kDfR5N3KfSVbjuVFTpX1Y0P+oJU3rN0Z033dGnHcOnBkLsbEqJK421O2juQpDQv9pAL2jh872sSVazTYmORXdpw7s/RVMVSq+RVofTC9MSARPdKFglgXin5ae1fO3oeXcGIXTP1siR1Y/RmTNeR0uVl38TXLWFv1Ed7n5FbkFSWfjyl80y/8ozpsuH4vqFPPxpgSZ0s+YE5F6VyVmZRbe33n9zwweqe761uuPQn/snqN/ns1RUpmvHzNaIFeJF2HEvHn6drXqUtPxqe8MVwwevjitOpRb/qLRn/bQqCgpKeRprNhPdKXxuIdeHcc7eoYywwFs9Vk2mcyWpdUHIGKgctaj3l51bI4dahzqF7T4hC/6pGXx8ZiGp2E/1q4rcuv+Lj7oYXccshdVztTtwKTEcrLjMdObUZl5D3nnTvlvUzOuV03bBrR/6tqy/5oL3jV5vnjKUxevctqMnvniMPdtBxXmnlO5316J2stDcJuCabkQyKYm1Ina+Tniovysyb1g5t3ez1YNaZz202geUsPwvV1TbkmqWSUlUWRG0UiTfD4ew8QClSKyXVjlVL3opkimPMfilTf2zCsxRhHBr61URwZTnyTRozJqVXO8bMAcWQlj+B2xkHtxzPVY24azNdH2shRrD+MbVydn4H1tOaRfUAVs2ZimcqgdfTmn3smMYGkmX/AWL2TCpM2XOMDY0rdN7UM7dp/UbL2qiepI6Y/eO7HxbruzH/Ow3BNOxVrxsnm2+JtRAmqFVYVvRTGpguWQ6/NZQ3G9UamfTBSvk7Z6qlpOChbDpQJfWe0slSFLZQfMm6XZbG8iRaD+i2Kl9D6g8NIdiaKY0S+mQ9uMZvy62YYQ0no3fiXVdPSaq69IpA3Vw12FolZhgKXuvpP+6MtOPGWaJQbV6WvkF13kttJKW10ZMKth4mTyo2IYfUkYrjGBtyFsQVvIOmyUtbiVdpwy0rfswlYwkcUseQTeKqRZb9P+eDHjUUiA4RaJrErh9pfeayHWh9Wg5AGXJDKo5Gzkjdh2wVsVqPgPOlztFs2OffL0ulLq2BS+lybekQeDXZ2bnwoOXzw9xeZQQetr110doHiwey7akpe0654XVa86P4lM+ma/IQYPpFo1bEUG3+aKBdRaYfbwgHYfVcCEdFvWeKgj4t9OuJ6Aole5zPhFAsEbD3y8Q09ybiz50u3dxWLyysP71nJfvT02KhdAqEYB3hHMJ0YYfS4q39p6vlzTl5yuhrqG4Lf3w/Wwn8yYot7ofODnaIjqxwf+pRtcMeHs3xJUe6bdE+0jWJ91Z7Wpf589UlQ66HyIJFJ0lo9sbBTleyGOFSnV/bJ/o2crU+8UqUu6vGFuLgkdryFmdGzs5DtcKrnB3D1HAXewrCD++uuT91pPsGf3TkC1PFHMeWcWjM0WULIXebgal4WpfoXGYTRooKYw7cTj3jaK1VH7VMknHa04UZTMkNpQ3Eq2SJp32DTEI4Omtbu2apXLRDRJTpadX0e0XvAnJjBnmWCE5XLaIw7SqltS9W7r9ZUYIwbesJUfXWTfV07ueSakVgXkFZ6aLRlwBa++BImVE7lF55dnkgZcfr+2/by8GUK91rrb2AGkoTlj4fqTcO1kWLTqYdlMZyJf0NxJU1jppHbg3MzIVPRkPV4pjjGQhZHyND4zJa0cuQAlPxfHp4wpgDL+82xGNLvxvZrQc7UKQmvP/s+IR97Lgbe5oqWT2lxtoxZ6F7bbJYP+qSoH3rkQV/cHANXcj81esvea+9Z+0nHMpn4zV3seduMipnKoFTtsz2up+4i94ojqbQbiem3FPC+UR7qfkFV09cUic0lyP9amJ/u2IYPZ/ePuFmXPHruxdswkjjynLOp5R6iMTpgYOnRlVUyXQWK1KrtuOl3/BqWvP54Qp3Y83bvml854ZcaxMsX6mLxetx/ns+ckvV+vaGUKznsi/W9KcWssiDxOfcPH6uQKP2vdAqJVykP7Vc2aoAFZK1kPWhPKBT9Fx5VzPX6hwZTJpYf/2sqJkRpxN9/HkB9b7akKw3BLyBbF1j2vQy+XrElEUdfhCGIViVYBIrSG0zWYVcHkj+BNOHeyVtZGkJPC9UrfmIooZUgtjmK6VK6lZK29bDAZJnch7BLYfKlmKoeyoBL0oqHid2kPM6RLxXtDxuVizUPxfr2FF6NenmlNIUFEdORpuUlaKrTDm4BT3awxlv7qIZJir14sfzteaDKGY6Nbe1WrebT32SpW+Gi5yliUFmZd6ZJvHng8C1FnXkTknbgq4tnM+1H43Eb0ZZX58YsCMJK99fjwebDyOY2wOoA6lVrrk3QOKSI66FuKtraNLlVKuZ+pkbuM35hbkc/fz77XQcaYxim3JgP3UMKZCSgZ+chZQdTa0KnouyYrbK5CZYT6MxBcszYdf51pJMqN1RHSk7nBQ6ZweCAwQxKmVIdhD7kAJ3oWc/towxUEZrkJadkntfTwSqz53OUY7JDmshVnJWi7BvkAy32xVFhU/dE9ZhIhVHmG3JrAF38zxa7idtazuJTcFtEl1j+39We70aN9yP3VvPy3dOreQWvK+GeV4sNSFVgoWooclsuokU/CJDFFHGLhHXHp1CVQ0Y5xdGcC/NiPvlPEPTcPrN3NzF0Gm8qJVTtbOi23u496RtRnrruRKq7FCLQ7pMv55IyVGyx4ds3US9yRO1CNOpQZzSr6dzSPW2QxS3iTzdHLlsTxamltaa8BchtJmui9y/XiPR0xygv8lMLwN51dbqRDt8ITUZVbilFr0UoC3sro8IEK+siVW86UwSWA++zW0me8c6TFw1poctRVhdDrhr5XuXt3x/c8Nn/oovdEcujpSs8ChmC7OHdEYUGz/xa6svWbuJP9o841SPgXvb4bLS3RU7bKSrG0gU12bW65HcR0oRhkNLHP3C4X9ZrnCjlXm7wTHLUttbYft5fnDOqnWyoyjN3RlQ2PFy1hJ5urRukpagtOhvkT/qGcGqYIagt34w8yh9YXgPdJ158uEtbcj0IXEcW/zBL07qsaP4ObmvdCYqYngm5AB5l/G7uBTUzUAoftWTNtb4K+4yzZ2jf2EJ2nip5FYpu4w7eFbPK4XoqP3b9dxGIyjvfXzDdX+iINzHjpeHNePQkI/BzpQdGvZAGzK7ZqT1iZWP/HlquL1dE5rMGO10qfmc1NlZyMPupW87qoAingIH15KKx0vBozgpbP1IUs+L/YbD8/Xi3Odq8vA60L8Q4s4zFaF57ehe61JcOBveEmC8qpHs65akwuZzhyTYy5ph0/GcSxDl6smB6/WJu9dr0/e72titNvAbnyrl44HVeuKjy7ulo2mo1cd3sedPXz2x/MEDWu9nje/+zM4MKXpG1yBRljBw4cacEoIdohDFzvpzYkqRmL1RH4Mjt3bIwEOdqzo7WSd3tVjBmVfV4uiqJvscStZug9Et3QvnDeB8IYvtUnFKCJkmZMD46+ALKSspWP/tGMO3jZTtvlUYU+Do2lrUYz0ixJtGvW8Sh1Csyc/8uFmR+EBuVrns4vWM6Ct3PqtssjO5mORayZoFnBJDoBTHZ/dX3HW99UAfArkxlH479nRhy+uhJqfmHIUrhFCI2TFkW0qtszJJj9K5RHB2zNijp2XuH68zn2/fn92kiNL0idIUduuRq/7Ey/WWvA51c1c0VeWL9vt0qZKz2gLBT+UcCeoD9PkAjAGLFpw5j1LL3+ffD1iENkdqlVt3q8ST9YmmQv9QaRd9bFa83sPMsSJW+j+jaK0VnXlypt2vBx07V0juXMg0HyJ8PhihPoPUtVUeRMlihTHalmVCZqR9N/bG6R47M+LZ2g7o5IjasG87buY+96K8uN/AfUNsrKhsXjtl9Ev/mseHs18fUR3H3BIrJ7bPHWMOTJNHhgcU39y2YO5SOUotnxck63IAxBvrQOwlhKPVmvihUi+DI4dzvcS4C4yt9S1yUephHFifHTHHU0ZPbDxjCiRnFaEidmjMzbDicN+jgye8ZQHZd17Z2d7C9EVH7FpWlRt7eLCremXTT3y0viOpIxXHthm5CCNfDDu+Wu140W84NWv8wZH+X+beLNa6NL3v+r3TGvZ0hm+sqq6qr2e73VgmDo5tYseWEyI5imOJKCgSKEFIyQU3SCgiIBC5QfKFnYgbpFhCsh0TY4OJDApTkwgiEkh7iId22j1UV1XX8M1n2NOa3oGL511rn88OXecUVoklHZ2vTp2z917veofn+T//5/+f6WnSKQ+2lZOvX0kUoZ8V6GyIarvEZq7xsxyBVJ7YWGE+lAFX+ilbGDorG55OrKqO2/WOTy6ecjHMeG9/xBAN+8Kx6wqG1opYzmBuHpEnSL3m0fkSa+eTbZe1EbvouLPcclS07LuCfZACZiilqDeqGIJMqNRpokqkSmFMIi4HEblKcpj1ncV3luJMo7sD5SzUAic8fq/ikRK4weaoJSl4Mqt4XJ6g90aKkFYKPkMdSEtJYS+MFGoL4xlyCGFUZFW2NOZmETkwqcapJM8yrDyanGkg0NZLJ2vuzjbcLbccuz1WR94sT9k/m1E+lk7DZHLBtNLYLmK7QCw07YlBe6mpqCga5lGJyL+vVNZUEUgnGTDZOnDc+PxcOv90nw9F5Oem8tR1TwiavrecrPb8K6dvE9A8bFc03vG8Sh/u4FcC+fiZPPf5o4DdBVRyDDMFyjBs9fS7fhWJcy+6PbkZSPVSHO5OmTIWYLINHH82Zsn6tKcoB5q1SAf2XuCUJ5cL+sZhH5YUGyWR/TyKWmcH+43l7WUFjcFuDXanWJ2LHG5/ZIkW2lmkWGvqp8KoGWp18808w1jKycFw0Yu+xlk3nyz8AIaLiup5XvuVYPMqZQrzTjaQZDR2z9Qz4ufpsM6QMdE9OWsRamfSOVvzRrDsCE1Z473GnlvKM4Vbi8dszKbZplP0m4L+2PHuPdEXUKMRh4Kwt1TvCWxzXebuR7uRc4i0dFYmhJG7KnQxStkQ5rZn5wv6dPiIMTMmRmbIdGLm/5/0AQOfTCYSUyo1OrOHUnBvbUQzAQTOKQrRY9A6Yl1gKKXdXdrhB265HV10DFGMZLe56ImXSFeszj5EWBEVvrcEnyMpQJv4wqGgda4RFMKBT+bKJp7yie81yYtGzfg3xsgpn5JiMHHC9VU6PINk82sNTEU6Gc+s5rjXxKx3bnpFULm4lymXWst7TBZ0QMhPJaabN0kdOiFz9hBkjFJQRC0mECozZpa2Y247lqbluGg4njc0m+rQ6RvJDUYKlMa0ecGMuGwClVLumNQZTmCi3Y0bxSh/PM65ZJkYQcoDRuoZWst8STpNBa+1F2u9vS/EpPrqBnrDcRk1iqSDM2G6KHi3GXslrrxwkOwBleHGHBGmHIErLwdWCgIhXM2Ox/dIMdeAsi7CelfRDpZuW0IrAcHUmJXrL3pQ6E6yZtPoSeNHD9nKMWQYhfHQyA/r/0NWSxTW2JjZ7oaCPhhMVhVU48YdIA1KstV0EKWTHoNcmxmkU1YPiqta7ZDnjT8EnjDWctSU7alGFFWrvdRmJjlj4eBNWY8KEsQxrjPyMHRiajJBeNcYl48WI0fA/qQFnw6VTKphkSOnV3c8uH3BZ46e8Gp1zpc2L/OsmbPzBWfG89bZKbtHc3SvsZ3CNsL/HXHLZLJQvCNPXlls0cH+vkzE7pUet+hx44ZWCxRxerTj9mw3aZaczhrpOIuSFRTac9tteLs95d3nx/SbguKhk+JZnXG+D0MrSwjEcV7IA84V6v44oGrPRVEL1Q6wRaC9G4hWuvjMFUsx0yriVhN7RT9Ik0i97KiKgfvLDQD7oeCyqVgvxbS4OJe0z+d2YkkrD6lcdLLAiou8gRcZTlBM4l513bOsOh6sztBKimBORYZk2ISKy66iG244zbRoddhW1PVmjzTDxtLeU4RZQM8HrI25mBao9MBM93xu8ZDX6jP+l+HbWD+5KhxjPAAAIABJREFUlQvDIvR0+WkxClZB6ijlRZB/tx6Uoj9xDHNpEPOzlI1xYVhFYiGCV/og8EiYSzOIeLpqmHtOT3b03tAPVvwYlGx8X/jGZ2WuqYQfrBTAPsxGrkW32mdzAj0kzL7HbQRm7FojqnkjDKTBFJGwiPQxm7DUATVoVCtdsEdvilnK/qUsWbBNk5SqDqCelAQFi4fCEAr1gqhhnjfAUS5ADWB3eurf0AOwMcKu2ZGt3TIuvxJrRXfUMdSO7aaQIKG9+bgk8mHQGPqgeFguuSwqdl0hWVHniIMW2KlK6E5ht1J3CWWSNYSgAnYPxS5RP+nxc+FdTp6io6EEuQA+2sIlKM/kEOqPhCk3f8egvWH2OFJehuyZoAhKslmxqhRKqhpyD0gpC1E1GrPXUw0ljPDdB1wfOWtFikRJurDcmNJk30MbKXTAR9kEWi+t3iPvcxgMutcTW+Wq8fDEHMgnnelywRMOOikWMBJBxiCUuol9kY+9Maqc2YbaDFz2FZd9TakDleqFMhUVeIk0RqlQyLjnhyy/jxoPYsEl1f8UNL2/YtIQlXQPziNWqYNpNOPhNd6/RK9aJ4xOglsDwXicDQdO8JU0OlmJvlDIoKUreGz+fCAF6VEvwpRidjt3faYdarpoGJKmi44uWtnY/M2mWSI3ck28//yM8826wrOouom7uw8Fz1gQkiagRQNnjAyHXLSz49eo8T6aDgeS1Qd+eQHJMXlyxizIlVwijuOmIVnJkJKRZ6JdpLSemKDPB5f0JGhhHKmEtmniLX9YPHjMNFRCiOy5+1QP6cVaE1IniF4d1kZed0kliAK3uL34UY6NMKOc6oSpp0P2NopLTdomianhTvssOpd/Pkas02uOa3/sws9wgrJJMnGYNLpvdCkO3bJBeN0NslfEoKUNP/PMhcqawKsJIotG7mFkc41zQltZiySISpQOp0NGTWguImuQ4btaxmakUto2YZpI0ka06o2a/DxDkc2axx6QXHuZnsPAhM9fZ6p8pBt5dNDcT4RFBJMYrKTxZiPRTntZ8mY45e3nJ8IezJtqKNS00cYyooyaNi1fZ075LklqlyeO20lkMczVNHmSBT8v6LdWTr1x0ip42hnWy4q7R1vuz9d8z9Fb/PH5V/id9lX+2fZ1Xq+fcdduuFesOVo2PO8NKJsndk6NRqeQm1xK/i7ZlB9kxiqzkNH+bMYeDi3odYBVT3dREC8MfhXRJ70UdXuTqW1qgj0AfNJYJRuN0Qe/wnGj9osouGF2lzFrwfuGRW73d9IcMywjYRmwi4E7RztO6z2fWD7HqkCpPRfDjIf7I5wONMGx7ms2u+rGPPJkoDvWkl1ZYY5EB2npKeY93/+xt/iu5Td52B9zMcz41Wev82S9mDpr2zeXHL2Zn0tePKKvIxizPHMtLeyPL0ilY/jkjG6l5ZDSyPglGFP+WOaiaCVNV1ZLUZxKdqx53VG7YSrubtuS3aYSSCjKfE0pP+MsG3HTS6Vxk5ANJ1lNmIsUrRoPJp9hDJ8AzZDV84SNp/F1EEilFUccu5c1Vl4INGCbiK909rZMxNvSjdr4MreYy2e52ryjPLhWfjbJU+f6hOnEWGNYKLrTDGPuFdEbei0uWMMiYrXCPH3xILrWZRPxyE+73dBb/GAIvZnkZ0mKuPBEDT6SGy9SrjlYktWTQ5D2illMB1ncscmQNNF2fYXAc5kGWp2HvHFLRuTLsTYjBXZfa9pjUfQMNXSniXS7x5We1bylHSxNUxBaQ3kmOH39NGaev/r/IbSihS2CjdK1aXLHocoFS68Jg8HniMVkZcSRJTG9jhH9DeXzJj1iU3FMOaHYjLQyaewIRSKm8aFIND16WiaT8L3GD1a0ElTk1G75hO05c+e86e5QKY8mUumBedFz4eLB8snwAsZ184Ehy9VmvNHnexuVGCfDXwULKaZtGytmzVVgPm9pO0eff//3R3wxKXzOz1I68JAZf1UhUdqka5MjcSvPKhmRux0PK+sCy7Jj4Tpq3U/GxT5pmsExaMPWlOx8IQpzH0L9ULoMhRcds+aKdgHnAvfKNa+651z6GRfM2HQFzWWVIYVEtdEU21FfJlPJsrlwKCQyUglMr8EaMEYi8uLKcwRGl3Wy0wsKlIkYGzC5F8LoiDWB2nmMikSt0LnrMWUNnPGegNx/ADcW5RlfJm8yB4qgyd2nasJ69XCQ3k32gAOrvIlJQ53KvycF2wnHDVIziFaKosqKJk20CYpDXWGUdp7cifL7kmUCxi/1+7I7FQWGUUrBkJku+sUo/8ZjotM0nClCIh+e+QBFZdMad2BPpShd2LEUlhvxsGGKG1Caiu0qpinLGFUh0fmeA2II3kWsFSXIaJSoGio11SZGj1DJ+mQNlaXsJYA0znHIfG6qlPmRa62oQWFnnqqWG/DeEJ4vsHtFbyP1vKfvLCFouVnnKaxYdcWg0a0mzgPV3T3NRYVpi2miTCmnkigeODycPMmLS0XcczjBs+wlLqKNcH2XruXUbDnSFUvd4FRgHwu+0d8lJM1njx/jo+bRcSWp5UkvUMa5u3mkFRVma6ieik9kcSknP1pEvfxcOlclv02U9cDLqzXvRsU+gZtLR+h+X6I39oV7Hs0l1p0wDkJSrPcVbps79/IBVD7XJKMnVMjnbj7dKlIvLJfyAuxe4zeOdtBcVJ0UlvxBjrTxwuJRKtGNMgYfZmF6wWq709w8sQpQRMpS2p+HZNjHki5Jl96ukXs3rWh+zx4lyvOAHiJmiPRLx/6OYVgqNg9kLtidRg+a/Z2XSRp5L8dEJxwP1PqJbMr9SvjUwRiCTtRVy+l8z6uLcz45e8b73RHv7Y/Z9iUXu5pmV2LOrUBvtVAyk1EoE1F3PwyGkJ+pzjm4gWFhiIXgr0lJFjrizCnj1KNuCClvoI3opVfPoTpLuLMGW1hUKLOyop4gQhUV8aIgJSh2emozhzEryEFHLsqFSmEbgRXGrthkYVhmSeB+HFt5fd3qydlI94fD8kaXV6hzBycD2h3CeWUiSSlc5XGF5+5qO3VNOx346sUdHp+tpvcbu8Krs4BeN9gYKTdCZRVmkGzoSYmqphyiEjC5zYDuA8pHYmGIVnDOYaYIpSNmtcxQHAInMs+/C9Iro3Ve47nusLuviS6vxWsktB89jxzQNlBYT4zCvohjhKgQJcEMDMWopk7FIZ+golEApfO0dnQC54Wo44WTbPyemLifU+fWWDnPeJnW0tno/gX53ZAMmygt7MeuYVF0wrE1iaL0Ah/kz3KjK8nhNqagtksHpTQthRGVDp+xcJ6jsuGsnNFWBdZJp1xK42JAoJqosjqeoRkSWkGICj8YipGZcGXT4opbiUAaaaqsaz+KKkmEoTpN7+2UKY1DPGrQjBTpUY/jpotTpSu84nw/Knf36tz51ibHPhR00eIH2cRtPqCEKRAxXUC3A9ZqVDQTjDSycrRXNFlZ7iobRHGITk3DVKib3JSCMGdK4zkt9rxePmMbSt5J4hgzDIbUC+4cLVDljCoqyL0BU1fjh7nG6DMzsWKGGiWai1lqV73AB7/aci5slYTtssGEjziniaVkJirJhFNRioPE0dv0AH2MEObUBeoO7LPDg+RQJJxqHYqx5jHqfo+R73WKer//Gg+CAFMT1GgsA7nuZgMn5Z675ZZSC/z1ljkV+CweMhnTJ0wfUYNHeYfux7UY8ljKwOugSVoRooEkmLrqPdrKDWhv0YGDUXs6jNvYZ3C1jWBkfk3aPOYK++6aqh8fvWiWS/jGCYyxs6KDfS5cTrW17OqSeF5itpqYoAW2uQXbrA1urdC9Zb07pn6iOf29gGkjbu+nVEaKqlLA6uc6F6yABNW5WCgd2o6F/hNNZFb1RBTP+jlf7+7zRbPld7uP8bRfsrINC9MyYEUEPwn7BpMoy4EOOXiuY8v0B8bFwDAbq+Gy6PtlVswrMn4+C5gy8PrJOd+1encqAHdedMrD1lK2ZN12RdgrGmYZWJUvm13N1VK0yceW9WGRi3lOIj190lGVA33nCIOm70tML5V7FWXhNPuSViW2+mDPEoMhdAZlIr6WApMxMdPLbnaZPlGeCeVRosRErGXc32lOiEnxpYuXebqbo79ZsXpjTIml89VtemJhGI4r9vcc29cUwzyR5kEcjxrp/OxO5MByl1Lc0n0uejeyWc0fB2wTAUd/LDrowSTW65qmE0NqpwJf29zlvcsjmtYxbAsx9s2HUWq1LMb8vbU359XLRBmNUeRebRvRg2Cw0agJAogud6VWUrz18ySRXRlRM4/vsgRxm+DRU9AK97yCqsSeLHEnFc2tUrwD5uPzkPEwbdac2cv3sfku5gy4X0E6UZNypcoB1HiY6JAkMofsOnWA8nylXjwIrjMkudiZghKN9GxsrToxgWgHTVcUvK0je1/QekfrLU/PlvCsxG2UsLK6hK80fmaIy5pYHrLb5ER1U6VENJphJRFg+ayXwmgzgA+owqKUwrRSQO6OBOMeC+1+IYKBaeE5Xe1wOlLbgd4anIn0ncPPZW6EemQPXS9L+ei1VjTSFj4k9FaKanYs4PSirKb3Grs78FPVAD6IEYT2QCM4X3mRqB+36M6j27yRO0NyGr8sSPoAF4wVYLePIn5jZMKbXuMzHWxUa9v7gsfDireGOzwZVuxCQakHYtJEFIErkabioE8+RkA3HBNUIjmJKqhyhpUXQrIS9WsnbjDHxZ577pLT4oTHZYcPtehcRDUpNIqWiELv9dTUg00EnUhBDjbKA8UuVolYRKhEaXK1aFiUPZemou0coSwmzZGRgx28OgC+OQJKXsEgWZbPXaGjZvuNrpzGSsOFZGEhSKSVkmI7lDzV0mm63ctirC7CxEnWfQQfSaXB1yZrjCTCTAqVcdATVzpUsvm7zO81OcIUWCLhthG3GbB3LX526IiNraXzmrPZjIf1ERddTds5fC/6N8qP0V46dA6P+j39zQ824Ap7JGW+9qFTdYRTFGPXqZo6N6PLtMPc9BaccBRVTMSmJYWAalp0XaGdxZYG2xSglShAKqZ6wUh7NV0u/pkR7snzwh1M1WMZZRxGbruS5zeuReUVSkMwWcXTXq+w9wemiyL3GejJ4Uv3OaDRwvbatyWXuQjd95a4ddhc9J/YKVlrPpaWWJhpfY81lZREQdKXOVvxEd0OMHiJ1oOwcFSQwvPY1zJ20frsimbLwKropk7OMZMwNkgtQuVelzzu17k+emglQvHEogdFeSYTwrRjCgNhf2jZ7Y8SYRlh7innPe2mxF/aadLaRuMXDhcT6vEFSilS6aAsCHOH7iOL93qSUQxzg0qJxVcvUOsdqSqgcOzv3BJPw9aw3lWcX86JUfHW4oQvzl+fYJ3SBL7s7jOzPSdFI+nQYiAFzeXFjNQbjD7Qsa595VQ3miRei7mJw8+lU86uespqmH69j5azMKfWPa/ML6mteBJemkirKnSjcWvhpoqeCuhIdl3PG/7ImpiKUFLkVNkabusCRie63uJ7M6XA/UliOBFNmqIWvZMUNb6x6EuLyQbP0SWGVues5+YQQjKiSjgshbtOFJGpsRHsvK1FrGmQvDMW0M+zEURIDEtDsjO6I8P+jjAwQh1IVaCe9Qw20rycayhlFL2c4+yNmuVUy/NEsY2Uzxr0rkOHmmSki8/t7NRcc37m+MeLI4EFjFDq9GIgaosfFMnKc5za94PCXZgPlbmpAMU2TpH3NFZzYfgkoyc4bsSkiwZU1AxBEWpN7zU2SKTYHVuqj7+KajrSZoOqa8KiJlR2ovTGTA0OtdQr2luyC7utmTBvlTJtU0GxFtpnv1T45UECeDzLxeVLHSjDEUw+RK/Lmf79Y2J3in6Wcf18cJgmFx4LoYe2FxWPNuULZIAwi6ik8wGbM4qlwVdzgU5KJnhID1BdxCsFUETjPSQwOn+WAFmQTcxGJKOJmVARXur4+CvPeGm25pPzpzzqVnxjc1vguKgJ3lA2Ulvwcxmwq7Tbb3V94LajlHoV+DngHjJ9fjql9J8rpU6BXwQeAG8BfyGldP6B7xgVbiP0p/JcMOExvdJeS7NC1heIVUId9czmHUd1y5lKNKGeJnEoNaHQWK1IneRrCkhaT4Pg1uPIljIoT8/xz8/QdYWazdD9LZlkXjF0lri3qE6zaSz7XTVJ6Aonu2ZZdYRnF/za3/hltk87QDH//u/l6E/8AGG/5+nf+TmAzyulvnCdMckBuXBaEad2yPdee5aLhlXVsesL+kzj66LD6sixayZtlhAVF4MhKkvITUVjWjtNhnAwc36hDJA7/UwnWKj3mhBFuyWFQ1YTyoQ76tAm62REhR9yxf/hBQ9/6ReI6y1Jw/L7vpejH/xBhmHH05/9Ozcak1FkaGxAGnHdFA9yukolyUSQzSaUudqfhP4VCkN7rOlOJepOTvTaS+fROuFXZuohICpCrQ7u9lFhhuxYv+9R+3Y69MYin3xQMK0mrKUo7VeBVERsJTIA0SWG7TnPfvoXiOsNKMX8B7+HW9/5w8T1HuDTSqmvcc31o1LCtCPnbxyr3K1cyferyp6mFZnnkSOflCa4Q0HNV4pwPMM4C30PhSNWlljoA66rD1E9SHCFTUSnZb6MUgZjEbQZqb8CE44OT2O2qiL4s3Me/srfJWy3oOD4j3wfJ3/sB/Hdjv7sKTcbE6bW+GmOX+khmLqfWy39FTox+mmmIhGHRCwlkEq5+UflmxnJAKEQaMlmRGDcyHOjAIz7TUhMcoeKg6ZTfp160fFdJ+9yt9jwkjtnHwrZxIPJPS1yMF3t8VATDfZbX9eJHz3w76eUfkMptQR+PS/Ivwz8g5TSTyil/jrw14H/4FsOeoRiLQUp3UuEMpLxhdIkQlahzo02s0BdDQyD4Wm/YGicuKAjvz+5ABUGTlYAxMoRZwXtqfBr+yO5xVAodEi4B/cxd05IhSXk9MluoR4sydmJp9sfGfojw1BFhipMk2Rt5ryzU5R/5i533APC0PLNv/03Wb76Wbb/968xf/UzNF/72peAf3CdMUk6bzQ5Ku7vRrCJkzsbjuqWT62ecafYcOFnbH3Bx6oLZrpnEyp2oeCirznb13SDk4LJ3BNylEmOuhkLTEGhetE0VwFxusnQzei0goIH9894sDzjaxd3ON/VNBuL2RtMr/BPhebXazJvX2EAP9Pc+rM/xmr2Kn5oefNn/xazT32Gy9/5IuXnPkX7leuPybgIRr0T0wm9btjX7Fw9cXxjGUkuYerE9lVFsVYUl8KS6I8EFw5LEY5RRcQWIhfaewsbJ69TS0dd+cxgWyguBNKpzgJ2n9MjY9A+YdsDRDD6YtLKPEwGwkwOm6GvRBDOK8Bw8hd/lOqTL0Hf8u5/+F+weOXb2X7xVwE2KaVPX3f9jO89zE1mqUhEaDJ/eyw26twyPhYoRRhKoYtEiDnYmTYKiLOC+ImXiJWhue1yR69w0U2j0PbF9UkR8QvBx6unOtMc83t7gRXcViLv7WtQfmpN1zr81qF3BmMM937kz7FYfYzYtXz9F/4Wq/uf4eyrv4oqS1LXXn9MMtykoiKllIuS0mQYkYwIk1B7LQQCk7OkVcQtO3xtaUehtahISmMaNe1NaexjaLMGz8CBvVJaVBA+P4BqPWoIVO9tqYzCdEuaU5Nt/mB7XvPG7Ts8divedrf48sU93n54C1t4jpcNrvQ09/OcPu2k6XtvmSS1v8X1gRt5Sukh8DD/e6OU+jLwCvDngB/Kv/azwP/+QYM+wiejgHzK+JMZCfg5PQ1l1lQuhX64awqGxkFnpqhpOhVBmC9zodjFyhJqyzDLWDBXF5+ivV1hF06KoZkLa1thOqiUhD7VJ1QQmogfRAp0TNlUBBvvMrOK+XuJUFQUt+8Rn63Z/d6XeP3f+Hd59g///rXHBAWpyApzNjJbtczKgY8fP+d2uePbZw+55y546ldsQ0WpByo1EJOiCY7GO7rBEYJG6YizCTcPk2jTyOuNXsNGIC2bmRh+QdakyUqL9UBReD61esZn5o/YDKW4AZWRWEqjklsfcl/txR081Il4e4leHBHPQJuK8tZdwvkl+9/5Xe79tb/K5d/7n649JlOGliPsMaqymckzPvfuRE/NQmEWUNFiG9nEu5c8qgi4Ikx5fVGIVyOAbuQ+QhlRQVFshPJYP4tSPN969CDRVbImY9JMeuTSsyAdf9oL9CBdlnrShiGCW62wxzUQMXOHe+UOw/aS3Zd/F+B5vuXrzRUgKZHZRYHbj5+D7C06bsAw+Y2mw+9MHpJ53o1XLAzdSUGoFN2xFGQnA+cB4WaPvQXZiSqlXJhHi4YKCrLEropM8grJJr7tzmMe7lY8ZkUIimK1oihXmHXCxpL66C7x/ILtV7+Eqefjx7remKRDIHi1PiVNgFK8J8OMplPSl5AUmMRi1tG5QOci0WtSL5pCI1YvHcGiGz52pUOudaQkDl6FmTZy03sYEnq9JnUdtTPovqK9ZemCQu0NZ+2MzVByZmY8WS/gvGBYalg2OBfojoVGebzaE6JiQ30traIbIbpKqQfAvwz8U+Be3uQBHiHQy7e+Yu7+copU5IhQZ3WxCH4WwSVSMRCAsh6mbj2lQK96YYh0jrCVzVj5RCg0w+tzolUiKKUPdLJQqCmC0j4xLLRU2BVTE4Xp0gRBjGa7upfUVChKRnS/s+i+6YTvffxGxzZd0r/zHqff/xqPthuW3XK82+uNiZIoR1ceYyN3ljtOqx3fvnzES+6Cl905K91iSGx0x5lf8NAf0wThby+LDr06zGCtEk4HztuaJ81KNvAuuyp1giMPea34WnwmzXKgqgbqYqB2Ax+vn/HZ8iFvV7e57Gsujzr6qMBJMZS1ozgXYZ/iEuJWTZhpsU60uzPah+9x/94DwnqLOb3ZmKgIuruS2mas0q1lcxjdelTQDAvR0JDGmER7S9GfRuoTEese6WgxiIb6riuEHuhGvCgf0JkTPTbJJKuI2qALi+o983ca6qfioZq0wrQB3Qf644J+ZYhW06/0QQzJZOZBEbNRN/in5/RvP6T+8dcJmw2ITNm1xyVpwV1H8xRfKaiyKXidG5oM9FlDvbhQuE2msuWVPhYehaMM3WmZp2E6UAMTGfKUkD06cdTCIRIXLkqSZ/RkvhFqKXSCFFlj7uwM88CRa7l0tShxukiYCZVVRcVwfsb+7D1eevAA/79uKE5u32iuJCtwT3IJXCIaiRDDCKmU4jEQ5hpGaeqxvpA3SGloYypSjxRU4eAfIJphpQ6KhEnRndQon6hyFlcWBtN61KJEhUR3u6ZfGWHjGJG/fe/pMWU1cDRvsCZi7zacHu343ntvsfMl31ydoFRi4To2fcV2X5LCBxPJr72RK6UWwC8D/15Kaa2uECFTSkn9v1ATlFJ/BfgrAG5xgumTUJYKaVUNZcJtMz88syZc6XEuXHGnT6AT81nH6yfnPNoueeaXJGvRQXwX93cMoVT0y4yNb5DJPpPvupfIXSL1dHCGiSk7jsNVDezRgUWiGXmYdi+biN1DfeYxb7zHV578Mp/8zj/LYi2NSdVlvNGYmFvH4CLGBYoicHe24X615jPVI16x58x0R5FL15XueeqXnA+zya5qYTsWtsPqQKnDJFwV0y0eh2PoNbrRU4qtIsRSMMJQixnCbNaxrDpmbqC2Ax8rnvPAnXGn2PCoWHK0qLhIUFcDi6rj/XiCel5iOsQAQuU2+CGhNi1f+T9+hlf++I9jjWRJo+LijebJkPDjZpCLYFUH5SZi9xHdR6ItUBmnD6VsnMMqwmrgdLGXbCKLJ6UkmH/bO4LPG3l+tlKASwetjSBqgkoLC0r5iHt4Dp3gyGgNTUvaN5gHL6NeXtKt1KQmqT3S2VfGSbYhdR2Pfuq/5vTf/DOYonrh3q87LsX8RCDCjNOGIhsf1EI3HKPmMMsMnV4kZUfz8DGggUMDT78ymCEJ1Dl+gjRmQzImwYmwHSD69iYKoUJnaqyVeoYwgHI346hhUnvmtqM0HmMS3kWBEhWkpued/+FnuPuv/TgsP9yYmJMThmWSIMNEdJWdrpz4ZoohjCaWUeT3Oy1my/mllUIkZJPUSNSYwI2YvjpkgL4ex04Qg6aUSD++o3HbhPZWdO6RtdkdCWNq5ISbVuGflzQrLR4HJnDnZMPHV2f8wPKr7GLBm9VdumjZx4Inesnb+uRaiqrX2siVUg7ZxP+rlNJ/l3/8WCn1UkrpoVLqJeDJv+hvU0o/Dfw0wPz2q8nkSEvUDyOpjvhkUD5R393z0vF6+tvWW4ZgpLDmAoM3vHNxLD8rPL4uaU8sw1yx/Zgilgk/i1nKM2sw58U1NsA0d6SSYPdk3FM2ID0u5l4ismgtvlZTimk6KeJMGt4p8s+e/n1eOvoO7p5+B7FLuHJJ26/HMbvWmJQPPpaIiqGRDea8m2FV5P3qmJDUBAW83d3m3M94Y3ubJ/vlRFuau56F6zBKjBy0ijgVuFtvuLhbs+8du01F6A1cWIk4omwuehBZ2GGwtCYQsonuG909Kj3wzeaUZ82Cs4sF8axgo2vWJlE8NVRP5VCTm80bi458/Ys/x/G3fzfl93wnvkyY5ZLwaHejMVncejXZfRJXlQxlJCWR+eB1dvrREkV6GHl30WVVwqB4crHIJiRGVOVyNhKS3He5y6wVK6qPkoklwcQTmCHKRj8E8AG6ntT3KK2h0FBXqLoizIrczp5NoHUizKS+M7u1l7nSJ97/qZ/npT/1WVY/8gku346Y5ZKYxdWvPS4nrya3TxNjRnvBhXWvMHl8JqGzDAkM86zUN9Jjr0hAh0o0bfRALooK7j1CMiLGNVIes8zt1oq6pgIy5OIrDo5JFpHMiJkGu3V8+fI+Z/uavrWk1sjrdIGHv/gzHH3uj3Dy2nfCHuxsScpw1rXXz2uvJrTcW4oH4L8ueyonjkxDMMSos+tXLoz2mvWmJnZiOKH3WgLKbECje+HKDzMlEKQ+UFW92zlWAAAgAElEQVQlas+65iayf9lgGoUZNGXKiIOBfiGH7FiPEIKHpk+OnaswNtCXnnVdMSRDoQL33CWbWLFuavoowl/xGubl12GtKOC/BL6cUvqbV/7Xfw/8JeAn8vdf+cB3S7L4Q5ELC2XEzAdJg6LiE7ef890n3+R5v2AXCh7uV1x2FYUVmkDfG9r9DGMjZTWwn0W6Y01/pOheHgRTrwf61jLsK2yTJTRzQ0K00N2WxpfiQmcOqSjH2TahfMJtPab1+LmhGztF0+HBJi3R1td++79hXt3iwZ3vpe9kdz955XM8ffvXx7u93piAFCV7Tew1F02N04FH3RExie3bEA1f393heTvn8XrJflviSs+s6km1YuE6NAmrAy4LWN0rN7jTyMaXfLMQM+WmWeQII6ePXqERx6bBGbpBnM2/2ZziVOBhs+J8XxPPC6onZjrUistE/TxINJgLYykl3vzHv0hx5x7HP/BD7E+iqLt+7nPs/9Fv3GhMVEi4faK9NWKd+fkVCh8TttOoEK9EjrneUgjTJ3nNcFGJQXMrG5XZq2yiOx7MWYO8yJ19w+FZA6ghCr2s96jBk/qe1HYoJ35dqS5JpSPUdpI1Te7Ax6+WHa+fntMHzW/9Z/8bywcnfN+//SnOujUXiwXVd307wxee3rrpuNh9kAYprdApkWI+UJVkuSoXJVURCLVGjayjkexyhVgQSkV3og5iV5qs5KlQMRdSu0QcFHoQ1VG71cSsLEquZfhZeuG/Yy5Umw7MRvPe+ZHIybbSAKiGxJP/9pcoT+5y97t+CLeVjfj41e/g7Os3myuCgcCoq5KiQKbzYuC4alBA50XyA3L/gzdCZ12LubjbijyG25LrCJJ1zx972hPD7mNZLyW7ANlOag2pDOgqMJSBodfUTy02F0WDU5Pk8ChlYBr5SlrRVU7a+aMW7fRkmOuel905T/2Kr6e79FE+93W0iq4Tkf+rwL8F/I5S6jfzz/4jZAP/JaXUvwO8DfyF6wx6cEpwzRr03DOfdTQ6kqKmMgNDNKx9KQ4f0eB0pE3ivhOj0KJiVPSdRTcKt5VT0r/rCJWlPbKoQWMbWaDDQh60dJ8l/P0eW3qaRYHqNKE0uJ104SmfsK3F9In2WNOvrhSKrjBs2ne+wdN3foOFvcU/+cpPk940fPxTf5pXPvPDfPWf/jzA54GLa41JHhc18yJzmmDbl5xlILuLjiFJS/jSdZyZmch/5h1n0xXsh1sT3ldaz3HVTJ2fu6Fg1xX0nRNXoEFNhS7tBSf0XqJyrUUgqQuWfSiwWuh667mnOxFNct3J5tedCG43pqH7d97k/Ou/TnH3JdY/95Mkmzj+1/80ix/7Ezz723/3RmMyYsHjBvtCe3kCtwu4y4HoyknTI8xkE9Wj2bNOYDJ7IQrzIuY0OTrR9Y6WyQWmX6rcveqwbUQlcWipH2nMrkN3PcREOlkRlhXJymYqhg6HTE1FsTvrGsejzZLdP/8mZ//wS8w+fpsv/KU3CElR//kf5eTP/wCbL/yjVabaXW/9aHFzGmZ6assf9fx9lYvOhWzSRDVF5Sqo3AAlG64KiGgVSWimJk/C/CyThvZIou6QvSa7Y4EUQpmmiD+phN2ZSUtcD0zZk90LccBtFe22lO52LQyp9u232PzWr1HcfYmv/fxPogK88t0/yivf9sM8++f/Fzcak3xIqS43v5kEJlDbgYXtoJaNvOkd/dWCaJLNWOWC/SRZoRHRLZ1QPmI7jdtkU28j0XyxyYXPqFAKXD0QC4OfOYZa095WDLM8J0djCJUzp16K8ZO3aoaP21RwrPZ80j1nrjvecHfZDJXAPte4rsNa+T95ocb9wvUj13qX8cqVYL+AYRFZLFpuL3Z0lSUBM9szJMNFP+N5M8NpMQ+ISTRCxtQpecUwaIpGUV4Gii24nbiEN3fllkZRqO40SaW6ilAGPvXqE25VOx7tVmy6grPZim5rJ6aBdPRpkk1EI4VYt2U6hJxP3Cpf40/90f8Ufusr6NmM+NnXCTNLZx2f/4G/yj/55b/2pZTSn7zWmOTnNFt2k/7Mtit42i7ogsUn4U5XxnNS7nnfrrLEr2zmu6akb5ykrI0hVpEnxy1FEVjWLd1gaZsC31pcLtaO2uVmUCQPqdd4a7AOtA700bD2NZrEvOjZrVoakxj2Fr3XxDqi5l7aoXMrNC8/4MH3/KQctHVkdmeHUtB3llf+xl/mG3/xP772mCQjtl9CrVMHt55cv3Brj3uywc8tvpTN1GejB503ixTke7QSuY5qmSrKHOyPI7GMuGPpM2h2TjwdlcE0ZmLHmL6gUKD2JSoEhtM57e0iY6kpY+Lp0IEXpOs4JctFmmNe+yyf/5X/hLvLLT92/7e5DDX/8/uv0AyJb8JXU0p/9LrLJxmRnOiXanJ1Slra4kMlm3aySSJUr4XvPQ8or1G5OSlZaZrRHUSdN6yA8Kc9uB0HEbEC2peCvOa4CebsSLwAQQWDaaF+KobZ/ULjZ8IAKraR/sjSXjooI6oSLfzqE5/gkz/xUxLhN4rqWZJ6yyZSL26zPX/309cdE/kMB52hUCqSU9R24LTYM7c9XTQ82S7Y5/1DjTBMlqYd9cRHyCoasFaay0wTqc4OevVEKeiHkryRC/sFoJ3V+Bns7yX8iZf5aCO2ENXO/abEbx1q1XO02uGDmJBoleiio1CBz7iCI33J75XnrH0tw/3BAflH3NmZMjOgFwbIfl9yriN1MeB0xEfD2lecNTMudzWniz1z17NxJW0WGlJKoADfiQjSMNdTG/Qk3ZkfiKR5sqBVpyEoLhqpWIzu3+QmgRFHVFuN6gGvMEGw5GGeW20LKaqpaNG+orx1mnFSi68tQ61vrBUxdgSNio9VMWB0miLqNoi5htWREp+Ldkp0GbzGd5bUWGEXLDxo8K0jRi0CU5NwVY6kdMaRk8i4qiiwjtdWRMq85s2LU54USy6biq639PuC1ArzJdmEqgOLVUPMAlExaNG5yLfkisDJvMFHzdN9cWMZW+WliNqeCBXO5tqE4LUJu+lQ6y3lswrtK/pVQSwN/ZHCZ3GmqdPKZiElj9DRUIeD3UXRFIcpmgt5sU4Ux5Uh6RLdz9Fay+FR5TkXlUTvPkrWV13pshoLaCpRFwOl8exjwT4UH0rpGJhqPeOmMsFAUcYsuUSqgkB1Wb9+su2z0gYvm38iVggTa5JIltcaKXbk4RtZHHYnBfOxZuGXco8jJq99wjYx66lIQVaYKVLkCyYXUowcOHoAE3JWNBNYKBY6FwtvOCYeuVcNugrUs45V0bCyjdjsJYU1kq0FG0kuM5Va4Yy77cEKTwVwfaI6jxSPt9jaEaoFvlY0t6XO4vYib6H6vBa9FXPzQnTX/Z2e07trem/x3kxib9pFQpGz3sFN623bF7zR3kGryKfdl3nHr/jNzWu8szsmeC3SFx9wfeQbueklWiYp9pcFl0FR3l5T2YE2WPo452w7o7ms8LOW42LPrizoBituNEXPs+2cdTcjWeiOhB9abCO2A7uT6MJXGfcrZCN3F7K7n69ntINl+3yGakWpL9kERUS5SOwK2GWbqyi2X/4o0928tKAnq4jWUTy/TXSGfuXwdY6UPsxGrmFoHF4nCucprMcqUTVsvGPbFyxcR1l4Qk7dQ1SE6KQdudWEI8/i1p6mKYhnJcEa9mPHB1KZjy5HayuxH4nbQnDMnSEOmlhqokmcbQvOEhnPVJMRQqhEeGm2bPnU6TNs9qfcDiXnrRyQRiVhvswveNotePzoOHcPXf/SfWD2sKNf1CSdKC9FqW+MfvWzS/yjxxjvqZ7PWRb3UNGivKY1hlTI88QkUjZsjSM2bKVDVc8HjJUO1ZRA2SjCS7XgzaaXZ9Pe0vQrhYo1rrL0K2EiqKimgqBbywamZrnlM2ZdmCjjf1w1QicLFdtQfigfU5DPr4NkFBJQ5CmUpQX6IlIse/p1icp6RCogKp1FlIMlKJKNpCKQOoMaDPrKwZVZrYeawSDRbvVExiSUY+eoFtaTlv82A7h1j+kModDEQuMrMSkW2QYlh1sRhDHVaXRvpPt1bOW3I0Z//UueQb5PBfWs5/5qw0vVmrvFWhyjUBTWi5ZJkRU7O4vbiVVkdS51u2EuGUn93FM+bYlf/Qaqrll0r+Bv1XRHwqwpLwPRKkxr8L2htzmQqoQK+eC1p/zIva/wm5cf4+FuRe/FKcu5AJn627aCuaQI633Fly/us/Ml9+0lX+/u8cWHr9E0EkD9oTQE/WFeoqGUJvcQFUQk63JX0w0Wk/GgrnEwaC62NW/o21zua9qmIESN1VGstBrzB/DTsfsuuqyHPN5dYtIXGbaOndfotRVeeKZyDStNrIO4WNdpin78PBEXEuWoXtp3Q6kY5orm5TnRKZpbZir23PhK5NcWhT+/lJbdkZmybkt6b3meC75t73K0paai5ahnEoImDkI3jEUi1iJKRK7WjynaBFGZLHA0i9KxZ0UrJMUDXqq8ROGxiNJcAXSd4+FuxaLouVNtRfo3Y31Gi9lCExydtwdno5tcWkmEvVKEamx8kQMlAmlWYY6PUFVFsibL647jKSmz0onktRzW+dmP6ptkYSJUwuTDiHnHUBj6QaFbTbHWItZW5cKWttjGTp9pNNBN2ky1mHreMQwG3zoJEHKY2wXLRVfzde7QZ06wNTcdFDK8x8SvH6ly0R7uy9qArzxRGdKgp07oEV5RgyLWCL89qKzyODoI5bcJwrCIjokoMBmdjzWjjDGPRgimi+jGMwqeeaUw2SHINlKo7tu8IBPTQQhXII3RrvAmV5LMYur7UwlNwkfNPpR00dIFS4g6y9siB1pEnmGWr5Vir1CTfaWxc0d55zZUJf1xxTCzh/F24ik7inXJ+5IzFJGO3oeCpeuIsw1tcHTB0no7beqDN4Qg+iohaJ7u5kQUv1484N32mN2uInTm0J39AddHL5qVMdpYpNycYGiGGY1Oh1byQfwo+6cz3j+rBdvsFbsTTekGur2jODfYXY44VcYpPRQpSuqZhfzHQRi98NxzS9KW8lxNuhCmh+3HNN2JCOz4VczykQk99ywXLX1vGTqLNwV+J7rNw9wRnZzC2iuqJ/lz3OTKka87lwXXHTuMiZxdzomDPniKRsW2K2n3BWrQWTclL7BRB6O3pL3cm59BXxuBlUySCZFpUAxjIUv+Th/3uMITgvzC6GWadgbtYZhnTLw3MCjCxvGoPWFxsudWtRPKowlo0sT9v+hr1n0pwv/DzSLypEXQqbmfCHXC7UTwY6SJ+lsLrNEkLSYIocwLyzCx7JSJJG8oLvOCy5FjKPOBld+rdJ7CBF5aidnD08WCpnfs31+gG02YB7CJ/evwgnhRfszDwuIrQ3Mv8m2n5zzeLjhvBfdQ+ba3Xck6lbx7cYzWkXnZU5ibq2aNGjTx6kYeIc4lUjaVpyoGChsISbHbVsSdaAeZndiZmUYxRC1Kjp1IuI7a6+Olh0R5IayW5v6hVT2N3Z6JLLqWzYwbcNuAudyh+5JYWVECjJbCqdz5qAiVBDzJ5bV/ZSMX169044xWRcHZp7mc1Ta3oUSrxOVQs/OiUxQn09UcGORN3O4CobCTlK6KmqQd6pP3iYWhuSvmEKNK4jDXubs2B3xauPU+8/ibwfK4W3G33PDp2RP2sZDAJhMXHjcrHu8XtL1j3xZ4bzh/tmS9mXHZVmybkvS0zGJ3f0jFzj/UKzcYjIpoY8V5FLxRvZ7slF44ma9QjJpO0g3T5nTK5oLNqH+QT8uQRZfGyCHU6UqLLRMDYjSE9bNEWMiiVRk7VRq0CRN1SZlEtJFQalBq6uAbo9fRUuzDXNK9KBFVaQOdkVQ4pTQVN4GM8wnWmK4Un1QZqKqBXWMPAv8jPpp1V5QYxhNGz8L8miJsHwneEpOSA8RrTO54RCHuK04aQRLyvCrnJwPkMnr52wwbRBQ+iKTCJDJ1g0sKTWMKIeMckE1sOCrkkFYqK1tqSfltmow1jAtEYycDkVFWVS8HjA3M6x5nxbKuNJ6XauH/D9FgdGSncw6skQg+gchSZvGlfNDHIglXOBt8AFITyORhHxWXjMVpeUkfDEl/iIg8f54xEApZxc/PBPNXeX2EbNQdNw57KZmrGU19+0zj7LLhsh+z1ZTrSmqSSBiNV0BuR6DKw/pUXk2MsFBq4qwSGWmjhTE0LoV05SvDNaQDjCLOQDffxMdrlCRONhGipguWPlq6LEU6Phf55fzcbJJxqBXDMjfuVBlvVypLdAiCoP2orSL3HaJg+yqvq6GzeJXQWRZ3vZnxRnmby7riyLXTZ/BJM0STZTUkMg8+a/jvDKHXnKk5oTPYLo/RWFz+gOsjt3rTPh26viISseUNx24F7x6WSZqFsiFCUgLHEBTNusJeWMpzcqEkF8E60QPpF/JwuhOZ7DIrRX4VwK6vCP4r6I+kcNTf71ne3uFMwGUvRqcj5/ua7bZCa3F2iZXGLw0xmzhAVl9LuYv0plee7eFkQLnI8aJhXvSE7O6jc/pvtHwvyoEeDhZq+fts0fHq8QVvRYWfuRyx5aJXxvevug7JSpTClzbivtPlTZytUBXNXv4GoMh2Wa8tz3jWLni2n3N7tmNlO7ooY9sHw2VfE6LGR007WHSncoPWTcYEdJeon6SpQSVaSCWiNVJZdLBTut/dUvSrzCTQCVUGFrOOy8EQCkucReythkU18OrxBQvXcbuQJqUmOGoz8Pn5uwDUZuD9ZsVjfSqpf9aCj15P8JrutMBRZcTXie5YiSmzSgzBCJPHj/dtCMYxlBF30gIyLh/qyoyKMMvNPkdSZGUh+hyhMzRNLWvKK2bvG2aPc9SYxu8Z0nSS0Y4uODoLf3kHGIUvX8SrY27zH5ayCYrkg8CYIolrsM1M2voZm2IORi+Q4ZQcuCWX8Ef+oN0SNGp3DU+z3z8kuQgeSulU9l5z2VRclodO0UJ7jJYsTGmBoGIdGRKAJhmDr+Xe5PVk9xSjkkCx1viZpj21uXtWoFtiQnea1BcQoDyX7MS/U/P2uuCd+Qm2CKzmLcd1MwU6F/ua7a4SgkBr0HsjdosawrnBxIND2GCYAq5vdX3k5suhyJKaTqKZ0QJKClGKGGWiiHaCGAEokyYGhhSkTNa3kEmdtKK97QiFmrwXxzZaFSGhJKriynuNnNGcHegqcDprps868rSNFrPdMZpSJuPFSTSgp8M+HVq0b3TlzXRU55sXPUdFlqcNBmcC9kr0FpOitUG8ToNGaxmbW/M9DxZnNN7x1nF2Biqky1E15oBzGqAOaBuJnfy8LAcq5xmcZUCE/jFqKj6poOgax64q2A4lIeqJFiopo6UPhja4aRP32ZpvNNa98aUFYpEIVIFhMkeebP3GTOhqfSKb7qYkRgMmQAxMErhdkKyj9ZKetcEysz0vlwuMiqx9yW4oD5lihkiUFsQ7WeGppyJi6kAA+sJQLjoK7eVZ5eaRzHDLPG4l0gDxkAXd+EoH6OiqHKtxEWvDhKnqVkvPQJTi5ejdKcbBMrbjpXK2088l2xmLqGMda8yidZ8PAQ+anN3laZksDDNFd+wmBtloODH5TeaaUzSQspGJqoLEEzpJZPIha0yjbG3qNENvaXXivJsRr0y8mMDYQMKQ0ph9QCjkIBKJ4oMxufaiapiMIpQ6uwfl7CPDeJN93fhc9KHDFZXtFoOm94bO2wn2mb6MzKMYFH7xIhYuGVE6qJN+wPWRbuTRKppTjV9EwjyiF4NgS50VbnhWKUtVRBWBetGxmrW8srjk4/PnvLG9zVsXpzSVpzly2CKwmLesNzOeLStJOe90pKjQa3t4wApi3omvFlim4kqCo9WeP3bnLZ51C877mt1QshsK6ow5doOl7QW/TgtPrDR9lel7meFi2g9R2Msb7nzZMi97PrF8zmmxw89lEi5sR6k8l6Gmi2I23EfLw/2Ks2bGUdVyq9rx+eX7/MnF7/Lbi1f5H4t/iTZYWu+4bCouHorJbEhCkXv15TNmrufxZklIipdXa2a255ld0AyO86QI1uCtkXpFo1HbimedoR0slfPUbqALlnd3x/ik6bz0AsQkHqvdINSrVCTiTTdyDaHQhDoXG0eti3maNENIYPdq0hKZFrSHMIimSmoNdiMn2FA7doPmXW8IXjPscqeGSugq4JNhZnveujxl05SYRk8+stoEtM6QkZXocXHUcGu+p7IDlfFUdmBuehZlz0Xt5e9sJPaGtJNlFreOaMYi9IfYyIGJWqlHSEKypbrspZ8gQXGpcWtpwd+/pCgvQJ9LxuJrlW0FZbNQUZqhtp/wEuxYqafojbTSj7h6ccmksBjtQfrCzyVoau5k3Zb2iqhZhjyArF2kCKuIvttS/D/tnTuPJFcVx3/n1qN7dmfHw3oRMsbiZQgcGQISvgAiQWQQEJNYgoAAEfkLQIoEwhkSCQRkREhIBAiEzMNYoLVlGS/Lame189jpR9WtewnOvVU97pF2Z7anZ3s4f6ml6ZpWVd1/3z513qfqGNetWm7Tmi4/oc7BRzHXsYBdLczKmulWwX86x159fVDIJLI1ammKQOsK2pTW57fVNVYfOLbuxTSfVtfQ7pR0I8f0ptPkho8FVT7TmqRNv/fkSWt3Ij5At+Mptn0vbHyntSHbo4btqmFWlcxrr/UJEonPCf6Wo5lVyF6dLKbk/rmhVsvjsHaN3F9jaJ2aXaCtgzZ15+sgoCTPCh1KelBvsV9f47jVDI4+KBcc03lN8IIkkycGAa9mX98zWkDiQnvOFCQMDP6+WVNxZ7rLfpOmz6ToMqDTrttSe0V0aS5gmo3ZR+A9WiF2ns3oNNc5a7jHXqPtPjraWDBynkM/7oV40xXMfIXvVIDOfMXD9hrv+5vcbXY5akfMfakVbfNKBXEa1hE7oekKCqeaKahfOOer+84RU8wiIw+4pnGa3vihdChtUTIc88Exm1V0beLvrJ4Vp1lB3UhT5/pBIyWpOOVks31tIpViFh5CWTAfVX1/FenQeoGmYC6639yjss88CfOCu7s7jErP4WRMM6/64iFazdXv7807CMJ8VnHgxoSxULrAo3bEYTPmaDbSoDDQNQ5aRzFx5C6CFJEgxfm0z2RV9fndorGOtim1ECr574eMmmRBpC6fi7UWVRpUnXu+S4rH5OSBPFCibyCVLascX0q/I9eghXTZSkoaedZSgwy+dteor76dlYRuoSvlvFCemifL0FjmRIaH7swRHLSl9i7Sh3DsX8280r5DKbU2Wwrih1J6Sa0Tc9JE3v95nmsYL1j3pD2pnhYWWwVoPwz6ASgiWh/iuyxX9HcTsvXqXV8Ap59PrtEnwHo18homHw/qmgCCFwIF5QPN6SyPNTKczfFmp2S2Peb2zjbv7TxP1xRamNImQe2F2ECVAgLOC3FW4Vph/IChT7EjjcIaTMvcKU5NwIj/YJvf731+uNkcDMwulVlB8cilPh0ymLlp04vXXg1yZo2cvgLSe8c77vneN980JXWt5rpquE7dS2HY8EfFFnv1dd59eJPflS9zeDymeTBWSyFAOXHsvK8uivmuVq3eu7vbu6wE+G+ng5Jns0oDndMyVf8NHeEIUB4VhGbMZFwz3UqVnY1TjaEO2jrARUJb6Ni4rD2eEX4MBy87ml2NkxQTlyoy1Z3gZknDaxYEURd7odPecDQHo753vWuF4pFLmnyBa4TRfppv2qh2+nB6UzOp0gSlcqL/r+8XxKIYAnxZEdgreeSusf9cR7nTqDCaFri5o5pqrKeckHK81Rptr5PcVe58symdtqstpqo0OK+CovFjjke1ulTyHNYqXSsJonIWKacDR66Laf0B50vmNwuduJWKxXJHUKK6HbSr6NA2waVqyPEk9gLdeZ345VqNaYUCusrhryun9aHyWu/XhEqHfgNUSZCWk7MHxjVRQWtT3BxGpRCOC/yRVme32xqkz7+X4qCkPh4mZWVBXk7o3UXRCUFiPz5wdBioJppP340cs1u6F/MIt7jtKeowpAsGCMeVVr8WkW5W0ESYlmP2S41HlVVH25S6bxqHmxZUU2F8f/j+QgltLNWN9hisf/hyOQjHIRUoPRFbcM1Cd7eU3yrtMCFbUgl0zoZwc0mmuJpmLmaf4DCYVieXiDb9c5zI9sgaiLSCiOvfqw9MBhU7XU+DWCfXNOSpn0OQJ4QoSNRMjxiFpinxSaPtikDbJC0mZSRkiyZIwLfqL/e+oJ2Xfd9xDRpqYzA1o5Mp6LXroZMALupQClFtPXaujyP0r7zU5CMVr9oD3uEapxWFRUxaufrl+3hBeXaNHNHvM1cj9hlOyYQVTt6fDsLNGiF0zYIgyqfsx7rR5z5rlbE+jV0jJ/ZjflDnDoMnBHmXZqs6TaPrvD7Q3MylToqD5qtacLIiAuBBnJy75CDm/ZYFEfp9SLEwBzN9Ljcbyxk3qlnG9FsL6fuMQ+ZKQOsTPvzdJ0tgkZt8Q/0AioXzOK/xAUkZXH1co9O5tHmuZf4d5VbRJ859Fl6yrzoMD2KtOUgFUKlHSm5V65pBEet93DnmkteLIOlmpAOHdsnUlgbJ2i/StkxxqlAIEdenUefZoHnIiG4vR8htncn/W+iHnwbuaFwmy5PH7xaJ8RzMnRMich84BvbWdtGLxS1OX8snY4wffZITXEFO4HRejJOn4ASuJC/GyTLOJVPWKsgBRORPZ2kU9CxjVWu5SpzAatZjnFzseZ4FGCfLOO9azpmCbzAYDIZnBSbIDQaDYcNxGYL8J5dwzYvCqtZylTiB1azHOLnY8zwLME6Wca61rN1HbjAYDIbVwlwrBoPBsOFYmyAXka+IyD9F5LaIfH9d110VROQlEfmtiPxDRN4Ske+k46+LyB0ReTO9vnrG824sL8bJMoyT03ERvBgnC4gxXvgL7U7wDvAZoAb+AryyjmuvcA0vAF9Mf98A/gW8ArwOfO//kRfjxDi5LF6Mk5OvdWnkXwJuxxjfjSwwXxEAAAF9SURBVDE2wC+Ar63p2itBjPFujPHP6e8j4G3gxac87UbzYpwswzg5HRfAi3GygHUJ8heBfy+8/4Cn39yXBhH5FPAF4A/p0Gsi8lcReUNEPnKGU10ZXoyTZRgnp2NFvBgnC7Bg5xkhItvAL4HvxhgPgR8DnwVeBe4CP7zE27sUGCfLME5Oh/GyjFVwsi5Bfgd4aeH9J9KxjYKIVCjhP48x/gogxngvxtjFGAPwU9Tke1JsPC/GyTKMk9OxYl6MkwWsS5D/EficiHxaRGrgG8Cv13TtlUBEBPgZ8HaM8UcLx19Y+NjXgb+f4bQbzYtxsgzj5HRcAC/GyQLW0sY2xuhF5DXgN2i0+Y0Y41vruPYK8WXgW8DfROTNdOwHwDdF5FW0K+V7wLef9IRXgBfjZBnGyelYKS/GyUlYZafBYDBsOCzYaTAYDBsOE+QGg8Gw4TBBbjAYDBsOE+QGg8Gw4TBBbjAYDBsOE+QGg8Gw4TBBbjAYDBsOE+QGg8Gw4fgf1SqotSUB49AAAAAASUVORK5CYII=",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 100, [Discriminator :: d_loss: 0.826593], [ Generator :: loss: 1.488088]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 200, [Discriminator :: d_loss: 0.602254], [ Generator :: loss: 1.362499]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 300, [Discriminator :: d_loss: 0.711605], [ Generator :: loss: 1.224355]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 400, [Discriminator :: d_loss: 0.650690], [ Generator :: loss: 0.899742]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9Wayl2XXf91t7f+OZ7lxz9VBs9kCRIilSpERHlu1AsBxbcWzElpUHI0+GEygveUmAvCdvQYA8BDCQwFAgxEjsBFYcy7IUBZJMUyTFwTKnnrurumu8t+5wxm/Ye+dh7284t6qrb1UzrRCoBTRZ995zvmHtvdde67/+a21xzvFUnspTeSpP5SdX1J/1AzyVp/JUnspT+Wjy1JA/lafyVJ7KT7g8NeRP5ak8lafyEy5PDflTeSpP5an8hMtTQ/5UnspTeSo/4fLUkD+Vp/JUnspPuHwkQy4ivywir4rIGyLyX/64HuonWZ7q5OHyVC8PylOdPChPdfJkIk/KIxcRDbwG/BLwHvBN4Neccz/48T3eT5Y81cnD5aleHpSnOnlQnurkyeWjeORfAt5wzr3lnCuBfwT89R/PY/3EylOdPFye6uVBeaqTB+WpTp5Qoo/w3cvAjd7P7wFfftQXEslcrkb4KMDBkwQDsv4PARABFf7gAOe6ezzkAgLh89JdT5S/jrNge99rrm0dWNvd2oFzrru/QK5G1K5CRO455/Y4o04yGcJZIyPpK6H3nUd8XUTWPtKqMOjMWefvL7L+Pf9l/zmRcAHndaXEf8dY/8Hmu9L7fZBcjVja2ap36UfqJVGZy9W492LN2Paesz8Gp57bNZ9bVwKnPnTq7/5/RKnefGpvAsbirO0pr38tf30J7+7CM7fPtTZmXnI1ZmmnZ9YJQKJyl0fj8P6CTSOc7sZFDIhzYB3SzFdr2zXR6qZ56B9nUXfzjg+bx0EPIgJa42Ltf+5/1DlyNWZl5/1vPoZNsWd6n3Z8wxxx4d5rw3P6OqfXRTP/VPCDjeVBZKOn34eMv38W6a4R5hA6/Gytf66wNk/swX6wKQ+Vj2LIzyQi8veAvweQyZCfG/w1XFl5g4k3ItI3KI046w1G828AUYjW3WeUtJNDstS/tDE4Y9bu0T2MQrQCpZAoguZaSpAsgzjCLVdQFO3nSWIkS3GrAjfzk0y0xhkDxvhrpSko4fbqTfbLG7xfvvbumXXCgJ+Lf9lf7/TzPuy7Wvvntm5Nh2vSu45ojeQ5WIur6+b+nQ4Au1zhjEElsb+2Wg/UJImROMYZC3WNDHLcIEOWBW428/qPYz8RowjqGjdfeCOrFbfLt/k389+fnVknasTPb/yNoF9px8mtCv+75hnDWDfv41/G4oxd12d/3oRN2RkT/hSMTJgPajzy7xBp/z5lBcZgT6bYVbH2nb7uJY78PRo9a+2vqcKcE9Ut0ro+k04eppev7P5tiGOII1bP7VAPNGIc4iBa1khp0fMCWVXIfIlbraCq2/nqehssrpsTD2x0otY+98BzNWNiDDjXracwJv6PDpT2+tIaEUFtbWIu7PhrhM85rVFlze3r3+AH0z/8MJV8oE1p79t/ZlGIknacVBIjSbKuj95ncfaB9dTOnWCTJIn9uhoOALAnU29vTt27nRtK1vUZROUZMshb3bvRgOr8BLEOtaxRRQV3D6Cu+Z3D//GRNuWjGPL3gau9n6+E362Jc+4fAP8AYCM+5yTP/OQxIGnqd8gg7VSqqlbBzrpOkVqvG1GrcApvOGZhQhoTPEz7wAIWEW/wG0MIuKLAVTXKGEhTWK6wRYFKU0iUf7525zXNO4XdUyODAZzbBufI7h6yKl/rv/6H60TvOomjbhKemng4u+4th3dytl7/jtaIVsGIdfeSNEXt7XgDc3SMq4Ke+sZaCYJG7e7g8rQ1YrJYQVHiaoMrym6C1jVS1biqwq0KJEkgjr3Hulx6vWxM/HjWNZnegjnJo/SyppNo19FblDIYeCNY1di69sY16MZZ1zk+zYI5bXicBdfMrs4RECVIkiBR5BdlmlBd3MJpIT6YI6sSt1jilktsWYE17eUeMHzWdZcORgs6L1TiGAZhQ71/RGpT4NE6eUAv8TnnjAVTQFmSvVr656hrv2mGudoYb1vX3Xj3dRGezzm/qYmSdlNHKf/3NDxaMJCnHaNmk6Is/WYa9OjXtvH3dSaMkQJbe6dzvkAfZ0FnFhdHuEmO00IWjbGsjd2Z1o9/bkFU1Ordhudt1gV17edKcEba6FoJ2FNGtu9EQm9jsiAOMQqnVGevGocizD/Xc7K86A4xCH9z1mGLAnEOtTHBXNxm9syAOz+rcJFDrJDtC1f/T4ccTeHwtBbW5aMY8m8CnxSR5/HK/jvAf/TIb4ifMCKCa4ys1utwhhKcUSGsUEDPWIWQUkS6xSviDWtjZB/YlXX7OZr7KQ229gptPDfrwxjXhDPQfb65XAifWjRGayTSmCxCjGMjvcDCHAMkIpKcSSd9OR3iPaA/1U2IDxIlrcrAe4p2lCG1hePpugHXnW6cAuIIkhgX+YmqygqpFLiKvmHFGKiDR9PAGL3QUkT8hgBIIWzoywDZY80VGuiqB+3AB0YijTGSJMGVpTc8PaPej/zWpIFRGi9fCS7qefd17Y3TA5vDg1BUq09rw7VUdw8RXKSRYFcnsvNEOvHPZaB2uOXK678KG1uSeOiiKDqP84PeO0Q07ebXOjw+gmgMuzM2AEzhHqc9S1HeuEURpKlf03Xt50B9KnIJ603ajThAk9b/N4nPYZ3hsXWiVLdxZqm3Fc7hqtpHSs0mZWww3Lb7nrV+7sM6pPowRKB/P+2j9cahg6pdn+LEb17Nx8djZDT0Dmpd44oSN1901ws2pBoo6k0DsQXlKGyC03rN2f0geWJD7pyrReTXgd/BW8v/yTn3/Ud+SQnkGRI8Bq8IBVXZYUymwfZ6u1rwxFtpfg7wgBiDLQr/HemFM9BdQ0Xt5MU6XFn6iaw1NB5ZlvrJVpbIcIDbHONqg1R1C9ugg7caRx6OSWKkMj68RfjU5Bf41uH/9SLww7PoxLnwLM1zunWP2r9MLzSzDhcs9ZpOnMXVdj0aUYKMRkxf2ECvLIODI++NgF+sWxs4rZB9vGcVaW/EnPPvVFS4xdIbhODFOGOhKJDZvIUwmueQKIJBjh3nLK+OUZUje/cI5Rfu9TPPlWZxNB7lycwb2KCnFrKwHptUeYZkGfbCDqtzA9KbM9Rb17vnDQbEGboNyTnvqFuHFIKsCtCa6PDYe/+iPO5aVV0Oof98fpK1v1KjIbI5gVXhF2k/nK5rnKgWs3bOofzfzq4T/9D+WsulN7BJ7PWQJOGVHJRlL5ejkGaK9A1TM4d6zlM/6nTWAqsHohsfHdPzLm3nCe9uY7aGNA61KirUqvQe/XLpI4TlClfX2Pudeylpioo0YvxYZWrE0p6cXSciAbpKII6wz1/CZBHJ23exJ1PUno8y1WLln2WxxBVFsCE+ghVj/LicBsdPGXAJcJnamECeUTy7jdVCbixyfOLtmdYtHNfodv+vv8z+z1rSO5rBHcfm6yXJH/8QGeTIeIQd57hIiJeWwbsR9cBR7hj0SlCLFW76oQjcR8PInXP/HPjnZ/6CCK7BC5uJczqRePorfRy8n9T0f/SLztnWqxTXW2QNNHPao1O29SZFpDXmLtLdfaIIl8Y+aeS6cEiaDE3jxYj4yev8O+ymzwJ8zzn3xTMqcd1QNP9/2ttrP2+7ULDnMTwYztFi/MVEEcXCUCk/Va0FrXBp7Hf8KEKcbe8pzWbahMnNRG+wZ4M3co20hsN7nS7W1LlCRa7vTR+fWSfQeU7OtTiuM2EMGv0EY04UQRxjhgnFhiY+ilEtrul8hPJByWRrvEFvFt5iAaJQw0G70B+auzgNgUURLk99sjFg6Q985XQu43F14mg3Vb+BhvGPwzKuPF69FlX2nndNHjZfIBjnYODEPRgBNvmsJjoN42DHOdVm5h0a40ALSjyxQBq4M6x1W/VyDVqjmme1jlhiFs69eGadCMEjNqA0ZhhTDSKSJPZQTxpj8xhlfWRBWXlHJDhHIg+Y704ethYD9OQiTZ1rnBZc6nMWEntD3r5r+O5yT9h97j739BZiIoZ3NGnkIwXXbMbWoQtHeuhQlWByhSrw+Y26fuDRTsv/58nONTEWmS2wAZdu4ZCqfgCXAtqfJc99gm1jRL01QK0q1HSFFCXuZBYMTOd5hZu1l3FW+QFsQujGCICf+MYgdY2YyBuF8Rg3yDB5TLQM9wjeoDNAEzIGmEishTp4Mua0O30GediCaiaR0qc+6tp3aw1J68274KHoFmYwG0NmV4V4JmxlKbJcBsPscFrjUo1sb3jMWyvviR/PcKuVn+BJDMtgPHre/tpYxTGSZ/7etUHNCkbvCFJbZLpoo4AzS7OR1nMfHq8l1kKCrgmTAQm4Z3S4YGgd+nDebj5BUevX7uv3tHftguGuKpxRbTLvgbEROo9XCWxNWD6zQXovRh0dtzCdiPhF3hhd12OTPKY4a9vEdLvBGdsm3btXFO9d9nHZD7qmMX4dtNCk9desaogj1CSwh4rC57WaxHKz6WsNccS9L2xy+Apsfx82X10gZY0sC/++adJBcWvQmEJl3rOVypKsCjj5EOjwtIj4RHxVQ1USHSzR88jfN4mR6QI9W7ZwWxNZoqSd27a/8fbXUvs7v66cMVCW2MMjZJkyEIEQTTAYdE5pXeOKAskzJIoYvWe5/51dtt6DyfWK7N7KR/zWwsEhIorktiKJY4Zv5NhhyuLKgGjho6+zyMdryMPkc/3MNt0CXYNFpOexa+XDpkFCuRETxYq48RpdtygeCIGBllLofFLDcYrl0DyXtd4giyCRDpFD+FtZru+KPS8dY/zE71GFftzyQPKzeWwbQt+1sL9hSGhIYmweUY0d4L1lQojveobMxVGIbJzfkFYr7GyOyjOIk17UYB/6TKdZI1KUKGN8uFyUbZLwMd7YX9M67zGH+63j3SEyUZ1hllVJJOKTlNDBL7h1w0PPA28gqIbBE5JkztizjWWIGF0SU40U8UmEgjZv43qJTx7mKT+OBKejpRIa064ZnFuH2oK0+Y+z3Nd2BAPw8Fvr+LTvq9aj4yhC0pTlOUE/M6O8PkKM7aK6Zm70PXvXHw9FNYxQlSV5yPN/uHTRtjMWWRV+HYfkbzP/XAN39DZQEcE6d7b52Rhz61roRCWJ3wyUt0/+M71cAIDWpCeGwa2Y0e2a/P0Zsqq8w7gqPEvOGJ/EDxi7Gg0ZVud9XqvPhnmEfLyGXClkOECVFS6K2olnF4s1XHjN63QSXtainSNfdQZVar+bPkA360t/0mM89kmHobe0JGs9HtxMguWS6F4CReGTR62RDl65EqSsvNc1X3Ye0hkohGsSPOiHen591YUJ46oaV3esjQcupzwzR42GmEs7zJ7JkasLlocpdpSjZwuPsZYl6s4BSitcVXWhdsimu6rG2iWiiwffq2EihE3ELleo/fvd38Mm4gCq8vH0EXRCmgQMOEBfDRWwh5G3BkaFhLdW2CxCFbGnhDZJ7OA86K0N3NULHvu/ftPnSJIE2Zgw/cIlnAiTr72DOQgYbsOY0trrvOWwq8ABlo7KaQzR0vrFFyeINlCF5zMWR+2TfB8yzh8qa+PgwBkPc4nqosHGIAwGSJr48WsiUsCVlfdCw/g1uK+rKuz9Ixq2B9AxmALTS21MIEtxeYpLIuqNlGoQsdpxTPKCOh6BEswwQQYJ6mgO+4feGWojui5/5YwlWhpU2Wz6T6abdv0cnfjxCrpuf984L03Sdel8FFrXj4Axe1GbqJaeK1mKZBnlC+epM0208E6LKo2PQpcrv6FkGW6Qkdwv2awd6d0lav+4oz3WdXePkPeTyEM0rnkmrc80Xz5eQ954f0mM1D2YY9mxU9bggobKU4ZFNBOUsd5I5KlfIP2Q/1HSYtA9CllPbGFbQwF4rLT33OvXsi0XWZT4Cdj7/WNL4N9+oEjHfXenP/dABBIYB1lKtZlRTITtjTn3aoXNI3QS+88Zgz058ZeoThvqsPk5i6t7v+vroRcJuKrE1BV9GqQ012uYQI8jQmAG6NbQeDZOSFiqjmUhp7xF13iRDVPBeWxUdI3kOYuLQ+JFTXI48jTKNMVujTj6RIQTGH9viJxMO500VD2j/NxpjPhDMGdV+UIc0SEXoXq0tZBobXjcT3zE4sO+1xj0QIv0Cc6ggyxFClnHgc2pya+U/9xpdkRPzy27J0txg4x6kuESxXI3oRwp7MASaduiji7WmFiRnKg2OdvOsX4S1VlUaVGVeXwI7pROnDGwXPnnrqo1w92M1xpLrYF6Tkv/+ZqNW2sPIUZRa6BXOwlVLqTHCl1a9FKhKkMURTil/CaYxOhpgV6UqOM5bj7v7tGLEBpGHnGvvgU6Z+FD5GOHVqSouqKErQ2Pw9U15sR0RqD5fPC6PEPFh3Fd0jIoIAohTYu/PcogChL1vDw6IyZpisRRi903ENDp70MXnvtQ1yKRbf/9uNhnE9a3vNuH3K/F/hs2z+mJ1vcUkxgZDrCTAavtiHoo1KU33rOrOYNkj2S+gMWygxOs87c+DdM01z0N3bQSPq/0mrfi8wxDpDa4o2PPRPooEke+sKRhDvmH9oY7GHpJEs8GWXnPU8ZDzM6YxaWc9H5F8tYdpl+8zNF/PCXWhunsAtYJzghxWvPFKz/gqMy5UT3P5Poe4+/vw/HUv49SyMEhJsBNnvdvWxaTiGe9pHfmyMJHiCjxhVjO4arKe1lbE6gNUpWdt/7jlJ4X1/KnlYfMWmcDWtqhj6oMkqaY7RFqWaEOj1peuNqYcPLZ8yAw+doKe3iEmy2QqiZyDpvG5BaSYwXfTCje2GP71Qp9f+6T6Vr7nFgw4v16kLYoyzVVqA9JrJ5FnPX1DHVglrUFWEkHi1Yd20bp4MiETUtOeepN0WBLaQ4/S5Igu9vYQcbi6ph6oFjsKZwS4oVDr5w31ksfCUgU+bFerDzrra49ZLlchaGS9Y2yWWNhjktZ+7zCGR2hj92Qt7g24IYZNo3Q+0k38RpaYZ/fC94IK9UrYQ0DH8dtVlyU9UUOD3vxHibnCzSitV1astTTuHTpEz3woCGHdUPWYIDNRDiFwZ1NApWxkPUoobcLe6aG8RS2vlfj/7h+tRDx2DymGihMivcmgWJT0FVMmqY++mi885DI+kBv7wMfXQF23VtJEkgT7DDzLIrjKfC4OjklyvP1nY28Aarqbi6pULQVBe+9qD3UkqcUOxknz0QMMkV8d8D0SsT/8NO/ydVogQIKBwc2JcHyQux4tVL8h6/8OjaNyO+MiKsaO8whUsh05udokvhimaIMVdVhjhbe46Kqcc4iEvkkX5M8jGPsMPXJZK0f9Ip/XNKrt0CHXE+fa06IBrT2c8oCUYQZJaAUKjhLkia4Yc7sksYpGA9zOJl6qLH2/GwVqHs61mwualysiPcXHmpUgdWzWq0Vy3RQWc9Db1oKnMHzfEAcfr32o3JRoEOKq6X26m6sTtVSNMnetkpYa89Dpze+aYqdDKjHKfOLEfVAqAd4X6YxUYXx1c5Bv66u/TPM596AN1BPA+/GUUsd7WixYWNpnMIzQrUff7KzKAK1qcM3ZTRA9xMrwYi7VQFl5ctY0wSzM2a1m/kwZmVQqxSVJh6rns2hrDCzOR9kOFSawkvPY0YpalEhxviFZR3V3ohqHJMclUTHS9T9Y1yDlfbKuvvlxk34L3nuB6l8AjwY10UoTTnzQ6rK2rzBBw1sL+R3kUYqQ35gcEpz8N4YVYFTUKeCGw28YRwNcCI+ObdYetz0DImf0zp46AI0YTL2ktFnlpA8JI48LDLMcXGELFQwImHy98POqu4KccI1sttztuucaBl0KKBxZCKkohg6x0AKtAiKGIMgRnzPkpATkaYsP4o8V3wywqWJN1YNx74sQSvEJe1YtDqJNGyMPKQI3ab/BKwV/876wcipLwF3FqWwuxusLo7IbqVIA1s0OYM+U8MaVGGoxgmrX/4UdSasdoRiEyZfvIexwi1zkfH7e4z/zW3c/SPPbdYaFdarjnzC3EUaNxm2hkjiGJWlnjM9GvqNbrXyxtsYiCL0tGi91sfXh/LXLktcbTsefLPRB8Op8qyrWwnvjDHYT1zh5IUx0coSTw3xtETfPfIb9SIwRgIiIPMVMoiZXxKqicNkFqmF4S0hdXgW3WwRKmu9fXFa+/YeDVQXGE/S2JSezZAo8vmV4YDl1Q10YUlmCyg+3K58/B55k/BpIBHADTI/4fvcchHPeigrz1gZ56z2MqZXIuK5I7uv0JlGJxF6WaGcw+kCWSzoV1Wt7dJxzPLyiNWWJjuK0SuLqi1YmF1NWW0qhncUeaKIywo5Ou4MVcus6ZX9N7t1EoNRXcHRY+mE4Nkrz8TosxzC8384Lt6j0Gn/n9SW9LDE6YT8TqjSE7Ax2EGK0opqy/d5SI5zX41XlmdzAHpVuR7asqd6eDjPp35CJo9TPpciSoN2uDTBpRFSm87bhC4Ur42HL4zq5pVzqP2K/GjmIZg4wilQYokRBpKgRJgAFofFYp3y+XBD+9yyKv31tO+t4QYZNkvQVR0iGQ/DSeN5N9S25l0ijRukHjNtaw7OyIh5QO8hMV73IsE1xTV5IP8c9SRjdjFCFznpQd4ZtxU4ivaaWF8AVg8y9j8jVBuW4dUpz05O+K+e/2csbMp/cvPvUm7EDN8ewMEhzObrycOANUdXL2E2Bt47rWofqQW4z+yMUcuqZZU0bQVkEZgbVf34egm4PSHKabzqNnfWSBK3UJcnJvj3Xl4asv85IZ5GpPc1g/2IyaL0cF7jiDRrclkg9ZBi18JOQZwYqiLCxqGKuaywq5U33MYggX7qYZ/TsGmoc6m6Z2wqxe0gY7UbowtH8k58pg3uY092Eke+irCukUWBsnjlRrqj8ekIFykfeqQJLk2wecz8QsTRK47srkIZSI4huVMgoaGVKyuaAiDJ814oFTaGyZi7X4hZXq6JTiJUCfldIZo7ps9DuVvD9yLimSaOI9ruhtDRrpIENRz0PC5fCEIVypLPUE77gPQYNy1DIxQsPTQZ0xel2xxCky+QZVikLkEXjmzfd8Yb7Htmhf9TBFpwItjtMTLI/MY5nX7w8EV+UbYGATxtU2tf5dp0RGzpmU1xymPmDaxDGtqiMciJhzXcyrOXaJKfTTjdbCLDgS/KCZzl+acvcPtLMSZz1BPDhefucFUXDFSKQtCiMM5SuIofVJo/mL/Mxqua7R8VRHeOcMcn69WP4tkpOop8Aq8oPWTRZ0w19QlpghtkrQEX53B1oLjCE8EIvnhNeajsgyIn6SI6myjqXLA6OCJ55ts1GIeqTYhkF1SfusK7fyWj2ql55YV32c1mvDy8w/n4mMt6xpGUXHjmPrdlGzNKiSQkT0+TDJzFnczQzXg456GVVQFp4Y34suiiAa3WoMl27j++YujowHgIkh5xIjwL0DqMbmuCy2MOfiri+S9d5/5ywOHxkNm7GXq1QTyviYeZpwreP8bhkAhUUTO8oShmGeV5b2CLLUFMQnorR05mkOGjjSZR7lxnjEWInrlM8fwu8b0F8vaNrnIavENSlMRziy4aeOX/bxh5Q97HJxnVfOkTYnnqEyPGemOSSOtFSR3jshiTRSzOC+devsvtbIfsQBMtBTVb4JYr7MmMtphDYiTLkEh7nDJ4cfXuGD57wt98/gfcWG5xWAx447WLJPsa9dKMz567yw/3rzF51ydqfGLR45s0BitNcJORf5+wAdksFAZ9GPvkIeJCkrStQG1ZEr0S6kepVMk67g+45cp7OtahV4bBvkIXlvy9GVJbbBLhYo0TwSmh2sqROiU+OITZB+QYCJhenvleEVXdGlDJQ5OlQMGUvuHuc9bPKtb6BR8wRW9Qu+tIkniDFuhjLcw1GeEGKRQVsnIcvhjzK7/yNV7Ob/EXBm8wVsI5PXrgditn+O7qGl8/fI6dH6xIvvMmZr7saJ40G6yCxaJbnG3CrsdWEp+Ud6HuAfCURHxizbf97VU2P640fT368jDjpxQmUZgMbBwSnnlKtTMI4w7RoiY6iDl8IeNXfunrfHZ4nV8avMNAaQbin71yCbGU/MULr/Ov9TXq0S5RoHu2UCO0UYY5PkGm066JVlliiwJdFD66WRW+yCUkxl0TvcGTJTv7PPJ2vXRtI07DkS4wSardAavdmPmLJf/tJ/433q8nvFpc4h9Ovsz0+g7JNETmJxXRwWHrmEhZM75uiKeK41xjckuxCVYLW8MUFYXir96cl7Ls6ISiqC5tce+zGRtvR4xuZ751QOPwlBWyKolnNaq0Z7YnH7MhJ3hTKlAHDaJ8zxUR8aFYVWM3hphR4rFLrdq+y9XE8eVz7/JGvuC1rT2Obg7Y2bxMdmQYvnni8czjGTLMWbx8HpMJdeoLe8RCORIub73H5fQIgyLTFW9wER3oWaO4oLxccvfzKXt6wujepldyWXZeaB0q1oKX75xDat/v5aNwhBt8W42GXkezuS8l7mXQu4naTUyJoq7ydTLsaFVKoRYlalWjA/fexRqbRtg8wikJbAEwmQanSELTow/itDcNj2SQo3a2/AZ6dOw/33DRa9/ljjoUBD2JMgLTY60opw9b9ZPM0DEMAKelpdHZGC6nh1yIjxgIpA9pJWpxvFrl/Ddf/ffI30l47ubdNjRe4xE3+m4gpeYXZdkVjK1Ce3HxXrmkiY96GoYEeC+02XyfUEQJDn0qiutgSc9FjjC5oh5CsanJLu5S7mQsz8WIBTGOeqSJRjHFlmBQVC5Ci6ARFEKN4d265tXqAv/ktc9hbgx44WDatROmRwg4zWxqIcfw9yjCZT5K4dyWr/w8mnYOm3R9jJ5MKaGiObSYbSs4QzW2b6K2hMmQaitntRuz2FVk4wUbyqCiYzJV8Zcub/NPvjJC9hM2X40Z3NWMXw/ftw6xlvE7Gfl+jKpTynHE8rxjtQcn14YMB1eohhE2EZKjmmheQW1RDdToHMtNHynrwkPNLeNGS1etXAWntje3HyUfP7QS9QarKn2GP038gl8Vvighiyg3Y2ItRJHnP9tYUW0a/s7W1xnsVMMkgsgAACAASURBVGTPG37z6Ev8xsbPk9yO2Ys3iKeG/L2EcnvA3Z+JqUYOmzqc4PsXZI4/v/k+19K7pKpiPxrzRw50AUYcm/GSV567xf65IYeLPUavbiDThW+y03iEVe055oFJIS6Gsu56Pj9pEgvPqHHjIS5PUM11mg1CpMXsmhxA24Y1S3GbY1YXR+jKok9KpDKo6dIb1OUSyXOqZ3YxmaYaacRCclIhtcVkETZ0c+u63vUrtFz7LLYo0DtblJe3iA/mcHTs/9504msq2uzZw8IHxDmPPwdj3jaHappgGdP1jIG1EN9phQtQho3gWnKXy/qYsYqIRWOcRfcMusXy3dU1nv9HjuzfvoE9uP9gb4u+dxVFp5Jm1kcGVe033/bgAouEHhwueOauqViNPtqy61Nu25/bAzE8BZUoohoI1cix2lEkV4YsdzSL84IuIVo4cCBWU+w4aqupAv1CodCiWNqS16tdvjr9JMk3R2y+adDv71MXxaPHNWxUEsc+JxZqG8wgoZqkLPdi0mPDYBWSeHHkPdYo4pHdPx8lTdfG0dDrYz7vokZxfvOpKtyzF1idS1nsKZZ7wt5kxrZK2NPCNSou7/wRP/tzb/Fb+5/n6/UrWK0Zg9/cKfwY3z8kThL23tuj3hvz1t8Y4C6sOD7OWW1nLM8J9dAxvBGR7yc47T12ZTzEaSNBr0CvQrO/dq2FqmznULVFCtM2+fsw+VgNudMKuzFEmgkfJ5490ZThp56GqGqPD0ntDYEqDHHtkNL3MdY4BuJ4JbvJi8/d5sbGJnfVmORIsznexCSCDcw6MQLaYQYWl1jenu8AL2JQzOsUvVBEc1i8N+Jf1i9Rr2Jcodg5dC0NsTk4QkLfE2mwveCd2SxBNW1LH7vXyjrOKLXxG0MI2WWQ+xB1NgvNmFToHNDzRmsDZUW09F6w2NDRrWEC1DWuLNGzAlVo9DJU61UGm0ccfCqi2LYcvnQZvbpMPHNEKxhfL0juzuDgyFf8BeqYizQ20dhBgt7daQtdxBrcKiT7lAL1EShl0OLNTQ7A2eAJt0nxoAt8Iy8K/47gE+jRAn7j9lf4zOQmf23yXQZSkUnH1nir3uC/f+8v829vXOLFewvfGe8DFk1Lbw2Usra7oXMtvNVw2Zu2DVJUYKxvCqWV7yxpQ4O3J8SCJUk6+KqBeE7DNIGXnR5b8jsRunCUI4UYyO85VAVR4Sl/qnaYLOJ3Xn+FV8+f4zPZDS7pBZdEMDgSMQx0iU2gzhpj62mnH2jM+2ugmTPGep76MPbrM5J2fRFHXY3EE4qIeHg2jr2z2DxHA7c6wRlQi5L0sMLqGDGKg5k/HEKFUy/HSngmuk+uK+KpkMwCvr3WJE51dQxaYUaGrY0FRy8Ji0KTba0YpyVHw02W9xU2Bhc7VCnoQohmkB45b/eCNJXjYnxhlFqUvgFZFLWY/6Pk4zXkkaLcHZCdjEAvA2+74467PJzyU1viE/8i4JUvq4pomVOiUTjGSvOV/AaXnv9n3Liywx8+8yLfv3+Re5PzqEqwccBTa/wgbldEqeH1gz3eOdpmI/dhcHKsSI8tmz8U6rcDfiowuumxKsC3uI1Dp7KAY/k/+M5nZpTASoVy98dVCi0+7pyDovSeZ5P8CLivgo62qaRjSFiLW61Qixh9HDBZa32EUJQd1ayqUfueI6xDIsZtjKjHCeN/5y5//9lv8lJ6k4la8TvTz/D6/Bxf/8NX2P5BytYPEmTRa94TR5hMIS4F2UZWNaqhSVW1p8hF+smrFyGEmroL0QNccTqZ7HuyeAjHzhceb90YU++MSA8d3/nWC/zomfNsvzRnQ8+ZaD/updP81v7nee83rvHsjQp5+33MIxK9bSQUoJS2lbL1rAbi2PfjrkoPC5Wlr1huTqWKIhjmLSwkT+KVKwlwTcC8y2o9HwEd5U4J+a0FuAHFhqLYFLL7jvGNYCCMRVUWtShJjoZInfPOtSt888I1PpPdYFvPsM4xUAUjvaIeOqqhJyuIkg+uu2sayzVGucndWIOczJGNjDoHO/Mcc5wLfw9z/kkCuCa3FBphuSgUHDVFfQHPRxzcPyYxlugkYzBKeOOLg/Y6sWi2VMYrSUmuS7J7jvygXj99qG2U5iEhk2vizYJP793i5efusBtPuRAdkUnFb138GV49OcdeNmM3nXF9vs3t+Zi7b+0Q/UDjokBBbJP2IelZlKiTBW2rijPo4OM15EowacDEkgSXJT5ZOEh8SW+AUKwWUD4Ecdrv3iaG+mLBUEoysejeo7+xOs//8+aL1PsZW9dBlcFbVWAywSawcAlmYJlvKqKkOfLMf87GEu7lQ05dQDzzfFeJ465wxtrgMVc0BwdIUaFnJaqs1yl4j6sb61vkuqLokmI2MFCCsW6YBxLHbWgtoyF2MmB5bsjJswnZsWX0zty3EI00bbvZwOHvQwIUJaowmADVJGLIpGY7mrObzuCZJfclx6kxm8k19EmBmi2oNnKqoUKMI26YGP2ElbOeUlabj2jMe/psGjRp14WbjVfclPKnCTLIqXZGLC5nzC8J0cU528MFd6oJKxehxbGyMbeqTW4tJugKVPUBCdmmWrZhBPUaRrXJqYCXt4Y5ipBchWZSvQOA4giXxWDCmD5ROXqPeinie23HkT/Srao8vBWOmSOKkLImntWI0+hSkZwYj9kScglFhZzMiUUYvxdhk4h/evOzvLF5nvHuv8I6xT89/Bm+ff8qwxswer/2JfAPfbR1c+OMaSsTAT9mVYWeFQzvpKRHoe2G8kVLIhI27MdUibPIqvRNp5pWteFaUifeientOk00VE9SFucT9Mi/j8VSOMuxLblRx7wx3WN415IeFA8tDBStMKMEkyqq45Tv719gL5mxHc1YuRiL4jsHl7l5fYf3t5fsjufcORpTHqUMbmqGdwzJYdfO11nVzeUnSPp+zIYcqpHn1SKCHaW4WFONYmyqmF2KKMeCqn1yshqCSaE4Z4j3lvzS86+zrUqGSohFAzUrG/O1g+fZ+u0B+b2awRv3fPe7VYEkMebSDvUo5uSZlGqkmT4vVKOI40oj2pEAdQ4mA5NAdgCDuzXxwRw7naHGI9+i1fkmOxRlm3UnipCqQpdV25jpyZUTDoaYzT1jpoFODnwzqubEFzUZe9ZMSJwUV7c4eSbl+AWYfP6AW69t8+xRSqyEaJkh4Du8VbUvYGnYNVrDdE40zFhVEQubUDqNQRjrJReTY371U99i+VLM/3Hxc8wvDRndGDB5O2O1l7LaUujSIctyHccTBXWNvXcQkpZP2D8DaNuzSlO9GfD7IhjCOAll6AKlQsYjzPaI2bM5hy8qyk8u+bsv/wkzk/LOYofNeMBAlRzWQ75x+Bw39jfZqdzDvcBgxNvWA80GqrX3iFeFx/G1pm01rARRMQxjz1sPTJ7mEJV64k9qUtM5bTng40oouSeKWL6wSzXSDG4u0cdLuFt7xtIg99HuoiCpLUkwXlKFI/qyBDtIkEWBuXUbuRcxvDchPbjI9d1LvHNpj6tfvs/Kxvzvf/p5kvcTrv3rQ+Sdm5imjW5fT2t6U93YFaHKUcQ7OYslcrNmfDhroyiJtK8TaGCFx2XzGIubzbzBVp6FRaRD0zR/TVfadkP2hz9HzC8mHL6kuLJ7BMDK1RTO8nqV8wezV3j1/fO89Kd34eAIc2oOi/awcLGTUmwo8huK4+kOr09OOJdMqVyEQbjzvXNc+gYcX5vw3sUR+W3F5I5j9H7J4PV93HzR0hZEhQrvcD5uf8M+i3yshlysI575k2ekrMAGIr0DLCRT7w1bDQioynvlxS5sT+bsJTMygRhBoRiIsKPnXByccHNPUJVmuCo7jm9do2YrIkBsCg6iufLVe4c+4RctAAfx1JFYyO8bkuOy42KHUKd/yIGr6q6kuE1+dSyWjyT9I8JgvfkP4EYD6t0RJvfwxvxcxOKiUO7UTLIV+7nFpoHpE0eIibtrNZWPwRhJlmLSiGG6ZDeaMlErMjEYp1jYhB9Nz3N7PkHdTcgOHNmhITpZkaSaOo89J72JUprn1KGoRnto5YHQ/yzS8M8bDnaahPqDwNmu6wAz1Ti33nwIEepUqMaO4XjFs+k+9+oxR9WASBmsUxzXObemE6ppSjKz3kvtM2FEfBVwHPtuf0nsk6jh2SRAXO1INx5708rUOk+rlapN8LtIQTOs/Z4xj6cY73EHwxLNPJNCLcrQwyhgwiEn0kBsiLQQFMb6cyJDsZOzzv+urNDzgmx/CMT8xmtfwhhF9nZKth8olEnsN6/GWLeMulN98dth7Pqxt/3Zw7O1J3U1zxjG7onkYdh6QxI49TdXVqj5kuRkQnqkOJgPuGVKpjbmrpnw1fmL/NY7n0Ffz1qddn1pwvs1XnNzaQHEkaiaVFVUTrOwCfFUkd9dYaOEeKZIDy35gSHdX/pTpIriFPZuO72F+e/OyG76WA25LiyDd09g/whnDTLOcfhTwHVhmby6QK1Kqt0R1SgiWhr0qmZ+Zcintu7wYnarZR8ohC2Vs5E4/vLW9/jqF69RvTpk6/dL7PHUe7hao+4eoIsJyAgU5HdBDGy8UxOflEyfzSnHwuTdiuzOApktPYc5YMJ2voR5wId7RSgu9GOQKMJsDX2G+ej48ZVyeu42PWeaoo4Gkw0eRX1+g6NP5swvCqvzFjupGG0tuJyv2MtnvJ0bikkMDvQy87Snhu8MrWcraYLdGFJuZzy38T5fyN7lvK7QIqxczL1yzLd+9DyDt2IuvGYYv3GMOjjB7h+QnZxDL7bQi9JHKavC49Na+c5w2oHx5yaildfZ2frjAyGBW1UtvurGA1wSofaPPYd95ft9uNNnmAYjXI0Ed3HJizv3+NnsXW7UmyyMdxpWLuJOMWb/5gbZzZj8vWP0/jGm6QctfhNSW5uQZ/6k+qFvVapqS3RcwKJAliFn0UAtgwy7MUDNC+Ro6r3AuUMy313RJzppD8E4y6kvD4gJEVuowo3fvecL15oj1IK3bE5miJqvt1Fo/t02abJt73Wcrz5Ux3O2Xhvj3gS+NkAZR3w0RapgbDYnyHLVHfbRb5FQ1+utqJtNPPZl51Qlbll07CvwToCzyDQ4F1Hw4B5HXI/Lj2+s5pxvEmabWgDnPUVnFfboGJlOGWYJejXh3Wcn/PGnnuW9cpvvzy7y1Tc+wd7vpGzdrbry+VB17azqmGJxQ+MEm3gyxU46Zy+a8naxx81ik8FtR/K9d0m+R7vBNzi4XWvrqzo+vu05bcpj5GdJjH/8Jfq16Sr2KoMUxvdrUIIqfOWXmAEI1ENNNY6oNgyfGNzjQnQcjLhqq/IATmxOdZiSndBmmJtGUwQ4JD02iFHYuJcpjhXlRFhtC4P94DU13e6sRXr88Ycdn9Ue+GrcepOdxxAJ4bttEqiNZ9iccHTqnqo0xAtHciLYRFHaiLnOWMxT7h6OiW4npCc18bz2lXThun4CxshoSPXiZapxxGIvYrUr/LnhPTZURSyCBX44v8S3710huR0xuO3I7lfIfOWNaNNDWcJ4mpC8S+KQ5Iy6hKxtMv4OHmOPazXYTv7AYDrt3fcNSQM51BZVOWypWdQJcxdxYEa8udglFss4XnFjtkV6Kya7GxLDOvD3m2q8JGH1qcsUmxHz8xqTQ3pfk8wdo8IQHc+7Tpe265Xjve5ADQ1FN2jli69ijY2VbyPwpMVAwvp3m1xKw1Dq98y3qtdozVcou4b/3rRUsJ2HKWmCy1KqkWpZJWIcuXgHTC8Uqow81PiIWgMIc63ZQML91uZxfxzFs9Xa8XtcCYa14Xk3ZAH70AOze+yV2ZLkIGF4PeW/e/3fZbZMWR2n5O8mDG8WxIer9fNt8yFc3MOmMeVGSj3U3H8ppppA+dyKzY0F1/J9dvSMr5fXePNkl2hJyxNfg6Oa5lm95/LjRUvddEncJrXlDHr5eA05rE1+dTJHLwtU6pOeMl/6F9cKkymOn9MsLzg+81Nv82sb32KshIi8uxSOwlV8/fgaF/9AMXpvgZ3Ne42mFHa5Quqa8be817R6botqqCk2NYtzEYeftmQX5xwXE/Qyb61IditDtyXmDqnKtgUl6PaIK0RanFi0wtnHxD61QjYmqOMTP+BlhaMXJreD6NkA0c0DJkXF+O0Yk2oWF1NmlzKSE8fwbk18vCR5/7A9aLaZ0BJFqM0N6qu7vPmrCdmFOT9/5R2eH+zzaxt/wpUop3KGY1vyL15/hfy7Ay79aUX+5gGyWHWl1tJk6yPUMoTwUeRbEkt3ZqcZeShLL0rfQOvWY+gkGIGGl6/mSw9P1GHyN8nNpoCk6ZZZG9R8RXY0Jr4bc2Nrk7fKc3z15JN89Y1PoCPL3taUm+/u8MLvLoimng9tJwOYDECpUMOQ8s7fhEvP3OMTwxMSZfjj16+h7yQkJyn6jVkL87iy9NiuG2EjhYpUezKMBCaWGSXYSFEPfCfBWHUR12NJs2E2dQUNnDPzB4avF+cE9oi4cKq76za9xjMMc0ulKexsUVze4PBFTbnpkGfmmFqT/jAnmcLwdkK0sGSJRi0q1OFJaA5Vtx39morKhorp+5WYcGCEXTfuzSulCWZ34mnGJ8vHT3ZqjWyMkeUSW1aYu/teBafXT4vVG8Bgbt2Gu/e4ensL+y832SsXyOK+ZxyFA2Yc0ByG466c591/f4tiy8K5guFoxt++9h1eSO/wqfQWY6nJBFYO/uuDK9x4a49n98NpaFXdi4gf0jYg1B0AfkzzDLM99K0UjuY+ivsQ+Zg9cmh7ItiOkysAlQq7l0FVBlU6z12dGPbSgI33Jr9xlvfqJV9fXeW79y6xea8iOlpiG68kKKcJ99xy6e9V+x3OJIo6B6cdzokPk6zzh6lqgShAEG1VZY9uBg/H8z5K6XXz/Uf8TVS3EGyiqYcRxURR7Pjn1qUGC3HmKWptb454FzfMOLk2YX5esfnMfV7euctXNt7gcnzIhvKVfPu25EY9wN3NGL5vSfeXcDLrzjpsSuRD21FpqG5J4hPYSgX9KVysvAEX8XzyxxWtO3y9nwQLOmgrLBu2Q0NTjCNMAiZ1xNpQOs2sTrCLCCtwq9giuRcRH574DSpL2o3HpprFuYTVlrB76YAv7N7gcnqEEssbe7vcsxs+uRjH7YIjYNaNTuhh+92ZmeCLbxxieTLPE/x7Z9lar5KGi7yWm+mVgzf/350Z2kSXXVWoDHLKc2OK7QibgBMwqxhXKqIV6JU/NEOFakNxDjfMIU+9Nx0p9HTpWTPjIXaY+U6B83BifbVaf+fTa+RJsfFTugF6m9mjjV9DHrCHR76Evn9qErQN4ZrCpmqcsnymYrC94MLGlL18xhcHb/NsdMilSBhIzsKVGGuItQk1FDx6rJtup3jWGoEH7+IoYOMh/1SbD75GkD+bgyUag9cco9aEecFLiO4MyAuD/dwGmxdPuJIfUhHYF+I98coZ/uHRl/nN3/0FJm8I6Z++5vHD5mixU56sm3cn/thIKDaEagR6rinMgMmBI71fUI9i6kx772qQeQy4xIf3UdQtglD84/qGXSvEPaYht66jdPXwXu9FhcIL8OyJOMZujCj3hhxfS5g+C3xyzt966Tu8Md/jh/fOc+/tDS5+ddsvvNpRjjXHzyuWlwy//hd/l09nN/hkfOiZP/iTzjNJWLqSf3zy03zj+DnOfR22fvuHuFWB7XWRaw/4MAa1Msiq8t7W5oTllXEw4iC1r1rT1kIdipMeRwIM9AALSAm44JUSoBwlMBnhhhl1HmNTzeyyYnLtPi/u3ANgUSfoqSY5VGy8bcn3K3j/NtZYn8wcD1hcyljsKqZ/fskz5+7znz37+3wmuc0gDMnGtSV/eu4qf/j9LzB+bRObxdg0Ir47hTv3oKrRs8L3Q28KUpTPD6iiRoxCGYUqnryNg4sjzLkt1HweWBrKe72wVt3abPr9szebvtdtZayx/veDAebyLrd/PsckYLUjORYGP0qIF47RjQV6VSOr2rd9nvp1tHz5AsV2zNELimLbMnxvi+zAcfIJYXW5YuvbE85/7Rh1NPNHNfarTtOmXiQkYsu6TSI/No/cEeDaU4a7n5B9yOlXjdii8AnYPvTjmkZw/owCNxkxu5rxn3/lt/nK4HXumTEKy+fSIzZUQsR6FP5Tm7eYX00ox7seP1CCuAfZPU17X+oaO1/6Cu2NETbzNGxtwvGTZzi388/2YIkmZGgYD83CLSvUokAXsFgl3Fxt8k494rKeMVGe81lhuLnaZHBTMbxrfN+PR71wHCNJQrEVsdxRFDtQDxwudmC9ATKpbjnsCB6jas6uUt7DEstaUYqIYOPQa+X06fJnEaEtfPHJwXByUVmGxv8hWx5KkG0WUY00qx2hvFjy4u59vjh8m0xVnJQZPxwPMUlEnQnVUCg3hMWzNZMLU/7K6Htci2NS8YVPC1ti8dzZIwt/cvws37tzkb1Dgzk+eXDsmiIYrUPUEhKzSUw19O+ty1AxGIpOJFQ5PrZSlO42Tn0KrmrYJcr3VWmTQcrnDUwK54cLIrHcqra4uxgTnyjSI8gOfJKb1Dc4Muc3Pad4T7HaFS7vHvGZrZtcje6zqzUxGovlcnyf4zz3B3U0Tcea3hgNDl2dYkpY4/H30vh0QpP4/SjSn14NRh7e3T+HaTHXB78rSI+LLsMhbG+wOjeg2HSgQJU+gacMqNp5I17W2JHfCHTtN6LVbszinGJxtSbdWTLTQ6qxYnW1ZO/CMSc391heGpI7B4GK6p/Zdc/bUDtDBfcT9Srq2w1Y28xa6R/I8pDv94t9WlUFuMkMM1YXB8wuKz6Vvce1qCYTT1kchHxd0wZ5ag3HVnNU5SzKmLFlLcncRAFtYjN4/a0dtD6HKLVvQy3GdeybD5GP15Bbi5vOAp7XM+inqEv26BgpCrZe2+aQEb93/CluvLDJXz3/Pf7+5lusXM2xNfzg8Dznv7Egvjfr0YTCRXrhpUpi5OI5qr0xN38RRs8c8dm9O2wnC/7g+idYHAyYX4yxOicqQgnzwuOvrp9Qg9aYQ2AtRBHV7sAnIY+mXQHOWUVrZGsDWfhzDWWQ+ftOPaTBqvDwUDCgxW7O9GpE+dk5/8Vnf49Pprd5KT7GOMWb+R6vZgarY2ZXhJ2/cIvPbdzjV3e/zoVoyrNR1HoPlTPs25IjG/Ht1fO8trzAt//vl9l81TF47TZ1A081iyDANBJOSlmdS0ELyXyD4tyI2RVNcuzY+uECVda+H3XjwT3u4mwoh1FIzgX6X+s5WW8s29NcykAfHCbUA0U1sXxm6yY3lxv843c/z+GPtnn2XxVEiwp9ssLFmvJTV1juJdz5MpixYXzuiHODJf/B5e9yLbnLni6BrvfI1egIMqhGjnqUoFc10aLyEaYS3370ZN7RVI31B08vI1RV47IUk419yKx6UMfjqMU61NL3n3F1jTuehv7r1nvcxnTzv9/xr65xzvlE5WTsjUltKF68wM2vZJSbDnVlQbWIGbzpDfb0GSFaaIY3I0g0N39hSD2ArR8NiFaO23/OMb56yH/6wjf4hcFrvPPZXe7VE1JVkUjN/5J9idcuXWT3a5vsvnG9q9y0nbfrNsceu18ErP1k+vi0TGtx80V3QHiLiTfGWToD3cek+xLYZ22fIefg6kVu/qUdFhcdl754i1/cusVnkhMmKmcQzmL1RtyysBVzZ/mT4gJvFef4ox99kvzNlPR+4Vtexz5x6ebL3pmdDa02bnso2dkcKUskz4jP7fhI44z1KR//CUEhrOs3o28nXaNo46sn45khOdHIUjMrU6Ymo3KGqTXcqAcczXM2Dpf+XMBTxqLpCKfyDBkOWF3dZHE+Jrkw59N7t/n8xnU29JI/ya6yiHJsCib3Axy50AchcMPRnm3Q5w1zOmHxxOIxZWkYBS2+qv1J7NobUgm/q4aKcgI7mzM+l11nW68YikKLpQqJVqfB5I6f3r7JT49u8OXsxB+kcCqTZBxUTvHa8gLfO7lEfkcYv7dag6HWRHm6n9OC1fhGW0p1CSoHqmpOXbJ+Ivbhp7OrpA3F21/ZgD0rC/3NuvefTRTVQOE0zOuUu4sxB/tj8gNFsj9HCn+SvVM59UBTTAS5uGR3suDq5JCtZMle4NN73Via/o0rF7OySft8TiS0DPDj0pSE+8c6hVGHw1HOykB4pJiex9m2bfZl4645meiDDFYohmnYPnWmMQOHTa139GvxTAsL9RBfmFcF4oACFzmc9vPLRY40rrka3+eVpOS8vsHURaycZuViPjHZ5/2dDarhRnt7zyTriVJ+U24MVv9U+bNKY1Oe4ACTB0SpFqKxWUSxDdVuzS+ef51XspsMRKNFoVFUznC9XjK1Ma9VFzkyQ747e4abiw2iOwn5PedPpgq0ShdH/gQh6A5kaYrLeq2AXVl521VWvvvhGSO4j5+1EpKdbf9tus2z7SscuLaqtOgCXGr53M77XEkOmLmK31tc439+7+eoXp0gB29h54uuzWuoXFSjITIasXz5AvOLCdXfus/PXXyXv7r1Xa5GRwylpnSKfzH+KY6mOSaLManHYJ0Gk4WQPRxsoebL0LSKEMY2VWMVyZ2pL0dfLh+/ktH5YoymCZfPmHvYgDTtDFjiD3U4eVbjfuaEP3/hTa5ESyxwZB3vlLu8ev8cdhFRToRyw/Lp4Xu8mNwmkyhUwnaiELa15tg6/tcffAH9Vsaz354T/eg6djbvxqp/bF6zwRjH/9vem8bYll33fb+1z3iHml/Vm7rZr+fm0JxJi6JEKZIsG05syUCgWB+UxAgsB4mDGBkQ2Z+cL4HzIQICJHEiQ3KU2ACVQIpJS7FFidZEmRo49MTuZo+v+41Vr+Y7nmnvfNh7n3NuVXV31VPzUc3cBTy8927dOsM6+6y9hv/6r3BqCDK34e6MWX4ltERn/sWPHQzxBNjmO4rbPM1kYmsTDhYI2FDU88S7l0Qv9Sj7MQcPJhw+ZI3+b3/zngLVowAAIABJREFUg6Q3Qy6+qOlsTZGbd+y1RBHSSSi6imxV+EuPvsD7ezfpqQyFJkCzVS2Qm4BYbLG0IOA395/klcE6yZ4gpaHqhJQLEbHCTQvKLYojDCFNkdR2LEpRYgYjS+UwLZHSIkzuqkVfu7WSWK5v6XWtIchshCtR0ThIrcnxfpaqRJFNA7rByNG4ZOG10DJi3uzRG8Da81PLg60NKi9Rb24BcN/vCDoJCPcmoGFtaYXhjXW+svEY39+5BsCClCxICWTcl+xxrj9iJ12ycEVAxVgP1LNZTtyEJfec70aMsZwz9bqxH5785RM88fqf2lgIp9OfSSOmlwvWL+/zuf6LXAoGRBJRmIrCVLxeVvzsi/8+N2+tsPaHMb3NyjbrGnhwa0x4OLX355Fcjl4XsLMSFnqty3JRg59nCrZQfAYu/3tvyNviGzqOLDzAws6KinBqkFzYznvcKlZ4rdjkhcklbuwuEQ2kmdKCh/a45oIkwXQS8uWQ6arwQ5de4ydWvsHj0QHLKqQwipHR5DqkzEMiRwuAAfG6a0e/HiJ0NAduPMtdZaeF303HXtvQuTyhBFHtQXk4G8oibTYWh5yLBs6Ih+xWXV4aX2Bnt08wCGwBSAzLwZgFNUUdKcZ4GeuKHd3H3Eno3YRwe2Bz4281fUY1E8ZV4XLCLjccjipUXtVDFIxYD8kWh++SuqCtT+95g5uS03xmAsGECh2CDkFlQjAO6G4aejemhHt2+IgfEm0iG9kUfcMj3U0ejrc41ClTHXG7XKIwAa/oEI1QmICpjnhm9zJbh32SkYsO8N64qqMom2qjud4wsNGID/krU8Nv7ypXbsCPBSTAeXOqlUYUjjavAHUkBTQj+AAqQ5A7NE0FyaEh2p0gU9d/UJRolwoIb+05r7IAJXR3FtFRwO3pAgMdkEqFwlFqg+1uLCI7Nk+Jc+mNTc853hoTqOOdv2dGsJgmMrnbY4jULfI+NVYmAUGvZLUzZk2NSUVzs8woEG5XPZ6fWh6VzrWIc08PCK5t1T0oOMqOY4Oevd6VOGIv3UALVesZgoXaniFN+90pdmKNrh+iYMbjGYiZcd1P4bVtlg/7JPtLvPrNx3nmvif4Xx/8IcgVaqro7hmb9nCc3F4kTanu37DDZJcVRR8mVcztcpk1NSYzBVMTcKda5IWnHmD960KQGzcV3BZ5osPSduLlxSyOGmZDfiWuGaNB3ZxJRGHSGBmO3cNzv5/Ebm6lsovCvYxVarjUO+Cg7PK74yv8+vZH+Prr7yN5scPDvz8BMjuEo5+yGgxZVTmK7rHT7ukJ//PuZ/jq9oOc/yNYfmYHNrePLx6fK8d6dqQJMslJbw3tGKwWpYBUBhmObf5aWVy3dpjcM0lV2eG+AHGEPr+K7kS2wamwk8rFRz5VhTqcEE8KlpWQHNpZh+HYkhKFN3et/tIE6XSozi8zfLDPnR8sOH9xnyfTa1RG8fnbn+bWaJHNO0uYYcjycyHpfnPdVSz0lKX2DQZTgpGFWqppaYdd11j20qamwtBeo18TlasZlNq+tHczWMLngx3KSZIEIrHrxqG1xPc2HGkcMnkBw2EzAMRoZK3HZEMIMujc0aR7JXJjyzZ+OYOm/Zq/s2MdC5fj7l1dIBx2eH7zAn+w9gj3xzusBwMCDAGGL7zxJNXvrLHySmlnZU4z9DSzA1CWF9CdiGIpQWUV8U1l36FAQXZGI2yYxc+fZMSPpm7b6ScHAVRrq5gLa2BsoX50KeLcyjYP9HfpqpLni3P8vef+OoM7fRafi0j3DI++PCY8OICbm1SjieP9UXV3tvT7mCRCpjkyGFmn079LZWUjqcGwoTLw9s/YvpVaTgFp/u545D6M6HYcD0PlckPugqcarQ1mNEKqik6lSXY6hFkPE8ToyFD5dGWnA2lqmRSx3oXupkzXU4p+QL4klH1DpCoqI4xMBBp2dJcbxQrJHcXimxN0oGpaSTG4Fw78VCCqJsypvYg2tvkovOjUuqDpajO6WYie2CqoqAmWtEG0kOuAzWyRTIe8cOc80espS69pomdfszjjtWWiUcrYJBQI2s6ToTAVGs3UlGxWiq/tvo+rt9Z46EYG12+jx+9QmPQeqNa2Ccp1RRoREOftlU2V3UPdzmzIjQtzPd97J6LqhLaK71u8A+XgaqbG2kYHlj0vGJc2tB1PLY+7x+d2U/IVCzO8cGmbD6xssqbG7Ogu1w5X2N3rEd5MiA6E9adGRDf3aq+/3Fik7EZEe1MLMcRt4q0pRsZ73djWc+OjTZ+/rZGqcmaUnVPMbAoijmzInuW2z6E1JQhoWr19s1AhTTRhjOubsIeNxppw6JrIptkx/hT/Wd2MNZwQRwGT/ZTnRvdxUHU5Hx2g3E3ubS1w+VpFspvPdniK5WXXUUCVKGuIk8iWRYoQuMv3aAZHfzxqPibeoPqJSr0u2Tnn8BjIlhXn0wnL0YTKCHfKRUZXl+jfUFz44yHBzhBz+w56Mmmocgt7XNXpNBGke1/MdNpCM7lotSwt/PGERin/3dN2it/7mZ1xbFm+0pTRRy+T9wMWXx2i9keOS1ghm7vI7r7laEj9hOrSFl8qyC9UPPTIba5eWKPsvo98CfRjNgQssxCUodsf001yPrN+nQvJIZ/rv8iymnCjXOblqs8vvfFZbm4vc+HbFfEbOzbUUQrTTag6kZ0wk0Z2YEQUQlkR5H2bC8+a4QTS75Hfv4bKSoJJK49+Bp0YT7ZkDJxbxSQhFNY4mdHELgJsSmHjmyUvTB9zBSfoXTNceGlKtDWwWNS8QMqSpdeX+G+f/3f46Pkb/HeX/iWRCN8uOlwrNvj87U/zys45ev98kYfemBK9eB09Hp9cHXc1hxn62yRB99M6XVD1Ijt1qDKELq8n7XD/rE1Soixdbxja9IRjtSv7Fj+ePbhAlQjpbkk4sGRPMslRhxOSQ8eVMxzaXGdVofp9yvvWOHiky+aPFly4sMXfe+Rfcjnc54Gw4nYWsvfiKv0biuVXSuL9guj1TfRhw08ejMaEUWSfhcvJtqMv45uj6nuIncE2JxuSuxFlEU4owaQJm59ZIVsSFt9YsxQUpTXO4SBzHP55sx69sWkPAb69z/k/DVHTimjzALIcjetZwJpUD+n1fQxqadG+D0VJsH3IpS9d5CtPf4JwYtFeqrJNTw/fzImv71ggwuGg7m7Uh4coXRFFEdGtxOaP0wRSsQO3z2rHRZAwqjs5JY7rtVc/n5pryBWGW/0aqt9DFhY4/Oh5bn5O0KlG9QvWVu7w4xsv0A+mPJtf5NfvfJj7flvTfXMfuXnHwp0n0xmkjC9gqtUVO4fYT0NzU6RmCPGOOkx12jCoKROAU3Py3PuZncoOYCaJma4EZIuK7mZMPCnQ3RgdKaLdiJpzIPRNKLbBRUog0rx/aZNKK968EhNuTPiPP/QVlGhuZCsArIRjlsIxP9h9mWVllTE1wm7V5/VsneubK4Q3EtLtzMK4/ABjEVRoO+ZMoDChsRbT5bukKGcaXEwcUfZCgkAIVHBmo2UE5/k7TykJ0WlE4LG1fjCEQ9F0b0zQQdemHJXQuzElevmm46J2xa6qIt7L2b+5yLfCiv0Lilg0V4t1Xphc4rkbF+FGh/d9bQf98lWqmljo6PNq0Bc2bPSoGMsbYv9ju0x1KDMTT2Y6G88qgk0NHGGC1C4XPl1RFH1BtGXVU4VtThJPqDWZUg0GFgkUhhAoyl7EZE3x5EM3+MTym/xguk1fJUBAbgKSHUXvlqb75gC1P0Tv7dsxXP6SSksUVbdb+xe4zkvLLN69DpcbozKTn74bUXaQiQkCqoWE8YaQr2qioU3ziDOiKfbFVo6FkaCoPWla0aQZjoivBUhWoPcPZn42k36AOl1guikmjiwV7zRj4dUB3c2Y6PYAORi4oRpF3eKuPduh04nJc/Sh6wEIQ6TbhW6CQZ2ZpwhopjVV2OcgzXMQd79GUTfY+dm49np0PUt0sqLoPnDAWm/M48ubrMdDHoi3mZqIN/JzvHGwyvrLu+ir19Ceg2nmQsTOzo0jzGKPqp+4uZuVXcvtRkKni2N1El/LaK+lP7fFTm0sU15RsPSKDVfjW65deiGh7IZEvsKbJpheWoelnVtTNsYxO1nMl3qPY7TC9CvWl4f8QO/b9KRk2rUKCDBEollSFYWBp3OL8fxfnvkcZjOle1sRHxqiPddG7Iy4xDHK5XfFd4z5Ftk2RtgXjyaZzRfnpaWlPGOxU4oKtbVni0paI5u7hGHYFD2UzOT/gzsHLGSFTTNojQwn6PGkHhBtXENKtDtm8cUuu+M1/tH5H0IbxR/ceIjDvS4rfxLT3dLI7sFbeuFAA+FcWrB8E/0u5ULiEA0VOgowsW146d0oUGOXp41jOwi6KJEsOzuSxyN4JhMQRbgTESR2Kn2VhrYZ5aIGFEYiy5LpnpGEYdO27roHzXhKvDMh3Y15bWeNfpgxXdGgM75dJPzR8BE624Z0u7B5/8q9cDPFd4eUoVVUF2pukVqiqOaUNr2OpbN1L7Nx6+muqY7doBExBplmrD9tSa7S7Zwg04wvJuQLQjQKCEfKRjNJZGfL9nuWJXE4atbJZGohbo4zpr5PaNZ3ezMOQ8pzfcpuSAJIljN6X5/JmmIpUCQAuweYfFTn4d8WFujSiVJUTfrprCIym6ryE4kcD4/JHBeO35iOEla5qfVBDkURkIYFn1h4g0xHfH10hecOL/HcU1foXVfI4WvHm5ZUQLC6jCz02fzRS4wvCtNzGpNWLD0XsXS1pFcZcBh5k7uUZJE374VS9pqtwpu0jDE2+jtFRPeOhlxE7gf+D+A8tm7+C8aY/1FEVoFfAa4AV4GfMsbsvdPxjNuVKQrCzQOCNEYOh3YnF0FHjoPXEydFgetyqggPJoT7Y3orawx3OpikIuyWrHXGPBTmLKkU5XLCGk1lhMwY9o3mdrHEK5MNgtc69K5DNDb1YARdWdyzAaQokMxyX/tRVA1ywu6YEzPh2b0vk+sJIsJ9ww9zpfcRsnLM05PfBfiQiPzWqXRSVWjfJKWNJc/ygwycQRfX9AFgRhOUG1Jt8sJClMqyuUZjwFTIaEJvU1Olimd2L1NoxeDaIulOwPLLGcmdsYVtzhBz+YfeeJgSBEing17oUS0mlP3I5qCHORIqqkAR5CX51m2eu/EvyMohIopL8imurH6aQgqenvz22XTiuw/ddHEZT23+1CEdyi6YlYJiK6FKXCRwlAPHQSeNtsVimeREE81kFHNn2mdsYGo0L+XneW18jnhgiIaFLVD6ULlNcAQnG+Aj3lM9dNhxqI+LQ549+BfkegLbivsXPswDwRPkegrwqIi8zGnfH1eDMIVFlXSvD9FpiJq6a76YUMW2pGIE66W7kWSI2JpC0AyGMG063aM9He3OUGm4bcq+TaNFhxFKwXTFDjHubgfEu7Ebd1g2xzphbU1lzHP5V8nNFKaK++XjPLD8CfJyzKjc50w6gdko2G/AnoWzLG3ay893raoGReVItKQoUJVBV4o4qLgS3eF2ucQz+X28sbfC0kuK/q3KRntHGVCVIP0e1Wqf/ScM3Uf2+fDKLmvJiN8/eJL4MKBzO0aJ2HfVF8Dbeg9o1lA9oKW18ZxigzuNR14C/6Ux5hsisgB83b2Q/yHwZWPMPxSRnwN+Dvhv3vZIBls1ryy9phkMkUlYFwLC3ZHtChyM0HmB2TsgaI+WSmJMHJEvChsPbrOUTFlLR3xo4SZpCyetEBQByuEIe6pgNRyyHI5RhRCNDeluRTiukKJEJUndPmuKAskC66W3cqE2TNagYlSc8kTnR1lcvI+ymPDVq7/Mufg+rufPsqousKtvPwd8+VQ6sScAjng/nqgK7MONQpsjXejZ2aal3Xx8oc+Mx1R7DVesmWb0r00RnXLtWxcIMuH804ZkvyB9Yw8ZjqlqvuWW8RNB9bqW1vTCOuVyyt77OwzvE+IDiA8MvS1FMLIdjTpWBJmgSs3j536Yxe5FilT46qu/yNLFJ9jOnmUtvszu5OYZdOL00elAEFCdX6ZKw3qGaziGfD+if92w/PKI4NCtkSy3iAuHy5cwsnzgD19m8/sWma6BMcK1nWX+ZvkzbA96qD9dpLNlWP/mHZsamE5t5+TRKMJo0KrFfU3zbIxBkqTu1DOJG+ZRVqjK8ETv+1nqXKDoRXz16v/O2tJ5boxfABgYYx49/ftj7Pp0EUu5kFD2QsDVkSpDcgjRYUkwypvNTZtap7ZNP2i6S5PERg+dxEYP3nNsc4anCfrBS+TLCZufjMlWDMG0bwvvD2T0liYcDpdJtmPiJJ7dAI80KIkSlAp5PPkUi8EaVSx8de8LnEvu5/rBNwiJKE1+ep2EIWptFXZ264EVFn1rHTMzzeoIeqZu4/VZlpjxhCoWHtjY5UOLN3k02uP+8IC1cMgj3S1+RX2cG6+v8P6nllBZhp5Ycn3V7aIW+uz9hUsMLyse/tib/LWLT7MWDImk4muP3c+uWqKz26H3becIePoEXc6+705PpiyRMMX0OzYTMBieCizwjobcGHMLR0JqjBmIyAvAZeAngB92X/tl4HffSenGpSXqieTjiUU8uAethmOConQvU4UeDGA8rnOdYqxBKzvCx9dusR4PuBgf8EB8B4WqOxcDFxIHWKNeULGopnSDHNGgCkM0LC2NaVk1k128MXejxNqFIaOUjayVkHRXSCIb6gdFSD9aZVoO2Sqv8cn4x3ilfOrUOpnhemh/5s/tuRrEzeBMY6qFpEmtlO4PIIfD5hh5Qbg9pBsKvWsdwrFh+dl91GCEOTi0G+VRY+VTKklsq/jne0zWIw4ehe5jewyuLdJ7IyAeKTrgipD2V1PpkCZ9dBIjCwnJ8nnGashmdpVPL/7bvDz50zPoxP3tIJjFYkKVKqKBZRkMphCOhM62hajWHadlaZuyKlfUckX1yXqHg8cqTGL1lA0SbtzskW4q3vert2B7l+pwWKMq5K1y+yfC2HSN3qGT2ppOFNpGpqIkDXokzscI4w69ZI1pNWIrvwqw4458Or1g3Ig72/JddSwe3gSCEQgKQzjRBFM31aodotfP2GLQxdiitXRSTBJTrXRR0xLlHAhx0RCApCnTjQ7j9ZDxlYL+ugUWKDF8fP02G+mA31z5NFXqOkc9lr29rH3TSxCQRB0SFqxOgphevMa0GLCVXSWiTiOeTieBwvQ7yEFo17OfstOOOipLr2uOcvZAne7QIVzp73Il3eZ8YAuN68EOV8I9Vh4d8cvx96H7Pkp2cNs0wfS7HF5RjK6U/O2LT/PvLbxIYQxTA09u3OJPphHZYpe6/afVZGd8Xt/3BpgG4aXT2EJt6995ezlTjlxErgAfA/4YOO+MPMBtbOrl7X8f6sKE76QSV2T0TG7GvXyBo3UkDGFlkWq1R9mNKHsBo8uGjy68yYXwgCvRNssqJ5FubcDbUlKhjUGh6aqcfEkzXVX0rxvUYGr5PPo9OBzaIkZe1I0oxwysa8sWEesJ5AWTbJ/DbJPlhR8hNxNSVWO2T6WTtvh8orTyqAK2HbwKMFI5YvuYsheQ9xT5kjBdhYU3V1n7Rt9uOnFIkQQUixHZUkDZAdGCSUNMHiMLC/ZF5XCmeOdz4pIkltjeWEx9vKc4vLVA70bAwnVN93ZOsHtIcBAQ3Qlt2/twBCpAFSXT0TaT7eucu/8C365GJGfWiTNYhAgl8fbIepAjm9NdfjUi2QtJt8bNgGxf2Oz3auph6fUwS32mawHBuSlaC3oQEe0HrDwPnV07yMTQQmr0ezWXOErZTd2vB2Mgzy3M7GjaoLSTkuwad6lBN83dD/AeBSMG2RYr/R+xqRbwLG+n04ur4fj8bziyG3HZVehQbJNWaSzjpDY2+i0aIjlTFDOIKyptc8RpQhBYLLcf0C2LC/XGXp5b4NqPByT3DfjspetcTA8oTECA5gPdmywHY7648QnG5yOC6RJxWWGGduatf4/qObFgCeFc6nQy3WUwvc1y/98i1xM6snCmtWIEm35NEhQcH3ghCosn9gOeHZrIjWzENYlViXBfusdGeIhGo1CkEhBJRaYj+lHO7kfP0z/XI3n2TQAmn7jC6EJI8Jk9/up9r/B9nVfpSoQWTWQqch1QZiGq7S8dpVDwQz4c9NdU1nibyE3YOiVg4NSGXET6wK8Cf9cYc9iuMBtjjIicuG2IyM8CPwuQSq8pTLSmddQFI5fPEze0VqIIwoBifYHxRdtWnfcFvZ7xRHKTS8GAh6KIkJONOEBlDBWGQDSRVFR9Tb6obDfbeGrTFCoC3+YPzTzBI4bcQM3HLIGizBRP7f5znlj4AQLjVNmA+k+tE6sOB1Or/FQX3ZxTxDVMCSYJKHuBZetbE8b3lVx4cIc7i+t0txYsTK9ruxzLVCg7gk4MuhB0HCCpmy9aVcjENev4cM95sTivUoxFCsUDqO4EdLYMvVsZ0Z0RZu+gSUf5GwsCymLCU8Pf4InLf5F02MLNnkUnqm8bT1xxWe0O7CIfjdCVpttJiPdSgp1BDY8Td35bT3BohX6XcrlDtqRYWRoxnCRkWwnJrrD69C7qcFxDO+t6QL9n+aBd8UkmkU1d5bnzUrVbG9B2OS1JlnUCTFnagme3Wx+7CDRPv/Z/89iDf4VwnM6uq9PqJViw7e32B6hpQWgMOrTjwKR0nOFaO+xy1twfuNRhy6oUJYYMVVVuYIVGZ7kdA9jrWE5+IFtP+dgnXuGnz/8Jy8GISCoKE1AZxf3hAalo1EpOttIhHsYEkwUCsERw/vm7PLsftIASSqX5ZvFlnuh9hqDeb864VuIlO9IxiTFGI/kRY+4pZD2PvR/GMcUNg7G2R0dwMd5nWY2pMCggkYiAkqkJ6UUZb14RqiRm480+og37D0WM3mf4zx79N/z04vMstChtFSV5FWKyAFWZt81zm6qCrJU+MRoTquPcNG8jpzLkIhJhjfg/M8b8mvt4U0QuGmNuichFYOvEizTmF4BfAFhUa6ZmPfQpBTEIbnFWlcWSVq0Q1hjC7SELwwwTh1RpSDhN+VsHf4tLj2/xax/8P+lLROAGMvv0SknFG2XOz73xk+xlXe7v71HqAEJNsWQoeyFhGrdSKo0iLTdE5XKJriruvbzA0ckGwlMH/4qLvce50H8MqopYOmR67HV2Kp0sBedMzbzmF5oSizCoqmOQLMkqwrGmigOm5zT9i0N+/NKLfAm4UW5gAtCJJt4LWH5Zu3oAhJl2zVIx+aUFRBtSEdTQTlWSoqi70qwhC8iXQiarAeMLhvxiQTiOSfdignGJ8pS2rrPV5Dla4KnRl7nYfz8b5z6IKTWx6pJJdjadRBt2r2/TErtxYSKCTDICEZs+cOvGQN0W7REjphOj44DkQLP77DmCsbByy9DZqVB7Q5uGcbze0u/BQo/dT50nX3ApJgPh2BAUEB9WhJOS6PYAdTCwjTNZZnHInY7tgegkll/jcGCjmm5qDWo25anbX2T9/o+xevkj8Nod4qBLWebRmfQSnzfNvEtDsDskECEYddwouQaqW3N/68oW/sLQpjLbNLvQIG5yC0GVMEQW+hw+vkTZsVTI0zXhBxY2uRzusRpMiTBMXU5tLTCAEISVpfgN3HpVNrLznDJqoQ/Li6hpjj44xGB4ZvxbXEoe5Xz6EFSaWNKa/O7UNqV3ya6VhS6kMewfQmaaRjS3iVidzeaaa34VrVl9seC//82/RnRpxF995DkeTrf4kd5LDHTMUjBhPR3y1EaF6IByfRGpNPkyFIsVFcKuhkhKuqLYrCbs6pAXNzfovh6R7Nbr33XHHi+YziCkKm257ct3sUVfrCX5ReAFY8zPt370ReA/AP6h+/sL73w6MxuS+nyR/39eWDN8ZLGxvWtDd2zee+PlZc79yQpv/OQF9t8PkSpRCAFCIlHdvfhivs6zX32EaCDc+NAS/W6GRJpyQVN2LBEVuUUqePrZmhoVrDEPQ2uwvLFwubZvDX+XfrTGg0ufrMOf9fB+bpav+qs+nU4E5wVbyJTEMX54AznHFp/KCsJhgY4izFrOkxu3+Kmlr3E53uPXux8mViXdMOerrz9E8FxCsleS3rDc4rqfUvYiBpftYw8HC4RhYAumfsNwKAwTh+R9xXRVyDcKLl3eZXNvg+y2ItmPiN2GI2GIETsg5PnpV+gna1w59xeoIhv+b3Qf5mb+8pl1AliIlptYPyOTKcoVpsF6w75jEWXb8U03sQT9oZDsa9aeVkSTis7tKcHhFL2752hVjc2ldzuU5xbY+YhQrJVQCRgIBwEqh3Q7IhqGLCshxm72CpuK0Us9dBpR9SLC/dAW6JMY3bWG7Fs3f51ed4MLH/xhqkxjopCN7sNcPfz62pn0As27UlUYNx5Q9hIkjlDLi5hObFNzgbKwwziuid9Ea2QysXUNT8zWSncAECh0r8PhAwH5EmTrJcFyzoe7b3IpnLCkAlIJKUxFhSGViMoY4ri0iBkPkw6Ujawdokj6PYrzS9ZAFQXP7f82/eQcDy5+sq4HrYf3c7t4/UxrRQy2ea9vN81gNLH1raJoCrZvpUejMaXGFIbuszd4eLDBzgf7fEE/yUMbOzz0vi0C0SyqCReSQ8JzE6a6Q3YuQUpDvmSQfklhAnarlFU1RYtms4p5tVgnv93lwuuaeHfSYMiDABEzWzBvDxF3Y/jUcGqdAEcE+E5yGo/8s8DPAM+KyFPus7+PNeD/l4j8R8AbwE+986GkwUm2mimOXahvV9e6hkHNpHIW+0weWCBfMhRGcbsyvFEuo9AsB2Nulit8fuvTvHDnPEsvQzTS7Ks+w7RH90AIxxAfWGihlJbBrx6gW2kwLUyt9xBaQxX2yi1uTl+iH67xh7f+KYjw2OJneDD+EM9Mfg/gQ8D+qXQShMjykuUWmUztg1Myuwhd/UCiCFPYIm2x0OWjD17jY0tv0pWKC+E+71+8zVO79/H15x+kcz2iuzUhGLoOP2O5ZEK5ILmdAAAX4UlEQVSdEmY2FFe5G1OW2NFw7WhJioru7YJoHBIPQg5eu8C5a5rFqxPC7aHNTQeqxmrv6S1uFq/S16v8m6v/BHMj5JGLP8JDi5/kqTu/cTadGJrWdq1nU1xK1Xlo6XSs5+sRRjUtqP1T9CNGl2J0iBv/FiBVSpwExLt2uIZZXcLEIdPVDsViQDgUjIS1QQqmoApB5ViCqcIWMT3HN9PMGvQsQSqNGlovX4xBBYq98TVuDp+nX2yw86WfRww8tvj9PLT0Ka4efn3RQe1O9/4Y1+rtU3+e11/ENp6Etl5RG/vSUgjLNLPNUr4Q3IIY1tBVj8yKLEdMumvfz+ySIU0Lxjpht4pYEGvA93VJZmBkhIGOGW722bhuSHbt0G+MsSyNvs4FBIMpMsnZm1y370+wyh9OPw8Cj3Y/xYPBB7levMRZdGLE1pDUcFpHhg0+W+yACO+ItTbBY0iQMLDFWgXlNOIgS7lZrrAcjFkPD7kdLoERpBKk1ISTioXXQ7L9lH8cf5bfWH2S719/jY34kP/t+R8kv95j4+uw+OoItXNI5YvHRzHhMmvf6gFjLhthTtlEdhrUylfgLVM1P/qOZ3graXfE1ZwlDWkMlcYELt8nYiv1LmdaLXc5uBJRreUURrFV9fny4QdQYrgY7/O1gyt8818/Tve2sP61fUvytLuMjhXxfoHKStTYkQe5h09RuJCnwg+wF+dNGJcTJ7EV9RUu8Zcu/CfuO8rSCJQVerrHJ5Mf40uTf/qcMebHTqMGEwVUKwuo/QM7KNqThx3hc5EossRPucUQ50tL/KeX/zXrwYieEq5Eu+j+K/zerUfY+EpI905B/OauvT9PlDQcERR9wmkfo7AkVFlh0wJpbP/t7zcvSa/u0ikrFt0oPjOeoMdjy4NTVUgUoty/V1jnL0Z/w17ywgL6yiVrzIpDPn3uJ/lXN/+nU+sEjOXfcYtY5wXoagYxYAJlQ2mlkEO3CYWh7awL7fSefClkeJ/UNDhBBjoKKFMhutWHKGT46BJlqsgW7eT4aAjhWNw8V2zbeQlBZvsOPHWvNwZmOLIw2m6HILNNN/WAgEqzGq7xlx/8LzBxRLXctaibnYF/vi8ZYz55Op1gc9jDkTVU7cERbqiK5Ln1+Dqp3fQdbYDO8gaa1+6JcGvd137wvPhZTnezxEjIqFOy1J0wqDrcrha5FO6SgJ2EoxNezi9wM1+hcz1k6ZVRzXGDcpPg48ilLzVqz5J2LZs1fnzxb9rL8O9VVaHzIV1Z5FDvPHpqnYhAIMj+oE6V1WPsgsBS/SaxpSooCvc+lMdz1kHghmMLZhJwMOrwRnaOKt7l8c4Wd8IDtBGkFIJcEw4yzj1TUaUhe3s97qz0+ZUPrtDrT1n7fJfF33/V1nSmGSXWltS5ez+r03NOtWgsakCIn/7k6h3vJPe0s1PEUkXWKAl/M85Ym7ywhqw1+Z04qj/zhUgxFjMro4D/d/BhXhyd5w++9RiUCqmE8FBx7jlDulegdg6hLEl2UnQc1LknE4foKCFw5zRRdHx2H3ZTqTvD3IzBmRZfZWkEBJdbP2N3mlSa4GCE9i+nb+VtexDaOE+seaALryv+62/9u8RhRag0UVCRBCWbb67yvv2KcFhYaKXLe1pYZQl5QbJX2maRqePFDoNmKLDW9vOibAih2q3dR6RZnGKjJ1ewVZlD//iGjLOKCzHb3ngNW3X4eSPSrGBP0O82e8uZrglHvl3bGuP40BCNtUNIBRbpERk3tg2igXHfFXQIxSLkXYNUggkhX0lIJgvINEalqWW0yzKbYopCxCS2EzaKMP2uXT+uyUi0caRa767MwCW9EySu8aVqdbyC/b9v8GnPBfBpljhywydAVWAOYrbUIr/TfYzn0kt8I90lEM0XbzzJ9kGfMKwwRujcsVQJJhDoprZYFwQ26ssLa9Rd/4OKomZdgX337/bmjWlGxUGDOGp33HrP1q+nqtFLLZMpyU7GogHRAcXiIr9843OYbsXyxoDBKKX79S7ptiHeHKGGY1QUEkYhy+EiRS9gMOxQdTr03xxgxuN6w60RO9rgR/FB4N4VHLihrg1Yp2Sananb9d6TZoUhEpQ1hhJojJYxDUoDbItxN3WseiWibScjpUYVEO8p/p83P8L2m8tc+YIm3psQ3tzFZDl636IqSqdIpTVBFNkXTwnmfecpe5FtQNLahp5B4OZkmtYmYzDeRW+Fn4BVdGjsdcJsl99ppSjQd3bqwl5tuHyLszOUeqhBbCMCSrjw1UMOdlYs33NpODynGN4Hy7eEzu0BauQ8EBEXMSgYTzDjCcnNQ/vyjMZWr47ov57mMx67e2umydQYc0cEJZ7ZzxsKcZjyyt6DciPebEvyGV9TQ3Pv7QYcj67JbWFWRKwx9/w9TqTSUNiGr3TXoU+0HYaR7hSoQqNTO6lcFYagsIbcKOjsaoKp7YitEmH7vFCsVpgwoOwJ0TBEqh7BJLGR3cEY9rX1+lw0QBKj04hyMSWYlgSb+0hZ1fztTmFn04m/txr11U5NOhy9h67mti291p+bV4sxGBcFW155QahqaJ5EIdJJ0UlsqSEqQ7IVUI46fHP8ABJrVKjRecDGb0U8cHXK4IEu2aKweLVA8tICEnqBYzhUhMOcoKwwnZhywaWfstTyV/k+iEnWwHrPaNLFYM9rTIO6grrm5Adg4+CGPpV0lDpAHw6I3lBEr1X0/qi0x4rtZjx+aIW1aUX8/Cu2YDyZULYG48SvBiQi9N35zGSCbpNdeTSVNhjXVTo7Ha1qshNhaLMDgxYtyCnkHnOt+JxPO//rk/wuhaJUY8wcLtdMM2uAXceZGk3p7vRAAg7VGktbQrJ1YPOTo3FD2+nRMdpAltXFLZTNqYWlxdH6z2qvRZfNopBmaofxnqdPC0XKpnyUAnHNJCcjpt5G7EuFi1RqhEx7FB6NNwpABWp/RP9GZBnvKk00SggnIemuNS6S5TalooKGMwZsROMmoRufIshySx50lMHPewzGzOZk20/0hBZsjGnwy3czQEGoG6Hq355JxUnrM7GebyDIOENGE5v3H02I9gJ6kbKpFRGCrLJNYHU3vyEYl0gV0Nm2lKrpdo7KSnQnpIoU/WsxxX5IdGg3gu6dkmh3aj3NskKmTieu1lJPtnfnk9xBFguDjB2Gu807fya9tNKQXhyMF90qmJkW3M13cPrIlqwpqhsz+7y1sfeU5SS7OaqIyJYV5UioBrFFREWGsIJ0ryQYZnS2AqJRQLIzRQ2nmChEBQrdjcGESKEdGq2wSCOoyazssOq7iNZaoiNFvtEncf0AZM6TddFk7Rh6I67NDD1vo0fTGPmJTQ2RZZZG+5ZtzmEynRli09abdW7UrOH1m7V3eFqDoWe7X1tkXmdlCnVyj4cvm1Yumgba5x6mV02t0LyoERwzBa+dPfovBfS/bdj4PfcyHRxajGrm+BDaU2l0ZceXeeMcBMjWDioMG5Y955H4xS2x82J83rW0BFC+O03C0KIBXD5WtKrna55JlCBpaq/NczB4j+HIPZgW57l+4wbhzU1XDNSkcUQnTZqCj/9iFNVTfXx4qW9v2p85T07BbCThjaUvAE8mNV7biyipDX19rPribD69nux+VhHrYRvPm+Gq/DMwLce7QhhQnOuSL0Z0bo0JRtZjMpMpsn9Aesu1oKex9dTd/Ey91AMjhPtTxBjiTbEe4u6BHWqSphAGJFtdm4KZFPZ3ByN7bx5K5temsr9veh10P0FKjTqc2MKoJz5ymO67TiOI2OjpCFVyDeNVPlI8Ykyi2HZwetx0HCPdjuMe0XZtuWP6iVvh/oComyLlBjpRBBPbP1F2A4wInRtD1MGIzv7QGrLJZAYuGqytwGofNc1t7WWaExxaqmrd61gW0eHYXV/bDJ0tUqkSYf/hhHODPgHWOTFVi50wL5pW/dJd3wmbqKkq29hWlo0NMRqGI2Rnr+l9gdYabBlqaJyPmviqScGasnHMPAc6le1+9etaPMfUW1zj28k9Zz9se3B1kr+upDcVXNMqBBhfmAGrHOdx1SFT2YSRx3ZbXw32Hq33/MGlD7whV43i/c7YHoxaf96KIHwXlsfB342X5QmivPiX8KQNoXX8ZipKC9XhG2HamHhVNUNtndFpFpRFBVmKVd0sSHPE2zgSRc3wkwPtWYO2Xb3p4rtbLu6ZdeLZBuvzBTUyxYQKtKVdMKHCLPSQSdjA65w3JGVVd2gi4qYbOd37/LXXnUvlAdbLDAOLBimrOooxdZOWyzdrgymt56kmRd2ib3HKR+C0dyvKGeUgsHBZj3jwTIXSSu1579A4h6BFBub1K0oh3bRh9/Ti3iuynHhv2mxkxqCmiX3eo6nltvFY7byYcbYkLxpO9KJo+jC0RonU789xQ353IqWupwxJHNdsoCemsI7SFhz7eYtiwEc8bWnr20fjJ4lv6tPqyP9NXdQU0zLifi21D+Gb0N5B7qkht2mLJrd0TNpjw9oFiyNUjnoytRV69516wdJ66U01kxapr8E4XmjHXUIU2he1KDAlLnx1ufwkaRacNwwiTa6rKOx3+q5TT5u3x66eJC6N4BnRfBrjHUVX9mV2922KvPE4Zm7YQ81sx2F7o7P8zLrJjfuips8tepiWL2i2X4o2CZGjbgWaYloS23vxoe5ZxRnWmv8kcPditOWcSSJMGqGTEFVUxPsVOlRUl5cIBzkqiZCssJ6mMXXjh3HTnqQsbTqpa5+d+J97tRlji9+uyFx/nmVNU43R9vmnFnVhplM7cs3R7xIG1smYNN2j/lnclTjSNBmP3f9bzwDq6KtN4WpyN1yi1VEJ2OeUJujlvs1Tj5yHOM3s2srt76qXbV3GY73Dhb5lVJxMXIG+KYS3164ZDK2TlbdoAbS2nEWj5vqJYvs++t+/i3hFlSCjKWY0tpTPiYVVmmnWjF+DGQ95Zi23anVAA8hwa3nmO95pOcG2HGunr/tlqmObR03B4RoBa04lT47nomh89PcO8t1Brfjmg5YYbRqoYVvaRqClTF/Yab53hOf5pAfVXvjOa/STgepiXhzblIovAOIWsRJwoWvT6ekOX5kmqribl7SVe6+Lhp5E5ySZuTeZLXwd+646ObdKE9LVP/dNC76Q6BYsVeu5uMil8UZaOvXY78Bel2Cf613zb3upo6DZe5BSo8R5x8rGc9p93jQItSIoVxCzUQwILW+nhntVDWKmhSaoxTWLIbpJdbUw7wRN8bG+ztDTN0gT4dyNCNbpiCwKqd4YHFigPqM2PrhtPSePVHEFe288lYLAWOSSj7z8xt16p/wmIHmBCcN6jN/MvbQKeDOpiran3tIjcWTrUu7cdh2dLbUiBktHXR5Jv0IDPvBOydE0YDuq8Q6ctluJBAHEbnykcxYbFJmeeZ8aXqQzXLt3DN9KgsCmWk95uHubWlFiGzi8R+OV7AD8ptKzpEPeQ3Jeot8J7ZfdQmtzH0PLe2sMtngcuj+WUjWRUT1ebmzhQLKwYL00YyzMLbOhtCSJRSYYVxBqe6hZjpQVujW/8dSiXZHFd5P6DUqJnbR5lJzpKPxRFBK0wrNjOleusKVnN1BR9WgqcYx1vg3eF+tmlll70fsw0PNW+GKOu5d6Wk4bOXEmcaiK9nUq1YToxhZ4GU3sc/AbsojdQ3KXz9atrtC6+OcKg2WJMaoe4my81+p/z9MP+CYjn+prRR7ijVnL48QPAm/VWvy6qZtv8vzujLmIndGZJPbZuA3CjCcOLupf/JYzEUWWzdLhyuXo6LBAwKiasdHnyI/WrWrxRTv/nRPnYTaNRqZqUn81KsPj3LuWLdKECjKXuz/j8GUpDeluaSkt8rzeHCRQrr5lm92OQg5Nq3W/7mVxeWuM55XvNSfSFYzG9n4Uth7iez7cuhTffFTXcrzz0CrO25NjSl0zMp54x6rZYE6zUu5xjlxsDkv8LMMmLJv9WstDPGnB16GS1Mav9tZ8XvSks3ulaN1gwgOFmKBJnzgAvngwfiu/fMwgOdSEeNZCb3zOpBKHlvFhXMuDalz+2eiiSU29PdSx9tLa+e/2MfzmeFRaHl0tR7/nPBicN0xhZq/VG9wguPvinq+f+AjBd3V6j9JvnH4gtIeUtQdA115U6ypcigYjtLlLjuWQNbMqbntR7XRAew0bXefX63Xj03/+HEFQpxPOIkawzS9hWHcA4/XRiuhq8ZtQ+9l53Tlkh0wt/JairPXWromYE+olb5UStsc/7qnaj9sOmKnXB56CwXgH4mw6kQrLAtludPIIp/b9+7qOp+I4Wvs6DRzUD6doIYLan9v7O6KcdzjuMfoJ/yy9BMFbp6Jb8l3BkRv/grZegBlYmYNMGWjgPr5A4n/e9ozAVd9dWBgI5gTCmaYpQFPt7dtUT5rYXKkPA/cPkMHQVrrbL3ZeIONJ3SpfU+y6a6DSlt8Z4PAMOgkDzFIf2a0wpqibiuq0kXuR2hVvoDHC7fD3aH7dQxjbtLjegPt7V0HdgFXn909IfR0tZjbjtGwKyA/f8N69mU7touykVifDY4d8a/F1A7+o/TmTBM9iNwNb0y6Sy4sGOdGOZFp4d3wjjONnMaGHSdqN3G8YXp/iN1jlPKvSNFGUqyHUuhXb1OYH7dYpFbeR+g5h6TtPb3QGndgToJMQ6XebQmppuWWkCl0htLUDp4ltUpra9nx7DJeyq+wQCRmN6/euZiZsQ1+PDkAoilo/9vdOdibaLefS/o7WlkNHV02jnddTtwuHZ+vDUFlJfM31YfhajWPuNGVp31Xvbce6gSC765+ZYO9/5mpGciT9IZ3U/txFYOIjtXZ9qPWeGq1mDXvbCfPpN5eVqAvVPm3p63g9x6D5DnOS7v3MTi9Hd5nWTi51+uBttv76Zn0IYuwCeysv30mbb8FuFEFrBJT1/mYmV7d2TIMzhJ4uIJwdz3Q3w2PB5inr31XSdP+1uyVPErcI2/zl9oCz3z95RNlbeCH1BmJmf94u1hydZzlzTe5z59XfrU7eUt7qeP65Hx3+4Bur6hysE1/UbaNb3glhU3uTuo7c6s2znYuvv994+7Xn7r3mu9GL4F5+halkNg3pDcNMQVo1a/TI86zXRFnW+eGZVEkrVXnMiXiHOtA7PnNtQEwTMfraWBhwZpfcmHqSlzt5608TubeRJoa3yE+fVL9o11p89Fmf6wSdHxU54f09wq/y1r97el3In7kQdQYRkTtYP2T7np30OyvnOPleHjDGrJ/mAN+DOoGT9TLXyZ9BJ/A9qZe5To7LXdmUe2rIAUTka2ciCvpzLO/WvXwv6QTenfuZ6+Q7e5w/DzLXyXG523t5i/h4LnOZy1zm8l6RuSGfy1zmMpf3uHw3DPkvfBfO+Z2Sd+tevpd0Au/O/cx18p09zp8HmevkuNzVvdzzHPlc5jKXuczl3ZV5amUuc5nLXN7jcs8MuYj8ZRH5toi8IiI/d6/O+26JiNwvIr8jIs+LyLdE5D93n/8DEbkhIk+5P3/ljMd9z+plrpPjMtfJyfKd0MtcJy3xPNXfyT/Y9q9XgYeAGHga+MC9OPe7eA8XgY+7fy8ALwEfAP4B8F/9/1Evc53MdfLd0stcJ7N/7pVH/mngFWPMa8aYHPg88BP36NzvihhjbhljvuH+PQBeAC7/GQ/7ntbLXCfHZa6Tk+U7oJe5Tlpyrwz5ZeBa6//X+bMv7u+aiMgV4GPAH7uP/o6IPCMivyQiK2c41PeMXuY6OS5znZws75Je5jppybzYeUYRkT7wq8DfNcYcAv8IeBj4KHAL+B++i5f3XZG5To7LXCcny1wvx+Xd0Mm9MuQ3gPtb/7/PffaeEhGJsAr/Z8aYXwMwxmwaYypjjAb+MTbkO6285/Uy18lxmevkZHmX9TLXSUvulSH/U+BREXlQRGLgbwBfvEfnfldELFXZLwIvGGN+vvX5xdbX/jrw3BkO+57Wy1wnx2Wuk5PlO6CXuU5ack9obI0xpYj8HeA3sdXmXzLGfOtenPtdlM8CPwM8KyJPuc/+PvDTIvJRLMvtVeBvn/aA3wN6mevkuMx1crK8q3qZ62RW5p2dc5nLXObyHpd5sXMuc5nLXN7jMjfkc5nLXObyHpe5IZ/LXOYyl/e4zA35XOYyl7m8x2VuyOcyl7nM5T0uc0M+l7nMZS7vcZkb8rnMZS5zeY/L3JDPZS5zmct7XP4/cyJ9YMWZJzIAAAAASUVORK5CYII=",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 500, [Discriminator :: d_loss: 0.413256], [ Generator :: loss: 1.106550]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 600, [Discriminator :: d_loss: 0.574668], [ Generator :: loss: 1.045400]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 700, [Discriminator :: d_loss: 0.522089], [ Generator :: loss: 1.068755]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 800, [Discriminator :: d_loss: 0.300957], [ Generator :: loss: 1.292961]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "epoch: 900, [Discriminator :: d_loss: 0.389556], [ Generator :: loss: 0.942707]\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light",
- "tags": []
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "batch=32\n",
- "y_labeled = np.ones((batch, 1))\n",
- "y_mislabeled = np.zeros((batch, 1))\n",
- "for cnt in range(1000):\n",
- "## train discriminator\n",
- " random_index = np.random.randint(0, len(X_train) - batch)\n",
- " legit_images = X_train[random_index : random_index + batch].reshape(batch, 28, 28, 1)\n",
- " gen_noise = np.random.normal(0, 1, (batch,100))\n",
- " syntetic_images = generator.predict(gen_noise)\n",
- " d_loss_1 = discriminator.train_on_batch(legit_images, y_labeled)\n",
- " d_loss_2 = discriminator.train_on_batch(syntetic_images, y_mislabeled)\n",
- " d_loss = 0.5*np.add(d_loss_1,d_loss_2)\n",
- "# train generator\n",
- " g_loss = adversarial.train_on_batch(gen_noise, y_labeled)\n",
- " if cnt%100==0:\n",
- " print ('epoch: %d, [Discriminator :: d_loss: %f], [ Generator :: loss: %f]' % (cnt, d_loss, g_loss))\n",
- " plotn(5)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "bqkGxSk8mXFr"
- },
- "source": [
- "> **ടാസ്ക്**: DCGAN ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക - ഉദാഹരണത്തിന്, [CIFAR-10](https://keras.io/api/datasets/cifar10/) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നൊരു ക്ലാസ് എടുത്ത്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "Wc8rDu7uk98o"
- },
- "source": [
- "## ചിത്രരചനകളിൽ പരിശീലനം\n",
- "\n",
- "GAN പരിശീലനത്തിന് നല്ല ഒരു ഉദാഹരണമാണ് മനുഷ്യ കലാകാരന്മാർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രരചനകൾ. താഴെ കാണുന്ന ചിത്രം DCGAN ഉപയോഗിച്ച് [WikiArt](http://wikiart.org) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലനം നടത്തിയതിന്റെ ഉദാഹരണമാണ്. ഈ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കാൻ [KeraGAN](http://github.com/shwars/keragan) ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ചു, [Azure Machine Learning](https://soshnikov.com/scienceart/creating-generative-art-using-gan-on-azureml/) ഉപയോഗിച്ച്.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "(ചിത്രം [Art of Artificial](https://soshnikov.com/museum/art-artificial/) ശേഖരത്തിൽ നിന്നുള്ളതാണ്)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "q_A3nR10Tkih"
- },
- "source": [
- "## റഫറൻസുകൾ\n",
- "\n",
- "* [വിവിധ ടോയി GAN ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ Keras നടപ്പാക്കൽ](https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN)\n",
- "* [KeraGAN ലൈബ്രറി](http://github.com/shwars/Keragan)\n",
- "* [Azure ML-ൽ GANs സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://soshnikov.com/scienceart/creating-generative-art-using-gan-on-azureml-ru/)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "accelerator": "GPU",
- "colab": {
- "collapsed_sections": [],
- "name": "GANs.ipynb",
- "provenance": []
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3",
- "name": "python3"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "54d3b95fed38e1be572ef15aca2ffa2e",
- "translation_date": "2025-11-26T01:12:38+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 0
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "jUWeYIfl6h8C"
+ },
+ "source": [
+ "# ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ\n",
+ "\n",
+ "**ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്ക്** (GAN)യുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിനോട് സമാനമായ (പക്ഷേ ഒറ്റത്തവണയല്ലാത്ത) ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്.\n",
+ "\n",
+ "GAN രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവ പരസ്പരം എതിരായി പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു:\n",
+ "\n",
+ "* **ജനറേറ്റർ** ഒരു യാദൃച്ഛിക വെക്ടർ സ്വീകരിച്ച് അതിൽ നിന്ന് ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കണം\n",
+ "* **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ** ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ആണ്, അത് യഥാർത്ഥ ചിത്രം (പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ളത്)യും ജനറേറ്റർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രവും വേർതിരിക്കണം.\n",
+ "\n",
+ "\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {
+ "id": "vh9JiNcw80sd",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import tensorflow as tf\n",
+ "import tensorflow.keras as keras\n",
+ "from tensorflow.keras.models import Sequential\n",
+ "from tensorflow.keras.layers import *\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "import numpy as np"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "MlNHFbgyJ0t-"
+ },
+ "source": [
+ "## ജനറേറ്റർ\n",
+ "\n",
+ "ജനറേറ്ററിന്റെ പങ്ക് ഏതെങ്കിലും വലുപ്പമുള്ള ഒരു യാദൃച്ഛിക വെക്ടർ (autoencoders-ലെ latent vector-നെപ്പോലെ) എടുത്ത് ലക്ഷ്യ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുകയാണ്. ഇത് autoencoder-ന്റെ സൃഷ്ടിപരമായ ഭാഗത്തോട് വളരെ സമാനമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ഡെൻസ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും MNIST ഡാറ്റാസെറ്റും ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {
+ "id": "iOWm55Bd5DNl",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "generator = Sequential()\n",
+ "generator.add(Dense(256, input_shape=(100,)))\n",
+ "generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
+ "generator.add(Dense(512))\n",
+ "generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
+ "generator.add(Dense(1024))\n",
+ "generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
+ "generator.add(Dense(784, activation='tanh'))\n",
+ "generator.add(Reshape((28,28)))\n",
+ "\n",
+ "optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=0.0002, decay=8e-9)\n",
+ "\n",
+ "generator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer,metrics=['accuracy'])\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "tKbYa6ABKDlt"
+ },
+ "source": [
+ "ജനറേറ്ററിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില തന്ത്രങ്ങൾ:\n",
+ "* ReLUയുടെ പകരം, നാം **Leaky ReLU** ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതായത് നെഗറ്റീവ് $x$-ക്കായി കൃത്യമായി 0 അല്ലാത്ത ReLU, മറിച്ച് വളരെ ചെറിയ സ്ലോപ്പുള്ള മറ്റൊരു ലീനിയർ ഫംഗ്ഷൻ. ഇത് പ്രധാനമാണ്, കാരണം ReLUയുടെ നെഗറ്റീവ് ഭാഗത്ത് (വിലകൾ 0 ആയിടത്ത്) പോലും ഗ്രേഡിയന്റ് ഡീസെന്റ് മൂല്യങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n",
+ "* പരിശീലനം സ്ഥിരതയാക്കാൻ നാം ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു\n",
+ "* അവസാന ലെയറിലെ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ `tanh` ആണ്, അതിനാൽ ഔട്ട്പുട്ട് [-1,1] പരിധിയിലാണ്\n",
+ "\n",
+ "## ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ\n",
+ "\n",
+ "ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ഒരു പരമ്പരാഗത ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നെറ്റ്വർക്കാണ്. നമ്മുടെ ആദ്യ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ഡെൻസ് ക്ലാസിഫയർ ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {
+ "id": "krxyG2oh87pU",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "discriminator = Sequential()\n",
+ "discriminator.add(Flatten(input_shape=(28,28)))\n",
+ "discriminator.add(Dense(784))\n",
+ "\n",
+ "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "discriminator.add(Dense(784//2))\n",
+ "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "\n",
+ "discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))\n",
+ "\n",
+ "discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer,metrics=['accuracy'])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "kH2ox9EIKO8F"
+ },
+ "source": [
+ "നാം ഒരു എതിരാളി നെറ്റ്വർക്ക് നിർവചിക്കും, ഇത് ജനറേറ്ററിനുശേഷം ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററാണ്. ഈ നെറ്റ്വർക്ക് ഒരു ശബ്ദ വെക്ടറോടെ ആരംഭിച്ച്, ഒരു ബൈനറി ഫലം നൽകുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {
+ "id": "TsJH1VWQ9yeB",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "discriminator.trainable = False\n",
+ "adversarial = Sequential()\n",
+ "adversarial.add(generator)\n",
+ "adversarial.add(discriminator)\n",
+ "adversarial.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു\n",
+ "\n",
+ "നാം Keras-ലുള്ള MNIST ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {
+ "id": "ZzX0kMrW-dQA",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "(X_train, _), (_, _) = keras.datasets.mnist.load_data()\n",
+ "X_train = (X_train.astype(np.float32) - 127.5) / 127.5"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "EhyAVbdMKWaq"
+ },
+ "source": [
+ "## നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം\n",
+ "\n",
+ "പ്രതിയൊരു പരിശീലന ഘട്ടത്തിലും, ഞങ്ങൾക്ക് രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളുണ്ട്:\n",
+ "\n",
+ "* ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ പരിശീലനം:\n",
+ " - നാം ചില യാദൃച്ഛിക വെക്ടറുകൾ `noise` സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പരിശീലനം മിനിബാച്ചുകളിലായി നടക്കുന്നതിനാൽ, `batch//2` വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് `batch//2` സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രങ്ങൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു\n",
+ " - ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് `batch//2` യാദൃച്ഛിക ചിത്രങ്ങൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുക\n",
+ " - 50% യഥാർത്ഥവും 50% സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററെ പരിശീലിപ്പിക്കുക, അനുയോജ്യമായ ലേബലുകൾ (0 അല്ലെങ്കിൽ 1) നൽകുന്നു\n",
+ "* സംയുക്ത എഡ്വേഴ്സറിയൽ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്ററെ പരിശീലിപ്പിക്കുക, യാദൃച്ഛിക വെക്ടറുകൾ ഇൻപുട്ടായി നൽകുകയും, 1കൾ (യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു) ഔട്ട്പുട്ടായി പ്രതീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 18,
+ "metadata": {
+ "id": "aISx_wo4W1qJ",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def plotn(n):\n",
+ " noise = np.random.normal(0, 1, (n,100))\n",
+ " imgs = generator.predict(noise)\n",
+ " fig,ax = plt.subplots(1,n)\n",
+ " for i,im in enumerate(imgs):\n",
+ " ax[i].imshow(im.reshape(28,28))\n",
+ " plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 673
+ },
+ "id": "mNdcpEa3_Pqs",
+ "outputId": "75ebec09-e608-4747-8298-0cb2281d95af",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 0, [Discriminator :: d_loss: 0.601463], [ Generator :: loss: 0.640677]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 500, [Discriminator :: d_loss: 0.192001], [ Generator :: loss: 12.124918]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9Z7RlR3Xv+6taceeTc/fpHCS1WllIIIEQAiRkwMZEYwzmYQMm2sbXHsZ+d1xjg32xbF8nDAZjk21EBpGTAspSK3XuPqdPnxx33nuFqveh1t7ntGK38NN7jHHmhx59dli71qyqf835n2EJrTXrsi7rsi7r8osr8v/rAazLuqzLuqzLzyfrQL4u67Iu6/ILLutAvi7rsi7r8gsu60C+LuuyLuvyCy7rQL4u67Iu6/ILLutAvi7rsi7r8gsuPxeQCyFeLIQ4KIQ4IoT4w/+uQf0iy7pOHl/W9fJYWdfJY2VdJ09PxNPNIxdCWMAh4BrgJHAX8Fqt9SP/fcP7xZJ1nTy+rOvlsbKuk8fKuk6evvw8FvklwBGt9TGtdQB8HnjZf8+wfmFlXSePL+t6eays6+Sxsq6Tpyn2z/HdYWBizd8ngUuf7Auu8HRK5tBpDy0EMoxBKWg5BS3vwJIgBEQxOopOf0TC/CMwlxRCmGuBuVbrNcB4IhrhumhLIqIY4hit9Oo4AIQw33FstGujLIFyQYZgVQNQOrkHTUpkiXSIEGJea917WjqRvk5ZORASpEB5NlqCVQvRYURLOavjVBDHoDVaq/aNCyFArjmXtUbHcVsvAgGWZd5Kvo9o6Uqbazi2uYbW5mfjCB0rnlDW6Eb5q0tJxBoRREY3cYxPlgaVxppvPqleXOFpn8yTqa19XyDa86VzaaKMwGqCVQ1BK4hVoqtTPU8hRKJZvbr+nuAeeZzPCWnWaGPIZ3fnLPtX+vAm6qeunUdfKpkfrfUZ6wTOQC+P/l3LMvtAqWQ+n+KeT+uiiV6e4H6bGzLs6ZznwWIP3okn1wvJpXwyNKmvfeepdeJktO8WzHrTGmwbpEBLYdZ9EJm9r82+NvtEgOuiHGnWaqzMHo5joxq9ds0LhEwwQ+nVexYgRGs+DYYJ21qzXljVsVJorRG2DbZlxhOGq/tHymR+NESRuYYlzfcTvZXihYUEUx5Xfh4gPy0RQvwW8FsAPmmelb4efdYWYs/CmSki6k2jRDA3pzUil0V7LiwuEy+tmAtpZcCu9f8EiBASYVkI1zHvtcAsDEFKRMYsfF0uo7VGZjMgLfN3FGEND6NyKeRiCVUqIzwXYduoag1VqSBsB+E6yN5uwuEugg6HyoCNW9VkJxpY5QbixDQ6jJgJx1iMTjIZHx0/bZ3ILJd1vgLheeDYNDf1EHuS9ENTxHML7e9Yg/2oQga5VEaXyuggQAWhWWRCIrMZREcewghdr0MYoeoNoytA2DayswO0Jl5cRscx0nUMuEuJEALR3Yl2HUQYQRyjllaMDiwLhDQHgGodDmJVN309NDb3EKUtGl0WXikmd980ulpDlSvMRuM8EN1SOZN1cql8weqbLRBI5tveMITOpmFuCbVSBK3QcYy68DzmzktRGIvI7ZuBZoCu1w14xTE6jtFBYPTVWi8YYNVB8LhgI2zb6Kh9yJu1Jz0f4XscfetZvOtXb+TPv/IKtv7JPckhuQYIWteUFjLlm7WaTjHTOMr9y99+Up08rl7E1Y8PokJgDw+hc2mYWSBeXm6/ZeULiI4CulJFFcvIjgL0dSGqddTcAjqM0GHwVEN5XL08kd7Gf+sy3v/af+d3v/oGtv3RvegofEIwF7aBoVkm2R/e+dS/vVYnboHLtr4ZMbsIYYDo6kT7Lirtom2JPbOCLpbR9ToqCJG+Z7BisI+gP4ddCZDFGqLeRFcq6FiZe2rNtWXmDaVRzebq60Ka60iJbjQBkPkswnHAccxh0QyMIZoYaSKdQqc8xHKJeH7BXNvzwHUQ2Qw0A9TyClgWIp02NxuasXyn+IknxZSfB8gngQ1r/h5JXjtFtNYfBT4KULB6NIA8chIJ6CgyC79lKQYBxDGi0UQ49ilA1BJhWegY0LHZFJ6H7CgQjvYilMYqNRCNADU7bzZftWquHSuE66A2DRKnHJyDk+jlZdTCEqLkoIIQ4pjKc7aycLZN370hqVsOQBiim010sYwjBPacRfq4zeJF3ej/tciB8X52//UAYm4Jb8mlHlfXDvepdeIPaJHPoas1aDRwHzLfV5UqaIXwPIRloRaWYH6ROIxOAQutJEIqGOhhZU836ekm9l37QUpkPgthRFypIqREd+SMhbq8AjGIbAbh+8T9HcSejb1sFjSNJjoMzXyAOSQyGXS5QlwqtQEVrdBBiJqdxyuVaV61nd7fHOOR8UF2P2Chm2Y+XeUBuE+ml1N0YvdoK5szm0ApMzfKeBEy7fPI/xjkZZfey63/eDHdn7kXYkBI3Ill+gB7sY6uNxC2jegoQMoj6khjr9SIDx4z49Ya6XmI7k5zuE3PtkHeTECcrBvjqa0ZqHm72UREEVs/u8gnb3sZ204so7Uya9LxHguOWqHqDeyhAeau2Ui5aMGN335SnTxaL3nRpRECK5cDy0IlxgiATKd55P3DvOrSO/nh/7mMrk/evnoRx0V7LqLRRMcxcy/fxlVvu50bH7iA7R/pwFooEx8de3Kr+dHjiqK2Z/h4suU/Zvi7n7yWHScXiKPQ6FVwqnXb0nEUIdNpUr2bUCfuWHuZp94/Tq8WM/PmDctCzS+CUkjHBttG9/cQ9xWwJxfRC4sGa4SEuUXcuUWDEWEEvofIZBBxbIzIIDT7RugEiNfgkGW1LWlhSUQh8aijCN0M0H2dxDkf5+QiulwhuHQXK9tduh5pYN9/xBismANMpFPoKEItmoNXuK4xLMpl81vy9NjvnwfI7wK2CyE2Y5T9GuB1p/PFFki1Tyow4JBYTWINuLcAY60IKdBaGEVkM+i0j/IshNIIz0HGypyUUQRhQs20gM+xUG5iwVuWAeowRORyCN+jmbcIc5o4Jdvud8uSE/WGWbhKI8MutufnmcwX0JZxv/JWD/WoDOAKIdzT0okQaMc2J30YmVN/LXCAcRXr4anAsNaFA7RlEbugbWHcODBu5trPJy5bm1YQhh5Qro1yjWWOEG29Sc8Dz0OkUuC50LBBWu05aOlVBwE6CJChpt8vc8jrNXpK7iNPF4B/+mslcX8t46oKGaH1KoVidQQ8L3+An6QvaS0IIIZaHWfeRdQaiSUkwHXQjkWcspGRj1XIr4KQZaEyKYQyAIztYHV3gmURLyyim82252d1dSJ8H7W8gqrVjDfi2IhihfQYxsoC81o6hQhCA2CQUFUaY4FAlBK43RvOUCfJrdoO9PegPRerVjBrZnEJpMTtbPDC/IN8N3P5qV/Sp9JLUUpwRe4g3+3YReynsBw72Wdx8hu2sdq1Jl4uIqTA6u0B2yaemzd6Se7L6u1FpH3jvZXLbUtdTUzhTEyh1qxl0drTYObrUZLLb0DpmDPSidLm0M4mnnelavaqZRl86O9BOxbYyd8tarXRRAet+UnmPyXA98DJIIIQ+ah9KIRAy8SDkDK5V9kGdp1AjUq7hDkHO/H6orRFkBfEKcsArky+Y62hYhIGAdteQ4G1WaenlKcN5FrrSAjxDuA7gAV8Qmv98FN+MTnFtBYI1zWKdR2zkBLFidERwt4s7uQyanrWLMA2P5W4O66LGOqnursXpxzhHZoxIJT2EWGECgJ0GLUXj45jaDaxx2axPRekxOrtQS2voIOQpWu3sbgHevZptn6hjDW/QrzGI9DNJnGLr1earpsn2L90DiOVCDF2Aq01Tn8/ZzWv4Z7Zr+wA9p+OTrQUaM82XLXW7cnVUWSslmbTbBwhEc4aAy6hE4RlGatgeo7uSs24Z66LcB1EOmUAuVozei3XjIUbK2MhlkqIqoUdBAjHQReyxB1ZZKWGajaJLj+b0qhHdirEm6og4xir7RHox1irubtPMvbHO9lcNVa6ajQNCFgWKE6c7lrRKkZV6wjfSwB21Y1X9QZb/l5zQ//rGHxomnjNQR0vryDKFXPwxsoYCSULGXRgp12CTo/Ky3bhFRX528fBc6luyiMjTWpqFtnVycF3byTOR+z8aCfcdwC0QnoeJ96yi8aeOiOfHcb75l3ILRtpjhSYudRDX1DC/8Fm+j62gOzvpbqrD3+hgTww1j7kzBg18fwCQzfZaMdmP6evk5ZY/b3sf3cvnaPLbMjXqUYu8Qd34/zwfjb8s82fDLyFwXtniddYyqpYRtQbBrhUzPDXJ7nh6K/RVwxxJ+bRtTWerxDILaMc/Y0+ZCDY8vFxsC0O/UUXfV0l0h/Yjbx1X+IdpTnw/q0855JHOPSPZ1P49O3IzRsJhwo4CzXE4gq60UBVqgZEUykzh7XaYyx51Wgix6bxRZq6Lp+2Tlp8tu7tAlsig7B9eOgoQkxMY8864PvI3m50tY6u1cy6bRkjWGYt1+uEZ40y+dwUbgm6H+7DKTYRY9MQKUQqhZDCGDa2hU775uuLK+haHRwb4ThUNqSoDlrIsBM/VnhLTbof0ShHUHvubvy5OvbEvNlDKqFpMmljyDaaCQ7I9j2cjvxcHLnW+lvAt077Cwm53wo6Ckuam7BtA16tYJDvEGVsnMRqlpYFTjJUpc0ECIHOpghyEhFbeNJY9zg22pLIfN6ctLaN1hq1tIKOQlS5gmi65gRvXVMrav0Cf2sR9uUQ+48SxwYoZco3HFkQtqkeHUVEUzN48wvmfizLuESeQ096F8zykNb6ojNTZhJwsayEk1VA3A5YCotVLwVASRDaAHY2A80m8eSMAXXXNW6l65gT3bIQjo32XbMBMyl0YJtNFUZIpdCOA105VMrG8lyE69Locqj1C9yKhbtko5uOsdBbFi2s8sZAPDuHMztnXk9iF2u8qeJp60SDjkKEWsPhK4UWElSMvHs/GUuiougUb00Hwaq12HpNCETKRzYidIdHs1OANpaPti1iT6yaPY4Nw3WGukqEhU7clG9+O52iNqi4YOMEk4VteEIQdWcoj7jUNka8ZPQwP+y5EK002nUIsxKnZuMk1ppe41XqZpNo7ESLwjl9nbTEdUgNVnj+8GGuyB1kJU7zsfwrcFSMe/9RXM9DF0un6iAMTuGoo+PjeMfHEY6LzmYMWKwBVu07BIMhBDIJ8jtcOHqCZ3cc5fND19LR32f2ke+R2Vji3QPf582d51AA4u4s5RGPlG/hOxZysQSVqrE2pVgNpq8VIYxhUS5jaxut9Y7T1kfLvvMstGNhJZiCVmilE1pRYPU6BnjrDQOYyRhaFjraeMSxJ2n0xSjHIsjbyEgZ/GnF5Cxj3WvbQrs2Wggsx1mliG2bMC0JsxClLLTnIJsR7jIEnS7NgsSpOtiJ5U3LK5CW8S7aMRUTnG5TfU8h/68HO08Ry5w8OggMZ21ZJvCYWIg6oVbk5BzplTS6UoU4JrhkJwt7fGIXlANuCdJzMW4ppuOhFVbO6WDubzpoNhz8h1NoG+rDneAqpBujV1x2fLyCPHIisZASt8myzKlt28QedKXrBFbecLKJlK47h+lfCkk/7LPh28vIlQrRxBSQHEYjgyw8ewC7oem85USbkz9dEWGEmF409yolYsMgynOQJ6ZRxRLC9gxNlAQgW8ApEtcsvGQn05f5dO2PyXzjPrMAPA8KOeqbOnDKIdbCEnp0iAO/nQNHk394kNS8ovsHx4lm54wOLIuwO029x0GNbkBLUI4gNa9RtqA2ksbLONiei1AmG0RWasQLi+ZQgfbmsQp51JYhRDOGI2On6PO0RWsTm1izKQ0dJx7zuSfNoNAaVaogxyZJz/ikjueMHoMAgoDCnZOglNnwYcSmj3UT5Hto9EhqL9tDvUcSe9B9v2b6lq103j9HLCRTV2TYdO1xFk8O8N3vXUD/wyZuoadm6ag10I2mOfgB6Xur7nLrXp6mqJk5Bv9+F3fmLuY2/xKEhsJdk0TSevJN/zi6MYZN+dTxaI0Ym2L7v25GRMrEmiyLmT/fxb8P7qT8iirWm9NUb9xC56Emhc84/M4X38XQ3XPEQnDixVmu+6XbKUUpypHHg9/YxchfTqMbTRNEfxRNijCeOUonh80ZKkQYyk2W6iYjBBCuY9a0WHM4haEJaDab7XkAEupw1VDzT6wwcFsvTiUic2zFGFRdhsKiWDGfS/aqrKQhnaJ0yQhBVpI70cSuhsQeaAFONYL5JWRvF8q18adqpI+Hhvqr1cC2Eb5nuPVGs+396ThGN5sI28bq6zF7+sSTq+GZBXISGgVWFSkNN86aNDdVriBq9XY2S73HobRVoR0FriJYcAALK9TIuWWU3cnbdt/M0UYvX1u5EO0oLjzrOH1+hX63xH0rGyh3juDZdpLFEKOaxjsw6XMO2gJbKoI1ARmA6oDFS8++h6/WzyfoTuNFCXfVCtr4HtUhgVMRdLQm+UwkVuhq1Sw810Tb45SDbPHbiTVtgn7xKt+pNMIR1Htd6juaVIoeWd9rezrasYlTEhna2JYkynps2j5Lp1fj/sYWorRFd8pPpkIjtCZ2JZEvaXYIYg+8ZY1bMalWkS+xfAvLtxOqC6wgbPOGrAUD2yYs+FiNyNAqPA0gJ6HDWBNQawVZW++fJiDqMCAuhrBShJlZhOdhDfRBFBNPz7TdVx3HOHccwMvnWLx6M7UBSWU0RqcU3Y9A+u7xtrXb7Na8dvBO/nTipRQOQ2rGxE9UuYwql0/JqMK12oBDEpx+umCuajWsH9/LWrY5ktYpa/Z0pZUsIOIY1YgNreJ5hmO+bZ/5PQAhSN18gPTGIXb85hzvGfouv7b1XXgll4575lBjJ9sBzcZAxO/3/hQASwgu3bBtzZp9LC+OkKtr6OmKEIggXE0xblvQatXCjZXhodfoXSuNkBLheSZbJY4RpQrZiRyyFsLiCsJ1iXsKRlfFijmIm80kWGus9XqnpNktcKoOrivREmQMMlDoWt0Ya7FClmuGhtHmUBeylRa6Jg7oGJpVqSTO5Tpo2+Kp5JkFcq2huRqw09WaASrfA9tG5rLmjVbwoFY3XG1KQiHAPelSOGIlp7bGril0M6Dr/mU+8Y8vwWpqNh8PUI5g/I7tHOgVdD1/mnro0Nk0fK5Mp9vpZlpr5LZNhD1p/AWYvmuQgob4sj04c2WYW6T3vho/DS+mS0NxK+TcPP5xc2oiJWJ+iQ3fdxBBZAD5DDdoa6FZ/X3GopgvYimNqtUNrZTPmYh6o4kIQxMVT05vHUZoAZYbU9wdE/7OHgrHFIVvPwLNgFy9ibYk9PciGyHBRwcY75LoCyPqQ6BdJwFJc630gVlSJ3y056Btafh7SyJihVAaWazBcrEdpNZBaPg8IcAyAWiU0YN/eNZYuk/HGm9JG7STw7NFLWmFjpQBL2mv5ss/0WVs28x7FKFqNfT5Ozn8HgiXfM76C0E0OWWsOs8j3rudIG3TcbBCbtxGXNHklVvu4+s/vYpUpZrQEIrNX63ztwdexcbJkNSJBcRyyVjFrdTYNePV9dXc6J/HGn9C0QqtpOGirSTI/6ixPJ4Ez9vL2Bs0/kGf0b/dh9g4xPFX9eKWYPhTB423Bdgjwzzyx0Nk+yuMf3M3v1XZjX/VCn3PWmTxbzeRPnK8Hczd9rmQ6+97H1oAArY90jj1R4UwmWetrBUVo84s8/HUy1nSWNSwGlSWwvDhjo1YNMFpk50SQsrHymVNBlbZpBvrfAZhW1iJl26VG4h6YGgYxyHo9pGRxitWwLawukymk5pbQC2v0Hd7jrAzxeTz0jR6Bf23a/ruqWBNL6EAUalhJ8kMeK7J5gqbhh9vUYGtgziMDC61UhvLldOiV55hi9xwQDqxKIkiiFXC6QqE468W8AhhTtBmE2UZsHIqgo5DVcKcQ6PLRoYqCWjMMvStmongrxQRlkW6u5Pmpm5OnJdHSE1XaHgxkU4hpUSVzCIPu9LU+lyciiY7DkJBdcgjGymcUgV3fIGBGYf6th4W9jh4KxLfsgy9AEbRDxQNP/oUgPJEOgEMf2dbMLPQ3vjCssD3UJkUMtkArWwQk9MdmZQuobG6mjQ6BSJOUZDC5M3Wash8nnjrICKMKXz/EPnhfpYuyUI2WuOKmqCzmp1vpzsJIbB6u9GZFAQhIozQxTLxykoSeH3U0mnx2FqhGk30nEkJe3o6WRVjaa7JYGpds5VpIEys4BSX/VFgIVwXkc9BowH1Oo1en7+56D+4aXkvRzs2Ixc8k5OfSlEb8ol8QfeROawoZjAveFXhHr6cuipxy5M0yDseoueeJP4CoLTJplJJ9kdy2BnKIAlYJZZzK2/61NqXp6Oc1TRQc7DH6HD1d+Bx8v/XSHmDy/9+1mf4n7nrEa5L1JnGPX+Z0mKGkUwallZM6mt3njdf/lOuyj7CH/37W8ndcYL45RZ/telLvK7n90mvuab86f303pocYE90aImWV5L8rVa9AdE8Q9NcCJO7DWs8N2ky2XwXWa5CzawZAQjfR6c8aDaTVFEH5TnGYm/FRMK4nTAhgChjIUON67ugHeKurDFsFpeJK1Xk0XHczg4arxplaMc88kc9iAcPo1oxv2awmplnWcYI0hqCEK0NhSJ8z3y2tV/aRsCjDsInkGcWyG0bugqGNmmBkTDWsZCCcNsQzU7XcFOzC+Ym4pjOAzW0TJMfb+Icn4XN/ZRHHFNUFMeIbIZgpMsshrAHWQ9hagHvSMzAF4bQQmCfGEOnU4z91jbqIyGpEw5uCfITEem5gMi3UI5ERhoRKax62A44iHqT1PFlBosZ7JWaybGO1Sl0UGsznUkuLtCuDiMpfGpZDzLJ8S6f20+tz6LnvjLyUMLxRxGcv5uVXVmsQDPwBVMpqyWUNsHhf9qMfSjN5n84SLhzmLG3Q1Rz2fjV7YhYkznsICIgWMYeGebIb28kGIgY/L5F/mgFbUuULTnxohRyVwXv5m76by9jOTaWFCaynlgSWmkTTMxljcXTssDbQdoEhJ/WGacQborwkl2EOZvsfZNEUzOn0kut/F4hEa5tgttnbWHp7CyF4w2s2x6mftXZzL6xgTqQZcuHHsBdCfngkevIew2Ovt8lXDmX3tstlAXN64tk/Sbl6iCZIyWO3t3JL82/jaETUUKVtO45hfB9GO6lMZAhNVFCHTzamtS2xwScCuC7tnDgbRncjia86mnoJBHhecSXnEWYs8ncN0E0PbP6porRWERXncfiWR6999WQtz2YqEm04w2xB9vdOfKpBkiBc2yG/L9vImtD5dxBmlcMM/scRcdgietz+3CEYn6vTeyMUvuixa/67yNbVgQvuoj0gVnik1M0X3A+i2c79N7fxP3ZfuM1RqcWSJ1SNNUqLDt7GwfenqH5wR+euTIST19rbbzVOEYsFU0QMgHsNt40GgilaJ4zSmnUwwo0dlPjlFJ4Cx5Bp095xCM9F+LPL6LrddInq1Q2ZTnwJx24fkhzIYVTtBi8bRfeQhOqTSLfwRuscWnvGLel+1aDldCuj8F1TOEfSSpjKyBgWeaAiaLV/dPaN+pJKqvXyDMK5FoKVMZD2rYJYpFYCnEMStPscqkMWqQmHUS1ZngrpXEmFuhpdGAtFIlmZrH6u1AuKDtxR1yHoMNFOeZvt+TgjQfEK0XSNxnLMAoj7OFBMpcu8J6tt/BvY5cxO1/AX3ZJjwfIpmVoiJZbHCbIo5RxgeYWscZPJlWziRWd8IKrm+Npus1CoEqV1QUuknxS36Pab1HZCJ2HHOPqJUHh+nCKpT3Qew+kb9rX5jvLb9zNj57zD7y5/zWIj6eo93t86KLPcbAxyH8+cDX+oiIzpbEbpjRZdeXY87zDvG3oR7xj8rexG2m0JYhdQf8lM/zLzs9w3cJ76HrERYQKq2EqzVSttjp+KQ39055oZVKShUQ4Z87dtiUpay5t8mh0CTJH0qcelgmlALSBUvgelQ1pFs/VoH2677Ipbnb44aV/wxu7XoNIp7HqIZMnuolGlvmPS/6NE1EXf9h8LSKGvz7na/RaJd4x9A78WY/8UQgWsnizxdXpksJkC3ku9f40K1scrGYG+2D7A2aciaUp7KTSz3GoD2X48FVf4Nr0ArmnrxmE61La5NPoEqSPZGD60bpTFDe7lC5u4C/7dNwu2l6CsDCegi3olRFpJwRpEc3Okf7KHPbIMDPXbaC0Gf7u6k9zhb9AWjqMRxGNkZBS1WHDN+dRR8apXXceK9scvPkcTFusbHUIn1WmWMzSe6fxXHXEaowATvUOEu+uPpjh7676DH/29wuckehkP0bRqvcTx1CuoNu1KIkFHMcGKIWgNuCydK7GW5SkZjXKdpCxpt7rUhkRgIMvJToIsZYqqO05/v7yz7LLWeBDMy/iwcVBVmb7yGQk/oKNciUDHXPsyZzkp17SVaBVzBPHqCgy2S9rgVkKY+BICY7JMNNKtSutAZPJdxpg/owCuQgjrBlTHn6Ka56kqWWOFfHnPay5ZeJYIXZvoTGcY26zQ2Wjpv/uLNnpGeRCke4HXbQjaVx5NnbdRJijQorlXWlKmzxKr9yJXbTY/q+z6Ikpw6M5NotLWe7o2cILhw7gDMd8tetcDi1mkbZGCE1U8rAqkr67UnT8eJny5ZuZuVTS9Qh0f/0AIpNG9RQQtSb6pNk9IuWbyarWk9zq09eJ4evDtkslUymTTdMMIAjpvSdHxxEfZ3IFUj7h3q2UNvksnw2pHSuU5zvpHB40Fkm1Ss8DTZ73hfeRmRIM+zOk5gL+6MZfI8oo9LkBparN8E8M533gnQPYQzX+ov9OtthF9l5zgIfOHST19Txd+6scmuripuFz8OYt3MUq1koFXSy1s1zMzZv8f100lWhWPrt6c2o1FvF0RTWbdN+3Qpx2YX7plPdaRTnG6jM0HHFM7uFFNjQ6sesxevdmMtMxV33yfURpTfzBCL/Q5Fe23MPxajdv+MI7QMDI+TN0+HX+4tC1LBUzbDwS4JxcpDdSxJ5l7j2bMRx7EBg+OgjxFjtJ5y3sUvNUGimpZISWW2+swvSRJf7nR1/P+zMAv/v0lCIEOgjo2reMSptWFo8nPfeUSC1lyR5aQcUxwjbB1/pVZ3PiOokIFFf92x8Qe/At+ZAAACAASURBVJrogyGIUQDsRYcN3w+xaw7lX05xOHJ49XffTnrcYcPDEf5cFeYW0XFMdv8i6ak01uQCURjRf2eZ8nyG3PGK4etDntzASTyX9OEF/vhf3sjRhRvOTBfKBBRb/Y6E657ytimjtxBhUlfS34PqzJKeCRj5gYVdC7CLTVMUFinsUpP0tItVC5DZDLqrwOJ5nZQ3Sj41ezm1yOX4N7cgA6g/q4KXqzO2mAMd83vD97LHO0llg6Djgh0s7E1TG9IM3Rzh3/xIEtuJzXiyGeONyyThIunH0kq3bWEijdPbP8+sRR5GxLPz7arKtq0mTcMYfWIK2QqQaUV9OMfiHofK7iaX7jjOg8VdZIVELS3j1OtEOzYwv9cnO2WRv/sQ9lA/YTZDeXPMN178d9xa38oXv3oN1pQJqGrbgqLD4WIvv9F3C8/2FK8q3MNS7JOWIRaa71TO5u7iKA/O7qYjiljZZvG6a3/Cp/0r6PmuCYzUNmRxVzycBFhEKmXcuSBcPWVPWylJ2hUY68TzwJKocgUVBHDPw9iAzmQQKZ/lHT6LF8Z0DJe4aGCCH/UXiHpyWCs1KFfwHz7JjpM5E2twHezlOlu/0KS0I0/n2ydZaaSwb+pGW/DWa77HuzoPJAPx+JfRbzI1rHntj34fe2IBe26UO4ubcFeEAbJSuZ2Xy5pFqOMYXamaviv53CmWiF6Tc35G0rJIggC9bz8CiFtphol1Jxw7yThICpSiyPzeoaP4Ry3kllHKZ/eQnmmy5QfHmXvFWfzXn/4tI3aKimryJzNX0fjkPCqf4qqXPMT5qTHe/tU3kzsq8Y9NE8/MwfQMFqALeVOg1DQFGzop1LJWqvhLHrLcWC3CScbZzmyKY0ObWxI1fpKhvz4GWnPozLWSXN+ko+oHD4LWRi9rLd6EO9f3PUz6vlaoOBHLYuEch6+85AZededb2PynYyy9/Bw+/4G/ZbNjDuH3z+3h3o/vxFlJ0VAOE2E3Wz8XY/34rvZlWjMaHzJ0UqtsRd/1INm7DBdNJv3UJebJ+o+PjjH04eNM6DPL+mrTKYknKz2TOEGYpDgnvU9M7YpEdWSo96fIHC9iHzre9nBFOo3oKCAbDfRy0RhnfT0EvRlWdgqCguL+yWGaiyl2f2UWnXI59zf283s9t3JzfZCVOM01mSOkhaDZH1PakqJ6RYVf3Xk/35x/DsO3JYZPFBmKxU2BJQ0mRbFJAlFJQaBMmmbFrBYGPoU8w8FOVqOzSiWlrqKd+kOrIm9trq2G3EMe+x/YRbqoqV13HtoSKAvshqb3/gbNTofJt+7FahjOW9s2dzVGOVzvR0QKmc8x9+LN1AYE2Q3LpJ2AN936JlTFQcRmPK+4/E7e2XMznzl+EY2f9eBWYfmFOxAKPv3DK+h8xAQqRLVO5phApRwaF24xfLIjsKsx3oMxotmE04tPtEVYFjKdNrqIIghWOxy2RAemoKPzUAMZ+YSZLm7PdOFbMHFNjvRclsLRDhCgLUFlyGHhQoW3aDHy/RrKhn6/jG+FTHb24a3EfPzGF/GR/DWgTbwQJRAxeGmYfMUm7Brcc/NOCiVNY0sPsduHtgWpqSry8IRZZMGalIM4Xs3QSIob2jzxmYqQphBLSpMy2uop4nnMveF8VnbpdhPmDd+L8b9zX/t7rc0Zd2VY2W4xf16a4DW7QCiu/trvkRkp87ULPsr1nffztj/Yg3Rj/iRzkMU4S/6woHt/nXC4g3hTF7OXeDS7FAM/0+QOFxFBALUaVkfBNGRTGm+qhKg3sfJ5Y603m22qRyeFXWbw0gTcPM9YWWe4ThACe2SY8dePEmY0Wz+7QLz/sDnUPI+5N11AcZdGCzOfG74T4910l+lHlPIN+DeaDNzZ4JX596IcOPRnZ6P8mBfe+g62Dszz6e3/yTZ/lm+88AriFGxwFimr1CljkNks02/aQ2WDZsuXaoif7UM4rvGOgmC1srbeQOSyWMMDUKoQJ8ViT3Z/Z5pHLoRop+cCBtCTtSKEMJ5t0rhKeC7lzRmWd1rIKI93yMyFbAUaGw0a529m4oUudlWQP6apDQg6LppjIFNma3aeh3sGmXvuRuya5r9uuZT/yl2INeNiNQUfSmmUrXHLksoIxFNpPle8lLyAylW7SJ+sIsdnTBW179LuchjF6GptTaqkRqgkI8w26YhPFRh/ZqkVjHLbRRxO0rsjrLWtt7XuaSufv2dfE++Wh6k/fw9TV9rtue48AKnv7iO6+ly2vewYD5wcZuAvm4g4x72VUabqBUSs0Nk0C1cG7BydYThdpBj69H/Do/O2k+iUh057/GDjDv5H7y2U9nez4/NTzF8xyOyzIHccRr8Z4q40jUtbqaImp5E7trD47DzKMTfmLVv0H09zagvM01FKwu3msub6S8uoloWxRlrVec4j4/SeyKBrDXSjwfyrz8F5xRwzJ7qIfBO8sRqwtEfzies+xr/OXsnk7dtRtqDfK5GxmxzrEPjLsPUjx1DFkgHbBPyk5zH2hxfgXL6EfXMXA3dENAsWpY0ujW5Bs0vT/WCOzpM+1OprKk9NcZWuJgGeNV7G0xFhtdxPQRwEq5vT95AvXWTfef9BqBVVrbhm+Q/Y9AN7tVdMEIKOCDo8Klsidu6Y5Is7buQ1R34Z/ZseS88aoHiew4vTTY5f+6/JL0purNh0HWxi33uE4nVnUx6VvPY1P+SNHXfz/OB9+EtpvCUDaiKXI+4pYC2XYXLWVNHmslCrm+wYaHudOtStxd/u0SHgzA98IYgHOnnpq2/hytxBPnT7G/D2J6P3PLyXzXF0740AhDrm3JV3svEmTNfFQh5KFVS1ivWje9n0I5h7++V8748+zJ/OXM0Df7mXie2jzG8RbHdnqF1exXZihu0SB4K1QG46bW56xVE+uuVLXHfo9+n+maEwWmmAOmnOpeMYa6ifxuYu/EkHHg3kLSxY0yHytJuLrJU1PUt0rEwhkBRJimzSiC+bAcejMmIRnVOhejKDh1lPIpeFRhNVKrO02+Pbr/4rvlo+l3/83guhp8Gfb/8WG+1lCjJkX36A9170Wvwph+EfxvhLCvfYhOmm2miC4zD9xj2UdsVkjluk5wT1Hpi7wKZXZsmdNJWhuA5aCJAg6rQ93VYwtI2DjmMw8/9PQI405eNtK24tCCSlu0JIgufuobTZxa5pCsdilCcJLj+buQschi+cpFj3KZbSzBccypsuJHY14w9tRmjB4Tf4xF0hL/MXmWvm2n6l5cX4VsT980PUGh7NKzUL52+g/05F5kSVysMFrrPeSOEw6GoNK9QIDZVRRWWjQ9eDLr3Hp8wiVRpRrZObNOO3qwq7ntyL75+RSkSiF12rt70V6Tqm5aznmoZaUsLCEvFy0YBUrYHu7yboyxC7gsWxbtInbDqOhFhNhdWIiP00Hxq/lkMnBtg5XcFqpvj8votxUiHh2YragMPm6U6kZbF05QbqPZIgD7GnkTE07u2iORpTOUvTcbek54EajRWP+rIkzAjmXrqV3ImQ1N3HTAfEag1ry0bmrxjALypyPzl8aurUGdZJoY1Fp1sFY9LC7u9F57M0ftLDnpPvMp6EEozcH602CmuVggP+yTI9d3Zy8vgoew69CxELrLdK1FCDmTjPJ0sFPrjvxbhuxGfO/wSQJ0pbeD1drGyT1DcHNJTDQ0E3hXMXOdrZgV3ciN0YNXy7r7BreezqCF2PxOR/egzRkUdsGiLoTVHc5CBi4zmmFmNStx8y6+c0O9o9RiVaY82u8OWvPIf/zD6bHWNLbYpDBwG1b/ezeeItyQuw8Z6k0KnRBFFpe0v2QD/h5gHciubib74XbIW4PmJoYJ5uS3NXow//7gyxBzPnZ9nlznL09RL36stAQOxr3t1zE1WlCTPGS5h98UaKO0DEICIYuCMm/f0HoFzFn7AhirE3j1Lb0cvMpS4IkAFkpjTdX3wAVU0a6Z1pOCUJPBt6RZsmeJaFGBlGZTysqUXT6jgwmWadB0NQWbInm6Y7qG23+5UL26bzUMALvvW7IDWkFNRt3vOz15igasMCRzM0uki8QTKd78Gu+ojnbmwbnVpAYzjEyQcEPZoAUOMZUjOCepdEP2cz3kqEu5AkCyRN86x81hz8qRStqmaSlscIAcUn1ICZ0zNU288nQpjy8aREnzBCKG2qmZLuh9iCyee67LzyOONf3sLI16Yont/P/LkOmWct8Kmdn+En9VH+a+YizilM8abOn/F/T17P4X/eTWmr4HO/8TcM2RH3Nzu4uziKSE57141I2wFLEx1YVYt3XPsdrs89yMvq7yM1bTFwR0zwcDfdDxVRK0WsQIMSdGxf4re33cKHrJfS/dlqu/+yLpbIHc4iGiF6/KSxCnq7jct0pjoRwmSBqIT39T3ioW7Cgk+UtlCOIPeQQhRLbQujMTzKwl4XEUP+gE3HsYj0XcfQzQBVrdHb3MWx0Y3kZgXi+GG82RS9P9hCZcRj70sOUotcqrcN4wvB4ktrvGzHg7yx6za6ZMzzP/EHjPygRuWPy3x7z6e5dOL3sO8+QL6/l0xPnukrC1hXLTJzdzebx7qQxTKqUqGxpRvrlfOcnOhk90OdiKWVVWvrDIG8VbwDtJuDxQPdRB0eGz99jGhmdo0OZbtbokgeSqIBffg4vZOz7UZNK69/Fp/6wIdJC813qtv4t/HL2fLBiKArxW3/sJVeu0yQs3AHOgjOrvG8LUepxw53VLfyZ7u+yug5y+SkwhWCWGtiYCF2mIuzvPWbbyb/g4C4u5/Fc3OUtsDIsyYJY4vlWorFgwW2322jgsrTqsI0itBEEyfZ+L9MZ9dTGmM1Ggz8n58x8KjPt95rewlAPNzD7CUZCuMRO995P8uvuZDPfuB/s8lOAykO1IcYuWmBqJBi7Nd7uboQc+Taj67+FpqiajAV24Q5CEd78X51lgN7vohCo1Dszr+TXT91UStF9Owc9oYR6jv7Ofl8hx+99q8AOBLm+ePDL0d+v5AA+dMIigtpqIoghDA09QCOprGxQL3HorMeIqpVk4gQhaR/doTMA2lDaeRzpgCnVfFpWaTuOMyuWyKCZ+1i7I0KFj02fgm8xQby+Djh7o285CP38kvZh/jIwBUsBRmu6DjEgF0kJ81B+ZnFyzlc6uV3Nv6Ia9PL7NFvxn8kQ3VQsHyOoHDQpW8pmQ+ZeDOFvOkamfXNwy5qDtqxiboyxpg5+uRqeIYrOxW60Wjz4KLVIEpp2kdxHNP9kOZwtIXe46YftbcckZmSlO/q4bkr72Swp8jVgwfZ4c+QFnBWdpo79uxG2YrX3fNmtBY0VnycBZut0TI65VJfSHOfHqFwwMZfUvyDdw3/1P1cusY0MlL4c028RWMpyY3DuKWY7gccyis9fGjpxRQOJilBrSIUpZGlpAgpVshCntL5g0S+gMNnqJeWG5U0AwOwlqvIRoSTctBSIMqmalQkMRNvqUn2pE3kC6K0oLTRprRhJ5m5mPy+eeq9aZQDcQoY7kfHivyJBm7F5f78DtCwqWy60OnxDN+wzmHYW+aC1Bj23hWO5fOoaZuLV96KyipOvPcCk/LpamQTrFu7yU9r4s40lhRYtTpiqcHszX10LWpEyTTpFx15k9Z5BlllUV+GuVdfjrLBamoGfrwA03NQruE2Q2NZConV1WE66pXLxKVK2ysPnn02cxd6ZKYUnQ+VkCsV1HiNwrE6L/7Ruyh0VrloYIKME3Dslf3EvqahHWaiAgt7BaVNGS7YeJDLCkdxRUSgbf704EtZmM9z+Y6jvKDrETY4iwxYFb5XPYtbF7fhLUvzUAMp8IqK3HHJVDCCUOZpUl3Tup0j/HSrO4VtY23ezOzzB4g9wfA3JomOj6++n7RubTxvD8VNNj37algPHDFZUVGIevZeZi5LU+9XuJtKLKbzpG8SFI7VueZH72bzyDz/sO3zbPXn+OKvP5vY0+zypliI63xg7rnMNPKck5uizylxReoIvoix6mAvVGiENpaQWECsBTv2TDD2znPouz/E++Zd1HcPMPZLFtqPeP6tv0McS1TVJj3mUKjtf1r6SJSZtLdwTHV40oPIW6gjA89ko2SzSMtq55jras0U4Pge1b1DLJzj0HEkJv+TI6ZPv2PjLtbJ3dmBU9H4M1VEpQ6xqS/51LFL2N8/CECoJTccuJogsLls4xhb0/OkZMD2/DyfmHoONzRShEWP8qgg6FDozpBGj0dtYwa3GOHOVRCNAF1rIGzLPKfBcwgHOhDaPF/hlHqVJ5BnNmslVqf0oWh1C2tFmFsBz/yX7iWPeeIGqRTeyRXcJY/em2vopWVO/PbZvPStn6fXCshJm+dm93P0yl5+fGQ7IzdY2PNlWJo0v9PVQdSdJX3CRs3kGPr+AurQMbq+mUvKc7No38GZWDbWw+6t1Hb1kB4v4d06QW9fD+FgB/biHDqhhrAsE8ibW1gtNOjIM/1sQVyI4bNnoJNW34WkorWV1qemZtqvCykNT6xiTJRXYE0t0lltUt9YoLjJZmWP4pWX38GXD+wF3UujS6LSijCQVLd24i02se8+RCaK2H57p+HoXAftufTs09SmcnwxdwG1IY/PnP8Jhi6Ked4/vo+NHzvGgb/ezF2v/mcWVMBM7PGar72THX9wH3LjMNVdPbiehVtvYp2cZ8MNhyGOieIYK5cj7s6ZXudncLgN9S3ygfd8gpxssK8+ymdXrqWrUkdNz7ULkYRjo4d6afRlSB21oFhqB7wmXuBy76/fwC8ffCUrHx8mN+4iTkwibtvHjjsd4kvP4rb3bmLvwBQ3/NoNSDRfLp3PYpjhoisP4FkR7x34Hjsdi9m4yViURX2ph52ff4B737uXE1d0cmX/EZ6TPcSXJs5j6Z4+cpOaYKgDoSE91SC/v46eSNJTXccc+K3c+zONo7TWimtTPreP17zru+z1T/Dnx9+EvxbIPQ+RzTD2K/D+K77MX3/6V9h8ooCuVolLMSdelOKeN92AIywkkovs1xu+PtFL/cXn8ZO/3M7l6aPc9es34AsbTzjc2XS56aaLSU8J7jhnG35vneHzl7jYW8QtadTYBNX6asNCS0i+vvNrhDtizv7GO9jxLcH8eS73vPzDvHDfG+l7i3kal06y0+I4PjXr5kxEaXQzQBbypilfEKKVQo5N42kNXR2orhyy4iBSIapYQq2sJP3lPaYvt/mX13yEN/34N8nfklQ62y6cnGXwkxPttEadNPeS5QbBT/v4/mAXey86ii0V3tc66B0L+MnLz+KhLctcv+EhLk8d4Q9/+GsM/yTCu9SBc8rk3ZC0FzDV7Ga56VA4LvCO1kyDtVLJHMTVGvT3UBlNYTcU2aPTpsHWU8gzG+wUAtmqYILVVqjJo7iEEAbYWwS/EBBFNDZ1srzNJT+RJXNAolxYjDPECMoqYkWlyTkNbCdebYUbhMiuDqZe0E+jD+JdFRwnZizsITXfTeFYgLvSJM44KFviF00fDWulQsqWyGKVOAhpbupm+jIfu5ohtdiDW1akJ2vIUh19cnrVu6jWKRwWhBnniW7/CXQi13RrSyx+S4IVmfhYKtV+QIRuVXxmMyZI61hUhmyW98bgKG7cfx5qwaM8YiEU5A5ZuGWNWwyxqsYasTo7mL1+M7EjGLhtBVEPCHKCMAfTj/TxsbEePtV9CWm/SW48CVw2LI5Eio/OX833j+/AXZHUX7iXypBFaStkx2wGpx1EZIKlOkoeN+c6NPpTRP6ZccIT1U7efcdrTV5/1WHbVLOduaJb9JNtIysN0744CE3aWTLvhUPw/H2/zvKDPYxON7GXa+ahD65rHvXXjNH3F7h9IMsHhSbSkjv2bwEtePbZh+lyqrzj4GupNF1SbojSguqIQLz6XKKzq1zcM86PZ7bz+cWLEEIjttYIljM4S7X2M0JFtW6C1lK0wQDA6u6idtEmlCfgy/91ZmslVqSmG/zTrc/HykZsm62vUspJD3vRbFJ40OED9vX0ntTJA0FMIVnhKLz4odcRa0EztAnv7kRHJhVShwHeYpN/PnQl9wxu4oND32UhbvI7R1/O2EIXVsM8qzZ3xCaeyPHhjhext2sSt2L6kku5CsKxVjjCwhGW4ZqBwrGY597zZqJ7OlGVaZO+GUXITAa5cYioI83KzjTR129/7I2fjrQOA1pVk4lawuQBI82kxXGctE8Qpo9Q7jj8X3e8gexBF/LZNmibJITk2QCWMLG2IESlPdIzGrsu2Se2AjB6MsSdq9LxSCfl5R4+V7uQ0e4tRIWY2Uscw58/lKNuaWoSUnWTHSbipOqz9cCY5NkMIopJzwSIWENPByLOw8HH3PEp8gyX6FuIXA7K5dVn47VatJJEkFtP/fFdRMWcVvPnumx/6WHuv28rI1YPQV5zsDmEJ42r2lQOBbtO2g+IsjnssmkbGvcWuOxN9/KG7lsZtev4QtK4WDGRWJWdjxg+WyhwZzPoOCYaPwnjECUVhLMX+/zJb3yOqbCT/dVBbh7fgn9LnvyJNOnxk+2n9sQzs/Tf2AAheeqna6wRSyLSaXSp1H4cnXCS3g9xbKgJ30Wo2KS+9XQS9OfbwZXlszR/efUXeP+9L2P4kx6ljZKli0PSxx02fWbC5KfaNkQRsdZEG/t4yTt+Sqdd5WuHriZ1oEhtQNAYiNj6hQj3wTHTXlNKkBVIp7HKFjcWL+SHX7uQLf98kLmX76D8liLn903ym30/5a37Xo/6mY/EWMqi0TQPlUilTKXf/8Pce8dLftX1/89zPnX6zO29bN/NJpveKEloEUSqlKBAAgIiolQBkZ/6xQKCKBiRJogEgphQYyAklATIZtOT3Wxv9+7tbXr51PP748y9u9FgsqsPHp7HY/+5O3fuzHvOnPMur3KafsHupMemt+qmoFIK1WzqrK29RNs4I55fRE2HqHYmqhpaX6brpj3IH2bo8lY0yqh9iMp0inisH+GHjP/LJFFPjkev3IYMYOuts8T5FOEnJX1OGXF9N30/O0B41jjNXgf39Su8/Zo7uMidZNiUnH/7JWz+5DEOvmOcv3nZV3jP1GuJDx59PCnoVInd9opHeph5vUdfoQrfOr24KM9H7NrDlkccPVdZHSavIjY8j8jz6PvcA/SbJrK7kzibRDa0+XHXLQfh3k59ySzNocLjj9NvtyaXSH5jmLu2nsPEb/+EB1pjxB/qZv3UMpOvyOBnYfzmZZhZYK60he8PDjC44CPyWSwzIvpvKo30tx8g830HFR7VLljtJbs7mb+8i8oG+OOX3szH7n8SiOITrTb7WoThKRyGGIhR9SY0W5qX0TY6WWvpGga935+g+8YysqdLy3yAnkWkTJrdbbN1E4wAEoshhhfTsbuMCCL6fxgiwgi1tILyffqm5xGuQ/GZY8yMZOi9aoHXPnMX13/9Nxi/cU63UJpN/O2jLG93Mbx4Taob2q2xVBJaHta9+5G5LPXzhokc+X/sIBdSE3Pq9ZN9nzheMzEFPeSi5ekhpVJgW4RJ2JhZ5CFrHLMWkZwz+dKRSwkig2bTprtQ5bqxnQzmyiz0FYjcDHbHZprdNndOrmfJS/E7fXex3iqSkYJO6dG1YZlFq0Bht0FqLgIJRk834bp+mn0uibkW1swKMoBvzF/IUjPNfClDMJck1VJI//FloGqXeEKc5iArVmsGq6sYWHUK1Vg0tTaECtrZaKOFWWpfQEohT4WGAU5FkW5rqcw/bwi3GJO7bwbV0hm/rPvcsPtiDDNiXVFLr0aOAjtGREorUkqJMgxal2+mMmqhDMVNh88lchXLz9+EnxM0Dhb4yUqao9VO6pNZorRHmHdodViYjZjkoQRRXp/g4jQ7CSrS+uCrLYhV7fW1QzKKIJL4l2yhNmiTP1DDODqz9vvCtlCphM7Mmi3kUD/lczqxajHJiXLbaLeOYRqkZjLIUEG5hhHF7HpkA/fnR9gw2yCq1DAXKiTiDFPTWb6Ru4ivxZcQxAbZQxCXK6SmBJ84+lxS02KNmHTq4W2ODFG6ZBCrHpF6bJ5ISsShFNOpJGe04ujx8gj/eUmD6KKtVMdcMic8rOmSxlIDqtFErpT1hVevY2wYp3hxL4mlEOfne1GeT3raI7Jd3rbvNRSrSdYvVlHlCtnJmCAhEOUaUaNBdiLE8Ewq4zalDQNUij4vPvTrhLEkUpJXD9zHG3Mn9V/WyFqrcRkdZuXyQRDglmLUcclHd1/NVOvoaYVjjXofav6IsK12Bu6t4ccBZGcHwrGgXNN+mLFCeD44NqK/hzjpgFL4BZvagIGSoKTA8BVuUaNpgoxBkDHwCiZmKya1bxFVrWvkTCpJ67xxWp0WSkJqNmZpbxefrFxFsqgNN8x5HXtrpUFy3sKqBBqy2VYQFYkEcSFD7Jp4hWEQICKF2XhyQt2vtkduSuJCWqMv2nKNQgjNBrQt7ftXb0C9gZACWShALo3fEfO87G6+IS/GPb5CfyVN42ged9HD2n+ChZds4ml/cgS7L+TD544ifYOwoBAN6P96mkl7I596k83ze/ZwrjtBh2xx09lfYmWbxRt2v4P0nQdQI/3424Y48gqTay7byY33XEr/TwexS4pj39iIVVP0LZ8U+7GL7cP3VBZfFOmy7HRiEkVE5Qqrmi1xpbb2c9pKgqcKHYWz8zA7r38GuMudTPmdoAR+RpKaapG/9SjLLzmLD/9/X+D66WcTvjmt5WcBdXyKze/WB2xcKkMhT5RQOBmP2LLXmHLCMjn+UsnHn/VV3nPHqyl8Lc3Mizz+/FVf5fduu5atH5tFJRyiXI7xZECz16Y6ZNC6rIZfcuje2bdWPppP3uL7r2tVj0OIkwbUjYZGs7Q8pBAcex187ZnXc92/vJ3xfzyF1djTSXVrB4l5D9Pzmb+im1e+/Q6+sPtpbHz7EmE7FtLzKNwnEbHSptKlMtv+OtLM2rkFVBwRH5/CmLEY+f5ZzDw6RtcjDZxDU3Q3HiFuNBj44QKNw10MTixpFIk06emC2gAAIABJREFU1pyRVKwoXzjAr//JT/jRwmYq/9hPYq7F+k8dhsDn+BmE5ZcuIYEYaVscerPk28/8e179hXcx+vF9awdo3PL09659IS5c1cf1H7ie9xx8BYmDXcTLRYy7H6PrIRd29dIR1YknplC+T+Y7DyGEIGz7mLq3P0Iyn+Pwpwb4mwtv5oNffB3xX7oYTQ/pNfiLD7+IN774c7/05RYvG+TPP/zPfGrqOajrbDLzi4ibXOZKp0kgazN6aXkIW6FyGc1PKVeJ66sqohLvvHVUR2w6Hqsh9re0hWLgE24bY2VbErcYk5puUh0ycF60QLGaRB1Kk5wVZB9bIU45zF2Wxc9CczDEqJtsOmxqhFtXB3FnnolrY561cTcPfOkc+u5apvNOLefQOnuY5bNSdALixDTi2DT5haJmnHbkNcPTMAgzDs1+l8qIQeJ5CywuZ1j3WYW1WHvSMPxqe+SxQrSCtnCPXJO0Xft/If4LNEtEMckZyYeP/AZmxaC+tZvQFfhpieFZWIa+PV0R4SsTuyRBQdQboRT4GZPIhg6nTt5osLs1TEtZLAUZZls57IrSh2ikEEGMO29yy8RZIBXLZwsS84LsiRCjGWNVVkkuYFQ9LRQVncIqg9Mf2AjWNENoQzA1JtoATh4Iog3RXM1shO0iXAejBXcX1xHUbCJbEGQtzJEBWh2CTqNO0vSpKIXIpGmePUhsCUSkkKHCna7q+cCCJPDSWJXqGk1YmCaYMa70wY3xMxYowX6vH6MqUaUy1G3MpofMJlEyhZuQ1KeSODWJU46QgcJsif/SXnhqcdGypqvaE4/bJ+2fmTM2H5++GndZP17YFrJNupG+FmHzLh2nsh4uSR7h66kL1iCeRk83cSFNcXsew1dki2WiUol4pQhStmFsNtGlZ9HqthGRIjMd4XU6eJ3r0QxasEshiZkaolLXr6FNRNGuSRF2NeLfj51HaTHNeDXEqHuoavVx7YX/rWWODBHn01C0+cj080ksnmoddop3bTu+kS1YZ7XIu02UMpGdBepn9RK6kiAlseox2cUVorYcgWo/j3Qswgu3UO13CBoRnzlxBbENlR09iLhdKbYk100+g+SxJ54Z2eWIT009h8eODbCtOUXcbEKjgVKnKeewSqhLJnVPO4y08JRpIlMJPWOyLUSssKvaTlEkE9q9PulSHU1QWQ/eikFkJ/FzglY9QeCZ2nHRQUMATYHZUIBAmSZmE10xG7LN9zBgwWFncoxUA5SUBGPdBGmTer+J1yEIsjZOol0ptnQ1LEwDFWvGr2yFWJUQuyxZKmZQJRvDa+g+/5N99qcXtf/h8gPU7ILuA6eSqLbin4q1iJMG99snD8Y4gpbHyNcm4BsG2efB8nV1wlASeCaV4y4D8Sj1QYEj4Eirh757AiJHcGJEYqYDli4WyFTA63t+wTqzzDWPXcv8iQJd95hkpgMK82VEIYfyA6yFkHVfKcG/ROz/wxyfvuZzvPl7b2Lgy/s11t11NZSrXtdZYle7pxaEEIZ6En+auiJCGshsGrFK0a/VEav+f+3WAGGIzGYRjq2ZmLUasquTqDePXVE88ouNJCuCMKkodlvMXlYgHGtyyO/lRDVP3g/w1/XS/6HDXJibYClIc7jezaM/2kxqWjH8gzLGQpF4eYU4DDAyGUQqiWgY/KK6iXxnjcWLs9Ay+OTPn0v3PnR/tt6EYhFhmrjHbVzHoesXKX0ZVbSbCmcKtbNtZF+P1qJYWCZutnRVIoSm7jsOGz89SfPzKQbCSbAsyKTXGHOJ2TozV+QYedExrus4ysVOi660LoONrk5WnjFEaYPkDa+8jd3VQRYPDkCxeAqyRCE7O1h+X50Pbf43/t9HXk/PzXvZ95HN/MVVN9Np1MjIJm/42tsY//M9a8NUYM1oA8DZeYCBxzIMxKX2YCvUXqNnup4I3dE+EJauGKK8AUZuCyl/PEVv8yCqbVytGaYhKvD1wWcnUIbGogeRgen51C4a5ZqP/gfnJ45joPjy8tM4dGQjFE+KcknXQfZ0UftglT/Z+HX++Po3ID+epPWHIS94+Z1sdmcZtpZ5zTffzsIrcozW9j2h9FDiJ7tRuzvZFk5pR7BVouDp5kGGgSzkibvzGlkyvaDbad2dqGSBxnCWIG2QPlojd2hOa5F3FahuzFEZNinv8HnlBfezr9LH/plegrJD4qEstgFhUuHnFAvnJ7HqitwxH6MZYq5owTRVrSHSKeJsEuUYrL+pCZgo2SToTnLkNQYvPv8h7pzaQG02i7tskejuRNUb2jfBbwu9tXXRpVK4JyLc6Q7MViemp5DF2uPMeH7Z+tW2Vlb7WVh60+/YROyaGMt1aHrtwytce6xoH/LkM4SFJM1ewfaeOfYv9RBMpTBaglbBIEwqAgU5o0lpnb59RU0StQyssiSuSz47eyXDCb0hjUyA2TKwl5vEjkmUzBE7BsoQSC9ChjFxNmTYrECnR7x5VKNUVsra6KJd2ovwZM9WRfFT1g5+3FoVxlcKolOyTrdtNLHaW2zL/Yrhfkg7+qFxTJiAsDNEmQYy1P1AqyaI5h0+O/lMZo51kfcmQUK/W2aDM8cGB9KGxyNyEwg0pjXv4OyLUEvLa8zIxJzBLRNnUZ3LYJUMDE9geOBUI4yuzpMO6batMxylUCvFk65Pq2XvaVcp7YFUFCOU0q7oq3rvq3tDxUS9eYK8izNXg4UVbaklBEF3mvqgS5CGhXqau1lHI7Y5PNHL1ugQxDGGp7BqcOfSJoqtBGJTjmTmXGJbIkKFtW8SYRr0Zypc7i5S2QDZizciEiGHW73ggisCRKzlE7TmuPm4Gcmq9kg4PaMz2bamB+2e/5lorazNCp4gplYjxqoa+FkDY2MvzuSKNj5uL2Owj2CgQOQYhK6Bn4OPLz6Tg5O9bI0mMbyYu8vrWQozBMrggaVhcn6ITCaJz9lAmLRAgJ8zuaj7QS53VmgMKOrrC9iFFr1WmaN+Nw/Ux0jMScITU7/0fcStFvHUtEYf5bKI2NaMzMYZVG+r0gxSntT3j2IIIz1QNAWy4aGqNeKBThqDCYKExKrpGK53FzhU7SYoO1hFA3dZoaQgcttDZAPChKDRayFDE6PX0UYTK3lkoD8L4UUYntZDag3n8PImVrpJv12mJ12jUbAJE21l0K4CarQXWWrA3CJryIW22Y5otEguBMgwRkRP4FP7BOtXrrWi9SYM4u48k++Hy4YOs/szZ9O1awnR8nTG0iYwKCEQsWLq+RsY+o3jvKzwIM/JPMYbjlzL1uvnaI13Mnupg+prshg7vCDzKJvfMct3ls9l9w3bSc9EZHbPIZoetXSBhwfHWPfho3xo0y184P43kJkwKW5O0uoUNPtiokKIk4nIJD1e3L+XmTDDy856mB99aBP+3T2MfHZZtzWk0AiB2TlOdct5nKnrU12mgcqkYHFZExbaHp1xd54oZWP5gZ66t/vo069dR9/VJ5i9fZiRb85T2ZDlO8/9B75avJSb956HuzvB6Fcn9SGadNnmzRItLiFHezhQ7WXQKfHCzG4asUNqGpKLMfzeIju6JrjnIxeRu6M9GGt5jN40T3ybC3Fdl8uVBqpaJxrvY+WZIyTnA9yDc8T5DI3RDHbRx3j4EDKXoH7eMEoKzEakq62fnMY+adt3xYtLGt10igP86msTQnDgTSn+9Mpv87df+E0G/+H4Wva/8tx+xn/7ELP7xsnf0EmtnOeBmQLbKkta06LlkdtlkHvAIL4liT1eoPb2Iuf2TnBZ9jCHW738+INPJ71nDvBJCosbXv0pjr+8i/f97BV86wtXUhuLEf0tOg8+vjW4mqysXm4iDInapbEKQoRlIvM5feD/Zw3xpxAXmcvqquzUrL7dNsnesZ9cKsXev+jnk0+/kQ9+7loGPnZs7WFzLxjisuseZNRdZkdikj/a8zIefdcOti7VUI0G7iOTzL9zjHnGkDWfnOejZqYR48MkPjrPa/t3cm99Hc3I4i1dd5GVLje/8u848bI8v6hu4vtL2zn47U0M3bLA8PKBJxYBPXWGEIaa0NXfo99fy4PJ04PvriULkZahFklXV7aNBlSr2OUqjpS6WvY85i/JEDyrjHNblt6bDlAb3sLYlYvsmR5g41f8tT1kNHzk/Apxbwfzl+VpdQrqT2/Sma/xipEH8GKLz9z/TOyZJKO3NrEml1COBbbFymab2miMbUX8bHkDQ6kS53ZM8b3dl0OjycKz+4leWCTY2cvIZ5Y03DjhagQMoBot3L3T+oIyjZOuaf/N+tWrH66uGMJQUg0dRIS+Qds4atmR18pxbeSGMsCWEStBivua46hQ4g/kqfdZeN0xybRHNXbpNupc7s4wl8vxQHY7Xk2SyqeQTtvU2JXMNzPsaQ4jAz2VbnUKGoMxylCIpkG2r8XFPZPkzCa7W8OcaBZoejaWzxpWdVW2Vg8i45PtlDMheig9B4ijuJ1pqvbNHGtzi1X8cW8PKp0ksqHqtWNmmRgtuLO+mcfK/UQVC+mDSrqIusa5k3CRm9dT63OZLeV50B7h6vRjZIwmrU6BiCV2LFkJUtT7DJLnjGFPrqCKJTANXbG4Wjg/4QWomSqy1amdlJSWV8CUbY2NeC1b1EgVpaujMyV6rIqonfr7q+47UYTwJFN+B35eEZ+/BWtqmfDEFEYLZutZzKJJeqaF9J44g8XziafnSJgGsw2HJT/FlN9BJXSpDRiIqJf1zj5iYhajvB4qCwiTYFUlUZDALbahs+0qxujuIhzoQNZ9WFh5fGtpTflTnbnZ8C9rVamYqFzRKKfaMBN+N35eIS46G2N2hXBqGiNQLLTSmCIibbQIApMgbSKbNobrQKwwFyoQRURzC8SBTlpEHFPyEixHac5LTpCUHt2G3utzYYbjfjcRkpzVIkxAnE1g1B+v8mT29RIN9yDLDeKJqZM6uHGsW4lC6OzzTDpxYagRKLG5Vg2qSqAvTkAJucZBkIHCa1kkPZ0QOCX4dvECwmUXETQQgf7eyVqDaGkZmU4S2wJlQtAyafkWW5xZIoTmNYbt1x3H+MMFWh0Wfh5iV/+diWKBJSdFwgqwaqudBmj5Ftaqna2Q2htXKT07jGLNw1jVXnkKB7n4n4j+n+7Kyk51mfsC3X91XfwNvYQJk8TRFWgbEwgpKT1jjPK4pHAoIn2kQnVjlsqogQg13bl0TsjvPf1HeLHFnJcjZXqMOMv0mWWekZhlMZJ8cflpTLfy7JnvRwjFFUNHCJTkzu+fR2ZCkZ3wkX7M1B+EvGXbz/jnL72A4e/Mse+9nXzh2V/ks7NXct+hMXIPOQzcvogoVbU7UUcBNdiDaPqomfnHSe+urtuDrz+glLrwqcQkZ3SpS5MvfOKDZlV/xjCYfeMOKhe26PiZQ/fOIlHOJchYGK0Is6b1X0SkqGzMMH+JIDUlGfrWCRpb+yj/XkVvnJ9lCbLw/t/6Bhe4J7i1tp37SmMc//wmspMes7/v8dyxA9zziQvpuPUAk2/Ziry0yFihyLr0Ej+45WLWfW0B0dLwPZFOEedS2qi2VIWgbbhg6qwT2lUKcNvCPz3lmGRlh7rUvPrkId62SjuV2i6kwBgeJOpIc+BNKf7kiu/ytze8jOG/vBujqxN6NF5aFcvUr9jCzDU+5oEkY5/YjXBsvHPGMLwI4+E25XT9sDadNgRewWHlLTVeNLaHa/L30iEjnv35P2L49hpH/0DysYtu4n3feC3rv7aCWC5pk+J2Sb/4hgt44e/dxb/ufBpb339AIydUrBOUhKvdldpOT6ezTwCyokNdYjyPJ7QUXNNql5ijQ0RdWQ68MfH4uHR3o3o7tVG2KZl+do7rXvcDvnjwMob+UkPdmgMpzEaEde/+tXmBdF3YPE59LMMlf3off9qzk4SwKcZNnvH59zLywxoLH/D53nlf4ECQ44jfy9/f8BKG/2rnGhpr/s0X84a3/QefuPt5bHnHXq2t0n7da2YQseKe4AdU4uWn3F/Jyk51qfN8PaC3LeLxIWLXxDo+T1yuIFIp/fNKFdVsIsdHCHqzGF6EaAaohEXkmrS6NewwPROR3XVCQzSrVcT2TRx8fRajJRi5zcPrsOh+x1GSZsChf9pK/kANc2YF5doc/0iKN2/9OZ/e/UziqSR2UWLV0DpIk1VEvaX3ZDpJnE0gyw09M0wmoSOnLzVf2yXGlaoWGUwmEFLyg5nr/9u98qtvrUipS8E4xp5YxhYCVWtozGdb8Cg29OW6mrXYpZC0IZCRvs1KOxTX5R7laGjzfbUDow1UbimLE6HFYpShGduEscQyIkwjJm81qEWalZU/orO02DHoyNS5NHGEz1uaBSbrBo80Rzm03I01Z5OajVDHTugB1RoCQKIcG9nTBS2PaKltMLFqqnsaxvGqXWJKxznpTB9Fa9Ky0nF0q8UCw2zjqqNozdneXqyjjkwg8zningKxpWUCgqJs48EhYQcoJfSZ6MOdpS2sZNKUwyRhLEkuhDgTK4RhlrThacs82yK2IG0HZK0WObNJ7CjipIPh+XoI21mgOZzBWWwhZ+ZZ1cUG9ABrleCw6ib0lIPC4zLxVbH9VXlSo79Xm0KvlJFHSgh3A9dmZ/ir7hjpusTlKmr5pJuQiBSWHRJZ7edzXd3vjCwyrTFkK4RWoC8kpbClYCRf4oXZh+k1YloKknMK8cB+wsq5tGILsyZgZkGbf5wi1RukBFel93Fj7gm+c217w19mhvyUVvv3hGli9PXq4e5KEdXy9HA4lYBKHePEAjI1wLXZGf5iLMDYtgmxUibas3/tqayLL+Oa7KPc3b2OmuwnciTVYRPDM+mojmvfWtCfQ8PDXXJ4tDjIz7M5OowapShPZkLHpTR7Lvdv68MSISPWMnH7bBbtVmGUgB2JCTLdNdg4irlU1rOD1c83jolD/8xo+rT3SyBOVn+re8exUQltCEIQ6FamKYkjhXT03zVqPjKv93uQEMSdWaRtIZpNzeoUenRnz1cxWgn2zPRj2xGdxQij7hP15vELLlt6JrkyeYB/jK/Eqkishla+dFZ8xOScPt9MU2vXByHKtmDDCISx1uE5lYOg1EnPhv9rPXIMA5nLojpyxEIgZheIV4cxq6gVIei4Z5b83iRyuUJcLOFOOSQsi2C8j+p4AuHEJIUWObp9dgtj2RX+oP929nv9/P7+a5g70cHod8Be8elthSANduYuBgF9U4uIlkfUlSVOWSStgAGzSc+zptk30E/mqOSbf/Zcsp4iH4TYJQ850Kd7w8srxLU68vg00ZZRJl7SQWJR0XujxovK3m59aD2JUtnj1uq+7evW/bATsyfNGYREFvKodJKh7y+h7jA4+ooEXdc0mPtuN4Nf3qd1ltePsnhhB4tXBIiGwp2ySLVFmlJ75vD/opNwPEH8qiWiwOTAx89icm6DNp8XINJQ39rN0Odi7okuotCqEw/30LfTI3y0g0nRwYTYzEArJMw7RCkL2ZNj5soMZ794H7vu28yWj2s8bNibx6j7qCMTiEKeheeOECYFXH+Ge0YIZErLFAjThGSCvX/cxW+e/wDfvfVSeu+LKHSWqCkPlQ+ILtiCuVBBTc+toTRSD51g4B8HsIplVLNJuHWM5Rc1Gegss6P7ONXQ5Qf7tqEaGnIpnYirU0Uebo3Qaxxg1XZUhQFbP1Xi8994GaMn5taMsFUY6MNISFJzMR84+FI4lkSkUshYEbUJKKvKmavv64zaCO0lOzvY+8eDdI2UsG7YSvZAlX3vdHjNOffx1fsvIXXY5qyRoyzHTa6/6ivcf/E6bvz2lYz+2cLjDktDCBqhjTG7QvPcQZ7zuztZ7y6wFOiBJ0AxTPKDI1vxVmy6vjrMX5auZelsgyAbs+5QAxVFbP1kkeu//kqCjEmQkozvL6EMQ0tK5DIUDoa86WtvxR8I6Pz0YX7x8Ca2vr8KhkG4bRTphYjdh05fo11qfXRh2zpxmV7EVDGx54NhEIx20+qySR13kEtlDr2ui1977v388NYLWfdvK8xe1Un0nCLNAwYDPw+pDhns/70syYkOxv5NEAG5AwLpQ5RLIFsh439voqRJlIiobM3TeF2JZw89SD1y+MjM88n+NEHP3SvMP6NAZT1Agkx2A8nJCvHxKaIdG1jakaS0RXHphQfYtWszm//qkG4vp5KoWLPeRSJB1FNAOQac+O/j8KvvkRsGccJq98QiTRFul85Eem+rYgnRaBLX6rq8a7YQhoHR2wEqgfIkewLBYa+Phm+x4iXZ7/XzSH2EuRMdJCYsUg8eJS6WtK63bSEbeognao21XndsSUwUkYJ1mWUWBtLIfTky+8saPtaGesVJF7mK5YwiXRrHiiCtsOpt+VTbJurKajzp6Rzk6IxEuRbKMpCGXMvwRFuaFSlhdhFVrSJefhHnF07wXWeUuFbHSCaIbY1T3To+w8GZXuxDCQxPEXfnEX6IPbWCW+hjU/c0s80s0cEYtfcwMpNBJBNEZw0QOZLU4QXi+UXEuhHCfAJnsYF7ItDDuzDCH+6kPuAgQ4XhKbwOxcb0AjuTG1g1TVCWof8pBYYkSAuC9JME4L8NTjsebUq1Mg0S+RZXZvdxc+YSQldSbzrc2ewEqaiOuCRdA0cIZKVGODdPXCzh7Nd7j6EBysNJtgxMcGnhGL+df4CVyGJmNMd8I02tpSuKyXqBZmSx0ZmjUzYI0gJzdBiaHu4xjYBYNQ1ffY3CMjF8xUIpjVkXj9NGR8VnZnn3S8MiMfI+GwuLHEp0oixJPl/nOZnH+FbhHIK0RcVz+WlzgLxscHVmN18uPAOZSKxdcAC+UtgyotXdRb3X4Jr8Ls62LUIiJBJLGEyFNQ5Xu9kf9JE7GuIcmqPeMwpCEmQskqNDxFNzGPsOYXd1IrIZVKXaxp23cf2Bwi4J/F7BJblj7MqPrZk/RI4BSmGcId8A0wS7PSSt1takP4RpokxBbOlWElIS5CKeldvHrckLwA+IHFhXWOFRN4dVCxGxgZH1CXIGYU+WMGm1Td0Vfs7GEgLzkJatDs4dwctKNnQscUHqODfMXsrxlQ5Sq+OBtqhrbAhiRxC7JjLh4nU41AcgMVTl1T272NU9ptFpQYhwbN2ujdv6+oZ4SiTDX+1BHscoz8frdIltSWrSOQk1k+IkTd1xNHU1Vkh5inxswyN9osXAHQ5vPPSH1Idjtp97nD0TA3z+H16OWY/YUA8wa3XiYgkxMsjeD+QZ7C/Slyqy3Erhf36E7N4SjcEkrYJBy3f4cWMDRypdNGsOcRcsXVQgMx3gHi8S55L4BQdHgpgVJ9EIC2XWfRNkI9DT95EBjr4iS5iJYedTD4mwLGRPF5FtarnaXBbDNFE1LeIVF0uINj5d2DbjNxXZefcl9NebcM5GVDPAWKkQJHO8e+Q2/mDl1Qze0aC4o0D4t1VKzQTlRwcJOiI+0Hk/O+sbuDt3MfbIEFO/MUCYhOE7qiQeXdDvI5WEIMSoecjFku7VKYUC5l45xMUve5SHFwcoThZITgruet/lbJ5vEC+vgBCY1ZrelG250I4DvtaKOOM9E2nFzDZkT1RrDP3tOB/reC2bZqoYKxXSkx18ouO3kFcZrH/7fmqBQzVwmP3JekY+XtKqm5Uq9eeeRf6dk1yZu5sXZh+mrmw+s3w5XmyyPTeDFH3MfHU92aNNPKuPY0mT33nJFkbHF9n88gNkXuVR9BPUA4eVGzbR8eV7Na46ndLwy1QCPy1RSmhYYkNrBa29lbaM7Rm3VU5Z0dIKGz7RxUJ6nJ4j2qGm66/H+NPO32Fw2cOsrBDcVuDTmVcSJiVBUjJQj/Ev24o9X0ccPo6I4UCQ49qBX3DH587iKneFcSumErfYHSQxiDnP9jkapjn+/XEGHwtxDmhEVOs5Vd63/Yfse/EA0808hz99Frkb7iEuVxHtvavCkLhSQ/gBpRcM8Lprb+NL+y/j3z94NetmdKKGkDiPHNMD1jMhSbV77GrVzD3hnnSriiLsIwtY0zaUa8SNBoM/GuQDC69j6L4ANT3HwI8TzM2PM1SNka2IrkfqdD0CtRHF4VclEb0tXnvWT5lsdnDnz7eTWLDpM0cQUczKFpswCZOf2cg/1jdg1SO6BUy8xmPb26aZurmD9TdVkaU6olrH3zzAygs3UdwGQ+fNoJTgo0d+DetoQp99UUS8miAoPfCUh08gn4LL1q8eRx5H2nPTFFqYCU6a+NJmWUqJskzN1DJN7ZLh2CjTwKx6pBSYTZvINel2aqhAkn14XttsJVwIQqIohoTN5tE5Xtb/EM9IHGYiLPDHnW8gndYsyNiCwLeY8jtYaSSgpnGyYUoQG0IPHoDIkcSuhZHU/V5hmqhmC+NQVV9AyQRhPkHQHZDInWZtKIXulaHhpGqVeOT5EMW6Z06gGWSGAQeP4xxQyOEBgv68znaA2AZLRMSxRNSbBMkO3j92K4e8Pj668HzslE9LWbRiCz9vIaIcjX5FlFAILyBcWMIcHkAlXeK0S2xJRDOpdV6qNeJmEz+reFXXLkx5IT9tuJgH0jh3PKQPbSHbsDIt0C8zGYTjYFV8DPMMDnIhEYaWO9byxrpUVr6PuOdRLVFqmkSGgVmuYDoO8mnreU7HXlwRkJQefzj822tEE+UHBEnJ7wzcxZi1QqwEk2EH962MEsaSy7qOESqD3OEG3PsYQsUk0mnSZ5/NhNXFKy59gNdnD7EYhazENr819g66uztPokgsU3+OCsKmSbKFJooZBkY+rw+1euPMkE2P2y8GRluyNd59CMP3CVf7wTsfwW0/JpYCK5nEchz9PTIM/PEeShtcUrYkVeshNgUPNsdYZy/y1u6fYomYlUixEtvsaqzHFSGbrb1U4yyZEzGpA0vElSoinaIj3eDyxDEucY9TzVu8YXAbHb09Jz++1bh4HnGjQeTAFan9fD58Gqkf7dOtyHxOi7mtFM+4N47gcagO0VY1XHWDVpUq1ETbfi4mOdsiSCZx5xrEjQbEEGfxAAAgAElEQVTmYonsUXMNPWaUGsTHTpBIbMfoi9jQt8hzMnt4zB7ix7mt+C1BkDURoSJqm4EVHi0hjs8gMmlULs3ogMfHBn/A09Nna0JPtU5cqxM5Bq1OQZgNKTgNpqp5FudzZIunvJ9T50KwJjPwZOtXO+xsH9ypR/WQIy6WWDVpUJK1w0plUsS5JLJt3bR85QgLlyk6H5T0/HCS0rZh5p/vs2lomrf0/oQr8vv5yucvY6HaQWUuQ2LKZPwrEpYrLH1phL8fGaX46tsZdxZodQga/QmSCz7JOTh8fpadmXHinQXG7/Mwaw1kK0CW66hiGZlwMDyHxlCS1vazSM2HpB6ZgabOKOTYELNX9xEb0PNThYxOP6QiCJETbceb7gJxykUaUm++dqmoQi2oJRIJPYipN7FPREy9ZIjhlyzh7c/zvj/5XYxhyZG/ge39h9hmlbm1tIPB/zCwajYfu/m3aXYIar9Vx7Ii7PsFyYMgay1kTxd739fPBWcfxZQxEkUrMmmENktf3UHXl++jY6/iLT+5FrNo4iwLspOh7k22deSN3m7q5wzQ7DQpbQKzIeh5KMBsnj6TUboO6qz1xLaBeeAE0UrpFJin3uwqihDAiTefRd/VJ1D3w+c/9FKWz5Zkzl/GmTcRw/3Ico1wdp6OX0zz0Q++jrg9e5WhwilHREnJN88bRIYwVlzQOu2hNioevmUJ/940n849k8xZTS5wT7DBinjdS3/E7ZdvYeWWQQZv2I8qVxGlMt31JvmDecxyRevo7NjA0ZclSMxJhr/wGFHpSTy7nmSZwwPs+3/dFDpqZD6zjtQjM8RLy9oFaHXFEQqDE7+7nYGrJ1n41gh9X3iQhZeP8rzX72TJTzNTz1E6HPCtDz8XEStiU+DlBOVNCrMp6HxU0eiVrPuDeQJl4q5EqLlFrVAqJeYnO3ldx7u1VIEU1J8RIP/t5FA7iAxCJVm8dSP9f7+LoVsWeMf02xmd1pLE4TPOYeqtAeFkik1/fZDolOH0aa028IDlIsrz24PkeA0thRGtCfIJy6TZ61IZFyRWkiSzWSoXDzF9JaQmDXoe9HSv3rYwqz7m3iwTj6Z41/TbMFuKdcsB4BNkdCt48CdVZCNATM+D43Dw7aMUzl7iNQOPcDhw+c0X/4w9Vw7w6J5xMgcNnLK2rswfhpXvjZH2YvLNELPURuzlstBVgDhGNlqa5LQqArb/id/+2r44s+id4Wr3euKl5ZM63qdqq8h2VmcaxLaBlLr32OyWDGyYozitjaxaBcml649xcf4Y26yIdeYE566f4pDfw793X8i9yTFU0oXFFTrvXyKxnOeRFwzh5AOUCaEr9KS64WPUuih7Lsk5hbtvWts+hSFxoEtDwwuQfkyQMKkPCkRkkoI2zjlAOTa1Ia0p0vNAE7N6BuWh0owuVKwn6o5WcROxQrVv5lXonWwzQVUYgV+j1a34h/F/5zkn3k7htgnCF2/mpVvuZbM7S0vBbCtHeqKOMb1EotkktXWM7a8/zkiiyPd+9gxS8xqrj+uwafMMnx77ztrLSrbtiM5f/056clnclYjMfguzoXUr7FK4htRRUYRybZpdJvUBgbmtTKOYIN4jT9+vE8Aw8DocIleSOWpp+GHE4zM3pVCxojYW8o8bvs4LHnwPudv3E1tbmR9Nk/AgLCQxQ12qRtOzZL9f0iVso6HZlqkkic4CzcIgykDLCueyCE9ncOrELM5Kksb8KA+OjdFnluk1SlyTe4AXZh/h5YPvbJsbeFovpFJDTs3qrNAw8PM2hS0rLLuFNV35/8lSSZcXnrWbq/O7+bOe60gmnF+KCqqNhXx6w9e5evS99Ns2rR7Fe7t/Duje+POKv0vulmPEzRYylUT0dWNXe7CaMdm7j5PcMshimCVvNPRQ3JC6/20aJB+cIOl5ayS25V/byBfX37T2t+uxoqEMfmPsHTr2Bw6TOXRM73GlaHZZvOvsH/ClzGUn4YdnsoTQIAE/aPt2ttm/7e+LsMyT5sxSth21FGFCgmXS7JDkx1aoNjuIXImytcsQrRB3SeGuKPI/PIDyPN1SzaQJdvQSmwJzepm4WEKhJZKdTRXeteEOfGVw0O/lpbkHeFvHTq6LXsWhYBhjvyB3xMearxAfO7H2WmPDaKPTLMKMo7WQ2uCPOGn/H0SttMVsgsu2EboGyeMlRKWunXn8AJGwwLIR5RpWvYmqN1DNFgM/LVGb6MZYB3v/ZJDRdTNc2/tzZsICfzz3DH4xO45/VxetbsWLnr2Lrk6NwVSej5hdIFVrcvwfNnMosYXhgw3MYgOxUgYhiAo5ruo7xM0be0gsj7QzDEhO1pHHZ1D1Bs6xCKORx/SSJOY8zazzfd2zXVxh5PYUIlZYy3VdTp/OCiOUY3Pwg5uJshEbvhpi7Z/WhwMaKidcV1vk+f7aP9ndRdyRIXcQnv3t96DSIROf66c5E/PNTz1LQ/gM8AqCxttbmE4PqYRPvQGzN29nb0mRnw8xWjHKsRFhxPLXB7mi/72ESUXsKsa2z/DsngP0XTDH/k+MkbvPYvBHpTaJQwvwq3VDyEqDaHoWlkt03mfibigwuT6JUTJJHisil0unvVVUs0ly75y+1Nu9VE1l/k8CZSpm3U0Rr9r7XsSI4vBnRhnomOOlnZP8OL+JiUSBwn6X/NEJwqefw/TbAoIJnQWqwR4OvjdBf3eZrbnHiJXk4RcM0qwPImddZADhaItE0sd91OSuz1/E7YWLiRIKqyKwaoqxx1ptCYVYo4zO3sTixXnSUyGJOx8jtXee6Iv9jJfDtsG2cbK9cibdhNkFHvibC7gneSHdu5Zgqfg4TfG1FUdsuDHglQ+/F7VFsXRjL+FKi8v/7d3IwSbP27Afbyqte9NX7GDq9z2ac2k2famG15Xg4Cf62Twwy0XuBJaI6fjAcWZq3dhGhBQxXpSh7nXS8dk07u0PMfJFg+ff+Z7/8jLW79WVgtHbQzzcgyzViY5Oklzw+ZsHr0aecCn4TyK2/d+tMETUGgTbx1FSYB2aQZUraxK2wSVbqPfbZI41sebLJOcDuh6xSB+vo+oNcsd8Znd14kRQ3GyRSUiyxyxEEJJciBExeOev03yN+TJKCJwlnyBjMf3yMSIXrIrC8CFxC/ztLa9Gtc/dMCmIHLDqio4W5I552Efn24YaWtBLpZNap7ysiVgiiBBeBCu6cjNSif+dg1wIMQz8K9CL3nqfU0p9UgjRAfwbMAYcB16plCr+suc55fmo99sEKYFdTmJGMaJaQ6k2Pd22tDJYEOpDK4oR+4+SPiipvOlcXnzRg5ybmuRsu8hcmOO+xRHK+zvZ9J15Sud1k726RcFtokRal1iBvqnzP6iyZtIbK12WJxNIN2K9u4DfFVEd0norygCz7uJOmWsCUKZhkDQl5nKdRmOJPeEufFowLxiunsVo5lwCI+aR5VsBtgshbn8qMdFKbQbbLjrOefkT3HXzZcjFZYx0Sgt1JZM642jHbvXQUAmHoCNBcimk726D2askN17wz1zDG+n9SFETIFoerefs4OnX3MfT0we5xClyQ2Ur3/nss3EOzBCM9aJsiXItCCTdu4p0S4nXlSDImhx1+8jZTZ7Ze5gNo/N89Ohvwv6jOsOxbURXgaAzhxnHeKrB7tId+MUmHHVwjMvpOvcKwsU5Hp773mnFBHSGvzpAJYr057Y6I1xF9Zh6SG7v2k//gyaH37+N6y+8kQCDSElq/Q4/qrs0SknyhkFtyOabF13PXw6+gGIyjded4u8uvZHnJ6uU4xYNpdjb08lcmOO7Czso+wneMnInY9YSb9z5h/T9ZJE46aAcA3N6hWhhcc3kQsUxEOB1a1gZmCTimPrUEfZNfg0/1uYOg2I9I3ITgfIANgohDp3O9ycqV8h860GgfaWpU5jFq+FpC2UZ9+6l+14offQ8frzjK1x+/3V03GiyuCPFw4VBrIqWFKgN2Nx4waf5yPTzKS9nodPlHy6+kWcnGsxHETHwpXXfxcLAEdqb01MBM6HHy0ffS8I0sX78MF13nGL+YdmaYen7OiFJJmj1JHABTzTYc//nqD/WQkRgNcYYYphA+TSocloxiWK9z3scQkdSmE5oRBG6gqj32VRGJXbVwai6WFWfjBdhrNSIlMJebpI9buEVJI1+hV1umzkrhdmMiVxJbdDGbCmydR8RRBj1gMg1qGyIEB0+LDmYVcH4d6qIvUfXsn/hugjbIuorEORd7FkNpxa2TlhJuMT5FLIitVWhUohQk4JUo3EKb+V/JyMPgXcrpR4UQmSAB9pfyGuBHymlPiKEeD/wfuB9T/ZkyvPJHq4TOybmUk2L/NsWUqb0sMC2oNU66X4iBWxZR21dBsNXfP/Wi7gtvJiP+dAYDrlsxyGWBjOUzuum3if5+dJ6js13ssmrwMgA+9/WgezwUPMu0hMYbSExb9jHTgYYR13+/pGXYZzbZOiaybXXOSHWMXB3ncqvn83M82Jyj1oMfmsC1WwihMlm5wJyqSHCuMXO8rfpUN3MxMfokH0sM7kH+NFTjQlLRWb+dT0nEusYODRDbFsE562n0euwvF3gdUekjpskFhWlTaBGmjhOQNKpUd7TSd89EZlDJi9NvxUVSvZ+aAijJknOSrwOxc8X1jPdykPXvRxvdRK5eg6hDIGftTj8GhOn0KL3XxOkH5rC9UPssoNRT+HHJscbnawEKVqjPrNvPh8/A0FOkd8PPbef0Jsuitkkd5AVHcTZNHf/4FsUjo9wdHknHaKHFTX/lGMiDANj43oOvLWLOBOy+Z9aqAf3PW5QKG2LmbeeT/PiOuk7k/TeXaR3V8wfzbxJmwIYECZAZBXOijqpoSEUvU6Fmc3rqQ/YzIV5/rWS5aPfeinuUpuKnYKnXf0oV3Ue5P3fv4bMcYnXozjw1i6GfhSTvm8C1dKQ2MVXb6f5axWcO7J0f+YejCDGaGrcMegiYpNxHlmjQBh77Ap/SJc5yEx0FGKqSqmNp/P9MQcHOPDOYaJcyOZ/aqIe3Lv2hZeuljY+8aazCC6qEoYGKhLIWcHlf/cucsciUvvmWNwxyFvH7+RDcy9BGAaFPWVe9S/vIkwoovfEuL11NlvL/KKV5c3f+H0S8zq58bPw/lfdxAtTx7jyvjfTOpohvtSndsVm+r/m4H7v3rXXufzbF1D/9SruHRm6P3sPqlIlMZlAVusQKbaYF5DcdB6qUuWe3f9EnhyzHMfAIlTBU46JUgohJbU+gzApyNuWtkRMJsG2yBxv4pRtEpNVxOIK0rYxTIPWui4qV/STXIrIH6ixfE4Gvzeg5tlktw5S2mhjv0S7FS0XM8SBZOZZaaySwdCPA8xqwMgPJH7GYfECgd8dsXRehlTfdhLTdYxyHVWtE1eqyDDEXXJobu6lfGU3uWMB7kMTqHoDo9HUyaav+/siiteE8kTb6vJ/5SBXSs3SlvdRSlWFEPuAQeDFwJXth30Z+OmTBR2AKMKcWdFZZtB2wWn7dCrHRrnar1MFvr7VTZNWX4riJq1K1ndvhLPkYR6dZeGF6xm8tMRkR4HKUJIgDbPlLHHRQYQRQU+WP3rWLbw4fYDPFC/hWKOT+UYWIRR/NvZd1lktnn3fexn55gzHLknz2fGbaCloKcmL+9+NCkLK6w3+7sqv8s7gNfR9bgkVhDhWEtfOI1wHM5CkyNJslVhQx7jIvZpD3HtaMVHlCr23HtM62MsrYBjUBh0qo5Kui+f4tYG93NB5EcUTKa542h7+evA2fKXwFLyw+VbkXS6p2RgRJahsCXnfM/+DQ81ebj16FioSzJUytEKTI9keFv00sSl0Fm4IgqTk2kvv4pW5+3n9f7ybZKWKjCKMpov00wSRwVIrxVIrRb6zRuXiBN0dVXZ0TfNT/1w6Z+dQYYgtbGzh6i/WUplUbOM/9DALTHABV3CY3U89JlIQ9GR43VV3cVnqEH/57etwTznERRu337q0xn1P+yznlv+Qjv3J/7+9Nw+z4yrv/D+n1rsvvbdaW0sty5IleUOWbWyMsQ0GQhgYCGaAeMJmQhIMwckQ8iST+U3IZDIMYcgEgiFOYjAEcIyBmHjBC8a2vMqSLLm1L73v3Xdfquqc+ePUvd3CCkjGCMzvfp+nH6lvd9+qeu+pt97zLt8vyT3TxL8/qqdkoxFqm1YwudXFKS4KggRKEDU9Kl02tbSgGEQYLPWy9hsLqL0HMXu6qa/uJP7GGpfHDvD17a8n/b1d7P8fm7jioud5/plNRCandCRuWcxtkRy8+CsMzNxAJyA8qVkivVCAREVwggiKAMuwiRtpamadKW8EYPZ07x+VTnDdVY9yZfJ5/r8730dkyYCRcBxEIgGXLrD3oq8yKyvMBoI3f/3j9H5Gj8sHhgD6+LX4CJ/Oag51jozQ/w2fmYs6uPqj23ll8gDdpsM9pV7W3J5HPbNXt5b2r2L769dyRfQI4vE0q5+sEvtvY/zTmju44umb6F1CsTu3RXHgklsZmNV2UaUyYnoOVaniEsHNAY/tQgAxEtSoMM0YNs18+SnaRB/PSwm8hNJ+RSrdwuw6WNN5rDkTZuf1tLFl6aJnRy9zmxVil0ni6RnMsxNE0jXqbRblHpvcADxwzj9RkCZfmr2curTIWGWemltF9clluFNlYvuGiEdcZs7rx0h4lPosvJiF4ceISIkolFCViu5WAqoX9zF3XoDwbaK7DVS5gh8ORApDO+1GACtCnQURBJycfexEnFaOXAixGjgfeALoDp08wAQ69XJKUKk4yjIQ47OgJPPXrKPSadD9ZBHz6ASqpxO1fgVjl8Qonl0HUyLMKt6Qi1k1KXXFCC4YYOFcj2vTu+lz57n1im3EbZ8t7WM8HAygTAOj6nHvzEZsEdDnzNNl59lv9yCVgSEkJanw4+D1pBE74lxauBFzxsFZEJg2HP2zC/EyAX/w1NuIjlqoc8/CnC81OVZksURFFigwTza6jHppOxEnBZXTsIlSGB3tHPrQSryUZOCfO7HH5pm8RLFy/RijO3v51j09uBJc4NEV/dwcu5CvDF6EuTtB+pgkOpqj2Jehsq3EQJeu/u9ZWIbzSJJKt+JN1z5Or5OjGESYqiQxq3ogav6sCOUuwd1jG9hf7Gb6VR4LZ29i1d1V7N3HSB9cxmF7Oe6sgTuvKAwoYmvzDGRmeG1mL/d2bcLs7ECVyppV0NAk/+WgQKGeI2N1UfdrRFNdkD8Nm0iJMzzLnV96Nd9MvpoOfNTFW7AODCOLJcY/fCH5zXViVoVrdv0m2Z0m7uExvTOQWkxBSIU7vEBvLYk9WyIIArI7F3jbzTdhVqFtwaPSbrDKmSEXRBm2ViOiUSobeyn12Nw1uInt2X7q3QbmazeR3WOw4/BmOoerWH3Lwl55SdcTggHzQ3Q/pgv11vAsy35k4kxr8W6UbKaCKpQpqDkybi91fcM2yBxO/f6ZnOGuL13Od+KXs+LAJEGYczdcl+EbNlHeUkGNOpx92+9gVjTtsGXA0J9eQtcOn8hdz7DsR2Uutj9O5pBE1Q7pVs+pWdqfNfm3L1/GNwYu5dtv+exJ12rJd5mTDnZe4YwuMPbVfi7tu4kV20s6NRBO4C6/X7Ip97usfEZTW8i6h1EoLurz2loIu+ItUCjkyNg91P06MTPdONop20TV66SPBPgRoYW400mKl/ZT7jCRNiCgY3cC69CYLor6Pum9C7i5JH7MYObqfso9gtpUDLskqCcgNiF49Z0fx6wYJIYF5W7F9W9+gOXxBY5WejQTqCFQUtL7WEClPUK1XROqKYEmkOvrhJVdmOU6olLTa3LKorhKUfzwGjIHFO33H0NVa81ZCTMRaaZ+m8yOp4BTduRCiATwL8BHlVL5pbzLSiklhDhp6UYI8UHggwAREW9WYpVlYIadGnMbBXJtGX+vDVPTBBuWk1vjkr1mnIc33sa3igN8f2ozu6or8UYtKt2C2poqF/YPcYlbYb29h871BQIlcETAkbYOMBxELeDATBedkX5+ve1ZMoZ+Mpalg4miqgyCqKKecWgbDMgesEjtnSHYd4iRT1zCu976IF/dtxXniSR2QVFcHSfmWtiTM6h6nXqlyE71IGfHLsF2E1BGswGejk2IoVJxLrv6Oa7I7OMLj7+NTKnO2o1j/PHqu7jpWzfQ+bVdBOcOUOqLUByNc392PfEH43T+3WNahTyZwI9mecvZu2izShhCMZZP0ftkiZnzYrwr+zhtpsffz29joRolGUaLxeWCWpdPZTTL1EyKqzcNsjwyz927X0X60QKpY3XAITtY0k70XWcTPafG2vg0l0fHiWSrqExS81uEBUnfgl21H7HeuhDbjkIg9BxA/vRsEoyM0fV/hzBiMUrXbCK3LkbHeAJR93Cvnmbvubdx8dPXU3q0k2V7K5r7ujFcJnVHlBqdwDhweJFob88+lu8BM5vF37gKoWx6rAWm7aTOaboOheU21Q6BczBKwYpAG8ymTPoerugidCqBbEsiKnVEtU7bjjky+13MmTyBaRKMT2COjGrZt+bFQSB8dvmPsN7ZimVFTrj207LLzCxdf/uYvh7baXKeY9vEr5xi+5avsvXm32fNLceR8wvIUomxP7iUK9/xFD8ItrLiXyXGIztZ+Uh47PA4wewczM7RtRvaXnMhw2/KvPBklG5JXZBRnKJCTUzT+ZUxOpRadNCWhYi4RO/bxcp/XVKE/TGtUWFbBAmHneMP6bXi6LXS6Ak/rfunWiNxTKdrhedDIs78OovSqgBlKVAQnXHJjMdQsgT1Omr/EZw9dbh2KxPbtNyfM2tg1AR+DCIzit5HK5j5KurYCPWLNxB7a41eN8dwNQi1bXX0H3/yGImIy/gbluMlNTcLUlJvT1DLWLjzPna+hlDgzkN+g8/lW/bzWHwjbTtSiFwRCgW904yEu9pG11R9kVr3J+GUHLkQwkY78duUUneEL08KIXqVUuNCiF7gpPLXSqmbgZsBUvFlyt+wmtxADGVA51QaNTdP7+M+lQNR3OEppGniTBZIA0PzSSYC+MKBVyEfaCPj6d7fWlbyhg17WRGZY3styo7KBr52eCulioO3ECEyYdFvTuO3R1nTPs6FyeP0mHmShseFkWNMBGnesf2DiOEoylaMXGXS9SSkBxfwMzHkq88nPq742rdeQ2JCMyWatQCz7GOU64hkAlkt81ztfnrNfrroQ9XrOESolucbNjslm6SNdiXyJZ765ha2x7ewcjCHMZNj5o7V3NB7AysO1RCJONZsiWQ9YOyqGO9c/hSf7fgPCMuidPU5jFwj6B2Y4KrkXhwRYAuft63Zya2/s42ejkk6TI/jfoxvH91C6Via7LzmwbA253hFzyjbD/cjSzZDxSwl30EoMGIx7EKd+KRBoT+Kt2k9VkVR/3YX3+rs5ta+V5LZYyEqOV2Qti2kkuwq3U+vtYbe1AawLBw/Ts2Vp2WTlGhTjfYx5fkkDuWIxh0tqByPUru3nS2DHyH7vCA5VMMZntXzH41xfmPJv4C5bg1z27qothkUV0ncGYOV/7ZAZC5CQUbpsXOMXpEkuWYdkQVJdE6La0tHMHKNINGX53BHGndugO6nPOKDutdcphOIag0zrzsgNPWDgeFa+iYMx+Cl9NktHmNZ4mx64udArYYjIviqbp+uXU78oQRpICw9UOZ9p5Pz9n6MFU/U9Yh8ONDW/VSVh+RWVAIO/e9tdDwryNz2JGrbJo79egwlwAggPgzdt+1pvn2bVWR+Y4os5yAODKEWchz65jl8qG8dwVbF1MUb9ZNACnofUaR3z8JCvtmB0cQSZsYGc2NQq7Jz7H56zNV0+ctQno9DBOl7p7dWjDaFUhilGqLug68j2a5na9SOWQS2AQKSR4tQriAsE5HNaJWeIpQ7LSJn5agcStP1jMSPCKpZg+JKwcyVNqoaITrSQbVTkjHLRFyPr19nYubXIqMS4QuyzwnssmJ+q0dndw5vbxvMLOC4NkJGmLogQmHAJLPXpOvZCpHZCE+PbKL9uDqxnVbKphCLCtPOzWn3n4JT6VoRwN8Dg0qpzyz50XeB64G/DP/9zkn+/ARI1yS/NkpuQH+wbXsTGPM5IvfuwvU9ZMinwcQM7kIBb34lY0GS8nNZ1nxxB2rzOmY3JyBb5xPd9zPiR3mguJH7Js+muqON2BxkD3pYpQoYBrWMzbb0KBdHj9Bm+ESEoN+CQ94Und+LkPnubvb/5Sau3LqXPTs3I/ccxLvmfGbPcejYU6fje0dONKTQUZtMxNg7dx9xI8Mqa0OTqbBTLGO02mylOiWbYBiofIFln3uyOSEZGILuL06BMDDbsxCLouZyGJPTiOhaPpge43+2a2rUqQtNHn/zp4kJE1fYeCqgrDw2tT/Df33N8wRKUlMOj3jtVPZnSB0XGLkSQUeK6wae4TczT3P10Ieh7DJeSFL0HD3lFoti5CtEpGRmc5r6uSWy34+R+cp2zGwW2jMITw/NIAOwbZ4v/5CYTLDa3ohIxFG2Rae/ntH6gdOzCTTH2JXvEQwewnBsgi3r8DIuy28/hj+2qMrQ2Hw29DKFECcUiKqrsky9ts6mVWN8be2dfGz0KkZv7yYyF6ckXfqseepbi0z1xFh9l4czPI8am0REI1jXLefDZz1MYSDCvBfn7qlXEnuqDJ1ZgpSLXSjhj4yGJyAwXEtzSNfrKK+OUorneZq4lWF1zys193yxRKfRx3GZbz9tuyyBkgphyKY8YuffP0WH7+u2Wmg6CfOhHfQ+BMf/26Xs+o3Pcm7Xb5P9Z5OZzTG+ed1niRk+E0GcTx54K8Z34s33bzeL5NcKIEX7SJRgcoruv9F0uNbtJt9ddzcAZVlnk/l72MUssYMBcnp2yT0jaFDZ6ildUNJnr/84MaKslKsBifIlnbKb8UV2qFO0idDtsEXtpAkClB/gbB/E9nw9wGTp7jOpFEYmjUrGNPd3vU61XfDalfu489hFpJ8aw+tro3ZenMoKjwyeR1EAACAASURBVKeu+hwFqbgt9woMlHbklscXrrqViPA41ykyLRXXZj6CNeHw1nN3cEVqH5+KXk8wM4Pl2Nh+isJGg3949S3cMHMD5t89R/veNO1tmUX7ND5PpXSxMwj0QzjU6z0VnEpE/krgPcBzQoid4WufRDvwbwoh3gccB37jp72RUQtIHyrjFPXW0pwropSO5hqE6o0pQeUHdD5h8sHqB+jeoxDJJCJfIbvfRNpRXiVvZFXfDB9bfR+PWGtJHVVE5gLcSb198zpi1FImx8rtPGCfza7CCgwUN/b8gLiQTF8gUOZm4scNtk9tYfmRMsK2iI4U6FBJIsM5TdUaGjo4d4CJi+PEJyQ8upOx8iAJkWF7cBcA6+zzWdN2Cbvy90KdTcDCqdgEpZo8KgKacnENnnhVreoWq2Ud+JkIkUMRNsTeQ3zYgI0DJIZg2/c/ypq1k/zXNd8lY3gsM+GRapbPHb+aXC1CvhyhshAhMySIzeh2LeEFTNTSzAU2F60cYiibpSNaRCqDcSckAitVMMtV2vfGyZXjpI5VtD062yitb8esSayihzVfZuHQM4wHR7VNKt+DYYOzUhezpmMbu8buBE7dJkFHnMI1F5N58AjB1LS2QyCxpnKYBRdVq2G4LkZnByoRhek5grkFzBV91PuyzJ4VZWE9tO2Btjv34E6VaH8oy3OvWEl5TcDl6f389/dtwc8ErLWnmQoSyONxkkMCa6Gm+3qlBMPEcQJiRo3/teO1OIei9O2rgldn6pJ2ZrcGdP+oj7ZQvQnLAq+OqlT0WhaCHLNMqOMk/AyPHb0FFKw1NrOasznOYCpstTul+6feG2fiHZey/I4hnUpSEiUN3TQQ6t2KaBRW9eG3R3GOzeAPj2Fm03qQJSmxhcnVZ+3j4U++Auko3nrXR8isXOCWzbfy5uW7+OLHryFISJ6v9mma45ii2iagI4vp+3qGolrl0A82MzD6nwlqJtQNeh4TxIbyzFzWQ+4/99C1Q5J8+BC1LauZ2eKSPeARuW8XKKltwhAJ0jwu7wMUA2xiFesZ4QinY5MGNbYql3XbYHtG199GNbVEI81Wvmw9+VUW2QN1IoendUvg2b0UV0o2xsa4IyK1NqYQ+HGwFixet/O3iNo+UdujM1LkgtgxRr0sn3rijVC0IOGjPIP2JyzcnORO5yLu7DyXTBS8qy6AfB2j6hE57vCJ/W8lPop+6AoD4fnIeBQ/E8GyLcRCTvuCpQyZpokZC+UBf8pA8Kl0rTzSsNdJcNVP+/sTUK7CE88RDZ/Q0nWbhPAAqlJFeaFj83067thL+zd9jFQSlUnCQh5x4DDdz2fofiDL8bf3cfFvT/OPpkfb7hzGbF5HiOkExbUJalnBsXybZkfcvRIRwKWvP8Tr4oc47+KD7F6xjGW3ukQf2ttkUZOHjmE/X18sFIesdnPnxHjNu57kOzvOZ8OuVVy7/CP443qsXjREA9o72dp9Pffs/Ys9SqmrT8kmSm+vRMhHjueHxTq9BdVcCxWqF61mYa1N+56A2D1Q6/BYOCdJdl+FrtuPMv6uc7j7/VvYEhumJzbCv82fy8w3VxCZV/RN1iDwka7CrOjBFOEFjJQzTAUJfrvnAYIegx2V1RwqdzPioDto5uaRpRLxQoHEziSqUCAQBl53itlzLKwyOHmb5JBF5mAb19jXnaCeZNRdjMBia987uOfAX52yTcy2OnNvLZHe1wFT09ph+RL/uI7WjKgepvBWdlDpdkkKgcgVqK1uZ/q8COaVszx7wT9x4aMfpOPBFGponLbn9mN4F1N4o+LNiWHO+o3/S0T4bHAMDpeipA9C5mAVcy7fpBEWlknMrZMxy7TfFyF763bdTeA4zL7SY9/rvsDZ/A7tj2W0SLRtIebzi2P4hklGdHG1erv+vrFD9ptR1oHTEZZY2zHJO953Pw8+cwnG8Ei4dgJUuHsxsllEPMbc5gz51Qa9ohNrYgras1SXZ5BpHwuTv1r2AGO/dT//4YkPsf79R5l7yybS53r8Qdthfv+dBznsV/jzsddzLN+Onwqoeia17gSulIhKFVks0v8Px7WQ8fQssljSdATCYPpj53Po9Tcz0H0DG/a1M3a5y3v+4/3ccu+VDNyr13RGdHC1eLtOCYV8/A3EVJK8mlt3qjbREb/Q5FwRF29DH17CIpErIYq6AItUjF9qse6yY4x9YzU9O4tUNvUws9kitXaOi6NHEdFAD90J8JIKd07g3tZGOSsYvdBjrjtKrLfGUL2dNf+ocAaPamI/pZDTsyjPJ3lsPdWOCHMbBKNXOnQ+a5E8VCC7X1IsdtFxpN70dXg+KmJR7nWJWgbOREQLSpTL4U5LIIS1yOf/szrylxKioQbSyH+GUm4NqlYjGoGYoQsepom/ZiWVngjRiSr22FzzAxexKF5Xisis4lXbP0R9PM6KFRK5Jkmx18SsK1JH68QFTM0nmXeiJI8Y2CXFp5w386mUh5hzsIoCq6JHbzVJVaAVgBIxyBeRC7kmK1n6SJ277t9K9iha5cP39fmGCkHK9zHyxdMWUVDo4RdC6k1CB47Uo8yNLWp0tAQqjl3wEYHEnatp8vrZEkhFbFpy+/7zeCS7lj3dh5ipx1m4rIrKO8SGorjzis5ni4iKB6v68DIRDj3awYeWLec95z/OWneSz+++AjUUY+WxuhYqyKQx2jT3A54HUunOjEKNxLCLVVU4OR+7UNdizJ6ndzHhrkLE4xTP6caPCjjwE4zwY6gXHNztSYz5YSQ0R7gbKSyk3rn5UZNq2iDu6t5hq+jhzrkUdrRzQekGok/GUaXhZq5YKEVVmTxY6eTjj78dpQTLuhaYWkjQN+ThTGnFcpGIM/3m9ZS7BZVDkhuH3s3AsZBKua8XmU0S3++wOfp+2p7V4+HC86FSO4Ht8GS5Taunm5mr+/GjwBdvf8HPfxIOFbq45b4rOWtqmkAIjGhUr7fGmgkZJxPDVUzPxZkqIoMAUalh52tknk1xdvS9SCmQnkFqlwuehwjH6R+qGHxi/9vwAoO+VJ6KZ5MatIhPSNyJAvgB0+88Fy8l6H2kgHFsonm9lV/fyvw6C1GSbHj4t2h72kLkirTvzXJL6krad/1YLBjuRPUHI7B6upm7cjX+PY+flk0Q6EJ12GRgT5exiraOrm3dyoxtER+B5/espGdeIRJxnIJH6rjBTCbLx5Nvwx7WrZtm1Sd1BESgMOuKyDxkdjhUsh182HsXvm9gXxTB2jigD68URn05pgepIxWiY0XS0RS1OYPodB1RrhGbrGN6Ns5cVe/alERVqxgVD7ssMav+osg6NINbYVv693/pNDtNAyMWQ9VqTRUcBQhbOwiRTqEielycQDK1NU5ha4W2B2N0HhzRi0YYqEyS/OoIySGfnk8UqPdZTGyLUloh+Y+Xb+eH4wNE/tAgMqaY3NZG1YK1T5awj07Q+fWiLract456xsFaqEEmhZhdQFZrBMvaKa1KED8exQi5JGS1jv3wcww8qbc5qqEtmkxocqVcAVkNuTZOm8UtpK/0Fj9EPcWoOYmbsl57DhAZNDF7upDZJObEDMHkFCrsEkgcK1G7P8FsR4Lb+jtYsWqGH17xNxzxE3x6+FqeO7icnvvyUKmycPlqlCFY9/khcGzu/MwWXrtyH513REjf97xmXJQStb6fWnecyEgeJmf0+dkWxuQcbZ52ECpfQMRjBL0dGMUKamh0sdCVSTK51cJLSvjmqVvEnSiz7As78MPRc+E4CNNAygrKDyM4w8BLWVQ7BTJmI5TEmC+SGrLpeLqEGhoDzzuRGlVBSVl8bXIbZ//pHKpcoXzBKpYHisgzRzQJWjSC6sqy4QN7uaH7IW764w+Tvn1nM3VRXdtFYYXD8h/kEP/nsJ5/CPVlVb3e5Lpv7LT0BSw6Ma+/m/4P7efizBF2fvH0Vop7vMLAf3mawNdiKUYqCa6jBQmCAJnLIwsFrB01UpaFrFTD9ZnHBHq/Pob8YjG0RcjzEQZVBelwy9RlpP57nHrWYfr3Aso1m1X3ThPsO0SgFNbqlWz+wB5u7P4BHx6/keRT02FdwGXsHXUeuuwzXPPlP2TVTYOoIMBXkvgdkwzcKcJDqkXbgK6DhJ1GXn837R88TubZwukZBRFOsobke0eHtU6n42hu73Cau2NXmeSIi7NQQ2YS2FNF2obnicx1Mj62io5xicwkMUo1Oh4to+IRqj1xopMembuPIqJRSjtWUFhh0Xndcc5OTzJVTeIrg6xTZrYWZ+Yv+jEf30Nyoo1UyMKqfB83X8RtXLdlaXKvSgUjHsNZiGLmq02NAwg5bRJxzbLq2r+EXCsNhfFwhLhxw5vZTHNBikqN+ppuKl0OVkUR3xklMRpqUtoWhhHTJPGAESgoV7DnXFLHHayyye32VtwZk87SKChF9nmhNVlLtea4t1IKw5MYdYlRrSNKFUgnMdozqEARnahi5Cs6Ak3EsdrbFsl5qjXN0R1yBiOVfnoGBvLF8CkjaEiAaRvpTgRME8MSi3qgpqmji0Dq6ryUzehfeT5GzccqK2KT4BRsJid7eFP1/VTrNvWROLEpA5mKodoS5PtNlID03iRGqYL3TJZ/GbqINTOe5rqxdQTsJV3qSRM74WKV4rozI3RYIlds9g0TSMxcSUdBS3U1y1UyByV+VHDstJaJWpS/a1xjg80u7MlWQUB0vIoyIiysi+KdewmpYZ/Y0bzm72m0bTU6JYDEaJ13P/E+5HCcs8qHoe4RmanipRym3roeEUDXg2OIfJlHt2/k8d5+Vg1rfc3ytReQX2kRm5LEJ30tDxdqz+I6EA5/NItT4Y1rDvQz9eoeIvOS5N17IF/jif1r2JvtAX5wekulUU8JU5LKC+XBfH+x9zhcD0iJ96rNzK13adtXw92t+5UbnTSLH5LAXZB8dvwanjm+knVzRYy6z9jOLqStGH2dgXtRB533HEGVKjz82Dk81tfPypEqwrKoXHsBuX6LIO/z5l3vxU8opt5/Ie3PVTCfGtTBWiN1ssQhmevWMPXqbm2Xe54HIcg4FSxxujS/YbATrllRqy3uZAPAUCDBmtXXJbyQz6RSQ1WqRCZKZKwE7lwNI9d4yOkHjl1wNBtiNAoRF7MuEQG0uWVcw2f78wOYORPpKIy6YGC6qAPNzja89ijWfAWjWNW967V6MyhT4QyCKpWx5iKIYuhrTAMRD1VYlopLnALOLB+5lMhaDSOV0mx2db2ogr4O/JSLe1Crucycu5qFC+r03QUdt+7UW2vHBtfFsG38qK1b5DypidgLRdJjU6QNQe830AK3YdGg42vT2ilm0nqbYtuaY9uXmDWJmM/jT83AKzZSWhEjtW8B45nDmnXQNBFtGaorMk0iHHe6jJqZXVSLtx2Mtox27HUPTdF36hBC6C1UWKFWQQBCYURiuic30BqPSyN1Ua7qQSLX1YuiVsMoVXHzSSLTVYzdh/TfppKhRmERFXGp9iUo9dgEF+VRSlDZkyR2yGf15/fpVEpHGyqrua4xDKpdLpUOA6saQQQpTEAVNbcyubwWVMhmoFIlmJx+QSohmJwi863Zk1/4KcDIpLWiVEiqdgKznfQxntpLYofJ/s9t4bHX/zWXf+MPGLj3KEFoV2WAwNQfiQywtu9lYDCtHXytpvU/h6eob1nBuz/6b8SMOt86/DqMh3dy1p/MIkwTWS4jolEK783z7fO+zK/93R+y6suHEck4srcLGbUJYhb2qEBNTze7NPQgkGB+azd/8Ykv89nhaxCPp1ET06y8I4UfTb44owgDI5nQdM8NiuOGvmnoKJVXRwUmR95u8tQb/xeXfP0m1j6cO3kHhFLEhvLsuudsktMKxo8gfJ+BW3oobO7kuj//HrYI+NaR12H86FnO+qQeXJGVKiIeI/+BPN89/8tce/Mf0vOXVeb/rM53r/s/XHH7TazfG9OTjdUT6YcxTOa2dfH5T36Ovxp5PZXHUwRAm1PCEadJOqfQTjDigmnoHX4jZUuA8nWakqFRHQSlk4h4DJUvEuTyiNk5ooM6qPTDpgMjFgPPw/YDlGUiOzMo29SshAGsiM0jlaD/G5LI0wfC9JbStRXbonhWmvwKk/Qxm+i4jTVTgErlBP4o5dUJZucQC7nmztuIJqGrXRevp2ZDcRbVTFX+JJzhiBx9E3lasLYxVCSKNX0iYeuUVVKYcxZCqqYae/MtPA8zXyU2aWPPh3wsYaSPaeviQKOFpxEJKE0zijCaOfnCuiTlLoPeuQxMzWAWqkRnLO0kpQInJPCK2PhRUyuL52uIUlUPUQhD96SaRujANSWvwjylkdrFCwpbxDo79M1ZqTT7R5s1BClRhoFAoPwAofSwALa1+OQuVYhMVzHndDSqPB8DQoIrG8PzceZtlCHIDSYRCpz5MqJa08o1SuH1tVHPOERHixi5EpHZGCgHZ8HTUnk13U4nTFMXZ00TKlUdGRpC7ySWOHMllRaEeBFQUukoxrL0Q8zRthJhr60Kwps0CEgcsvnNg+8keVQ0d3lK6JqLiEWbhWw8Tz/4m8K8LiqbQhmCLz5/ObFIDf+8KLG+bQgJhqdIPzGCnJunNJjlvbF3kRySIc+KgdGIkOtaUBfAHOgnv6WT2HgV46lBotMefzT4FuaHsmwQIwBEJytI+0WqJqlQqNcMd2mui+E4WqCkUg0jYL0eE0cs3n3wN4gPh7Upz9eFUcMMRUA04ZZRrJI6pojMh/eMEKh4BCEVf/v8FUTdOv6FUaKrLkYJgekpso+OIKdnKA1muT72LpJDClUsEd2/nOuX/yeSRw39OTXW94Z1zJ/fjl2WRCeq+K7g9/e/g9GjHWyoHcXMVfnejvOYLP/w9G1iCFQypqUSldLrtFpd3MUZxmK6Lyx+YhoYkbAjRAh9TwdLdsVBoCUmLUuvO8/EAmLTJt98VtenB2qBZjAsad1SkYgjXBcn55OwBO6Ch1H1tGP2wjWr9EPHSCcRtg0RVwdCM7M6U1Ctg69bJU+oI/wUnHHNThWOtmsFmFDpfWRc57VsCxGN6AEcT/Nx1zatwF6o6lbFckUPG+TyOMeW3AiN6DmZoLy+C7MW4Oyp622J64KSWlk9HDYwMxnGrgo4f8NhpsfWEBsEeeg45pGw/9YQmrksEcNLRainDNz5Ouw6gAwjZ2FbGIl4KM8UEsNblj7mqYl6aHuEkVTt7GX4MZPIZAWjVIPxKVSx3PwgDUO3t6lyGen7GLGYdlJBAKUAf2ISMT2DbOhbwmKqp6i5jY2ZOaKGwdrHw+nTeh2pwtRQKsnY1jjlXkX/dxzkcwewZudJuk5z8ctKRVPotmWhLYMolAhmZpuapUh5QuTczO+/GCipIybTxEgnMaxoM82kcgVQiw/p5Z/fhfiHCD3lncjmwg8QyQ7q/V0EERMvZRGZrmM9NagfXDLAjEUpDWQB6P+jIn53mp5P7+H93Q8z4acZrPRx/59eRvS7Ywz8xV5wXSKl3doOlUozzQPgh8edenU3b/rdH/KP2y9jw/NR3McG6d4Vp8fM6d2gbSOeO4gRnG4KoWEXLeYswl2miEQIOjPIiIU9Pq/rNeUyqlZj+d/uQvxDjGXGIUQqiSyVQw6jcO16PrJWQ05M0X5XXitrVSqYHR3kB5KgoP8PCng9Gc763DN8pOsBTBT7vA7+xyeuJ377CGs/tQfhOkSDfaAkq27eB18S9JZ3nlAzGn1dJ1/8yN/wtbmL+ddHLyR1WJC+wSNVPIQslhCFAhv+KMbCwuk9+PX9Y1DrSRJEDaJC6FSF54UPPJ2SVLaNMGUz5SVC/m+tq2ronUOu0AwuqXvaT4XanxgCw3aIDcGGp7UmgLeyg/pAL84RrU6m+rrw4w6R/RM48wuIaES3RFYqOgce+g6zqxNveTte2qHaZhIfr2M/qSXe1PxCGOw2ZAFfuj7ylwzCNDFTCX1RQQAsKnc0ticEEqtYx10wMXylUxoSPbEllTbs8l5KZ7UTmaliPBcqHVsWKupSbTOxKgZuuM1q5JfNjjZ9E8xrYYHIuM2u2HJW5f1FcYulRvN9qHvU2h3mNgiEjJDeaYc0siEzmRHSy4ZUpnS06ev4KWoeJ4NRDbAAo+IhqnVkEA4DNJyFEIuOsbHbqHvN0WjDdRGJuP554+nv+zp6joUPs7CgolSjvc5a7LIJAtwFPc1olutIJXXOzrK0zJ5tIQo2Ri6PSMTxOpJYSsHMbHiMqD6fuhc+pAHMMDp8kc4c9DU3IrsGg2FPl5ZWm5kjyOeRpRKUSot2avxp3cMq1vHScXL9JoHjkn5mya7B93HyHgQKZuawgEcPryVfj1LwXGaKcdpLgW53bMugYhEEaEWn1cvxu1IEEZPANYgdzxPs3U9kXnLH0XNxZk3o7cJYKOBPTmth5mxG64eGD5KfGeFaMKp1Ta7kn/ieslSCclmnChLxE+0TpuyQCiV9kOXwQalz7u68r5WDZuawheDew+vJ+y6mUIyXU1glqWspQaB3To1TWrucyrK4ZqA0BIkjeeSuQSKzik+Pvo5CPUJ0eYHafBo1n2ty9ChAzs03WylPFY1P2/CkTqXVfUTNa9YJRCyqd4/lSliMlovn26g9GYZ27g05RdPkpNtquWSnbHmYxZoWGg+pRhqtkE0b+2EzRzyOmUnrHVO5gnJtlGMgfImTFwhP6uDIEKiIq2lsZ+YWnfkp4MzmyCMOsn85xrExHTU0+qU72lAxFzE6hczlscbmiBfjBKkIQdTCqHmoYkmnLyyLsWu7+cCHvsent7+ODR8z9bYm4lJvi5Fba2AXIPVk+Hqg+QtKm5chHUHySUEwM8eafxzRfbATM2GLm273kZUqqlYjWPAgl2duw2r+53W38rGHryP7ZCcqXyCY00IJwjTA0tGobM8wc1FWE/echiNvyN9ZB0d0oaRU0upEjUjcsZvtmUjVLB6pYhEaGpBCYHR3UlnXhV30sMbnoVqDQlG3VvZ16QLPsRFUI9UhjDCvaOoulVKZzh+OahrhqRntnLMZgkyCWleUetoiPlzBPmZQX9FObiBKKmJij4wj4nHoyOqicUHzvhtxLSgbFANA8mJEFBoP2CC/2GkhHIfyFevIr7DoeSQOOxdpXJv56RCNHKQ/cD69bxji4N4+MnfbOl+J5va2nhgEQPo+lCqcfVMZz7KIKJ/l5MAqopZ1M/GaHkrLoe+HSdxdxxh5Uw+8ap6NnZNcnDnCF779elb/iSD5/edIb8/g91nMbOsgNpkh8oM5lOfrInk4oPKzQFi2XnuNB/Z8KDDt2CHXzBJjh8U1EQZPukjqE9TzJ7yn8mnaMVhYwH5Ej+rLcHp33UcrzNopAEwg7g2h2jKQTmrG0vFZ5EKOg+9O8te/dispo0rMqPHOO3+Pgd8XtN2xm8pDWSbeupI/+fDX+XPxBl33glMmhjq5MfQUrz1bwrIMmJzRO49GK197Fj8dxRqb0ypOYc97889ta1GhyLa1H4hE9N97OhDCDVMwSoIpMGJJvfs8OqprWKAfCJ6moVWJqJZqzBWQhSJqoI98f4z4RB1nNIdMRZGWgTNbxRiegGya6lndeEmTcrtJdF6S/FFZD6UFp7ZeznjXimh0e0CYqxJ6LNULFvvLPQ9RqWEYBiJQetJOhTp8UmKVFdsX1mLkwtM3DPB9zKqPnQenoF6Q7zJrEqEMnS+Oh+TzxdKiukoY8ele9pguStRqOAuK26dfgTVth50qavGYjSdveF1WVb0ohwU0owTVcOKNwp5SmpQKdB56yei5MISe7AttaXoS4enWTWRYJGl0uQQSEY8jHHuR670Rkdc9vTCLpaZjB8DXFX6zFhaGA63wZPgSuyT1cJFSCBmElMRy8TzDqOaEczwNCNNsOmVhhLYI0J9lRWIXFUbd13HT0pa2JWyDKInyApx8wOGJTtyZFzo52aidABDgT06d8GAw29sQqSSVLoHXX6G8zyWSSmLWYGEmziDd1AMTBBib12MUq6hcHqPsYZckVmVJZNeYDfhZoSRKiWY02lCsb66NH7/xpWrWFZZe+7///o2akm4tBE60C2hx7ViU8ro2Sl0WHU8BCzmcBYO7F7YQNepETQ/pSvzXXIA7XsAfPEhypI+vTWyjPJ44ZSf1E2HonbGo1puiMQ2OHQh3T/Xwuhudcv6SY54sddEoLhqL6wjQ52ss1mG0NmjQFEqm7mFUDGTEgZiD6fmIWg0ChVVTBI6B36mL3GY10DQB8RjSdVCmQPhglxVmVR9HmCaYAUqJRZ7MfwdnNrVS9xGjU4uOAnQkMTOnR/S9UMw37H9lZg7hecjQaSrfR3k+3XcdZXr3CtYXNXc34eiwUamwfDajDVwOE9VhNdl99oie3OxuR7WlMKfmUaVSU6KrKaG2fi2V5Ukio1p7sfd7x5l7oJ2zCkcJpsNe6oYGoNKUqapcQVSrtJUXR/pPFY1Wu2bR0tSFKK1PqdnPlDAw4rFm4U+FN5iIuNrx1z3kQg57X73Jadzo06fuIcpljEQc2b8MAoVxeFhHadGo7lAJf18Wik1uGSWVVsCZm8eZjOFGwslT08A6PkX6oB4akvU6MhcgqrVmvrJpH9NsFotOpwAsDKM5IUqjqweQpQoqCIg8Mkg03D01uzUaEmpKAaEzF5owyd2+n/WDaV0TqOjBnqamo7Gkx1m/oPfrjT7rhZwuoJ2X4NYLbuX6qQ/jznfS/ViOZd9ZAMemaqdJXg77b4rhHm6j5/EO3Nkq6QcOaht5dX1+polQ6sU+68PzE4vrxXEQSxrUVK124oh343Xf+/dTXEsfgo3vQQcnlo3R3am/nZg6QVJOFouYpsHYe2r89Su+wh9/7r30HjrGmpuPcOxry5opBvt6kxv/7qvceN+7WX+jTeq+QfzdHWwoD+MvLOhjhynKF5VuMk1EPIqa0QODIpnAiLhaIavuIccmYMJAxaIYiTiqJPSAbfN+C2t1If0xQdBs62zShhSXiM4ahpalFELnwENbW3zOKQAABLBJREFUIRVM6p1s5dIBir0WbYM2thAwNktqbJbSuX1MXhQjfcQn+cwoQW8bC9v6sCoSZ76OO1kjPqp5wkQkoh8kpolQEqonufYlOPN95GHuavE1PTWoAmPJr+kIt+FchWUvjrYqqdMvSjWr0kIIXeSqA/nC4ofSgFSoeiVMUbSj3NDRyCWRbhB2StimFmG1TYQwNBXo+OSikxACYRknvLdeFOEHfpqOfNEMjSlOs3k+izfYiT3U+pyXMPw1ooQG9WVjArIR1ddq4LpI29TRbSNyM0RzawosDiE10MijGjqvLFxX56Y9D5kvLnImy7CXeSmEoc/bMHT67HQgwvbBpax5jd2IL3Xu9zQgi0VdkG7Q3P6kQzcce2NDF3L/RN066+wKQVQiHYFRqmqyLEMrqpvbOslmi+SSDkFEBx4yX2wW2M8YftxZ/7ij/vGfveC1EzuPGjtP0ejsWHocqWhPl7gykteTqoZBMD2DGl9cCyLo5I2xIh/PhK3G+bxOv53sXF8slgR5AhZTkYS7Fakwo5HFe6Vxnf9edPHjD8JGl5MQYeAndBeZWHLvsRiQSVsQRITuTDINPchYq4EAP6JrByrMf/sRgQgEQiqEF+iCq21pR95oOT6FHa14SbZ6pwghxDRaU33mjB3054sOTn4tq5RSnafyBr+CNoGT26Vlk5/BJvAraZeWTV6IF+VTzqgjBxBCPH06REG/zHipruVXySbw0lxPyyY/3/f5ZUDLJi/Ei72WFzmV0EILLbTQwi8LWo68hRZaaOFljl+EI7/5F3DMnxdeqmv5VbIJvDTX07LJz/d9fhnQsskL8aKu5YznyFtooYUWWnhp0UqttNBCCy28zHHGHLkQ4lohxH4hxCEhxCfO1HFfKgghVgghHhRCPC+E2CuEuDF8/c+EEKNCiJ3h1xtO831ftnZp2eSFaNnk5Ph52KVlkyVQjenEn+MXmp7hMLAGTUi6C9h4Jo79El5DL3BB+P8kWrxsI/BnwE3/f7RLyyYtm/yi7NKyyYlfZyoivwg4pJQ6opSqA/8MvPkMHfslgVJqXCm1I/x/ARgE+n7Gt31Z26VlkxeiZZOT4+dgl5ZNluBMOfI+YHjJ9yP87Iv7FwYhxGrgfOCJ8KXfFULsFkLcIoTInsZb/crYpWWTF6Jlk5PjJbJLyyZL0Cp2niaEEAngX4CPKqXywBeAtcB5wDjwv3+Bp/cLQcsmL0TLJidHyy4vxEthkzPlyEeBFUu+Xx6+9rKCEMJGG/w2pdQdAEqpSaVUoJSSwJfQW75TxcveLi2bvBAtm5wcL7FdWjZZgjPlyJ8C1gkh+oUQDnAd8N0zdOyXBEJrQP09MKiU+syS13uX/NpbgD2n8bYva7u0bPJCtGxycvwc7NKyyRKcERpbpZQvhPhd4B50tfkWpdTeM3HslxCvBN4DPCeE2Bm+9kngnUKI89CSEseAG071DX8F7NKyyQvRssnJ8ZLapWWTE9Ga7GyhhRZaeJmjVexsoYUWWniZo+XIW2ihhRZe5mg58hZaaKGFlzlajryFFlpo4WWOliNvoYUWWniZo+XIW2ihhRZe5mg58hZaaKGFlzlajryFFlpo4WWO/wdFXv9NpSxSQAAAAABJRU5ErkJggg==",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 1000, [Discriminator :: d_loss: 0.141956], [ Generator :: loss: 1.900380]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9d5hlR3nn/6k68ebbOU1PThISIikRLCOZZMCAzYITOGC8P3vNep3W3v352bXxph/rx15sbAz2GhuMDUYGEwwIg5AQlgCBUBhpcuru6ZmOt/vme885Vb8/6tzQaYJmRoP89Pd5pOl77rnn1KlT9dYbvu9bQmvNJjaxiU1s4tkLea0bsIlNbGITm7g8bAryTWxiE5t4lmNTkG9iE5vYxLMcm4J8E5vYxCae5dgU5JvYxCY28SzHpiDfxCY2sYlnOS5LkAshXi2EOCyEOCaE+K0r1ahnMzb7ZH1s9stabPbJWmz2ydODeLo8ciGEBRwBXgFMAQ8DP6a1furKNe/Zhc0+WR+b/bIWm32yFpt98vRxORr5LcAxrfUJrXUT+BjwhivTrGctNvtkfWz2y1ps9slabPbJ04R9Gb8dAya7Pk8Bt57vB67wtE/qMm75DEIIhBBoreEirRafFBEBQog5rfUA/9r65GnCJ0WdSr3r0Hn7xZUJnbDSECk0XLj/hUDA2nMFCLFSVzEWqI5PXnkNun4vpDTHuq+nNbSOr76GZaHt+DsBItIQhJ3ztEZrZdrj2CScPLVg6aL7BP71jxWfFA1q3YeuTp+0B8s1gmj/76JlS4nCfCxT1sXlCPKLghDi54GfB/BJcqu462rf8kINWvl5g44UjotwbHQQooPmha8DzHCGBX2WaX3y9Pmb8D3WJ1cZM3qKJ/hG+XznrOgTmeb2/A+jK1V0pEArtNrgPUmBcF2E66CbAToI2+cLy0JYsiN8te58H0WtCyCkAMsyn+PjwvPM75Qyx7UGpRCJBNg2qMicGy8UIpdB5dNoS6AtiVVuwOwCRAqiCB1F6EYD4brIwX7O1o7x2LnPnLdP1vTLxY4VIUy7tLpoQXHJuMh5tO7vWourViu+mtFTHNLfuYhLrOoT+QMbt2N1X0gLIYUZT1qt/5v12rzR9Vd/f77rxfdGSJAClDbjsNW29d5bfO0vq0+cV6ZcjiA/A4x3fd4SH1sBrfUHgQ8CZEXvpY+q1VrRet+bG61/vNOQlf+uI4hXnB4G6DA4zwndmp+5lqd96rrafdbV6ZNnGTwSAG7XoTX90t0nOdmnVbliBGBLIDsCYVkgBLrRQEcRwnYQlkQO9qPyaeRyBV0soZsBNJut6yKUagtq4dhm8sQLg2gdj6+NbRuB3wzMPRwbIYQR6lKCJRG2ha41UbU6Mp1CJJMgJaIZIqt19HKpLSR0pNDNjiKggxC9uIQfqgv2yep+ueixojWwgRDfaL5cCoRAep6xQhoNdBhe/G+1Bh2tuJawHQC8IIFihXC/+D652OfRasXtL+p33TJjPXnU+ty9SMT36l48hG2D40AQrO2z1nV1ZP6WVucaF4HL8ZE/DOwRQuwQQrjAjwKfuYzrrcUFhO2Ffy87/13qdVsulUsY8Fmdp0YZwL1qffIsRJYeAP9ix4qGjqCVAqRxc2FZscDtep+xgNWOhbattkts7UU771EIYSaWjM+Toj0mhGUZod89gaRs/bBzTOm29k7rOkEIjSaqXEHV6saaUMqcq3S73brZJBNlL6lPLhlXuxhea2G7Itcy/ZelB4XiivdJ611erjzZCNJC2HZ7bK4YW617CtNfbaUAVloFK9q7wUJxHjxtjVxrHQohfgm4B7CAv9RaP3lRP75UrWC9VfBirtHdSd0TFWKTZoPfXshUWu97IZCWwz79Ah5VD+wFDnIpffKvGFJI0ExwkWNFCIFw7E4/twRGFKGV6jKJjYtELxexmgG6VkNXqu1rrHCptFwmrXHguqCUEbbxPYQlwbYRYP4GRDoNtoVeLqFrNQhD4/JuuVWCEF3tuLp10GwLpm5NnJZGFt9LAtQvvk++ZxBrirrZBCE7LqpLwaq52+onicAnSY3ypfXJeWXABq4WMOPoPO6MixKo0sIeG0H7LiwuoeuNzndhaBbwliKijHWmI3Vh187Fun1iXJaPXGv9eeDzl/zDdkeuMwjO5yq5GP9U67fnE75CIqyuFXEdN8nTxYA1BooDWusXXdaF/vVh+ZL6JBbE3dq1iRnqNf5y3QyMvzGeJMKSRqtuLQAtrRjQ0izmwvPMQlCrr7hW23/ZGhOOjXZskCJ206wcWzqKEKHxu7d8nu0geQutibzqeS65T64EWkJrw+8v4MqELvfBBsrQBd2hsiNEYcW5Ng5a673nbcDlINaY22OoFeNoWXrd8ZMNr9Fpt7AsdDaFSrpY5aoR5PG4E0KY8Rafr3VsmWl1YUF9iRbVVQ92roEQGw+k7tXxQoNBa4TnIbNZCJpEy8X4GtIEhFW05vyOVi6R/QPgOqi5BVSpdN77rHuse2WnW0Pc+FKbuDhordFhGE8E2QlErofYxaGVCSqiFSKVRuSyUKujiubdCt+DKELVG8h8jvqN41j1CPu7R42ft9k0bplYg2oJfsJYMEdRx5XSnshxILPZjAOaqi20hW0brb+1qEQRutE0i8HVMvEvBuvNvXgst9wBWunO/FljfV5gjEvj/jJxiA1O7BZi3f7gjc6/FFzIUlcRWncHL01brIEhwm2DWIsVomOn2j5trXU7VoMy/muZSJhL1RsI32PxeT00eiQjxRpqZq4T0IyD7mtacjFBaGld3HkxroEgP080vbVaXuT7NJqVu6KjVqy2gHDcjg+zBSnRmSQq5SGLJVgtxy+ktXTdC0AreeEVdhOXBqXREog13G4GiXnHXbGPOJjZ0oKF46CSPlJ12ADCkm23jLBtGr0OdtXCsSw0dIJ3YQhB1NGeu6272H8ubNssMF0wi09gNDvXNf/adttdg5QdU/taY50x2hY+gJCqI+xWM0wuQltHCoQWG0+hVdfozKOLa/5lYz1r3fdo5j28IOr4ty0LEVuArT4RtoPMZkzQPVhEWJJGTlLvBZ1wO4uY3oAocb543Zp2STYMWq/CMy/Iz7fKtFb7FVHiVdShrtVeN5uowlKsicWmc9dEsXp6KN+xh0bGIkiBjGDwwUXEUomFF/RR75OM1gJYWDQUNstCJHyE66IrVVS12l6JhechEz66GaBqhuu6rgkmBNeUo7oRWkwDQDWDdd+DsG3j9wyDa7ogCSmRqQSqVjcCvRXhj9+tzGURjoOu1lCNBiKTQSR9885KZUj4hHkfpxkYbbkVJI2h63WS03WshhlD1vgYh39xFG1r9n1wAXViAmtkCO06UKmZ++zYQpR1ab1xd7KAOjeLHB4kHMxizxaJJqcRvodMJdtmtA4CqNYQuSyNF+zGakTYhybWunSuMVqukpZAl0kzVnQ8VlbMy/WwSnPfiC669sZ646DfJUA4hgDUpvOdTzPvtvZjGaOXiiSOSUSlRthqezNoX1O6DtbQIMH2QY680wKp2ff7edThk4zcN0+YS1DcmyW88YX0fWOG6NjJNfcXTjdNtgnSQrqO8Zmvx5D7ntbIL4USJWQsuGn704XVMllMB+tavTMIVvjBBSKZYHmbTaMXmnmFbAp6DiZwaw1qA5LqsCbKePF1LYTrIHwfPBeCAGoSiGKNzgLPMzT+Wm2Fq+ZZASEN9QkQYbi+1SNMwE9Hcv34xTOFmAZofM0RqDjKH0Vt3jgJH4IA0WyayZH0EWGEqNXRjo3yLOPfVhqx2jMThNhLdUQQorRGZZNcf8tJknaTwse3mHyRhIfyXaxKDaKIoMenNuggFIhIYxd8EAKV9mn0echaohPQ9FxEaHjjRBGqVsfqyVEdcnBqFunD4ukFCS/UZxdLpTvPuG31l3BjZmQUxUOhxdCJKXat4LHtGIu3RRWNXUoK0I3o/Bpn56YXbvf5ILqYTedz/Wzw3EIKdK2GmI1QrXgHXVNAK2PFp5NUhz1+5eYvIoXiU32vwI4iooNHsZJJ6jc+l8oW6DmUWmnVt1xXljRB/ChCB7Ff3nEQBOjVDM5L7JNnXpBLa60vbHUAogvtlaoVMAhDRCKBlU6h6w2i5SIykUD29qCDgGhuAZnwYdc4QdojOavwFwVeUWHXFO6pOXS5zMi/ZAgyLvbMMjqT6dyvUoFKBV1vtFdi4bptdkSb5QDPLjeKVnEgpkPjawXldLNpNKMwMEL8SvgqLwdKoatxhl/sXwY6jKN6w5xTNxxmXa+bZ0kn0cM9RJ4Z1s2BFDJ/I9ZSDT0xbeIqrovWGrmwhFYKIQSyVOPI/TuIPNiSD/H370QslrCKFWrXjdDM26BBBprF6y1qIyFbm1kSTzWwZgskGyGi3kAnk8aNEinTrlq97bfXhWV6HjF+el2tPTMulo0Sg+K/ZSpl5k29QbSwuEKAqaph/+jASBjjUkiz8Np91HsF/Y83cBdrnLkrT2WLYvtnA+z7HmXubc+ncEedgS945D76Day+XhjsQyyXCc/OtNsibDsOOGtj4V7OXIoTvTSsEYDCcY1y0go0gglcB6GxtG2nEz9pNDo00TggKVwXq7/PMJe0Jjld5wMfeS3KgiG3if28/VhLFUSkyEyG+AWJtVAihFh4C7hxH5XtadLHl1EHTyAcGyufM22O5cyauNslzsFnVpCLePXTK7WHVmadELGJJToa2AoNIl5tpW2js2kjjEolo5Hl0tBoImI3SW0kjXIlXjFCNhSJQ+fQxRJR62U9fgTXstAJ32h3YdjWntq0MREHqjwP6nVUpfKMdtcVRZcP1wThjCAXQBSEZvauTta4Vk1VygQlXaftSmtr1lKgm01EFBlhqXSb8qX7c9QHkwilkYEmSNs0s5KUK3FOGU63sG1Qqh0ERUpoNOl9ShP6gjAhaQyl8M8toKs1qkNbqYxJUmcUbkVRH4rYufccpW+N4YchUWEJWa0ZZovrdPzqUdRxSyhNVK7AkeOdoOJqX+nVwHoxpy7NXbguKpdG2hYsLHbmpI7QzZUBSWE5iGSShRtBbqmwXE6STkiC20q8fe93+NwTd9ALLDw/4vMv/RPeMPFr5ACRTlEfzuAJgZid71jXQiJa8662Ii3/6WG94KwwGrCwbXMf0aGaGguCthWllVo572NhLlzXyBYhIIywFyuMf76Bdm1qw0mqW5IkbImsBfizVfxZ0KXKigzO2liKwj4LdzmFHRgLUiQSQG2NTHm68YJnVpDrLuHcfbgr086gK+DQ9WJkImF82IkEWgqTZee6hnI2u2hW2EQCBvtYuMGlmdM0+iNzXnOLub9r7pM9ZOMvaHoOFLHOLaCH+lEpD2tqjvDcTGcxaQYQldqauHBcZDqu7RCnXqtq9XtTO++mSdk2Mp9Djw1y4t/kCVOa9ITEK2gGvjJJOHVm49jElcgGvJRmS4n0vZg2aISvgC76Vkzzc13j90/4CMeBco3EpCLKeARZB6E0TlUReRbyubuxKg3E9JxJm9cm3T7YPkR52OfsHQoE7Pikwp2rMfOGXQQZQf54SOahBlYtQAQRI1/LsXhoC4NPldqJIHie4ZeXyug4GCqSCeTeftNnQYioNYjOzcSLUuyyu5JY7z2tcjNIP547jYaJ/zSbyOUyKIXVkzPxn3I5vpZxa8qEby7VbKLLFUa/HtHIJskfrSDLTXiil7+u3cbWmRAhBanTNr928s2kzpi2hMN5Fm7w6HEl3uEO7U7Hlsl58zmebj9Amx1nKKldjCMwPvFY3lgD/QTj/dhzRTh+ylgeqQR6+xjnXpqnmYXaWIR2FFY6QCuBXnIhEuZYTbLjUxJ7ttBpAiaOoytVVDMgdWgOdymHO7VICMa90nLftt5LJgNhaNh3T8PV9L3hI1+tCYqYlQArfE3CdRCZtNF+WrzcOHgQzc+bl5DLEPUkKW+PcAZrvGbnEUa9JXZ7M+StKte7C0Qa3jz2s8yd6CUxnyQ1WyDoTdLod0kX09CiEBEPuK5aK8KxEelUW+siCKC6Ii3/ewfdfjrLQmQzVLZmeONrH+KW1Ane/dRrmT+Tpe/RLEx1MqFb2Y26panHx1ZMuov1yT6tdsdaUktDanHCW2n3MZNF+J4R4I4Djo2oNWCpiCUHaPa4oMGqKZQrKW9L4BUckgtFEzwNQ3Q6SWlHgvKY5NbnHqIceDSqQ1iFEosvTDI0XsB+Io/1rafMguE65OeXydsWermIkiZxSbhOWzgK2zaslXyW+kgaoUE2FXaxDjNzGO71VaRndDMdVgezXdeMXSmgVjNBt3LFxCPSKUSjiapUAWViEZZEJBNmPoYhqlol/fVjpKUFjQZYFvmjeUoNH2/OWDips5qDh7YwNmPGTaPHo7xN4RVs3G4OvorapIGrghb5IX7XnU4QtBdRIdDZFNUxn3TYUtRsRCJBeXua8K4ldvQUeN3g44y7C9zhL1HVEX9bfA6zzSwLQYrDS0Poz/YSzS+24wZWXy8inTJKYL1OdOwk8hi0WyEkumUpiDjmk8/E43fpac2rZ16QwwU1POG65iF3jVMfzZA4sUh05Hj7t6LeRBfLpuMsC+FJLNs2k9nzkPWQ3CGLajFFsN2ix64wYBfJyxoOUNIWpSf6GPu2IjFZgijCObeMveRRvq6X8p0D9D9WRXzjAPboMOFoL/Z8ifDUpPFrxZz1Fsf0UmhCl91vq+5h9fd1fJBnptEveR4n3uSTOSUZ/tBjsGOcEz/Wg10WbPvEWZKni3zyntv5ROpW8k9KRucVcmZxRYWLloVkZdPgeehyZa3VcTWftWXmxpmZwrJACmRP3iwwlQo6CGk+dzvFrR7VYUGzRzP8jYjUlw4g55ZIhgrtWKiECfD6c0aoTL9pO2ES6r0a5WpUUmFl62xLLgLw9z+1BVEdZduOc/h2QN3pMYuY1ohmXCNDSEp37mdxv8XAYwHJbxxHpJLYfT1Qb6DKFajV8adLHY283iSScV2RliC/0vJca9Ybh9buHTS29SLnq3BmNnb56JgsUDMLpYpMO6VA5nup3ryTZs6iNC6xGjD26Ul0pcrpd+6jNhLRc0CSnFP4hYjkTIA9s0QkJD1PlXCqKTJHllFCkDxRYPSBXpKTlTipqmsMX+kx1J0OH/ex9LwV9U1Wc+TF4jLp4w7L12WYe8ttZE4LRr4yR7XP4vXbD7A/Mc1zvGkyMgAsHAS3JY5T8V2WohR5p8bDbj/C95h/6w1UxgRb7q3hHJoivGkX9UGPzJMLRIePrXlXLbqsbjYRS6X1i/NdJK6RIO9KpFmP02rbCN+juCfH4nUWw2Ee50jrS2GCM3NzRmhn0uDaCCcZsx0sRCOg78k6TsVD3SXIW1UGrAoZEeILSUXb9D+mSX7qW4hcFu246OkZdLPJ0itvIfWKGRaiQfofUkQDeRZvSJM76WBPTqOjiKhY7Gqs6PKpXUX/cjsQsqrPevOU9+ZJnnZg+ixzNyV58K3/m7cffQvi40nKu7P8+Y+9n88uPZ8n/2EnHJtg5ycdtCWxD54iKpYJ10ue0hEilULnM4gogmcwPqC1RjUD415pJQRZEp3LoD3bZFJGisJej8XnR+zbe4bXDz/OnxZfT+IfqyZRY34Rmctg9fUYAVwswW27aL58mT3987xz7H4iLfmX8l6UFuzyZ8nKGj/yAw9jobm/sp9HiluZcEQs6FQnMAzMvlDyttffy9/pO9n61Toil6U53oO9UEPUDGWR2HXQok+aejGiw9E+T022y+i8NYca23qZeZFH/wFJ4tiEEeRgtOJ6zMpqdjWmJ8fsixzqwxH7rz/FTDlN9EAWSwhue8Pj/O7oF/mB4V+gfDjNjs9U0d8+QBQXMFOPHCT17QgVj9fo6EkSR46jY1eNsNi4YNTlYE0JjvhwIoHwPbNg1ek8e9xX0UIBUalSfPWN3PfW9/DjB99G9K00jR7BO3sfZKudxBIukbap6SaOkNzsCSCgoedJyQbfdG5GeC6N1y7z6/vv5QOn3kTfI1UK+xIUbtCM13rwDne/I4VQMe1SSFQzQBQKXdmm62Wrn//xr4kgbwUCdLh+lllLY0ifKiOjFP50iYiYrVAsoYcHqL14B/5sA/nkSdTeESZenUW5JonEKwhG7y+SWLDpdStYKH768Z+iWE6Qy1SxpGbhNljacztDDzdJnFhEWhJdr5M/HrLoDjEwEWBlMlCq0nPYwS5UIeEb7nq9S/BpTau0cMfSuAqdtoG2RaFI6oSDXCwRak3fwTq3/tOvgAL3P1g0RwLOhTnmm2mqu3uRW/NMvNoBATvv3o5zaoZofhGkoPqam6gOWAx+bY7o8DF0pYKIA8DPNAzN0IndKnGFwkoNUZfovjyM9JM+E2FXLc6c2Mb/6d3K8MEImcm0YxcM9FK6rhd/toE9v4g/U0M9nuPxXR758SpPNrZw9/23YZcE2oYwq/iV7/8i29w53vfI92NNe4jbQNx8A/nDkJwJSB6eJZqaxl0W3D+3B7domB26VME5ZyMaTXQcXGvX3VDamOyplNEUq7VOedyr0nmxUIuFq3euTP/jksSZkhGiq1w70vOQfb3GR14ooLIJ5POX2ZtfolBPsFxKkh5z8ZIO9z00ysuHduM/miR5ViOXKkRdgVvDPqM9Xu0d26ju6cc/W0YfPokONpgcV9pV14pxxRRQ3Wx2FpAVlEgFQYBbhLtLNzCcKvLwzwwwsHWOTFcioUKzqMzve+PHresIR4QsPMchTOzmuoFjPMc7w+JzNXbjRmQEPU8KrIbC3rkdXVgmKhSo3baXqTtt+h7T5D/eJcA3wvdkQpAQbcbEGu5ki2IYNNFBE/H4UVKHHJPAAqh6Hep1mi/ayeSrIX8gxdC365S3p/h3P/5ZtrtzAPzJ5J3waY+EEAy6Rnu2PtXLzsNVylt7qfVJXvszD/OzfV/nx8WvMF5IYcV+2cwj02QeiduTzaDnFxHHTqKTSWQuawRLo7HKzdDii15lJsI6LzSam4O5ubaVbt3/GPu/6TH/ozfxsf/6v5HA3aWbmKllKOxxCDLwvjf+XyIE//Wpn6G/3ocoVxC2zeRrNM+/7hhz8ztJHj5GtLQMLMfWwFX0ia8HIcFxEXarnKdGLRdBKYId+6gNuuQencM/dope1/jJhecishl0vQ61Os2hDAvPsch5PrlvNpCTs4w+4DHT8On9vjpnm3n2fLSCPDqBKleQe3bwL8/bhexRDH3RJXewSP59Z3n/1s/xsoffyfITOcYrvVhnzuEtaI6dGmJkwSRzqEIBUSqB75mAYouCqHSHlZVJGQEel8i9cn21jqtSyDgvwkOfmsI/3DC1alYn3wiBSCSIBnuQ1QYUCgQ5n/9248cZtxd5+yM/Q7TkUhq3CNI+Oz7TxKopZHnRaPHzhXY25xpoTW13P2de7tD3eJ7c4bWnrCxidRl90h3sFRIhzTOuoTa2kgrjftBKQxjiLyo+MfkC7hg6xl+9/gs4wkLhotBYQKAj5iKXCIGkgSsEda1xRETtphqVLS4/1/8Ez3UjbnjRSR7vH2Pwn136H5on7E1R3dNP4oSEQoGZmx2+9Nb3cOfAL5P/e4nJAu2M83a/dH++AK5NsDOK0OcTet10wzBEZtOm5nMMVQnp/a5Pci5Cbhuj3iNxRMS3Krv4yHdvwzvlsTOYRLkWDeXgy4DibtB2kvR0iF1TVELP+L0UyGaEqDVM5Txpaj/o0X7qwykSk0WI/fE6DhBt2OzWYL6aDL54ILYHYRezpG1WBiEiMjWK81Jykz/BocQIs2WNtwS/cO/bQQl2nmoiS1VIJhCOQ/aQw+PF3eyYqyE8r821jR+OZyQO0IJWcUAtQXPfKGHCJvnEGaL5BZz5KiJUiGrdmOu+Z5K14qBnK7jlzFfJH3Wxawp1y/UUx31mbgXd0+DXTr6Z+WqK0g9mSJ67nqF/PA5CkHNq9Fll0CCiCBmbV5XZFAMnNE6hRhRF5E80UK5HerLWKX1rWYbdVKuZvouLs7W0Pl2qtMf0FRPkGyX3xNQ5kUi0abWt49LzOi6HjAncW8um/rvs6yXIWNSVw5kwT/10hsyUJHsqwGooZp/vEyZhy1erOMcLqEbDLFaYOd3WLqWFcGy8mQp9j+fInN7AqmtZmlcI7WJere5Zr9qp6LCGpO8hkgmSMwHn7h/m7udm+Oneh3ii0c8fn7qTHdkF/mDsHpLSoVc2eCro552PvZ1y2Y/5For+nhL5kRr73bMoFKeXerDPehSug8K+ATITkJ4OIS6z3Hsw4q77/z25R0y2uGqI9oYnTxfXxLViAkZr6YVtdBfwCULo66G2NW++0uDOVRj86BHk0ACVfQNUhwW+aPKVs/u47nfnUbPz6GSSyLeoRi6+CBh60TkmR3vp/WCIM71IoZkgI4XJ1Ks20KUS0dKy8c/bNrXR7cy+wGHAzZM4brKxjIa6QZvjdiPF1fF9tm7h2EjPM8yNViJE0GxX9NNhaHaiicdEj5XkrkSDx9JnObpwPaljRfo/NW1S2y3L0OWG+tGey9iXFgxVsVBEJ3yUqqHXJG89M5q5VhpVrSI9j7mbEtT7NTums+jps4iTkziuiwrDtstCpxLoeDcgEUZoQExMkz87S3D9Ns7ckaRxQ5Wvv/R9/E3xJj7yl6+imdf81o/dzSPlbRz51l5EFDHqLTPuLIAAESqUEVGkTtoMPDCNnjc0V/uBxxl6KJ4+8YYBwnVM/KZU6qRfaw1RXBZhfj7uwytkubW02fViHGAEdS5tmFW62DmeSsJQP0E+QWXMJzEX4HzjKXP+tlHqeYuiSnC62U//o4Lc0Qr2kycRuSzeryZ5y9bH+dKB70M8NN9WJFbLIBlzpfXR02SfaLTdqW3XyzrtvWysw34TdhzsrNVMMmF3LZgIw8oZ6MU/fJbxr80y/1M38+gLR/nAxB2oPxnk4f2jTP/Cl9gvLbbaST5fGWDoPS6jTxxDJBOo8UF2v3+SPxx9EImgqBRLZ7IMHITen5rgL3Z/nJd9+T+Q+JyZawhJ+rOPsu/zZr6KVBJpWUSr2SqXaKVcm2AnrDGFzLGWdrnyVNFo4pQDo4U1Q2SxiooiVNKnPGoTpDWHaqOk3QYTb95G8twofd+YwS41+diDt9CNnt0AACAASURBVPOpwZvY2lugf6CEtlPoSpUDD+7lzvmfx1vSBCNZ3EoNlpZjYSzx52rkj1kkztU61c821H50m7faSie/amglwsTMkpZm1zIRDS3PR0tYVC5Hqw6/e+z1TJ/qZ9+ZGrJsNHDpeehSyfC0G4ERfI0ApKBwx3YqI5L0GYU/H+CfmCM8PQm33sji9Sl6DlURDz529Z5RdFk3QZPs6RB/UZr33jpHm6xMHe9SIwBcx9RHUarjwvN9gqxNbTiiP1chAkadJUr7AogE/+O7ryGc97lueQbtOXx3aRxfxjU2HItvHtnBv+d1VMcjJt48yti9afj2AfO97lQybNcyd6J2zRqkRCi1dnvQVrLIlVDKz1NXRAeBsTTDcOV3Ma/dFoKkFNilRrvCpCxWSc6n+fDp20i7DeZepCiPpdh+Ng9BSLHiM9vMcO5Wi8zQLaawGdD/aBX72DS6YhhOcmiAYKwX5+wS6uRptBad0tFXE919obXJMSFo39dYKb6JXzQDyGdpjGRxLQuxsEj6XMhvf+eNhAs+/XmJDOCtj/wcY7llXjN8gHvn92NVmgghaNwwTnGby8v9RRxh0dABEZrxXXNMygFe2TuBBYiKReJsncZommDvi0idLKOfiP1MUqwb/N0o030jXKMytl30o7jRa4KfrcwqKdDFMrbS6HKFaLmIjrOxgv4kS/sh6g14aH4He3Oz/NEv/T1/vvBSvvurz8c7Psv+/3cCvX2MxB81eHH/Ce5LvQS5uMSudz+GcB2qL9lLYY/P4HzGbCrVqpdx4BjZR8OO+6JV9+U8u3qsNuuuBnQYrr+1lorQjQjh+4hcFmXDZNjL+ye+n9wvabLTB1D1Birho/duB0AcMYXBRLkCdZuoWER6HrUfS/HF5/8F//bkm3niyDjjnxsmcWqC069J879+/MP8xqfexs6Hrp5mLoQ0PPJIocoVkl98jCQQRdGK4ldIgUCYcbG4hJXLIrLpDkvEM1l55WGbkb0z3NQ3zaKy2eOe43fv+BQfmnwJ/q8nESdPElWrWFtGeezEFiaW83galGcz+gWHQ9/czy1vO8x/ft3neXv9Vxn6Nu3xYPpeGSGeMPVXRND1flbvoiNkp47J02ebGaxO4GqXU45pbdWaKRfQzdcWAtVoIAtLsKCxj8dFxXwPgpDw9BQprZm6ZwvTOyL+9Af/ijNBDx/7+mtwDk0RzCR4oneU33zjp3ieP0GvNA/xqr/7DXZ8chj7zAKqVqO+a5DZF3r0P+7gnpow8+NStoR7ulilyeqgiQ471r9IpSCfQZarqHKFcChHYZ9L1pckZzKkHptm1+kMtW0u526V+POw5T9WCYf6ee/bXomsS/YXz0I2w8SrXPw9y9yeOgpAVQUEWvO3130ErjNvo6rBn7EQ3zxA4RdvpfeNU0x/fgsjj0boesMwwtZLior9/G2G0/cia2U1WmUiVx1sr0i62YSaNP+qCHndPuZf1Et5i8DZXiLnN8i4DdJWg6QwAQjZjDobDdSaPD65halSnnzJaFvC8xC+h7MckMYwIoB2tb0VArOVJdatba9XDOgZq8O5MXSkEM2AxKLivafuYmKml627LPyUjzh0wsQcSlXDDmpp880mApPlpjNJiify/HT6RykHLj1DRYJUDwkgMQd/NnkH/uxVLhZmWch8DlUsGdfaqqw84bpGSDfiOuBadzZDDqN2uQWdSVHdkaM2JNiZXmbALaG04KnGGO89fCfLEzl2J+tYO7dQ2pul1iuw3DpBZFHbI6n3ZbDqGhnBt09v5b+Eb0DZwC03Ys0soebjtPaYIqkd2wjxKOrsTmRZhklD7FJUVynO0PKJt0r+togD8RwA2hU8TVXGsG3dyS0jLNw+jFAafyliuceiuCfE6a3zxeUbmaj0EKZsnP483qLF6bN9sAWGrCbvnX8Z317YSvo0WKW6YYkATrFBcsbFXb7c1erS+2GN66qrjolIJYjyKawghOUi1WGPwk0RaJvkQyFaRcgoQm/PEu6usTzsIINhABJTAqsOwWgPYcLC2l7mRSOTpESTcsxCsoTgRJBgSSXZbhfolRGN/TWWfuIWyuMaWfORAW03kxBibbxQd5TFjrJw/se+tpmdLWGo4roHbXbEyrKZqlqFriqHZ17Zxwfe9cdECBaiNHNhlqeqowy6JRaVzUwji71cR5crJi1dCvru8YkcH2dikkgK1M5RgpyPf+Qc1swcYdS1gq8m5nfVoOhueyu544pXsrsM6KBJVGiS/e5ZFv9ylEy/5PQPRXizPez4sxzRzCzRiQlzcuxbVdUqIgxp3LKLWr/N3r9aRs6GTP+XUX7xZV/ho/2vIgsM37dI6dwWxk4ux4G9K5xe3XoGzyYaH0SeDKFcARkP01Y98nQKnfCgUGzTyyAWlPU6ulZH1etEY3mmX2rDjjJ39B5hwC7SRHL3uRcy9G6L4cYyhZvylLaleNdPfpqd7iy/ffiNFCs+t//gE6SsJvd89QWkTwtG7vYolsfRN8GxH08x9tUEqS8vdjZ19j2idAIrCA0vOLbsRDKJHupDKIWsNSAIUfMLK4uvXSpWMD06C4NMJo1m7TqmWt9ScUXKt8xm0SN9yEKZ6MzZ9m+LzxvkJ3/r80ih+Oe568m6Nd498BBHm8P84RdeS2JGkskrwkQvuWOKxqzPxE19uOnjfOmvb2fsb4/iVx9Htdg4WiOPTNB/LoMul4kuNEYupwSEYGUhvo3qBcUWVNSfpbw1SaYWoCYaLNxgce9r3sNd/i8z+KFqO0+gmd3OX9z6YbbZRYJXCf5o9k4O/tYN2KUmM7dlqGzR/M5N/8irkhMsKpgMBaO2II3NJwq38Mj8OL+0415+JFXgoTvex9LL4D9PvIFHHtvFYEG1k9za1Q9XxdVacUTpxbkUF4i7XdvMzo0+dx/X2kTZfQ+9ZYTq9izFfSH7nAb31wd576m76PGqvLTXZH7+w/IL+fa5ccaaZveO+r4RgqxFaEpGEGzpw076KMAuN1G9GWQmiSjXDCulXEHV68hMxtSVrtZMwaP1agN/D2jgG0GXK6SnGtgNlyBj4RU0NAOk78O+HaZvj542RXviGiZOKUBbArlQJJqbJ31iJ389dBvZ2VgQLJdJnvGwFsudms1XASLSyGrT1ETpRitVv2uz5G4+tkkkMxon9QaNXgexs0IuXeOBwh763QqLqSlmK2l6HAvl2lRGJI0+xdkgjxSa4XSJHr/GTZlJHBHxz40X4C8qlAXNjIVdBX9G4rQsu62j1LZkcIoB9mIFwshovbGlIKRA+zaEClGqGmvBcRAyujzXyorNoU1pWcOIiUy8oLVJRve4DUNErdmu8SHiujB2RfGRU7cghWZ2Lot0FDPVLI3IJsqF1JRD7oTGXQ5xKgK3LPnYoRdyeMsQmanIlMdwXRN4tiQQB3kr1ZV7WMJKBahl8V6OMrDRTzeKG0iBsgXaMewvfx7+29lX40y57To+AFZD83BtB1HiFLd7NQbcEocbEUJDabvC21pm2F7CERJfRFS04P5aH9NBD/ecuI7mmRR/EL2C+wamCJRFqCXfObaNzEmLxHzQKbvbquzpebE3YOVeAGZ7wQvLmWuW2dmuaaz1mhrHK8raCpB9vUSDPZx4a5Z3v+lj7HFn6LGS/P7xV5J9F5z6gd383m9+hgequ3n/P72K9GmBKB1HD/Zx4t9YOPkGejKJVYfaQAqrkWLLFxcRpydY+OEbKO4U5I5p0mea+MdnUacnYdsYxb05UqfLyCePr3W1wBpN/GLNoGcC0cIi1rfKpC2LzL2meH1ULmNv38rBd2TRtua6945AnDqsgybyO4dICEHYDEBFjP/5k4i/SaCKp1BAeOYscnaOsJuWeDVQb6CPn25/bPWzTPid3XZa37UGvTS1ZKKBPNaSg2w2Key1+Oxt7+f/zN7FV//pBQQpzdf27KS0kEJf7xCkBdFtRTJOyIe/czuWF/GfXvAFbk6cYtSKmAptPnQKer8+xdQPb6W0U7HlqyGZf5xqF3yavquPoTdMMP3FrWz548OQSCAH+833C4sIKWnmPexKiFguGrZRMmkWo8tNlm1r4vFmKLUaqlgGWDm/AIQgWi4arnv8vUwmET05UgfOkvq35rw+bdxu2BaN6wZ4y/94mKRscv89t+N9+yg6DPGEYNeTQywnBslOH0PZDjKbRaQSHf/8ctEwMeJ7t9vqecZKbjTXMjWeLlS0RnCv2IOzxeXHBLAjT6B8GzvhM/q5Sc48uI3di1OEXZZ46kyNP/3aXQzvWODTN3wYSyhEpAmyLj951wP8aO5hAGYizZBlIYn4zUd/BHUkzdj9AYmDU+hsihP+LmQ9hGbA9dWzcdwiQrumaJaq1ZDJJFZPHt1oogqFznuLM4kvpoeumY98zQa6rc9drJXuYJJshmgBo06BpAgpRCGVhkuuWsRb0ty9/EIOlodxSgKhNfXrt9DotUkOlhnMlplUkkbZJnnKwSlrRL2BqtVwKwqnbNHMCIrbXZxCFiYtRBRh1RUiiFixkW43X3uVIL/qEflLgdZmL0qArppe2pJoT4Gt402FO2Zp+/wY0dKyYfK0EAdUr3rTW384XWVhoeNOaO2jqeJt4DwPISXad9GeRTCch5E8tUFFrwSJxqqBcojZE9oIcQ/qZY+G5SCXbSJPcqg2giNCHtY2JxsDODUNUhAmgVxAI+OSzqVN5ma1ilPWnJrvJVUyDAmZThGM9mAXPFhYRIcRdjXEqgWdKnwqAr2BFXohrJu+rTt7hnZvirA6GKoVOuzkHGit2xtgqDa1tuOySaST3HtmL54dkio2TZA04RvLqJUINNQPO0ZhuQrVeueeLe12VXt1zCTp+LKvTsygvT3bqjlpVZp4yy5W1eyfynIRWamuyV62Sg1Sp9Ocs3t5dE+ek9V+ZBBBDb4+twuA5TBBUjZ5R++D5KQgl6oxm09S3OagrBGSE0Xk1JzZO7bR6NRAb+0U1E36CDdQjr5nE4KEWFk7uPtzC3FgUfqmspwqltCLBVJTfdy9eDNjcTXDUEnq+0fwihGffv8daFtgu1AdAft1RYbTJe7KT9Jvl9m3Y5qnGmN84suvInffCdTSMjoMyX7pILlMmhM/t53MLfMsqn76jvjoqXMkz8YFhrroh8J1kcmk0dAr1ZWm6zNRa+UyNWERRlhFG+1osCUylTQV71S0/ia4z3RGJ4bKJzIZRDqJtiQyjIybJQhMxmS50glyWhayvxeVSxH5DpFvM3OLj/2SRb5/6DgnQpfZRhoERC6M55eYsUNKwy5OSTD4ZQctBNVhQeRLPvm1W/kHeQupKQunpMnPBwRb+qgNK0aHC0zfOkB5vJ/RB1LIB2YZ+PRhBr6WQ9Tm0Qmf+t4hznyfR/6oT/74aVShgPVE3dRqiS06HWvNT69z1m4UsaaK4OpaRnFdbt1Vd15HkSmzWqma3IQ44a612KhGAEdPMviuYcN0mT4KQhBev50g45B88iy6XObkW/qxb1oi/5F+Up/5zoo2mjrfLdZXJ/gaLSzGp8VVTq/UvGltvA6dRav1EVPnhSOnSB23OkW02qevUiyPn2bb31YoP2+U3x57I/NzWa5bmEcWS6j/vp37E0NoS1Drs8j9Wo1f7z3Mh67/MMv7PSqvNgW1fu99P8nIh6bN5hFd2r5xn3SywVW9gWq5oFa7ay+y7Mf3RhnbbgiBPTaKymeQSyV00dSH0M0m/qLiq5N72NZTQPYr6jUXoTR2NSJzxmwKUOsThElBGElqocOTxRF8K2QmmeVUtQ8r0CZ1ed9O8CzEmXlUsYTVgHpgk2jFTFp1jFlH07YkIrrKzI31cDEbQjsuMpUApc2OJ11FmwAII9xlgXKMgBbJBHLHGMo3W3ZpIRCRQmiwzhVQiwWjqT8T1LE1D9NVGqClyako3uXIgeEBopyPrgbIZogIFLIRIQMIIovlwOdoc5hy4BG5oJKKseQy1cClWhfYVXCqGmVD5ArChEa5pi555IGIBMVtDigHa6DG1kyBM24fWlgmbRaICsuIYtn4hz0PoTRWHWRofPaamBXUbcldDkV1A+rrij6LtV172zjRQA5rdono3Gz7lFb9a5PZmTQWTsUkzFCtIZJJ5P6daEugwngx2Lsd7VjUhn0iV5B0jOiIXE3ebxB6WZMAVG8YQdWV1Lemrdq4QvSVzrlYj7Gy6vtWEo4ul1HFoH3c6u2BwT7TF9U6uA4qmyRIScJIGgqjUuhaHXeygJPyKe/KEqQEngxQaJ5qDnO62c+Lk0fZ7i0TubR3iGqjO1BN7OLKZWGoH1GtE06ceVrK2rWlH67hThqN99TbtuG/eB7n4+PkPvrNdsS590vH6X0kz/Qd2/mHH0ohTyTwDp4AIXD68qikg1PyyUwJgmM9VOihqswWXbMzdYTSROOCc6/bhv+mGV48eJJ7P3AbQ/fOMPBoQG0yR8+BJVOnuWUCd5mltBJAWhmcl7A56hXvqw1gjQ5Rev4IdjnCP7VoNpOdmeswVJaLjDzYQDkCUWuitgyw9HsN3rnjPqJYOlkoqsrj/X/3WrZ+Md/ZbOMZgo6UKdhlWwgpjUXWbBpzXQrk1jGivjRHftbjLTc/zD1/+WKGP/gdE7hzbEZLI1SPZjl4416mXpanXPeojwcMjRV419BX+EP9Cnh4AKcaUh7zqPdKwhsqDPcWef3Y44w6S+StChaaujZlcHc68/gi4tWP/Cr9B0KccyUi2XGxCdcB28Y7eIbtR+Np1ZNvF2xCCFNCoBvTT6dz1hkHq5JgzDE4+v+M8cs/9Dn+5KOvZ/x/Tnc0493bmX9RD6VtgsQLF1g63c+OfwxxFuvIibM0btxK37tPsTc9y6NLW2hENp4VUgsdzhxK481JsscyyGKJzCmYl4P02hDetAv39DzhmbOmOd0lJFrt7BZk62YNP40+aT17t3UvLaOdtz6rCK0F1dt3M3+jw+B3Grj3P0GLIbd85x7KP1GkuJgjdcQlyGjUjhqZdIEXDk3x9cZOwwQKQkRhGdWfoeeXT/NbY/fxYm+RqVDxO3/xLoYfqvEnP38Hr73uAIl5vUIhbGWN60i1959FSMov203lHUsUnxxj938voOI4xobvex1cO0F+HpNdW5BwQoLWOQJjghQK6Pl5Ejf2UY8k2gbdk13Bboh8M0i8JdN5kSewGhr7yJTZgWP3ddR7BWOJKv1OmWZGEPWlEUrjFU3mKF0bPHfau9Jse0b2XLxUSFPvQ1kCbcWTpjshRZoNpsOkReQL5HieRt7mJUMHeX36OE81MyypJC/wzpGTFu/teQ1RwoGRfqyeLMwvmSJdVx2x6R9GCEt3mClatfOttBDgKHrtCgij9ba2V7MWlkhKcLf2orTAcwJ0b5X+ZIWScqlFTqx1W9T6JfV+zWBPiT25OfZ5Z9nuLLLThoRwebRZYiFKMSBDctJFp0MaOZdELtHeVcfshRqPGS1MkoeUa5OBWvzuq7X4rwr4RZ5mlztLlNBI39TO0ZEpwqMsCDKKV4ye4J7adWgrTlKKCQb9XoUd3hx+b0CkJVvcRarK4wPFDFWRJvJtpNL4S5rmvERGijDt4KTj/XRjK1q4ifbmL1d1I4kLMN9aaOQtqqOK5jEbVwoznoREOYL+dAUNlMctRK7JzdsMTXei3EOj5pjYh++ifJfqSII7ek7yUr+ALxwmo4jUtMI5cAr71H7+Jb8DXBD7dyO1GcOiWDGxiLhsQwtaChJOyLJzvkX6/I9/7TI71xvMcZR2x99MEX0hg5w63nneVqdrTSMreNWWQxzKDfHoyDj2tMfwNyJqvRbzLwkgkOQPOIQJSN81Q6npYP/+VtypRcpbJI1+xdwHtnPP7Bj2Xpi8K40VgAjBrmbxCzlUqdyV2qzMNnOpFARN419XGzzDNYLwPGQ6hS5VyD14Gh1G6FIJFbsjWlu9BddtJfcbE7ys7yhnGj00lY0nQ37n3F08+JEXkD8awK/M8Z49n0BEAuVKjr0zxVtuf5LPf/TFjP7+1Rfkgpia1WigLQvZ22PqkS8tG8E5PYM9M8++PxrnnoE7GD09azY+jieMKlcQ9QZhspf/uvcLZGQNR0R8tXQ9P/XQO4gqNtbLDbXuLTc/yA5vju3uPI4IWYpSnAj6GbVmWFJVfvTjv0Hvk3DDv3uCPxu/n7++4//y1K1j/H/3vZaRr+0lPVHDOXHOMA5KZaLbrmfq+xPkjit6Pv1ke4ERtt3RGi+HQ74eupk7LbaKitjxmSb/6eg7GDoTwt7tWIUSamYOMTnD0GKJKLGNm1KT3OvsJXF0Dr1QQFWreI9P8OS7n8s3R59P8Jolrh+Y4Y7hQ4zaJW563mme2D/O3937g1gPV8k/NEXuiQSNkSzNnE1ldw9iR57EdAV5Zo5w9yjLe5JkT9SQ//JYez5dcbS0/G5lq5V9K2RbKy6NS66/6SRTx3eQEcKwoLQmd7DE/MfGqNyg+dk772OrO89zvTO8Z/rVNH5/hOGsxdx/XGIkW8EWZQbkLOXI44NLN3Bz4iRLKmm2n3Qddn1skfALCY6+I+BNv/QogbaItOSTd7+M7X92GOJ9gU1oICLzwAnUxBB7S/NElS5mQuyhEELABdbA74nMzhXQmvDUBJyKF61WCj8dX7UMYaaRRWlJOlejvOwYfqgDXrZB0LRRtk3kwUuHTlCJPA4mb8AVcZGsQJA7UkIcPIm99blU0qDrAhlA5MoOX7kblmWyCVW0sb+4FSy8BvlBMuFDXw8AWilEpWY2mu5ebCyLMGnxusHHeWvmOPNRxJJy+XL5OZyo9pOYVyRPL3N4toevjlyPXRHIUCHSmpdnDvKZ9IufmYeJLQmtNUKruCJl/F5EnHXbDBBHTuGftMFxkdmM8c+24gJRBAKGrWWkUJSUz0wzC9M+ltTo4To9uSpb3ALDzjKjtmFtnAvz1COHRxoN5qIs6UlB/miZJxeHOTgcsMeucVP2GH/YVydIplCe1U4KIoqIHEmQUYS+MAG1rqp24hlOHHOnlujTebQlqA+n8GyJFVsQ0dw8bnErE80+mg0bbVumcqRloet10k/OYlf7ONM0IsIXAXkJeVkBJvlwSiITvgk812rYuQRhyiJyBcqWuEkHx7ZQnkWYAOVZyKu8+cqa+iRagXA6SiAgFDQiG+WA7O8Dx0Y7NkHaxa5rtNS8NHWEpGywpBJMlHrIHTiLu6WPfLbI8/JTSGHuEWiL5TBJXTtEWlLvEagtA1jnCtjn5hD2dl6ZeYJAWwTa5uPpl65sb8zjV8Ui+pFFotWuWiE7mboXwLUV5KtJ+6uYGW2aTjPo7N8IDHxlklMT+xBKM9yMsKol5NwSia0D1IYyJJrQf6BBZdj4JFNWA7seoWbmGP+0bXaZmTiLajTIH6nhln2q/YIwBXYtMj7Z7kQGbQKkKp9BWhIWC2u0cWHbJhXbknC1ldZ1ygM0n7eLiVd7BP0Be3ec49hj29n37hpRF0NCLS7hLg9ztplnWUX0WxZDlmIg911el3mcu3/zHAfLwyQ/3c89H76DHadnYX6RvX80yv/6+NvZcWz2mVmjhOnPVo1rXViO0/DjNOjBAXTCQ1Tr6CCgef0WSuMePQfL8OhhZCqBSCRwypo/mH4lDx/dztjnbJQtyPQLyuPwlhu+w6NLW/jo/3wNYUJwy89/l9syx5gJcxypDPPej/8wuVMRjMD096WJHkzzlm//CuMvmeInxr4Jx1L0fbeINb9MNL9ggpmuS+LgWfbM5fj/23vvKMuu+s73s/cJN4e6lbuqc7da6paEEjLBSGBpCAKNh2B5sAcbjI0ZGwYWg9fY2G/Gnre8Hh4zzGPesgcxBj/bYAwWyTAgUEASRmq1UkepY3VXd+V8czhhzx/73FChu6s6Ssz9rlWru869dcLvnPPbv/j9yXwZH/Sg3UC5+MWyrhDpSOuXc/5sArgUMhSIQglrxmbijgwLr65izCSITCZJD2krsONQju//v3cQiwiG3xMjtNBLz7MFqLl4UlLptHjX9md4e2ovHoIXawmeKW/mZLmb7FYB9+4kcaaKNVfCnFggdrKCu6Wfcl8Y6fgo3yd0bIK+UyaqWMYPuhlVMB5R2GazCeZiUe8Gb012qpZ9B9b5+u9M4uzpwtqhOPrRDbC+zKs3DpOxR1gXWmBHeJybQ0X+cPyNPP2Xt5A4U8OfPoSZz+P8xy08FRvAiUuKvQbv/u1HuS/1HAmh09cf+ND3OfDeQZ77yo307c4z+C2Tjz7y7zCqCqOm2HZsvlHmKQwDY8Mgpe1dhKbKsO+w3t5a6YMu12QVBsDLwyJvMMgFbhA0qxPqnXwtitMdGcUcGW3cNB8dZzIjIUKzMYyawp4t40YMil4IU3gIV+GXK4gTp6hzLsjODJQdwrMGlQ4bLyTwwgZ2NKIz1K2t+kJAPe58Npj1zrYrBxmNImIxCt0WTrfDuoE5fnVgN386c09wPgEhEuiyMilwlEFFCRxPpzcNASnpcV/qWc7EUvzR1A6sHz3bVNqzc4S4ko6GCLo3ddy5Xn1Tn+WqElG8eAjD9xGuixs1qKYEXtjU9PyhEKojiXThxak+IsdDJB7ch+ztRr2mj3KvYENolv1igMwzM/jREGP/JkU+FiHrRpmuxOl5oYL9wgly799FaZ1P6rAgMqcY3p5hrFvPQDXm80EcWMeXhRA67DY1o+dzioBLQ9JgqhQB1S71gRmXGK0WqXIcZKmCH4J0pkhWKsrCJjQvSdoWxnyRzgOC/JY42WsVblxSnIhiVHyk41NNCXZFR9lhlTnuhJn1w5ypZDhd7MALKSoZgVWyQEQJzeXxpqYx+ruAMPVuYX8hq7uHA37yengUQVM2l+TCl9esN7YTNE1FwqiRceTxU5gbbsdfV+HWDWf43f5HiAknmMsJk57gpWwvnQcLGLN5SKdQjoPx1AFM0ySycRDpZIjKGpvNMD4+nlJ8IPUSM/GDvG3gBqqZELGhHIm5gjKs/QAAIABJREFUvC7zLJXw63XkpqkbuCIhakkDq2A1CV/rZFn1l22VubirW37YKnwhMXp7ULEIzM7rDrX6MIf6itQyVAGWPLS+gnyR9Ika0lHImSwRU/LgizsRUnFNtowfZK6NVIxjf7CT6I4F5MMp0scd5l9X5ddv2s0Dt95E6eQWBp7wiXx7T3OiSKmMGB7TvNJLY+NBSMVvneV5OdFy/On3voquXz3N5AuCbX/t4oU7+Hzne1g/VcPP5jH6epi9cxDP1hUBxXWCj8ROMOHF+OAD/5bouKDco0vwkicgMqfoemES37KblTtXGirgWXfdoLGkSfokohEWrs9Q6Jd077cIHXeIHpkhOmQi5nN4yqd880ZG7zSJTAq6/ipKaCav66hzeTJP+oQWevnMtn+Bl7fYtElRyZjcltrPemuWH07v4vB4D5vLLpgm5Z8r8oFdT/P1M79AbH+JSV8yaM/iJBVed4rc1nXkN0hSJzxSz41rTqBCnfbAp3VAt4yE9bNUqyGcy1C+uuRe+dk8olRm4Psmtb1Jwv02hXWSyLxOCquuFLltccpdmm7XWV9l45uGADiZy9BlV+k0Cox5BglZA/KUPZv5SoSu/Yr0oQWG7+2gvMVj4wPrCE9O43SEKXVLIpOGbiarV8oof5FXje/h17i0lV9KIQxtACxiUpUGubffwNxOSf+TNUI/fYnO3ZMkTyYZ69vG767boQexuEqHXj39nsT+0wwxG6KWweEzA1z76QJ+xOLYJ2xu2jDEOxIHsEQMTwkqVPnPk69n7/wgTofL2B0Wg4/GCJ0aa1RcCSlQGBi9PbgDnciSQ3rPGKpUwZcCMBCG1IyHQdniiuMwV8DLwyIPoCIh/EQYI29rF8xRjRUMw2hOYgmaK4Ro8nEDUHMIzVZ0N2axhMxHMMYTIEFUg841pcA0ie5Y4A+ue5A/eeG9qBPQ37vAhzr2UN1k8mjoGkovdRNBx92EoZkX/VJp+Um3cge71eWfX04IQXFQ8M1tX+ONpz+G8fSLSNfBbuGyUGGbYr/EC+tqoEqPS4+RZ8GP0nEIMi/myW2N4dmCridGdX4imdRt1MWiblS4Gsrc85rx5XpNsqEt2WpSUM2AGzEIGRJmF/Dz+UazVrnLQG0sw1SU6NMngkoMqdvCZ+eIxKPI0x0YLrhRHyeulWpFWSxUIrgVC+HVEJbFQNcCb0vs5x+sX0CWXXw3hKNMlAQvbFLqkRS2uFh5g6Rt6U5JKRdxwChfIQyaREktjShrxmqrXoRoEsAdOY5xBFK37qIWT2KWdGelMiW1mMCzQdYEwnb5ZP8PCQmPn3Rsw1cCS7iUfIuMUSEqHaTwcTyD+JSDGB6jmklx87ZhxjJbiRgS35J4YYGSounRno0U63I+Vy1do0IKir2S2tYyxaEwkY40amYe49QIyUyaZGcaak6TAVVKJu/ZyP+143tst2boNBR/lnwDB5PX40Yt7tmxn1/J7CYhFFm/TFTY+Eqxf2GAk2NdyJiLE/FwoyZWtbrMqlaREE46RKjk4J4ZC063XtbcwmG/hgXu6ivyVqt8dgGjUNIVIy1JInXLdczeEEcGq2Z41iN6OofIFXFHxxGGgUzGQQjkqXEIeKyl57Hl21Fdqjaf1Y0Q4ZCezfnlJH/e+a/pPe1g5xyGh7r4D6l72P3jXaz7qUt0aAZPBAq6XmUgl7jDfrNL7rJihZfX6OqETJr+p2q8c/z32Hyi1pRXS8xRTUwz+KMQlb4Y46+zwfaZ8hIMmAtc++FDTJUTbAmfYaEWoTQxQGhiiqFP7iJxyyzigW10P3JGu8etta2XG0o1CKcaswwBVa6A69K9e57MiyHMWU1SVR+0UXzrDYy9QRAdk/R+I0RksqRdWN/XoRl0B6NcyLP+oRjCU4SGZ0nYFo/mX88/rXsDO999mBt3jfH09bfQYUkmfhLjPSc+QgyYvj1J7IDgvx59F71HPMxchc6DkvioSXSirJtqKpVGuEUmE7qTcT6Lqo9bq5MlXYRszomAlEpYZqNLs8FIODxBb6mGqGj+DmNygZ4nayjbxIvZOAmb33z44yhDW6WlPsHHf/Xb3BU9SkZKPDzuSr9I2irz0PbX0lXejJ/wsA0PlJ6CFB7N0yESWFN5vBZv+5zNbBfDfrhUPCtQYivPo//xOTqOJRh7A9TenaB0YANd+3xiIxXMw6cbzXD5N2xj/Jeq7Bw4ybX2NA9kb+HvHriL2Liiu5LFcn3++Yu38Uj61ZTXeYiOGn/xmr/ntlCFkmOhHMmdu45wW/IUf/X0vUQDymVhWfiFIqpQgJk5Ik5LZzg0Klha6bvXgvMqciHEeuBvgV50NeMXlFKfE0JkgK8Bm4BTwH1KqfOnb85hUfiFIiIYydTqclV6I2S3g3TAqErciMAsx7AbBDmao1q5momtvjh4eQd279exuJAe+STCmisi+dhxkkpBTydeIkxoxuC5sfV07VeE/tczePUwDjRd+yD5VqHMQfcpaqoMCAbYwgaxHUfVOMBugOuFEA+tWibnk9dKmyMR3HSUyJFJrB+doc59vbSN3y8UEC+eIFLbiHpDF8LymfPibDDn+fz6h4lKm5Jf46Aj+HjHRwnbNslbZ3joVX/L7fs+QdeeKGIlT2QJKqrEIZ6hRiWQyeYLlknj6VjSpVcnLhNDpzGEgEhYj/EKOL5zGwxeffth9v3oWlJPDgexaHPRlJ46uVT4xVGU6+HO6tFtiSPHSV+3nch9Dj+fPMrj3bdSm7JJnlJEJwyqGa3Y0kd94iNVjEINUXEIjecITQideK1WG5QOQggIh6i4OfZ7P6ZGGTzBgNjKBnkNjqoCbBdCHGMt78+5UM81WbrxpC5LEcjOm52D2TnNJppIoHJ5vLEJ/TdASApCgecrbIvaTVuZui+JJUAKgUSwyZqhFAnxvbSg0mUjww5mfa6g7yEW8oQNgcgXl92/+vlV/OKSZ2UrG8Q2HFWjRJ6LlUlDEbZY5f7BY4SPWtTeeQOP3PxX/JL96+Ryvdh5G5HN6dF04RDFXsmf3PpdNlnTRIXiYH4dG3+Qx5jJ4cciCN+n74k5/LBJbnuCYn+EYzf3cVtojopjgiO5JXGaX0kc4S+T92rdFApByEYEoaV6eWyDyriV7bCVmG9RUcO5r3k1FrkL/Hul1PNCiATwXPBCvh94RCn1aSHE7wO/D/yH8+7tbKtukHVuZUCs34TYkVkGnQzCVwhXURi0GfmFEMkTIbrGJnUiyfcbQ3dlOIzYMKBriodHUa6jE1K2hUoldKJpooKqOcze3kVuKxgVgdydIjpZwUgmYX0/lf444dEc/rGTi1dJ32M7N5IUaVzlsEc9Qkb1MM4pMvQwx9RB4JFVy+QC5OXPzWPUavgFTaEnTAsZi+jGixbFK27dxZHfCZPpzvEvB3YzU4vzf3//XShT8fl7vsRWa567f/AJkodN+o9nEakk08MdfDTzFhJDwPh0Y38yHNZt2NXqsjCTQAQy6dAy4REyqvfCZeIrnRwLyq+EELo8rpV7GlBus2uua3+VF41r6X3Rwc/lkT1d1AYzmPkqYmQSao4mftq6keF7u7Bzir5/OIy3sKCTxuUqz339Bp5KX098TlHuNJm5SeF3OCT3hkgf94iNlDFm8nosnuMw9bYtzLzeofOpTrq/flC/uOmUPreFHMJz2BF+NUnRQa1aYo//Iy0XdQogr5Tavqb3ZyUsWexFMC9TgH5+gnJaVSrhZ3PaK41FdN1zoYiMRRG9XVQ2ZTjzZht7QbDp705jTxX44k/v4Mudr6ZatMEXGGEP3xV0jyjMokdnpsB93Xv44+R1+rbNLyAqFZTj6iakemdr6/m1Piu47FEPk6GHcU5iYOEq58Jl0sJhsiIMRVqaTIx3sOPHeYypBVzlaw55pejdneUz//2X9QARAW4Uyu/3MLNxBp5wcaOS0X/lIA1F77cVqZMux8o9DEWPU9jbyboDivt7fp6ZrXHCs0rnIpxsg6RMRqONELHwPFRN6k7Pc4WhVuHBnVeRK6XGgfHg/3khxEvAAPCLwBuDr/0N8BgX8iC2WuiqJalZJ9TBR42ME5mrU2JKSn1bUTtKFKpxusNhlNMMJdSrNJyeBMJTGONTenGwTIRl4UVDKEtqh93zKKwXGLuyyN0pModdrPkKRMJUe+Nkt9gYThzjWF0Y+iEJESaEJjg3hUVUJahSZpoxbuVOjnPw4mSyCln5xSIUmzyowjL1xHQhoUXJlgajfO1Nf8HtIV2K+ZV8J0d370I6cOSudSRlhYGHBIkf7EWmkqhEjPCUyZMntzAw6eHNNw0iYdt6cK/yFzEqAoREhBCRSySTwNOqlyAGlAgiHNZWtuvqhbueCA1qzMND0/QXUphTWdxyBWEaVLpswkphBW3RqlbDS4ap3VygNBuhPxpB5PN6TJvjMvDoAl7MJr8hTKVDEtqQZ1v3DGee2UL8VBFjJofK5lFBd29ho+Bjr32Yv5x+G92epz2AWBRVqeLnC9jCIBTpQ3k+lmsT9ZNaLmoUYDa44It/VlrJtEwTQnbDqlMhC2UZmoChUATLRkXDCFe78sK28LoSZLfavP2uZ9g9uQn1jzYiWyB9oAs3liA5pZCeotRr45sQmXUwqj5d0SKvCU/jhbWy8UslKJWa04hqSzws5TefFSEwCZ4VVWKaMSzs+rcvTCYtFAW6OWqpnMASBsa8iXruBdyG5+/rcO6h4/Qds3SFV6WCe9etbPrTI5wudlDcP0A1Kfj0a76BgeKz334v4ckqU9UE016C5ElIPzvB5M/18URiG3ZeNbtpfU8r8Ug4KKCQjYbDRYMlzheGOgvWFCMXQmwCbgaeBnoDJQ8wgQ69rB0rdnhq9kMjk0bEY5qfulRm/h07mXxrDeuMoPNbWqHMv3Ez5Ywkt91HOkKPIRPgxHUoJr7jRoyaQnhgOIr4UB45V4CuDFgmXQddKmeSxCYd7LmKbknf2o9Rduk84OphAYmEtkLL5WXnW1ZF8iyQIkONKiERqT+5Fy6T1ciqTkUaxD/Lb9rF8Ht8YodDbPzKsC55KhSRjuLHhZ046gjX21XCwiE/KJEupIwi68wyk++uMn3Tq9j03QLGsREGHktRORgidnhx3bhfriCC7ttz4aJloggUdL0CIRiRVq8/rsccu1J4MRtrdA5vfJL8TX1MvMZAuHGkM0hiWNH1zJxOZEUj0NOJszGNF5JkvicxywqViiMjITAMvGiI3I4ETkRo0rCawhlKcGA2grlBUelKMvhjC3NqhsJbb2DmRgOjAn/9hXuIVxWzv/QqEiM1QntPgq90w4zn69i4ryirAgUWSBs91PwKNOe+XPyz0hKKVIWiHixcXwTX9VDrjhFyPNSoS+F1mxl9j0PkUBcb/3+Xyq5Bhn5ZEkoXGCp0MbMQJx13MByX7heKKENglB3cRIipN8Ng7zyVkV4iowUmv7qRN/b+HoNP6xLD+nkYmQ78ng7kTHYFdsZmd3eZEnmypEQnNVUlQrz+rdXLZAWLtZFY9gOSriD5P/g9g1eNfAyV9Dn6hZvp3G3R88CLlF57DSN3G/hhhYp4RE7abPrGDKrk8vyXb0R4imTWxbNM7j99JwOxBcbf4aBciw8nzzDrxhE+4LgMPupR3L+Orn2zeJ6H2d+LSifwwyZeyKTUH6awziB93CH86P7gua5b4kFy3zRoTB9bRe5g1YpcCBEHvgF8XCmVa03YKKWUEGLFowkhPgR8CCBMdHUHC1ZIEY/h9qQwp3OoXJ7ZGwRH7vqfXPf4B0n+8Yuom3cw/I44zuYyn7rtB8x5Mb4/fj0V16Tq6J/pgRiyIjELAqsgiZ9QsJDD2zaAE7eIH5ohPp/VIYOQhTOQptJpEztZQJ44o7muY8F5L3kgXeWyn6fYwU2YwgoCkrrM75LLZNlOtBVaj3/O7rJ4+u4/513978P/YQppSESthvBgX26QuFFho/kShvCp9OiFLWlU6JI2f3rbt3hyx3b27r6Z0J55jMfmibG8bnzFMXhLsKJM6n+/VpnUycnqlKOBcjJCNlgmtc4I5S6LVD6KmBBkN5lc+9oh4maVtF3m4YdvpvMfR3RYLZ3E6Ukwu9MmPKvo/N5hkAJ/ywB+OqIJ1SImhQGJG4XIpMKoQnRU4M1ZlK6rkMwUKB/qIFapMrvT4DVvPcDz/3ADfZ97ksq9t3P6beBbNt1PVTS9biwK1Rp+oYCrXPapn3KNeSuWGVo0uuuin5UlL7pfqUCl0lAOcn0v1Q4Ta84G32N+u8nDd3yW+zp+A/WdJNktNv/pjm+Q9yJ8ZfjVeDkbLwYyb2C8cESHHWwLe+Mgt2+d48N9j/GJxG8j82V6vjqiE+ENeoDglOJRqr0xwjUXRheXGddLEl3fYT9PssO4GUuGL1wmS61YIRv1+qo+CDsoSoh+ew+bvmtw7DO3cfRt97PD+i16fxBj5kaLP7v3y2y1prnGEnzo9JsZ3bON8ESR/i+fQoTD1Lb148QlQ6d6mO+J8G9vfZyN9gxh4TBc69aK3HWJPHKAUKXSeH9UOkFpQxI/JPBsycI2SXVXGeFHCP2wWZnVWIwFQSPZ6sdIrkqRCyEstBL/ilLqm8HmSSFEv1JqXAjRD0yt9LdKqS8AXwBIioxaqStxycEwuroQ8Sj4Pub4PDgOIqKHlh6quXSlC2TfcwtOTGBUBOJEhE+PvRM36dG7cQ7b8AiFq1ixEv3rzmAIRd4Jka+FObytHyOXIjQjsfPQOxtBTEwjEnFUNES1wwrqYC2oBlOuAwKgRckT5bOfp+hjAz1iAITAViGqqlyX2eplciFQ/qLKnsSwzzsPvY/xY91s7PNR/TGc+DrciOTAt65jb+g6/lvm7RhlQf9uD+Er/sD5NT4Z97FyEqsIg8en8C2b7HtuIbdZMvhwHvYcaNyX81kGy2QC2FyATGSn0uWC1UYSV9RfSs/THNquy9TNA5RvKaGMNB2nbJwE3Jo+zVeP3Iq1J0GsBHPvupHYpEN432nskTl6yOihAq4LGwc49qsx/JSDNH2EVIQjWSzp4wtFxTWwHk+RGvIpDVjUkiYRoekQwrOKn5zYRjqvMLo6iYwVWffjOOHZGmKgD1GuonJ5sC3kxgEOjH+Tfn8rfdZmLRcRwVWOtSa5rPVZCZL+MlciOhbCWCjgAvFRn9889ivMH87Q7Uwia3C03EeHVeT1vUM8bzlMvG6A2FiYzIM5CMKaIlfgpa9fy4c7d7BhfwmVyyN6uzA2rIOJabzWjuf5rA4+LuSb50IzubfoWWEQ5StsQvjBd1b/rGRUk9e8Sa5WH5HWqN3u7oREDBZy+PkC/T9RXOf9Lr3PgZ/L0/tMlT+M/hu8iMJNekSHTTaemUGUq5BKUtvUxfH3WshYDYoWC8Np/mrfm/Ft+OW3/DPXhMeRjkI5DhO/cQv5rT6bvlfDeOwFxOwCUdejcK3ufwjPKBI/CJE8WWLZudcXxGABumRcK0Kb3l8EXlJKfbblo38Cfh34dPDvd863r8Y+WyfsrKQcMilqPQnsU9O4I6MYiQQiFkU6gv3VATYk53nmjR0YOZPIJMTPKDr3TFO4LkP2/RaJRJWYWWNdNMuneh9m0NTumqd8praXmPQsfm3f+8kNpejaZ2PUaihD4octqkmDSqfu8BTBVA9Rb0wJoJTiRZ4lRoKNckdje7cYYJzT9V/XJJM1o87rHCA5VGT04T5SFSh1S2opQW6rT2xEsP4LB/EKRYxkHHyFl8+DUmx4cPEgCQ+QsRgTd7t8+PbH+cfJu+ncA03q0bM3byySibimsb2bdYwzXP91VTIRoK3lgCZBxqI6phjEG1WhgKjZFHbW+PJrvsRvHv4IHbaFE1e8NnaMvx25g02fe5byW27i9L/ySR60WffTIt70LPLksC5HtW1qfTF+783f5R3xI/QaEarK4fulXkp+iLujQ5SU4L7Hfo/kkSwzr0rjOAZKCkQ4RGTGp3wsQijvQyaNHJkm/sJhzHV91Db3YM2VNEFVOMT+4mPEUv1s9l4FwTV0m+sZdg51rkUu58VKiTKlUNk8llKNgRbxMxXOPDlAehg9aMRRnCp1Ek3UuCe9jy2RaT53S4pKZ4zOn0Rhdg6k1BTIf7GnYSX6hoG/fZBKb4hEqaK/F6BeIbOsAZCzPCvKD56VM/Vvr1ImgkY3pN9SseUr3bJMUG3W1UG1N05ICES5Qvx7e9n6zaCKRCnMx/ay6afBgI3ONKLq4M/NQySM6usmuznM5+76G8LC4cMP/gaxYYMND4yAEBx8zTpuj53AcBTUHKy3T/PMjX/DHeOfZN3jEndyCianENszlHsVvc/6RL+1p+lVy2AIRr371Vfa85UGRiSmvdJLQJr1euB9wAEhxN5g26fQCvzrQogPAsPAfavYF9BSmXIWBkQWcliep2N9oCsNgOSQz39+/h2IkQhdL0G1Q1Dc4ONFJOH5DLkNJrf0jbApMkvUqOIryX+ZehNztRh7JwaoVU0iEX3zSsfSRGYFRkGz05EtYLoeKVMSng8Rmijgm/Xp7UFSLVg1s8wywWnipNjt/wiAbeIGNrKDA0qX2gELa5HJxcKYWqB7fwjp+BhlFy9iEpm2Cc/rEV0oX5NKLXqx6hn+prWtag7dT1h8aexuNh4Onp66NXUOi3yRTNRDAGzjei0T1iYTTdHQcizP01GrYLiv8nyEEHT9s8WvZX+HgX16JmLPsz6/Y3yQvj362syShzlrY+WD5KkUKB+Ma7Yy/O4eSutdJp0Uj5Y20WdmMYRNTFYxUPy36Ts4VujBLCu8qE18GCqFBLFRPVA4MVTAqMUwKj61dSls00CWyijHwRpfQDguMp1iwZ9mYnovcbuLJ92jWi72LWy2r2fYOZQMSu3W9P6cte66ddatalq/qlqFgm6oMnp7kPkqPc/bhGZqqGKZ+OkKzz12LXvsa/lr842gQLo6RHj8twax8utZ/4M5xOScTmAC/tQMfqWKOVsg4vl6FuXS8zsLlj0rXvP9GWGIC5JJ67GValTBNRLlC3lCjgsLelBNnb/E6OlG9WaQ2SLe6DiqWkUs5JqhPKWQswukj4T4xLd/HS/j0Ld1hmxfhPyxPsIzNY7sifCxzHq2j+oegtIT3dw2/7usf0nHitxfuIW560JYBUXP8z6xMyVdVRQJ60hAsazLpmFRJ/NasJqqlX8GznZn7lrzEc8STmn9zJucgsnmZ6paxatWyeydR3odxEbKmPtOUPgXOzHfuMBCJsZ8MUxxg88vd+1hizVHWCier/bx+afvJDxiM/hIGXO+TH5HCicmCQPC95H5Ep7rakHOgByfJGqa2jWzdZt6I4QRnF9adHE371nx8m4Vd/CweuCgUuruNcvmIuAOn8EablgzGEKQCP5fV95+ZfFcwsVkZfoFUE6Njr95io6loZTzhFXOKRPuXKNMFi+cynG1m2zbQcxcZ/s7/+45OoPv+EKS+NZzxB/wGtdsFmqEp0OEs4vjjIVrM/z3D95Pt1HkL6bexLFiD2mrTNoq8ebkASw8vnXwJqzTIToLCjdm0nmojHA8zNNTuKUSvHCYyAsgbrmOhWvjxIkTmouiKhW86Vnt/XR30lEL8+bSr2njxQiStaZVZ7Q7qpS6bXUyaUFjrubikXzC0NUQeD6o5jBzv1yGShWzpwu/rxM5nyfyncM6kWxbWIfPsHWuE1Gp4Y9NIHu7mXjLILktcP977yfnh/mzofeRKlWp9afxLUmoWNbVURPTGHOWNrpW2eh01mdFCqJ+gpya234hMmlwlIg6MZcKFn8Db3JqRdZS1Zth7lUdJE+GkWfGUEHVTeNzR3d0i/EJtu4W8HM38O6/fopdoRF+a+9HSB+XbPhhDbPkYh49g1etsvHvT6PiEZiYwQPG3hDiLffu4ZGv3U7mq3uRoRDEYtCRpNaTwJorIebnV2wEUkohzqp+m7gqnZ3CNBclKJYF9Bvlh/ULC1pti2Ui03HMhQo4DrEzJeZ/2omVVOR31gglq3xt5nYc3+DofDeOa5DuLlBNmwwl49jZCN37XJJDQcxWAXmdbTfXr8NPx5ELBVQ214jHXugKeVWx1uEFKxEOXSr+iwtCy7kIqeui61UI0EhcyXRKjysrFHXXXPC8mL09+H2duBGTjuMu4Sk9+EHs3Mb4mzLkt3qcqPVyTAlO5XV049r4BP3WAt2yxDRRyFpEJwXhOQc7W6OwIUo1KTG2xzCczZglH7Ps6WqGkxXM+ZIug/VVUE3kIwslXeceKNkG3e0qGe3OirOMe2t6uit0ByofVakg5/Na6dZL7jwfqjXkfE5z2Hs+qlgifaKGXbD4QOaD4AuuGS5BvohlGLoPw/cQoZBWNK4bDFRe4TlaDS6m0zVY9FfshlR+Y97u0s+FZWslX3WJTjmYCxX8Vg81YEuUsQj0diMcF290HFGocf/xnycTLZM4rYiNB81hVU8bGKBzetWgs1b5xIcV39l7E31n/ObEKKWQOYkFuiPYb/EiWs/fcVDey5HGVghNfmQYzbIyFitzYdSZ0uotxnq7WsgSPil1aZ3rwt4jrD9kkr33Rn7xjx5nvJbiO8/ejD1l0v+US7nL5Oc/9jT3pPdxw8/l2FtN86fPfwD55IHGy+AFN6y8o5fsZovMi2Gso1WEr/DrI99aLddVeBRXHRcynfzlcu51CKktqiAmLSwLVa01W849D3oyVHrjhE/NQqHYSBy5m3qZuiVO6pRD/PFjjfKu6Vs7uP9j/x8egr+deT2jpTQnpzNEwg7XrB/nWnuS9aak6lQJTxqkhhzCp+YRpQq5OxLkr3EIZyqkYmXGp5OIOZt1Tyii33kWv6WbUtgWOA7e9IyOgdYTVsEzrWrOIi6WNeNs98r3UPXxhK3fq3u62RzkCovDLvUhzIVCIzTjL2SxHt9HCkj9o1YiynX0MJ3ZOeoEYDIa1QMSHOfc4dKlWEZfvXyg9Kqh0ErwLAPDF1nhLdtFWA9ioVgmeqR6WEXRAAAOJUlEQVTWXNxaFl0ZCkFPF/O3dmGVfOLZHCJfxHtoPZMmDD47A5MzDfZLPyjLVY6DqBqNOvGuZ+aJTSWIHp/BC7qTqVR0tc/k1GJZtGpypZZ70WfBVbHI6zEqzTG9fLXU9a/LV2lVcyCYoCE7OhDRMH46jlDw+afvRFQMUkcNQvOK8HgJsxTiW0+9mu92Xc+23hnmKxFiBRdpWwGLYeC+K4E9XSZhCsz5sq5SaXBUtLxwSi1iYLwqA4lXg5aXwujM4Fy/EVn1EC8c0fHSFgjTRF6zBT9iIU+M4AV8yVcXS7wgz0MJ0YxtBkqjPJggu8Wiu5BAnEErIksgs2WSp8OEZiqaaKunk9LWDgobBKNuB/vL63no6RvBF8juCuWKxR8++04M02NTl07YVbt9pm626CFDeLpCdNJHeBbVjMlMLEZkRmJnITJValh+jdF6Ilh8zJhWlpUqSkqErxp0tpd1VOBZFKIwLb3ISNlIHjc6dJVmDpTxmKafLVeC82yWmwrLRuzcihezMYanNbe25zVbzRcdTKxeQV+sx7v071c4npFM6sRlvqCv2QlG9BmykXQ0+3p1bLwaKGTXRaWiTN0OVtYk8aweLp0Y8VASPbqtPrdAiMX5p2AbQiCzBcJjBqJQWlRrv+hcL9IYvCo0tqpaXZk6oM4V0TIVo9myL3Ssr1TC6O5GDXRT7ouxsMUiOuOz808mtMvi1kvUyphScO2+KCIeo3jjAGZIYk/M6RbqXL5xE5TnIV48TuRIfco5AfXkcvdXGIZu9KivrME1vazQyt2wvo8T99lY85KtJ1M6/9ACGY0y+YZOKp2Cjd92NPXo1Ubdyqr/6rjg+YsojYVpMXedTfH2EpHZGIkX0PFhy0INjxIZOq1pYxMJcrs6GbnHI965wI+z1/Hgseu47jNjeN0pjn7UxqtaXPe5HEzNUbptE8V+k55fmuLG143xhHUzqeMGHfsXyIxOQW8XXjKMMVuAXAFVKuMLGbBfuk0LPBLB704jSlUYGW8kbOuNTRdCjHSxEOGQnthumahICJkraqVWt1JNE5Hp0FwxwbOtWpSOjEUYu7ODcrdiywMp/NGxs4dFhGx41csMnqXvy8W+P6vxknu7cLsTWMOacsKvVnXTFDoJbvT3UdvUjVGqYUxl9RSl2TnK6yL8j3d8ke8t3MTxr21GDZ0m+ZSuwvJm5lCug/Q8HTYLGtYakNrbd0fHYXRcc9Q3yg2XeBBL8x5rVOxXn/1wBSjPRwTdAcK0FlvGQoBTQxTKhGYN4lFJaM5BFYrNAbxB1hpPE9RIwCx5uow1iAMuGuiLrg0W4bB+MavVs79odXrYpTHOtcalLxHkjdcyf2Oa5MkK4sl9y85BFMrET6Sx86rx4LZCuS6xCQ+zbCBKq3PjLjeElEjbWkwq1BqKCCoRYhM+taNR7JyjLckghi7iafxE0BGcLxKerhE7HqE2YfG/pm4kOmyhcsMYhkHkyDqkA2JOMzxGxosIP8rpl7p5KJMmM6KITLvIguYPUabEi+gBFvVKjdZhw/gqUF4eouLoNvhYVJcduq621iMRpBBwoWvmBVpvIhzG70wiam5julKDGK4ewy9XNP1Bq6wFOmzjuMTHPMySbExAOidW8rYv4fWsCvV4d7mKmbWWeaRy53ay16exs56+96Wqvo9dacqv20x2s8mfD7+V0zMdbMhIrFo/FMuLaEGUUgFtRLPyC2gu2MFiqKgT8S3RHUET0IqeSUM2577Mq6PIz3PjlOug3KAYPhzSL6TjNcIafrGMyp1GSEFsvxFMGtEc0H5woxq16q4eEyerHoYQmsKzWl3uDvZ04QQrthrNLz631i5Wz9OZ7ZWu5yrM7Bz+lxm+8Zuf4Z5H/x079ljLOi+9odMMfH4SfB9vhXibXyoRfXAfMSFwq1eYT/1sMAxkOoVf1C4wEDzsUvN6B/z06YeP0fG4FdT6doHjIhyX4q4+Zq+36DjiEn1wDGNPlvXP6+oFbAtcFy9XQJRKbPxiSdfWz89rz+ylE4SPmewY6tUx7alZbSQEpGu17hjFfouOuRB+sYTRmYF0ApEroGbnGiE54XlIp6ZZNztSui55YkqPeuvK6BmZF6LIV7LeVotMivy2JPHTJTh2Mkgk66lLRMJQ03F9FSRskQJphYL3yscvlYh/dy8JIXBrrfdlBSOmHq9feu4rhB+EYQQK7xK+OC1eBoaBNzkNE5OLSPmEFJx5e4Y/+o2v8qmH72PHvx/CC66r/JpN7PjUIZ6bHMT5bB8DjiK7zcJYHybz9ATUarqs0TBaukeDZsFCYfn5iObs4RWxVFat8Xoh4dwN1S9Di7w1rua3ZPeXKFP9oKBXQmloCy542ZfB8zAKVWRNZ4ybNLlNZS6qNYxCVa+0L7dQyTkQmVb8P+NvJTRirbyi+97KAzFacNZQ19WCUk13PIg5I2VQRaTDJ8KQUHP0EOZgHKBwXHA9rLxLeNrEzgX78Dx8x9VJdKUQQmB0pLTFWCpra98wEKLZPSrms3owbqmsPUTL1HSkoFuxvcDScl1EPSneaEwJpBnExEXgAQojuBbXQ1zoM1a33i4AolojNO8ii1W8enmeoSfMi3reqpG0FOBLVKtVcq6w6EXgosJMQivrc3KSNPISyxeKyLTi/tN3EBmtF1/o79hZl8dPbsWdjNIzlkd4Hl4oiXADz9ZxF3scK/RkLF50/RW50gFo0V8Nj2HJ354PV0eRn03g9YaG+rPk6hdEBCsfsDwBCc3EYz0uVx/oWq+frlaRJ0eRQuCXSivedG90HMYk/kplYeerWml8vqqrv6To+fuDzH4/xZbCYbyXa/J1jVCei7+Q1dUAQjTrx+sDIgLSLOU4eiEvlaGk4+fKdTH35unep2uJFUHsN2DFFMkEKmzjpqPIios8cQallA7NAH6uoIdAZHVruea6txDJRMBHrbBzPqLawi0dcPBopQhC6oYlPc3KQ+W1hSYimh3SX8heXNXKBU7W8UbGsCem8OulgsrDrwbnUa4sSsLVw0ANrJjIu4hqk9b9XoQlLqSBjEbxCsXl+2mpJ6/zuyw6tK/ofuAQ4kcJNhZfWvT+WHsOs/1EBpxJvNl5lPKJHtfVKV6ttrhSpp7bq+uoIJxSr35RQd8DKjA+W/o2QId1ZXcnVKq4UzPNv4VVF1RcXYt8WZlU0Ga7BKo+7+4cK3dztVthqG2jckCcdeVelcBehpa6n89f2ek9VwIridlXjQR483vBF4PFt25NqlpNGwDBkFv99wHtre+D6yEdHf5YfgyBUIIGkZEMfnwfUXMwC462ypRCxuOBl3AWpdzKvmcYmoHR96HCxVdqXAAWJegbG1coe2v97Fw13pf6GgLCubVBLa8WaXxUD/usVHev76+Xz8MKs3b9chk1PrFIYS8a+rDScSCwoltkuRpvQ6lm7m4pXtYx8jqWxvqWrs711vD6V+rfrydggPq4tcZqV7ckWpI0QHP82VqU8VqSMPUYmJBXNEb+MwkhGjXZQDCftWWbUo3EdsNtVioIj7R8z9YToVS1hioWdVhgTu9LzrTQhAqhx8gRWFUtL2qdE92fntWLg21jmSZ0plHbNmDM51FzC1pJBh3Aylf68RQC0EaESCTw+jMAyHxFK/QLnQd0KZKDq93HuZTkWnFWT1w0vGlRXZtbqzxf51LO5qWc6zzPVSGi1GKqg/PtcyXj0PPQ49tWyLe1bPPLZdREbfmiIZqRiPNllq+eIl9tN9ciATVdDjhHbG2lOOJaH7wL6lA7fwdWG+fHOSW/JGG0zBqTLZZRXSnXwzL1v4HGNKnGfa5/3mKBN09INifd+AoMB0EaFTJ00vI80G3W4Fv6u9I0wL8KcbiXOS54lunl8m6W7vc8lWnLYuCr1TmtOaELhDirW3IZIISYBorAzBU76OVFFytfy0alVPdqdvAzKBNYWS5tmVyETOBnUi5tmSzHBemUK6rIAYQQz14QUdDLEJfqWn6WZAKX5nraMrm8+3k5oC2T5bjQa2nHAtpoo402XuFoK/I22mijjVc4roYi/8JVOOblwqW6lp8lmcCluZ62TC7vfl4OaMtkOS7oWq54jLyNNtpoo41Li3ZopY022mjjFY4rpsiFEG8VQhwRQhwXQvz+lTrupYIQYr0Q4sdCiBeFEIeEEB8Ltv+xEGJUCLE3+Llnjft9xcqlLZPlaMtkZVwOubRl0gKl1GX/QffNnwC2ADawD9h5JY59Ca+hH7gl+H8COArsBP4Y+OT/iXJpy6Qtk6sll7ZMFv9cKYv8duC4UmpIKVUD/gH4xSt07EsCpdS4Uur54P954CVg4CJ3+4qWS1smy9GWycq4DHJpy6QFV0qRDwBnWn4f4eIf7qsGIcQm4Gbg6WDTR4QQ+4UQXxJCdKxhVz8zcmnLZDnaMlkZl0gubZm0oJ3sXCOEEHHgG8DHlVI54H8AW4GbgHHgv17F07sqaMtkOdoyWRltuSzHpZDJlVLko8D6lt8Hg22vKAghLLTAv6KU+iaAUmpSKeUppXzgf6JdvtXiFS+XtkyWoy2TlXGJ5dKWSQuulCJ/BtguhNgshLCBfw380xU69iWB0NRsXwReUkp9tmV7f8vX3gkcXMNuX9FyactkOdoyWRmXQS5tmbTgitDYKqVcIcRHgB+is81fUkoduhLHvoR4PfA+4IAQYm+w7VPAe4UQN6HZUU8Bv73aHf4MyKUtk+Voy2RlXFK5tGWyGO3OzjbaaKONVzjayc422mijjVc42oq8jTbaaOMVjrYib6ONNtp4haOtyNtoo402XuFoK/I22mijjVc42oq8jTbaaOMVjrYib6ONNtp4haOtyNtoo402XuH43yiAxS+mlKAGAAAAAElFTkSuQmCC",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 1500, [Discriminator :: d_loss: 0.293635], [ Generator :: loss: 2.443017]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 2000, [Discriminator :: d_loss: 0.547135], [ Generator :: loss: 2.680543]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 2500, [Discriminator :: d_loss: 0.491767], [ Generator :: loss: 2.633016]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "batch=32\n",
+ "for cnt in range(3000):\n",
+ "## train discriminator\n",
+ " random_index = np.random.randint(0, len(X_train) - batch//2)\n",
+ " legit_images = X_train[random_index : random_index + batch//2].reshape(batch//2, 28, 28)\n",
+ " gen_noise = np.random.normal(0, 1, (batch//2,100))\n",
+ " syntetic_images = generator.predict(gen_noise)\n",
+ " x_combined_batch = np.concatenate((legit_images, syntetic_images))\n",
+ " y_combined_batch = np.concatenate((np.ones((batch//2, 1)), np.zeros((batch//2, 1))))\n",
+ " d_loss = discriminator.train_on_batch(x_combined_batch, y_combined_batch)\n",
+ "# train generator\n",
+ " noise = np.random.normal(0, 1, (batch,100))\n",
+ " y_mislabled = np.ones((batch, 1))\n",
+ " g_loss = adversarial.train_on_batch(noise, y_mislabled)\n",
+ " if cnt%500==0:\n",
+ " print ('epoch: %d, [Discriminator :: d_loss: %f], [ Generator :: loss: %f]' % (cnt, d_loss[0], g_loss))\n",
+ " plotn(5)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "fJH1n4wRkqPy"
+ },
+ "source": [
+ "> **ടാസ്ക്**: നിങ്ങൾ ഈ GAN മുഴുവൻ MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച് അത് എത്രത്തോളം നല്ലതാകാമെന്ന് കാണാം\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "L-wH0b7pT0CI"
+ },
+ "source": [
+ "## DCGAN\n",
+ "\n",
+ "മുൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, ജനറേറ്ററിനും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിനും ഡെൻസ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു, എന്നാൽ ചിത്രങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ CNNകൾ മികച്ച പ്രകടനം നൽകുന്നുവെന്ന് നമുക്ക് അറിയാം. **ഡിപ്പ് കോൺവല്യൂഷണൽ GAN** മുകളിൽ കാണിച്ച ആർക്കിടെക്ചറിനോട് സമാനമാണ്, പക്ഷേ ജനറേറ്ററിനും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിനും കോൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "ഇവിടെ പ്രധാന ബുദ്ധിമുട്ട് ജനറേറ്ററിനായി ഒരു ആർക്കിടെക്ചർ നിർമ്മിക്കുകയാണ്, കാരണം ഇത് പരമ്പരാഗത CNN-നോട് വ്യത്യസ്തമായി ഒരു വിപരീത പ്രവർത്തനം ചെയ്യണം - ഫീച്ചർ വെക്ടറിൽ നിന്ന് ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കണം. ഒരു വിധത്തിൽ, ഇത് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളുടെ ഡികോഡർ ഭാഗത്തോട് സമാനമാണ്. അതുകൊണ്ടുതന്നെ, ജനറേറ്ററിൽ `Conv2DTranspose` ലെയറുകൾ ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 19,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "fkD2WufskBdm",
+ "outputId": "b4a22c66-a493-4abd-dc79-55c9fd7be137",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "-1.0 1.0\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "(X_train, _), (_, _) = keras.datasets.mnist.load_data()\n",
+ "X_train = (X_train.astype(np.float32)-127.5) / 127.5\n",
+ "print(X_train.min(),X_train.max())"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "tAk-hsF0TzEv",
+ "outputId": "68bba515-be2d-44f5-f079-b461456ed082",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Model: \"sequential_3\"\n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "Layer (type) Output Shape Param # \n",
+ "=================================================================\n",
+ "dense_7 (Dense) (None, 6272) 633472 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "reshape_1 (Reshape) (None, 7, 7, 128) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "up_sampling2d (UpSampling2D) (None, 14, 14, 128) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "conv2d_transpose (Conv2DTran (None, 14, 14, 128) 147584 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "batch_normalization_3 (Batch (None, 14, 14, 128) 512 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "activation (Activation) (None, 14, 14, 128) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "up_sampling2d_1 (UpSampling2 (None, 28, 28, 128) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "conv2d_transpose_1 (Conv2DTr (None, 28, 28, 64) 73792 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "batch_normalization_4 (Batch (None, 28, 28, 64) 256 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "activation_1 (Activation) (None, 28, 28, 64) 0 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "conv2d_transpose_2 (Conv2DTr (None, 28, 28, 1) 577 \n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "activation_2 (Activation) (None, 28, 28, 1) 0 \n",
+ "=================================================================\n",
+ "Total params: 856,193\n",
+ "Trainable params: 855,809\n",
+ "Non-trainable params: 384\n",
+ "_________________________________________________________________\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "generator = Sequential()\n",
+ "generator.add(Dense(128 * 7 * 7, activation=\"relu\", input_dim=100))\n",
+ "generator.add(Reshape((7, 7, 128)))\n",
+ "generator.add(UpSampling2D())\n",
+ "generator.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=3, padding=\"same\"))\n",
+ "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
+ "generator.add(Activation(\"relu\"))\n",
+ "generator.add(UpSampling2D())\n",
+ "generator.add(Conv2DTranspose(64, kernel_size=3, padding=\"same\"))\n",
+ "generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
+ "generator.add(Activation(\"relu\"))\n",
+ "generator.add(Conv2DTranspose(1, kernel_size=3, padding=\"same\"))\n",
+ "generator.add(Activation(\"tanh\"))\n",
+ "\n",
+ "optimizer = keras.optimizers.Adam(0.0001) #, 0.5)\n",
+ "\n",
+ "generator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer,metrics=['accuracy'])\n",
+ "generator.summary()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {
+ "id": "t9FZHScTUsCd",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "discriminator = Sequential()\n",
+ "\n",
+ "discriminator.add(Conv2D(32, kernel_size=3, strides=2, input_shape=(28,28,1), padding=\"same\"))\n",
+ "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "discriminator.add(Dropout(0.25))\n",
+ "discriminator.add(Conv2D(64, kernel_size=3, strides=2, padding=\"same\"))\n",
+ "discriminator.add(ZeroPadding2D(padding=((0,1),(0,1))))\n",
+ "discriminator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
+ "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "discriminator.add(Dropout(0.25))\n",
+ "discriminator.add(Conv2D(128, kernel_size=3, strides=2, padding=\"same\"))\n",
+ "discriminator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
+ "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "discriminator.add(Dropout(0.25))\n",
+ "discriminator.add(Conv2D(256, kernel_size=3, strides=1, padding=\"same\"))\n",
+ "discriminator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))\n",
+ "discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
+ "discriminator.add(Dropout(0.25))\n",
+ "discriminator.add(Flatten())\n",
+ "discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))\n",
+ "\n",
+ "discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 11,
+ "metadata": {
+ "id": "2Jz166pQWRba",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "discriminator.trainable = False\n",
+ "adversarial = Sequential()\n",
+ "adversarial.add(generator)\n",
+ "adversarial.add(discriminator)\n",
+ "adversarial.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 1000
+ },
+ "id": "kohaucz-WTue",
+ "outputId": "edf64874-5ec9-4c10-cb36-95e2bb5111cf",
+ "vscode": {
+ "languageId": "python"
+ }
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 0, [Discriminator :: d_loss: 0.957905], [ Generator :: loss: 0.695994]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9ya8lSZbe9ztm5sOd3hAROVZls6vZA0VJhBYEpU0vtCCknQBqIwlcERBX3JArbqWd/gVC0ELaCNJSAgUJELilQIAEW031wB6yqzK7MjOmN9zB3W04Whxzvy8qi5XxslqpKiAMCES8F+8+dzc3O+c73/nOMVFV3o134914N96NX97h/v++gXfj3Xg33o134+cb7wz5u/FuvBvvxi/5eGfI34134914N37JxztD/m68G+/Gu/FLPt4Z8nfj3Xg33o1f8vHOkL8b78a78W78ko+fy5CLyH8sIn8gIn8kIv/wL+qmfpnHuzn56ePdvHx9vJuTr493c/LthnxbHbmIeOAPgb8JfAb8M+A/V9X/5y/u9n65xrs5+enj3bx8fbybk6+Pd3Py7cfPg8j/BvBHqvonqjoB/yPwn/zF3NYv7Xg3Jz99vJuXr493c/L18W5OvuUIP8dnvwf86MHXnwH//s+82Gqj7cUTSgAVFjciGaSAzm6lBglS/1ZX/88peEWc4kVJ2SGjQ4p9HurvfTjkfI2fNtTZz6i3fy/3IvWzYv+WDC7Vewn1HvX8WYBw/YQyDojIc1V9723mxO82Gp5dLw8rP3H/WgQUxCsiincF75RchFwcwRUan0nFEbOnFIH8k/5Z7VmcIgLO2WSV4lCt1xRdJm8J0uq1UTm/H5kf2n6fCwXvCp1PFBWSepwovYsUhCE3dB9eMn5xOzy4oZ85L6HfaLd9Qm7tUpLrXDu7RfX1WbLAfF8eqOtg/qMOSlPfXay3XdeSNnVORJc5V8XmrtR18CBYndeVqF2Hf8M6W6a7PFhzcl7vKrZ+wpMnpFev3npO5nlpd0/O16qPMO+X+evycC0/eF3q69zpg2eb91p5cK8Pn+cnnuuNZ5w/Vx7sVf9gH1Ofd97n5yW2fD3/DEC4ekK6v334yN88J+uNhqs352S5b3nza5V6zQdzQl3TkgU32f2XwLJf3rjBNxYEkAXRB3M3/+i8ntyDe3jwruY5cxlcVNSLrfUH96mhXq/+runPPn9RbcpPn4efNUl/EUNE/i7wdwGa3TV/+W//A8ZrpbSQO0UdNHeCHwUNoHWDzgYVhbRV4lbRVcZvI30fuVqf+Or1Dv5sjT8K7S3gIK3edBLq7HeEo03cvLnmSU4rKC3EjVL6QnPjaO+F3Nj3S6OUBpp7oX9pPz9dKi4LbjRDMT0poDD809/h+Id/wN0//7/+7G3nxD+94qP/6u/h24zIeYeVYrs+jx6S4LeRros83R55ttrzathwN3Rcr098sLrn1bjmy/sdh2NHetWfF6uozYVX/DrhfOZyOyCi3B97ShHaNuHqdRWIMZCzkKOnJIfsA/7oyL2iXTkvzE3i6vrA9frEr188ZyqBl+OGdZj4re2XHHPL/33zMZ/9kz/h9/7r/2X/tnPSbq75rf/077P/vlBapb0VJEFeQW6V6WmGvuBfB8JBSGulrBQ3CG4UwkFo72G6gOG9QrMX1j8WSrD3lzbK9FHEtZlQ570UoWRPed3iBqG9cea468YsLRSv+EHw8YGxfAg2vDkMP4IfoNnbRize1knciv19qdz/7r/kq//hv/+Zc/K1/bO95q/8rb9P6gUE3KS4zOLAXAYpynjpSGtb83609VsaIW5hurDPuFEWZ+MShJM9a2neBDe5t/twU3VOqdqX6lybg9ozR0UyjFdC3MpisGyf14fR2VAqUsxw4swOABz+5e/w5f/6P3/TlLwxJ+Hyml/9L/+BrU0BP9m1Z9viUr2P+lwugkti+zpA6eq+f+XZfG5zNDyz7+k2GZgZnRnUdkaLQBbCbbBnP5m9WoxwY2sl91BatXvIsuybcBSaPXQ3yuaLxHjluf/ELQ6vdDB8kMAbcAX44d/5hz/Tpvw8hvxz4JMHX3+/fu+Noar/CPhHAP3Hn+h0cTauWg1MXtsLDyfbiNpA7ucFqJStGXDnCiEULtcnfu3yBcEVfjgG0iGAeNJG6X79jnUbuVqdiNnzxc2OnDxTETQL3DVIFENkDrQphvJDQbxSDv15Y1QELtVDl2DfD0chDNC/VOIG4k7AKf7qknj3msfMyerXP9bN5YlNNyGi3B5WpOjJ+waJDhcNdWanjCp0V3f8YPOSbTNy061pXSK4zLYZ0a3wYxXupauIol7Qqf0RxXvloh/ofOLD7T0O5aI90UghuIwX5YvTjmNqaX0mSOb3v/qA08uVLSoHvk/0fWS3Gvhoc8fHqzv++u5PcdhCfxr2/LvtC77IHYf82/B9+D1oH0zB1+bljTn56BM9vSdMTzPaFErrkSykJxG/TvzmBy/4eHPL7zz/iJvbDWXwMDnyRslbRUPAZSFuFa4mpi5UqGjXyiul3U50XeTJ+kQqjue3W0oWcwaTkDsldzP6h7QutmZCjQp9qVESIEqJDp087t7TvXTkFtJKzFBVUBB3BQ2KNop8tINvmJOvzcuHn+h4JWYYBdxkxvjNqNOMUV4p05V9L14oZRdxXabtEqpQVJiODf5Vg4tCPpijyytdIlBtFD4aDOV/2eMHobmvRqup9xeqQ0j2/eEZxMtiDu8kNQo4A7fSFWSb0Mnh7gPqFV0Vi6w+2qH5jdD5m23K9z7RtFbS2t5LGcyalq7Y+j86cz7ZnBCYkV2ifAWJDwyxw4z4KrO7PlKKYzi1IEoIdm8pGcDJk0O9PaMkCAfBT5AFRAT1xdZvECiKbhPdZmJ4taK88KgXXAoMT4Xj9zOShbAX8krpnp7wvqBfoxh++vh5DPk/A35DRH5QJ/s/A/6Ln/kJMcMMb4a/Rk0oFMElyJWq0KBop9AUQshLCCxAIxbSI2qoU8zTX61PXPUnPujvOeWG21PPVCckZ8d0CsvvXsInZ3SN1NDLT/Z3KaAiaNBlw4hWrz5BGJTc1EWgQv/xJ8SXLwBaEWnfak6AxmdWTcSJcgit0SNzCD+D9CyUJJT6Yr0oDmUqgWkKTNkzFU9KHje68zO6isrrvDlXWIXIOkxswkSQwiaMeAorH/FSiMXT+syT9sjGj3x2f8Wp6Zf79b6w7ibWTaT3ic5FGsk0kuglcuWOPHGBQSdal/jg334C0D9mrZQanS1hqmBRhS9smpEnzYFdN3HsOsbk0ER9ORUVPaDGEAMF81yWRtl0kXU3cdENjCnw/MEapW5wqJt9pm68Im3GNQXnCt4rzhWcU0YXSIAGt/yeGQVqBSQzeABof/X7j56ThxTgAiweRPsidU9VQzXPW+kLzWYihELXpOXnc/I2V8yUk6IVAVIEddC1CRHl5DsQMSP/4JYWSlJA/IxwbS9L1iU6Lh60VegK3SoSgydHQ7rSZrQI7a99H02JR8+JVEDmLPKQouDr8zhFZI4+5Dw3D52fCm5GzNSfq/tMRBcq0rnzPhLRmXVcntFVCk+rVXVJjBqtH3Kh0LWJsS1o8OY4a8SibYHoUCfLfDqnqMLb6FG+tSFX1SQifw/437Fl/t+p6r/6mZ9xtvjaW5tYN5qRjDultEpzgO61ktZC7oTBQ17bA46HFvGK88qNW/Gv5T0+f35F/4c94WSfm64cn19f81W/4883F4wxMH66w03nBbi+M2cRjiBJyX2oYa8hht2fwsUPI6URSiOMO8d0KefQeYLuTvHRwliXhOZg/++mwId/82/x2f/03/4m8HtvNScqxOzZNJMZ12Ziyp5PecJ0aiiVsyU59Bj47OUVQwrsh45hbJhuOppXoXL3SvvK8d6fGQqIW0fcwvFjUArO20b+9d1zrsOR3kUAPh+vOJWObRhZu4lNGHFS+Bu7P+GvtD/mj/fPePFih54C7uRIbWbXjTQus08df3p4yufDFQ5l5SPPuj0vt3/Iq7zl0/1TDqkF+OHbrhXJ0L0GKQEEVl8pfoThaUdadfyL1z/gdy8/Jo0BTfXFdhl32xhNdzJqBYSJzqiAVMP6RtFd4j/4+FMuwsBYAq+mDZ/yBIDybCInR/Nlgx8EqQaB4lDvwJnxy/VP6Qo0BZLla5o7u3YJRktIgXAPQYTm3p+Bi4RHzYndHPgThIPtpenKqCZ/Ely0CDGclPHaETdGl/hROSTPGFoicAKjC4rQvPZsflQNH4o6W/Mw0yLCga29gy8dYThTKn5Sw16tIfkSzHEVb8AhbzJlLZBsv82OWUKhbyPeF041StbJWxTsHeH6ivTi5dvPyTy6gjQFFY9msQghmVdXMfojHI3eymujgXwGPzj8YAZYstLeCWFwpJXjeHtpzniTLCqbvP2+yUES2rsaMVcaqblTmiPwym5peCrErTeap4GUO+6OAX/vCXvBZUhrm++ZpmnuhHIURt0wBjXnJ99syX8ujlxV/zHwjx/1oQeeC8HQpxgSkAThVD2myjlZVAQmhwalaGGaPPe+oxwC3S34k9IeLHxj8ERgLx1pCnS3Dj/ZApOZK4/Q3ik+KnFlCxARJAvNodDcR0rjKEFQFyitI7dCCmfE7pIuL9DFmkgpcPGDvwrwu6r61992SkoRnCity7Quk4KjbZMhpsYyr/koEIUUPXennnFoSGPA3wX651K5R6F/pWx+HMmdY4geisO9J+RWarJU2fqRy3CkkUxUT1HHVGwpOCms3YSn8GG45fvhxLYZEW/owEWhKISa4Zmy56QNcfCIKJ1PjCXwRX/FbV5xSg1jCgC3bz0n1VD4wYx0s1fCqJTgcJOQNp6UekNzGJqRUJBUN+xgTtpPgh/fROelAd9lfm31grWb+DJecMotIjWJ7gslKEhjybl6S1IqiJuR25JccxTFaLBJ8JPx+eLOn3OT/bzLDyNQHjcn8yOUmiBzhi5LAFdpAingo/2/nwQ/KGEwCoZkNyRZIBsVYrmEmhupBpgH6decIOyNHpr59vm5XTxzz0v0ETjTTwLqDISVeq84RbwSfKGo4H0hq0MLzEjLrVao6m++7ZzMEyOh4EMh+XNINid7BaNJ/ajklZDnhKMaTx8OIBX2umScNkUojSN3SmycRXqh3meaHYUsdM2So8i2VqVAWpkNASGLreeiHj9KvcaZ3jFnYut1pm81CDmf5/xnjf/Pk50/OR5meOdki3qFRvGT0t4X/CQ1OePIK7dsROMXHfEUuLnpaV94mnvFZa1hiphnFkgvVvijY/WVJWOmK0MOdmGIG0hqBk7D2dCnlTA8a1EvFA+5kzfvvRgSn6khH5VwkMrn80bG/m2GKuTsOESjS1tn6o8uZHQ18XRzZNuO3AwrTnE2tjBNwRQnNVnl90pzUNZfRvp/9Rn0Hd37lwwfrBjet8+lC0/Kjn3u8FJ4HdeMJfB82FLU8SurV+zcwF/avODCDXwSbvDAVXNitZ44ZiEXwXllH1sECK4wZs8wGWnqnNFYtxcrjrnDV1XN4xaJOaWZoz58z9V1Yvto/WNBfuQZnlkivERDSX4wZAqGFOMGxmfZ6IzGjH3oEp88u+E/2v4uGeF/u/9rNC5zvTtyHFti8qRoSaqkEK+zJbkmhyRDsnaPlcZxZ7rEaA1LysLZ2IGti9Q/+P5bhMs/OdQZylcvy7/zqpDX9v/x0ln+J5hR9qMZhvFZwe8iefCQzl6kNLYP5oSpS9DuC+qF8VJQsaQcGMBy6c17KQGOHyrxsqCbjO8zT672fLy94/lpw+1xZRSUKFmNrgjOKNGigXho7IW6OnmrYk7gMXOCRVndOtI2ifvJo9nu1U1CONqa6G7Uks+YM5v3bzgq7b2SemHaydnh1+hbkuBiQIOS1gYmtS9G0QSHFlno4uP7go/C6iulOVhUrHN6pqqI/FFsnU41IX7Qs7pKLVJIvSWMJUNT2YtvGt+tIZ+lPw+/hoXHNKNUPWNW/GgLU+rPaMHQTxZcNEQRhiqlq0ZUvH3tj86yw0dFshKTGMeuM6cmZyThz/dTAqTeLckQ86gs/Ko8IKxEa/Y9GkQrdV0+dpRi9MooYXkj3hWCK1x1J97r9/Q+so8dQ2oYs3+TryumlOhuC+3NSPrqBW7VE5yjXQXcGHC9kLOQiuOUGxrJ3KeeU24YckNRIVcv9L6/5z1/YOfMAHcu0XjjhnOoSDwFvCsokLInzomN7DmlhmPuGEtYOP1HDzlTIdHLopSQbAi93dvGyj1ITZ64ZOEqnD9LZwbcNwUfMqsu8rQ/8HFIHIouz7xuzAPcl9449VCvt8qEPhJpUXFQFNGKMH9ST1e/nJPiD2Wxi0x1jpS/hSEHFjBim7/y7k0Bp8TWGTddxNCedwYw+kIbMtk5FmIXaiQsFNRy4QXCUCiNoOJBLPrkwdwvj1r3R14ZVbXajWxXI796+YofbF7i5D2mFGhDYt1EYvYMFpnZWssOYvWANZfjmvL4ian8dAiZrknsfanvSRbZqR/tTxiVNAqlnRG5GWs/qQG6B/kHMMeGVNFDTWqWAnk9RxznCEsFWCslQ3tjwo1FdjpPd+XppSppXDL0DsCRxYGoPzubZv/mvP+bxndryOviy23lnOtDNjfGP7pUEbCAitRw6CxF1CCUoISj0N5B/7Jw8cd70rbl8LEhWq2csovGi8ZNNfzZkIc/KaJwel/MCFTO740ESEXc8yjBeETJhlJSbwvcRwE15OOyhbtvEwa9MbIQb3q+ckrTZEox5JKSQ4vj94YP+AP3Prv1wK4bAUt0qmK8bA3nXFZzglmRJoAqendPeN3Tv+qRIhy3LYfs+PTiKZfdiV0Y2fiJwTVMxfNHh/f4fLgi7gJ/qX3ObzQv+NDDWALD1JjqRyCPnte3GxDFieIr75lViDGwH1t+b/8hQ2r47OaKlB4XpohaGOwnARGmK1N7dC89bjIU094mXGor36wWKSUWLbA6LIE1OnRyJIEUCmnt+SN5xn+z+m3G0vAvXn6PmL05KlG6JiKixHUm18RlTmfFi6gZSaqahVzpCixiLKUm3PJZ+jZHE6UqPfJbIKyfNkoDwwdlWa/uvYFVm/C+IKJMUyAnT7ppCSdPcys0B5DsiXlFODijSsSi4OZe6G6LoddoEXFzGymdJ1x4spqhXzTwzhL8UiAXMzTtrWOi4VSN8+f+kikHfnR3ye3dxpLBvpCTJ8/rQEEPgf5Ly+2kTUED5MmdI563HdUpNj6zbiLHzcQUCmlwSDbHZaoVA3SzEy1N5e39TKHIUh9iOTRl/dxeVOpqvuyy5u5yQwmWyDX+21B1rnLUuLPaFj8oqwGmS0E21RF4pbRCwoAHKH5U2rtU9eOOfBAk25rr7ssvICKnbrJgyHoefqi8o6oZzfn/ZoNcjXBZuD3oXhf61xn/8h50y6LkKpg3TrbQcisPtLZaFSl2nbRS3GQbXmtU8Ib31HqfMxqvE1oazkVD2IsvVN7/kdQKRXCDYxoaW+yxerh6L+kYIBuf2AfTewc338j8XPOfitJDNeTjhJwmwsmy4+7kyMHzelhREHZhJLiME7NMr4c1r4Hv9Res3civNq9woiT15DmT7xSykE+G2LJTtMu4fjQddhGmFHg5bBhT4HRs0Uca8gUBJpBQE4qtJbIkG4IKx3yW3qksztclpWBAgYqALJchtS7AsT92/PNXnxCz5/nrHYjy5OK4FFs1PlvibAaIWfhJ5G0TXcnyB/TJUjCGRZCWO7GfMxQ/KyseuU4AnFK2CQTEK5v1yLqbcKIIcHSFmD372xbJEAbLBeVOKG2NUA81MRmMdgmDAQA3KW4q+NHgnxm+N+WNcOaBLZAR/AChEcrKE0Pg7tQjwOHUkU+eLN7WTLIEoe0lIRwczb4a0yCUBIb0vl0EN7+3VVsdcdNVJ3/euzMKBxZtvyHr2ciycNd+hP4rA05p21gSWH2tQ6i0X03g6qyQaWbjbo6h2asp27r68wIEFiplLox0SQmHWBVyDkmOzldEfp9+8Qy5lKq1rNnvtDGEnlYzz+iYrvwSekwXpieXLJRcNeWtcZDTlWO8dqi8T+mENHvUBxTmuSgG3E+gbD/aC8wrJfa1AKBRVDxp5Ws4NsOw+iGlSqlsdYwYBTNHEeXB9R8zJ/4opKYhBeMIJRR2lyfW3cTdsSdGTxsSWYUuJFYh8txvmGVTlvyCaedRt6YLv2YxYIF00S6LpTkILnuec83zLvPV9ZZVG+mDScxeHtak5Nm1puboXeS+POcu9jintH2E3hBqyWIqoirDm1IgZ0fJDg2ZzhuhKlUC9uihlbudYP2jgCj0L5TmqHQ3EX+KrJ53QKUPgtDeGt85XNXil6tCeDagKpQs9H3iV568ZhUiT7sD96njfuhQWJzjaWqYpgD3AT8KeVMN8GxgijmFpUeR2Eb2k1F9RvvBnAhXX5USHcSdIUJfq1AfPQSTYHaZEDIf7u7ZtQOvx/WcULbRFdJWkC88/etihmVVgU1ney+cDIXnVihecEHxTtC9RUGzzHb1vFSaU8+oNp/3kssN09YUOWnlGbYdh81ukY7K6PAnOecT5kfJBi40nOkif/wWDi4oeh256Acu2xO7ZiCp51NRTseOwfXkzlG8I26E8UpI2xqJ12jJD7qob95gdmbKLhpd4yeLusPJ1sB0aZGE1KgsN7rQcov01EHpIK11oYM1zHZPGJ6akEJSrZqa2aZTwSWlvZ1sL3/TNDxy2n6+UViIftEaZjRQ1oa4phQonfHfkmtRUDD0IdkmJ/dKrgkm9Y5mP+vCWTywfaP+XembnyyldZNtqLQ2xGfJmkSMHYihlzlR4mLVw+oZcWUnCzW0VK59m6FGH5WTUBqPrg0RXa9PPFvtcaIcx3bJ9Dcusw4T3teQoaLXmfJR7ynNyhBqUnJftboF3Fi5t+wpjecOOPWJq4sjjc8cjx1l8ny129H7xLPmCZ7CkAMixkO2ITHGhmkMOF9omrxo9HN2CzXUukQqDjfr/B855lJ4SdDfWCTV3Rb8UPCnhEyJ7jYvjjS30Bxq6K+1qm5deHpxJNco4Xp94t+5+nNrayCZLm74YRuJ2e6zqBCjJ00ef3K1cteZxncelX9+g2t2Nq9zZDlHc3DmUOeqWAUo7tshcswxNk2mbRLX/ZHL5sQ+dowPtrJrsu2j7GnuE+GyxY1zzqfK7mqlZglSna0s62g2Ji4r3W3GTQU35SUlIAruGJFSKO0WPzn8aPmK6SjklSdulXSR8YPQ3ln+aNknNfFnShe1Oo15/h47L05p19Mi392GCTA11W3X88WhqXy5qUDizqgcP9j1FtWZP7+zeagXy4mpzYV7kESdK3tNbVfzEsCi9f8JvX9pK18/WXCijlpRDqiQDm4Bni4pYZ/xY8EdJ0jfTJJ/t4hc3yTuXbRVIbnqSevDldZmdC5SkMmMu5ug2cuSyPKDLKW4ubOyeqaq5723iZtlUbMcySVDVzMNosEqy1xjHGlurKJvfrnUkmQ3go+FuBbGtSGW+eXPVWFzqPb4iYHS61JlCvDFzY7n9xuOdz2MntWzI0+2R1qX2fiJjy/ueBkyr3drXjzrkGhtDsJB6F45XDY5pwaIm7qRqmrizJM2xJVnWE14V5ZbzyoMOfD7hw/5k9MzvjhcmEy0jq6JtCGZAVexgqSjbRiyMAKvxzVT9qToH02tuKj0N5nxMlBaOH5oxuW+eKR42rvGoqVKeaXeaJO4hSOe8YkS30tsnh759asX3MWeH9/vyCr86/37HGLLj28ujFO+bUHg+PSEc4Xp1KCjpz0K/oTVCIgjbSwadJNxm5NACblGUJkyuMUIloa64WuoHk1F43cmV8m0C6/+qJEE97xl2HmGtvA76WNCyBwPPSU6k/eJUqLRXtMF7L/fmgJl7m8ktrab+0pFZV2cD0DprOJwcTRqyDr3HpzUqA9WLxxuyIvstj0U9CSmuNhB6RT6TM5CzI7SqtWEOCAU5OTpXliCfFF0jDzewRVhPLT8/o/fJ4TCpp8IPtPVP3iTNqetOZLSPkhQ1pYNxZ+jLVfzcWkFt7/WnfueUB3fA0pmTrSWfuZf7X5mh/dQreImm5NhdUbwwLIvx517A2yOO08YlTUg6RcNkVMTQHr+NyJQw5ylAizUCjOtfPlUX/RkBRGlsY0hyfjGuYeGNiCTGbRmbwt1qtnoAkj9/Y5q0KWW13YZV5tx4Y3rsgIGWZC4jybvK0GWpJX4OYH6gB99LEfOzK8VpJ8lF8J43xk3fhvwE0wXwbTmPtH5xCebGz5a3/F6t+bm2Yr7seX+0HO67VDfWIhfe4WU7hz9uFwz6orpsqMQ3wtoG5f7KSpMJfDZYcWYAndDh1ak7YRlowwpcJwacnbIMSxoqjjPYWpJ2ZkRT48zWpItmSlqxVrj04J2dX6cMtw3uEHoXhrPmnsrg89rtYjtMrF5cuJ7l7f8xvYrPjtd83pYkYvji/2Ou0NP/nSLj9CMJh8b2g7XZHTwSLQikXC0pJfLlhyPm6r3TSZTLWuLFkObSVU2p34GIlUTXJUTKcNqPVqPm9GKVh47XIL2xjEBpfGcBjPY7uSsf8i6UEJZjEzcKqdn5uRmxYzNLzQnnZdapSHta5PMuXNeaOaUW0dphOHKWdOvU7AqfWc5AD9awtk9cybNa4wCysmRe6GsCm4bcV5p2sTJ9fDSL021rE/K11HxNw4FTp50CCSB07rDt4X3ntyxbSfb084iIvoHH3O2J7Q3EOgmo5vmnFPuhPGaBTRKsvzC3C9mNtJabQaCNdGa32t9B+rMKfrJWkakXcYfvMk6K/jL2Xh3qmOdgan16wm46RfQkD9Uq+TOvNRcSl7W2V5MW3ChUKK3yj3Mc0sWQk2+lKb6gMLSvEidoutMapXjx8HE+tXLdXdWHdjuCy7DtHVkVZo7R5SWdJFoVnFJIGqt9rRCCzN8LsK0E4b3M24y5FsC5Et7sWmtjzfkdSH7u4Aevc2BV4ssqtoGhTJ57ocO77ZMOVCwcv2YrRBn00bakHntlDG5RU0x98FY5n5JIBtnVyJMQ+BOetLoITruT311GpnGZ2I0za+q4FwhV6NeVGi88bVjWxZD4VeZ6/7EVDx33fqMeB4xJ8UL4aVLCr0AACAASURBVGSO012aodZiRU3aZ3IjpMFCWkNaepaS+rlLZMGhBJdpXKGp3ztNDaVYRGhzIfhXAXWBbn+m9jSc0deMGP00I1pBSiDtCqmqZuZS/NwbyuUgi3rBD8Jx31mhUPx2ST3J0N5aNaBVm9rfS7J7EsjOqgH9WZ9cghmtUKsbuxulu0mWI+pkSQJKVT6pFtyi+NBawVwTtS3kXhivHLlrlvXe3GXCfmK9dYBnOnim+9ViYEoPvsl0XeJ6feKlKMNVsOe4SOTREW+bR+8fSUL3PCztPuKFkLvCTbtm6i1kLl2BPuNb47wESKeAHD1ucKaRz7beoNJLs7olWJM8ywuc6xlKY71TfJ9x3tqH5OzQLMST5W5M5WbvwYodBVFfaR27f3XVgaWzY1U/O1/h8GH4BZQfcuaNZulO6Wui0ymuy3hfaLtEGxKnsSVOgaxA8TYRRVERcqs4J294cHXg15ZkG0SR6GheO8JJaI7QHAvNfcYlJTeNFTzcgxTH0DlKbzdm3KFalzZ1NXkl5GjGPbx/Iu5b9KY1+dRWl+ZePDaxVw15e2febfBWlutGtxgUKaCT4ziYMmeaNduYFNG7wrqZ2DYjfUj8GIyrLs5UMLfNoi0mCX4y2sVkZ0I5BkaA0SNJGIYGEeVyNbBtR2L0yCGQvJJaC71hVgoYTz51eTHkbdVqDznwZbcjOc9jxpy9DyetiVqp3Ht95lWyzXi0+82dtXhg5iy9EnxeEpjzHAWxPi03oWdKIJWzBJBXZrjaW0NFcWORngtCmWscJjPmLpp0z+SRjth4XDFpbG6tSEfSDD5Mv5xPQtk35qSTmIzxkcNl6G6V8alRJXluxVvDeVflmtnXghVfqYT677kwpr/NtK9HSuOQ9dkEGF9cKLilctnFYqobAXXeKpxXMF44Ume5C5cVf0qEF/esW4+PLePeM91LbSpn2vu2zWz7ke9vb/Cu8Ollb+qb3WCVytvwaEPuEvQvWAy5ZEvsDqv2TAd2hc3lwOX6tDjz5/sNh7an3LZwcjXpyaLPn9+PeoXLSMlCGhpjEdQMbbOZ2K5Hgi84UWJ2pOy5q4VOBqBkobPmtiSztn3e+67uxblupXiWtrZvqPh+xvjuVStHC4XLUvGkhsBb82pFDXWJKDF68j5YzwRnfSXS+kxtmLGdeer6/YcbpJw7Fbo0N74yL9neZ8IgpJVxfxKrdwnnSjl7AUJwlvSYC3+6zjiL8VkwD9qVpaHSYznyhYObc5eNQpdhqMmPUn+oKWxWI6rCfujomkTrsxXcFEcUz5AbcnG12Y5VYWpypmypVW5+gPbONmfaGN9Jrs192oK2sNsMXK1P5OLYTx159IRRSCfP4FvaPrJqI63PbJqJPqSlJ/o4NnhfuIs9Yw5L8vNRw1l587xm3ARuEDRZt7y8yUaDSEVGS3MwDKVGx2lseXVa81l/zZfDjq/ut8t9DEMDKzNOobYgnfu2zVWlS11BqRSgGnCY19EiZSt1/pyS1nWN33vaW6F/YW0g/KikTnGDs86Hj6Sa5iFZaY4FN3mkr2slFGTvkciibZfJLERzsHqL1AvUmomlFe0YEWnOOureUKifvCVnWweqxG1Aii5a69JVOmAFOONlNArxosGlHfGiIa6t++NcfRqvC3I5cbU+cdEN7JqBoQs8v7R2ytveKKf9tn/YvuCths7R+YNErGR7JyU7fFOgKbQh4UV50h+4bk9GCx67pe0EGF2mvjIFjTmg0qnRYOkB990YyHNqBXYX/UjnE0kduTju/Lb2qlHSIqM7U6+5h7ibufL6IFf159Sc73Rl+v72tfvFQ+RzVV7cmuxv3oC+yzRtssSYntFeHqyXyJzZLq3JymYVSmkhrc5oqbQWNmlVFFjvFOM5/aRLNzZxQnsboShxvTKDPQlaQFp78QiIKHlwZwQazTVu+5G+Scwt8F2tJi3fRgPrLDJpK6qiLTSrSLoPiBp1INnm6L3NgeeHDcPQ2uENwcr5Y3GUSnXE4qxfSDXipHOiuHtlc9G/TlCUaWsJOokOzQ7fJ0LIfLC756P1HZ/eP+H+uILBG1oRb4dHhELrM9t25P3VPUUdaeO4m3q+uN8horweVnbQRXaPLmIsXqwFLBWtjIJ3cyJImNyc87AEpAbLq1CpJI2O8dRw63t+2Fzz4rhm/2ptm3EyUKDbjHpP/8JyCTLNHLchorkAxmU9Iyg9tz+djblLINFBUEqX8XtvhTavle2PbY3ZwQHWzKukt0NYP21IVosop2q4m4LrMqi1otV6fw5Bk0Wb/UtlvDIDZQVKaij7NCGNRVe5F4br6jgrlTcn/WYJS2mE3Ejt1mfOyGSD5sSmy2Cl/VeeuJGl6C+tlfD0xOV24OPtLbsw8rQ54EU5XhnsDK7Q+cz+YvWtIto3VGNqERzJFFRdH2lq1ad3hQ9X9/zm+guej1ueuy2lUqZIVbDV5GPplLSzyIZkSfz5ekbjmVUvxbFuJq7aU625cPyZfwZaOxu2+sa9UpkI7Yrl846WCC5roybd6ChdoX0yEMdAPnaLo/lZ4zs15LpwbMYjlpUZzaZNtE1aGvyL2Ak4wPnFzsmXuUkNtdS1ltHOSck3hpi8pwRzhz4+KICIBYmF3NpCRpSSnGmDCkhXLFkjZyTzBthXKMUhYnIwgPjAEb31EHup01UtQw92odn4zg398xC4HXujm8bAEZby9/lQiKJCTJ7x1FAmj7uv3KFXNMjSW3uuQDUDaBs8R6G9SGz6iYt2YONrJ8bOc7tJTFOV4bWFvo88Wx1Yh4mVj2y9bc4vpgv2U0epPTWKmrTt0QoNsUKu3J1Dy5nPRg1xahDjmVVQZxvOxdrHInrKybE/NPzxqSXvG9rnoTr8uaWpX9Qbc6UfsPTjWKiV+CCaUxYD5Sddwmw3Cmlrygg/WH8SP5pDkgcy1QXJfztADlA7FNo+8r0BoKlVSp2buTKR9GCvVL20pCqBGwtyHHBNsGebxQaw9FPRWi+R+gcGLFgCNW+KFa7U7n0uGdfebITxiYGtuV1s/mDir374nO+tb/hr28+I6jnmjmNp33iuVKwC97Fef06WzvOa+6ou2kRW68lAV0ism4neRxzKPveMKVCyR1tlunxgY3J1BFpplWDOskRP7pzVEFT6Jw+BQYXTrqH31tLZ5qpGiFVL76IgVUFXGrUmb6tkVZwetMt0F6NV5Q4B3ye+//SGm1PP7fMWnb55Hr7zEv20FtK2UFbWyCc0iXVFuFMKi4FM+SxNApYeBQ/LnqUib5OeKWU2GJVqUZlP87EEjUvQ3FObCVnSIa3N2KtgCcbJ+ruUoIQmk+R8zYcl+KpCiQ7XFFZV8fHtaAS1hkYrWwS+MQM4G6VZ+SBHz81+xXRs0cEzRUeaPFJ7dJdsfLhOHjk5wsnRvbZNPzwroLqgKlMwyKK/lmhIddNPfHLxmve7PRfhxFV7AuB01XAfynKC0Xu7PX95+xxXS/R/0D3nt9d/xO9PH/DFcMGQm4XHN5rncZoydfUkpgs5d4cbTR0kxRJa2rjlvZikzQx5czdrg62aMXeB1RFWzyslkgthVFbPJ9QJ02Ugt47h2jbv6mXGReX01PjgMNaIr8r05iZr4Wh9SbpbQ/Cn9x1HcXaS1CuLAEt7TiSq1DVc+epvNUQqgoa8KWzWI5tu4svVihL9Io2cQ/alyVWV1flJCUMh7CfK6xtc8PhxQ2lkSW5a0QvESmGOV2eOVz2kp5GwibbW5pp0YHrZEA6O6VnGXU3WR7sIf+WTL/jbH/1TfqP9kn+vDXyajvyfx99cDPmcNM8qyDg3LXnMnFRqsgK6tDGAeHVx4snmyHV3XPTlrUt4rFncPrbWEqAtxPdrBO4U7gP9F97eWzXim91AjIFhbpxWK31l78mj4+6is86lPuMw9dvcmRJnie5wFOJFPVRkldlcDKTkidGzWY/84PoVh9TyYr/hcjXwH77/h/xouOb/+OKSMnxz4uA7b5olNVRWb8eYaYG75LkXM5wzLWBHnVWvWJNYSa24ZWkfO8rSVMZNgndKvGltQR7c2eDnubBnVmxAXFvP4eGJMD4tlHVGulI5a0Gaanxq5V7uLHGTezsvdDZq8zmaACK8VRP4h0OEmvW2l9W0ps+eOkVWAOcy6Zw8Ojrcyc7i0aagSSySqBtnRvgli6G3YBx+8RXJdTBtzZJMO0vUpsuMrDIX/cA62Fmbx9LyYtjw/LAhFUfbRTs8oBrvfY1nvSiv/JbP0wX3pV8OqyhB2LvCC79BH5nBUmeI2LhKXbS/fgIKFvL2mVIsyTjz1DOqnN/7XMBljdDMsPnJciQyWZdMN3rQQnvvziXRqdCs3VLyP8+/1jnMrf2O3LmlfbDJX40nPz0zJ9zua8JMrLozrSud+C2H8cGVV1RqszUHXSZvpEpytRbdySILbLG5a/dWiq/B4d97SrnaMu2as3IFFtnt3O9ovu5ckj4b7m5tPcXbkPBOecGO0jRoV0v8neKcrZVD6XiZN/wwveZH6YLbvOIu9Rxjy5ACp6lhHBpklG+FyNNmPsBCKZuMdHlJQM4jFlvzrUs0Yidhiav8d43+tVRHWIGAjFbBfBDT6ft7jyjkvtjBFcEi1KvVwNP+QOet+jp0ibgJNe8li73yg9UkZAIHVmYrijCGzFQ8jctcrU+8t9rzfnPHfe4hFIs+v2F858nO5mil4lKskVEJDjk6yMLpaSSszJDNfS60VeMC24yuHFNt3CROcS8b2juHRHsQ049XtUD10HP5r/Uh16Xpz3BtCZ7Tr0R2H+wNGRSxY5yyW3jvucDDtOpC3J4POxavSOX3zknaR86JKG2bETFqaV3R/ZcXHdF7SjOfHank5HBHT3vrGB2wwhD4ZNpdvCJNIWwi0bWUW+un7LYRTY64Nb7/9NQM0PB+oWwzu/f2XPQj39vc8KQ9csoNr6Y1P3p9xfHlmu5q4Gp7MklfNeRfni5qjxbbJI1LxBJ40hygsY6Jz6cdfx4ueOwyUw/TtZoapQH/3kDfR5N3KfSVbjuVFTpX1Y0P+oJU3rN0Z033dGnHcOnBkLsbEqJK421O2juQpDQv9pAL2jh872sSVazTYmORXdpw7s/RVMVSq+RVofTC9MSARPdKFglgXin5ae1fO3oeXcGIXTP1siR1Y/RmTNeR0uVl38TXLWFv1Ed7n5FbkFSWfjyl80y/8ozpsuH4vqFPPxpgSZ0s+YE5F6VyVmZRbe33n9zwweqe761uuPQn/snqN/ns1RUpmvHzNaIFeJF2HEvHn6drXqUtPxqe8MVwwevjitOpRb/qLRn/bQqCgpKeRprNhPdKXxuIdeHcc7eoYywwFs9Vk2mcyWpdUHIGKgctaj3l51bI4dahzqF7T4hC/6pGXx8ZiGp2E/1q4rcuv+Lj7oYXccshdVztTtwKTEcrLjMdObUZl5D3nnTvlvUzOuV03bBrR/6tqy/5oL3jV5vnjKUxevctqMnvniMPdtBxXmnlO5316J2stDcJuCabkQyKYm1Ina+Tniovysyb1g5t3ez1YNaZz202geUsPwvV1TbkmqWSUlUWRG0UiTfD4ew8QClSKyXVjlVL3opkimPMfilTf2zCsxRhHBr61URwZTnyTRozJqVXO8bMAcWQlj+B2xkHtxzPVY24azNdH2shRrD+MbVydn4H1tOaRfUAVs2ZimcqgdfTmn3smMYGkmX/AWL2TCpM2XOMDY0rdN7UM7dp/UbL2qiepI6Y/eO7HxbruzH/Ow3BNOxVrxsnm2+JtRAmqFVYVvRTGpguWQ6/NZQ3G9UamfTBSvk7Z6qlpOChbDpQJfWe0slSFLZQfMm6XZbG8iRaD+i2Kl9D6g8NIdiaKY0S+mQ9uMZvy62YYQ0no3fiXVdPSaq69IpA3Vw12FolZhgKXuvpP+6MtOPGWaJQbV6WvkF13kttJKW10ZMKth4mTyo2IYfUkYrjGBtyFsQVvIOmyUtbiVdpwy0rfswlYwkcUseQTeKqRZb9P+eDHjUUiA4RaJrErh9pfeayHWh9Wg5AGXJDKo5Gzkjdh2wVsVqPgPOlztFs2OffL0ulLq2BS+lybekQeDXZ2bnwoOXzw9xeZQQetr110doHiwey7akpe0654XVa86P4lM+ma/IQYPpFo1bEUG3+aKBdRaYfbwgHYfVcCEdFvWeKgj4t9OuJ6Aole5zPhFAsEbD3y8Q09ybiz50u3dxWLyysP71nJfvT02KhdAqEYB3hHMJ0YYfS4q39p6vlzTl5yuhrqG4Lf3w/Wwn8yYot7ofODnaIjqxwf+pRtcMeHs3xJUe6bdE+0jWJ91Z7Wpf589UlQ66HyIJFJ0lo9sbBTleyGOFSnV/bJ/o2crU+8UqUu6vGFuLgkdryFmdGzs5DtcKrnB3D1HAXewrCD++uuT91pPsGf3TkC1PFHMeWcWjM0WULIXebgal4WpfoXGYTRooKYw7cTj3jaK1VH7VMknHa04UZTMkNpQ3Eq2SJp32DTEI4Omtbu2apXLRDRJTpadX0e0XvAnJjBnmWCE5XLaIw7SqltS9W7r9ZUYIwbesJUfXWTfV07ueSakVgXkFZ6aLRlwBa++BImVE7lF55dnkgZcfr+2/by8GUK91rrb2AGkoTlj4fqTcO1kWLTqYdlMZyJf0NxJU1jppHbg3MzIVPRkPV4pjjGQhZHyND4zJa0cuQAlPxfHp4wpgDL+82xGNLvxvZrQc7UKQmvP/s+IR97Lgbe5oqWT2lxtoxZ6F7bbJYP+qSoH3rkQV/cHANXcj81esvea+9Z+0nHMpn4zV3seduMipnKoFTtsz2up+4i94ojqbQbiem3FPC+UR7qfkFV09cUic0lyP9amJ/u2IYPZ/ePuFmXPHruxdswkjjynLOp5R6iMTpgYOnRlVUyXQWK1KrtuOl3/BqWvP54Qp3Y83bvml854ZcaxMsX6mLxetx/ns+ckvV+vaGUKznsi/W9KcWssiDxOfcPH6uQKP2vdAqJVykP7Vc2aoAFZK1kPWhPKBT9Fx5VzPX6hwZTJpYf/2sqJkRpxN9/HkB9b7akKw3BLyBbF1j2vQy+XrElEUdfhCGIViVYBIrSG0zWYVcHkj+BNOHeyVtZGkJPC9UrfmIooZUgtjmK6VK6lZK29bDAZJnch7BLYfKlmKoeyoBL0oqHid2kPM6RLxXtDxuVizUPxfr2FF6NenmlNIUFEdORpuUlaKrTDm4BT3awxlv7qIZJir14sfzteaDKGY6Nbe1WrebT32SpW+Gi5yliUFmZd6ZJvHng8C1FnXkTknbgq4tnM+1H43Eb0ZZX58YsCMJK99fjwebDyOY2wOoA6lVrrk3QOKSI66FuKtraNLlVKuZ+pkbuM35hbkc/fz77XQcaYxim3JgP3UMKZCSgZ+chZQdTa0KnouyYrbK5CZYT6MxBcszYdf51pJMqN1RHSk7nBQ6ZweCAwQxKmVIdhD7kAJ3oWc/towxUEZrkJadkntfTwSqz53OUY7JDmshVnJWi7BvkAy32xVFhU/dE9ZhIhVHmG3JrAF38zxa7idtazuJTcFtEl1j+39We70aN9yP3VvPy3dOreQWvK+GeV4sNSFVgoWooclsuokU/CJDFFHGLhHXHp1CVQ0Y5xdGcC/NiPvlPEPTcPrN3NzF0Gm8qJVTtbOi23u496RtRnrruRKq7FCLQ7pMv55IyVGyx4ds3US9yRO1CNOpQZzSr6dzSPW2QxS3iTzdHLlsTxamltaa8BchtJmui9y/XiPR0xygv8lMLwN51dbqRDt8ITUZVbilFr0UoC3sro8IEK+siVW86UwSWA++zW0me8c6TFw1poctRVhdDrhr5XuXt3x/c8Nn/oovdEcujpSs8ChmC7OHdEYUGz/xa6svWbuJP9o841SPgXvb4bLS3RU7bKSrG0gU12bW65HcR0oRhkNLHP3C4X9ZrnCjlXm7wTHLUttbYft5fnDOqnWyoyjN3RlQ2PFy1hJ5urRukpagtOhvkT/qGcGqYIagt34w8yh9YXgPdJ158uEtbcj0IXEcW/zBL07qsaP4ObmvdCYqYngm5AB5l/G7uBTUzUAoftWTNtb4K+4yzZ2jf2EJ2nip5FYpu4w7eFbPK4XoqP3b9dxGIyjvfXzDdX+iINzHjpeHNePQkI/BzpQdGvZAGzK7ZqT1iZWP/HlquL1dE5rMGO10qfmc1NlZyMPupW87qoAingIH15KKx0vBozgpbP1IUs+L/YbD8/Xi3Odq8vA60L8Q4s4zFaF57ehe61JcOBveEmC8qpHs65akwuZzhyTYy5ph0/GcSxDl6smB6/WJu9dr0/e72titNvAbnyrl44HVeuKjy7ulo2mo1cd3sedPXz2x/MEDWu9nje/+zM4MKXpG1yBRljBw4cacEoIdohDFzvpzYkqRmL1RH4Mjt3bIwEOdqzo7WSd3tVjBmVfV4uiqJvscStZug9Et3QvnDeB8IYvtUnFKCJkmZMD46+ALKSspWP/tGMO3jZTtvlUYU+Do2lrUYz0ixJtGvW8Sh1Csyc/8uFmR+EBuVrns4vWM6Ct3PqtssjO5mORayZoFnBJDoBTHZ/dX3HW99UAfArkxlH479nRhy+uhJqfmHIUrhFCI2TFkW0qtszJJj9K5RHB2zNijp2XuH68zn2/fn92kiNL0idIUduuRq/7Ey/WWvA51c1c0VeWL9vt0qZKz2gLBT+UcCeoD9PkAjAGLFpw5j1LL3+ffD1iENkdqlVt3q8ST9YmmQv9QaRd9bFa83sPMsSJW+j+jaK0VnXlypt2vBx07V0juXMg0HyJ8PhihPoPUtVUeRMlihTHalmVCZqR9N/bG6R47M+LZ2g7o5IjasG87buY+96K8uN/AfUNsrKhsXjtl9Ev/mseHs18fUR3H3BIrJ7bPHWMOTJNHhgcU39y2YO5SOUotnxck63IAxBvrQOwlhKPVmvihUi+DI4dzvcS4C4yt9S1yUephHFifHTHHU0ZPbDxjCiRnFaEidmjMzbDicN+jgye8ZQHZd17Z2d7C9EVH7FpWlRt7eLCremXTT3y0viOpIxXHthm5CCNfDDu+Wu140W84NWv8wZH+X+beLNa6NL3v+r3TGvZ0hm+sqq6qr2e73VgmDo5tYseWEyI5imOJKCgSKEFIyQU3SCgiIBC5QfKFnYgbpFhCsh0TY4OJDApTkwgiEkh7iId22j1UV1XX8M1n2NOa3oGL511rn88OXecUVoklHZ2vTp2z917veofn+T//5/+f6WnSKQ+2lZOvX0kUoZ8V6GyIarvEZq7xsxyBVJ7YWGE+lAFX+ilbGDorG55OrKqO2/WOTy6ecjHMeG9/xBAN+8Kx6wqG1opYzmBuHpEnSL3m0fkSa+eTbZe1EbvouLPcclS07LuCfZACZiilqDeqGIJMqNRpokqkSmFMIi4HEblKcpj1ncV3luJMo7sD5SzUAic8fq/ikRK4weaoJSl4Mqt4XJ6g90aKkFYKPkMdSEtJYS+MFGoL4xlyCGFUZFW2NOZmETkwqcapJM8yrDyanGkg0NZLJ2vuzjbcLbccuz1WR94sT9k/m1E+lk7DZHLBtNLYLmK7QCw07YlBe6mpqCga5lGJyL+vVNZUEUgnGTDZOnDc+PxcOv90nw9F5Oem8tR1TwiavrecrPb8K6dvE9A8bFc03vG8Sh/u4FcC+fiZPPf5o4DdBVRyDDMFyjBs9fS7fhWJcy+6PbkZSPVSHO5OmTIWYLINHH82Zsn6tKcoB5q1SAf2XuCUJ5cL+sZhH5YUGyWR/TyKWmcH+43l7WUFjcFuDXanWJ2LHG5/ZIkW2lmkWGvqp8KoGWp18808w1jKycFw0Yu+xlk3nyz8AIaLiup5XvuVYPMqZQrzTjaQZDR2z9Qz4ufpsM6QMdE9OWsRamfSOVvzRrDsCE1Z473GnlvKM4Vbi8dszKbZplP0m4L+2PHuPdEXUKMRh4Kwt1TvCWxzXebuR7uRc4i0dFYmhJG7KnQxStkQ5rZn5wv6dPiIMTMmRmbIdGLm/5/0AQOfTCYSUyo1OrOHUnBvbUQzAQTOKQrRY9A6Yl1gKKXdXdrhB265HV10DFGMZLe56ImXSFeszj5EWBEVvrcEnyMpQJv4wqGgda4RFMKBT+bKJp7yie81yYtGzfg3xsgpn5JiMHHC9VU6PINk82sNTEU6Gc+s5rjXxKx3bnpFULm4lymXWst7TBZ0QMhPJaabN0kdOiFz9hBkjFJQRC0mECozZpa2Y247lqbluGg4njc0m+rQ6RvJDUYKlMa0ecGMuGwClVLumNQZTmCi3Y0bxSh/PM65ZJkYQcoDRuoZWst8STpNBa+1F2u9vS/EpPrqBnrDcRk1iqSDM2G6KHi3GXslrrxwkOwBleHGHBGmHIErLwdWCgIhXM2Ox/dIMdeAsi7CelfRDpZuW0IrAcHUmJXrL3pQ6E6yZtPoSeNHD9nKMWQYhfHQyA/r/0NWSxTW2JjZ7oaCPhhMVhVU48YdIA1KstV0EKWTHoNcmxmkU1YPiqta7ZDnjT8EnjDWctSU7alGFFWrvdRmJjlj4eBNWY8KEsQxrjPyMHRiajJBeNcYl48WI0fA/qQFnw6VTKphkSOnV3c8uH3BZ46e8Gp1zpc2L/OsmbPzBWfG89bZKbtHc3SvsZ3CNsL/HXHLZLJQvCNPXlls0cH+vkzE7pUet+hx44ZWCxRxerTj9mw3aZaczhrpOIuSFRTac9tteLs95d3nx/SbguKhk+JZnXG+D0MrSwjEcV7IA84V6v44oGrPRVEL1Q6wRaC9G4hWuvjMFUsx0yriVhN7RT9Ik0i97KiKgfvLDQD7oeCyqVgvxbS4OJe0z+d2YkkrD6lcdLLAiou8gRcZTlBM4l513bOsOh6sztBKimBORYZk2ISKy66iG244zbRoddhW1PVmjzTDxtLeU4RZQM8HrI25mBao9MBM93xu8ZDX6jP+l+HbWD+5KhxjPAAAIABJREFUlQvDIvR0+WkxClZB6ijlRZB/tx6Uoj9xDHNpEPOzlI1xYVhFYiGCV/og8EiYSzOIeLpqmHtOT3b03tAPVvwYlGx8X/jGZ2WuqYQfrBTAPsxGrkW32mdzAj0kzL7HbQRm7FojqnkjDKTBFJGwiPQxm7DUATVoVCtdsEdvilnK/qUsWbBNk5SqDqCelAQFi4fCEAr1gqhhnjfAUS5ADWB3eurf0AOwMcKu2ZGt3TIuvxJrRXfUMdSO7aaQIKG9+bgk8mHQGPqgeFguuSwqdl0hWVHniIMW2KlK6E5ht1J3CWWSNYSgAnYPxS5RP+nxc+FdTp6io6EEuQA+2sIlKM/kEOqPhCk3f8egvWH2OFJehuyZoAhKslmxqhRKqhpyD0gpC1E1GrPXUw0ljPDdB1wfOWtFikRJurDcmNJk30MbKXTAR9kEWi+t3iPvcxgMutcTW+Wq8fDEHMgnnelywRMOOikWMBJBxiCUuol9kY+9Maqc2YbaDFz2FZd9TakDleqFMhUVeIk0RqlQyLjnhyy/jxoPYsEl1f8UNL2/YtIQlXQPziNWqYNpNOPhNd6/RK9aJ4xOglsDwXicDQdO8JU0OlmJvlDIoKUreGz+fCAF6VEvwpRidjt3faYdarpoGJKmi44uWtnY/M2mWSI3ck28//yM8826wrOouom7uw8Fz1gQkiagRQNnjAyHXLSz49eo8T6aDgeS1Qd+eQHJMXlyxizIlVwijuOmIVnJkJKRZ6JdpLSemKDPB5f0JGhhHKmEtmniLX9YPHjMNFRCiOy5+1QP6cVaE1IniF4d1kZed0kliAK3uL34UY6NMKOc6oSpp0P2NopLTdomianhTvssOpd/Pkas02uOa3/sws9wgrJJMnGYNLpvdCkO3bJBeN0NslfEoKUNP/PMhcqawKsJIotG7mFkc41zQltZiySISpQOp0NGTWguImuQ4btaxmakUto2YZpI0ka06o2a/DxDkc2axx6QXHuZnsPAhM9fZ6p8pBt5dNDcT4RFBJMYrKTxZiPRTntZ8mY45e3nJ8IezJtqKNS00cYyooyaNi1fZ075LklqlyeO20lkMczVNHmSBT8v6LdWTr1x0ip42hnWy4q7R1vuz9d8z9Fb/PH5V/id9lX+2fZ1Xq+fcdduuFesOVo2PO8NKJsndk6NRqeQm1xK/i7ZlB9kxiqzkNH+bMYeDi3odYBVT3dREC8MfhXRJ70UdXuTqW1qgj0AfNJYJRuN0Qe/wnGj9osouGF2lzFrwfuGRW73d9IcMywjYRmwi4E7RztO6z2fWD7HqkCpPRfDjIf7I5wONMGx7ms2u+rGPPJkoDvWkl1ZYY5EB2npKeY93/+xt/iu5Td52B9zMcz41Wev82S9mDpr2zeXHL2Zn0tePKKvIxizPHMtLeyPL0ilY/jkjG6l5ZDSyPglGFP+WOaiaCVNV1ZLUZxKdqx53VG7YSrubtuS3aYSSCjKfE0pP+MsG3HTS6Vxk5ANJ1lNmIsUrRoPJp9hDJ8AzZDV84SNp/F1EEilFUccu5c1Vl4INGCbiK909rZMxNvSjdr4MreYy2e52ryjPLhWfjbJU+f6hOnEWGNYKLrTDGPuFdEbei0uWMMiYrXCPH3xILrWZRPxyE+73dBb/GAIvZnkZ0mKuPBEDT6SGy9SrjlYktWTQ5D2illMB1ncscmQNNF2fYXAc5kGWp2HvHFLRuTLsTYjBXZfa9pjUfQMNXSniXS7x5We1bylHSxNUxBaQ3kmOH39NGaev/r/IbSihS2CjdK1aXLHocoFS68Jg8HniMVkZcSRJTG9jhH9DeXzJj1iU3FMOaHYjLQyaewIRSKm8aFIND16WiaT8L3GD1a0ElTk1G75hO05c+e86e5QKY8mUumBedFz4eLB8snwAsZ184Ehy9VmvNHnexuVGCfDXwULKaZtGytmzVVgPm9pO0eff//3R3wxKXzOz1I68JAZf1UhUdqka5MjcSvPKhmRux0PK+sCy7Jj4Tpq3U/GxT5pmsExaMPWlOx8IQpzH0L9ULoMhRcds+aKdgHnAvfKNa+651z6GRfM2HQFzWWVIYVEtdEU21FfJlPJsrlwKCQyUglMr8EaMEYi8uLKcwRGl3Wy0wsKlIkYGzC5F8LoiDWB2nmMikSt0LnrMWUNnPGegNx/ADcW5RlfJm8yB4qgyd2nasJ69XCQ3k32gAOrvIlJQ53KvycF2wnHDVIziFaKosqKJk20CYpDXWGUdp7cifL7kmUCxi/1+7I7FQWGUUrBkJku+sUo/8ZjotM0nClCIh+e+QBFZdMad2BPpShd2LEUlhvxsGGKG1Caiu0qpinLGFUh0fmeA2II3kWsFSXIaJSoGio11SZGj1DJ+mQNlaXsJYA0znHIfG6qlPmRa62oQWFnnqqWG/DeEJ4vsHtFbyP1vKfvLCFouVnnKaxYdcWg0a0mzgPV3T3NRYVpi2miTCmnkigeODycPMmLS0XcczjBs+wlLqKNcH2XruXUbDnSFUvd4FRgHwu+0d8lJM1njx/jo+bRcSWp5UkvUMa5u3mkFRVma6ieik9kcSknP1pEvfxcOlclv02U9cDLqzXvRsU+gZtLR+h+X6I39oV7Hs0l1p0wDkJSrPcVbps79/IBVD7XJKMnVMjnbj7dKlIvLJfyAuxe4zeOdtBcVJ0UlvxBjrTxwuJRKtGNMgYfZmF6wWq709w8sQpQRMpS2p+HZNjHki5Jl96ukXs3rWh+zx4lyvOAHiJmiPRLx/6OYVgqNg9kLtidRg+a/Z2XSRp5L8dEJxwP1PqJbMr9SvjUwRiCTtRVy+l8z6uLcz45e8b73RHv7Y/Z9iUXu5pmV2LOrUBvtVAyk1EoE1F3PwyGkJ+pzjm4gWFhiIXgr0lJFjrizCnj1KNuCClvoI3opVfPoTpLuLMGW1hUKLOyop4gQhUV8aIgJSh2emozhzEryEFHLsqFSmEbgRXGrthkYVhmSeB+HFt5fd3qydlI94fD8kaXV6hzBycD2h3CeWUiSSlc5XGF5+5qO3VNOx346sUdHp+tpvcbu8Krs4BeN9gYKTdCZRVmkGzoSYmqphyiEjC5zYDuA8pHYmGIVnDOYaYIpSNmtcxQHAInMs+/C9Iro3Ve47nusLuviS6vxWsktB89jxzQNlBYT4zCvohjhKgQJcEMDMWopk7FIZ+golEApfO0dnQC54Wo44WTbPyemLifU+fWWDnPeJnW0tno/gX53ZAMmygt7MeuYVF0wrE1iaL0Ah/kz3KjK8nhNqagtksHpTQthRGVDp+xcJ6jsuGsnNFWBdZJp1xK42JAoJqosjqeoRkSWkGICj8YipGZcGXT4opbiUAaaaqsaz+KKkmEoTpN7+2UKY1DPGrQjBTpUY/jpotTpSu84nw/Knf36tz51ibHPhR00eIH2cRtPqCEKRAxXUC3A9ZqVDQTjDSycrRXNFlZ7iobRHGITk3DVKib3JSCMGdK4zkt9rxePmMbSt5J4hgzDIbUC+4cLVDljCoqyL0BU1fjh7nG6DMzsWKGGiWai1lqV73AB7/aci5slYTtssGEjziniaVkJirJhFNRioPE0dv0AH2MEObUBeoO7LPDg+RQJJxqHYqx5jHqfo+R73WKer//Gg+CAFMT1GgsA7nuZgMn5Z675ZZSC/z1ljkV+CweMhnTJ0wfUYNHeYfux7UY8ljKwOugSVoRooEkmLrqPdrKDWhv0YGDUXs6jNvYZ3C1jWBkfk3aPOYK++6aqh8fvWiWS/jGCYyxs6KDfS5cTrW17OqSeF5itpqYoAW2uQXbrA1urdC9Zb07pn6iOf29gGkjbu+nVEaKqlLA6uc6F6yABNW5WCgd2o6F/hNNZFb1RBTP+jlf7+7zRbPld7uP8bRfsrINC9MyYEUEPwn7BpMoy4EOOXiuY8v0B8bFwDAbq+Gy6PtlVswrMn4+C5gy8PrJOd+1encqAHdedMrD1lK2ZN12RdgrGmYZWJUvm13N1VK0yceW9WGRi3lOIj190lGVA33nCIOm70tML5V7FWXhNPuSViW2+mDPEoMhdAZlIr6WApMxMdPLbnaZPlGeCeVRosRErGXc32lOiEnxpYuXebqbo79ZsXpjTIml89VtemJhGI4r9vcc29cUwzyR5kEcjxrp/OxO5MByl1Lc0n0uejeyWc0fB2wTAUd/LDrowSTW65qmE0NqpwJf29zlvcsjmtYxbAsx9s2HUWq1LMb8vbU359XLRBmNUeRebRvRg2Cw0agJAogud6VWUrz18ySRXRlRM4/vsgRxm+DRU9AK97yCqsSeLHEnFc2tUrwD5uPzkPEwbdac2cv3sfku5gy4X0E6UZNypcoB1HiY6JAkMofsOnWA8nylXjwIrjMkudiZghKN9GxsrToxgWgHTVcUvK0je1/QekfrLU/PlvCsxG2UsLK6hK80fmaIy5pYHrLb5ER1U6VENJphJRFg+ayXwmgzgA+owqKUwrRSQO6OBOMeC+1+IYKBaeE5Xe1wOlLbgd4anIn0ncPPZW6EemQPXS9L+ei1VjTSFj4k9FaKanYs4PSirKb3Grs78FPVAD6IEYT2QCM4X3mRqB+36M6j27yRO0NyGr8sSPoAF4wVYLePIn5jZMKbXuMzHWxUa9v7gsfDireGOzwZVuxCQakHYtJEFIErkabioE8+RkA3HBNUIjmJKqhyhpUXQrIS9WsnbjDHxZ577pLT4oTHZYcPtehcRDUpNIqWiELv9dTUg00EnUhBDjbKA8UuVolYRKhEaXK1aFiUPZemou0coSwmzZGRgx28OgC+OQJKXsEgWZbPXaGjZvuNrpzGSsOFZGEhSKSVkmI7lDzV0mm63ctirC7CxEnWfQQfSaXB1yZrjCTCTAqVcdATVzpUsvm7zO81OcIUWCLhthG3GbB3LX526IiNraXzmrPZjIf1ERddTds5fC/6N8qP0V46dA6P+j39zQ824Ap7JGW+9qFTdYRTFGPXqZo6N6PLtMPc9BaccBRVTMSmJYWAalp0XaGdxZYG2xSglShAKqZ6wUh7NV0u/pkR7snzwh1M1WMZZRxGbruS5zeuReUVSkMwWcXTXq+w9wemiyL3GejJ4Uv3OaDRwvbatyWXuQjd95a4ddhc9J/YKVlrPpaWWJhpfY81lZREQdKXOVvxEd0OMHiJ1oOwcFSQwvPY1zJ20frsimbLwKropk7OMZMwNkgtQuVelzzu17k+emglQvHEogdFeSYTwrRjCgNhf2jZ7Y8SYRlh7innPe2mxF/aadLaRuMXDhcT6vEFSilS6aAsCHOH7iOL93qSUQxzg0qJxVcvUOsdqSqgcOzv3BJPw9aw3lWcX86JUfHW4oQvzl+fYJ3SBL7s7jOzPSdFI+nQYiAFzeXFjNQbjD7Qsa595VQ3miRei7mJw8+lU86uespqmH69j5azMKfWPa/ML6mteBJemkirKnSjcWvhpoqeCuhIdl3PG/7ImpiKUFLkVNkabusCRie63uJ7M6XA/UliOBFNmqIWvZMUNb6x6EuLyQbP0SWGVues5+YQQjKiSjgshbtOFJGpsRHsvK1FrGmQvDMW0M+zEURIDEtDsjO6I8P+jjAwQh1IVaCe9Qw20rycayhlFL2c4+yNmuVUy/NEsY2Uzxr0rkOHmmSki8/t7NRcc37m+MeLI4EFjFDq9GIgaosfFMnKc5za94PCXZgPlbmpAMU2TpH3NFZzYfgkoyc4bsSkiwZU1AxBEWpN7zU2SKTYHVuqj7+KajrSZoOqa8KiJlR2ovTGTA0OtdQr2luyC7utmTBvlTJtU0GxFtpnv1T45UECeDzLxeVLHSjDEUw+RK/Lmf79Y2J3in6Wcf18cJgmFx4LoYe2FxWPNuULZIAwi6ik8wGbM4qlwVdzgU5KJnhID1BdxCsFUETjPSQwOn+WAFmQTcxGJKOJmVARXur4+CvPeGm25pPzpzzqVnxjc1vguKgJ3lA2Ulvwcxmwq7Tbb3V94LajlHoV+DngHjJ9fjql9J8rpU6BXwQeAG8BfyGldP6B7xgVbiP0p/JcMOExvdJeS7NC1heIVUId9czmHUd1y5lKNKGeJnEoNaHQWK1IneRrCkhaT4Pg1uPIljIoT8/xz8/QdYWazdD9LZlkXjF0lri3qE6zaSz7XTVJ6Aonu2ZZdYRnF/za3/hltk87QDH//u/l6E/8AGG/5+nf+TmAzyulvnCdMckBuXBaEad2yPdee5aLhlXVsesL+kzj66LD6sixayZtlhAVF4MhKkvITUVjWjtNhnAwc36hDJA7/UwnWKj3mhBFuyWFQ1YTyoQ76tAm62REhR9yxf/hBQ9/6ReI6y1Jw/L7vpejH/xBhmHH05/9Ozcak1FkaGxAGnHdFA9yukolyUSQzSaUudqfhP4VCkN7rOlOJepOTvTaS+fROuFXZuohICpCrQ7u9lFhhuxYv+9R+3Y69MYin3xQMK0mrKUo7VeBVERsJTIA0SWG7TnPfvoXiOsNKMX8B7+HW9/5w8T1HuDTSqmvcc31o1LCtCPnbxyr3K1cyferyp6mFZnnkSOflCa4Q0HNV4pwPMM4C30PhSNWlljoA66rD1E9SHCFTUSnZb6MUgZjEbQZqb8CE44OT2O2qiL4s3Me/srfJWy3oOD4j3wfJ3/sB/Hdjv7sKTcbE6bW+GmOX+khmLqfWy39FTox+mmmIhGHRCwlkEq5+UflmxnJAKEQaMlmRGDcyHOjAIz7TUhMcoeKg6ZTfp160fFdJ+9yt9jwkjtnHwrZxIPJPS1yMF3t8VATDfZbX9eJHz3w76eUfkMptQR+PS/Ivwz8g5TSTyil/jrw14H/4FsOeoRiLQUp3UuEMpLxhdIkQlahzo02s0BdDQyD4Wm/YGicuKAjvz+5ABUGTlYAxMoRZwXtqfBr+yO5xVAodEi4B/cxd05IhSXk9MluoR4sydmJp9sfGfojw1BFhipMk2Rt5ryzU5R/5i533APC0PLNv/03Wb76Wbb/968xf/UzNF/72peAf3CdMUk6bzQ5Ku7vRrCJkzsbjuqWT62ecafYcOFnbH3Bx6oLZrpnEyp2oeCirznb13SDk4LJ3BNylEmOuhkLTEGhetE0VwFxusnQzei0goIH9894sDzjaxd3ON/VNBuL2RtMr/BPhebXazJvX2EAP9Pc+rM/xmr2Kn5oefNn/xazT32Gy9/5IuXnPkX7leuPybgIRr0T0wm9btjX7Fw9cXxjGUkuYerE9lVFsVYUl8KS6I8EFw5LEY5RRcQWIhfaewsbJ69TS0dd+cxgWyguBNKpzgJ2n9MjY9A+YdsDRDD6YtLKPEwGwkwOm6GvRBDOK8Bw8hd/lOqTL0Hf8u5/+F+weOXb2X7xVwE2KaVPX3f9jO89zE1mqUhEaDJ/eyw26twyPhYoRRhKoYtEiDnYmTYKiLOC+ImXiJWhue1yR69w0U2j0PbF9UkR8QvBx6unOtMc83t7gRXcViLv7WtQfmpN1zr81qF3BmMM937kz7FYfYzYtXz9F/4Wq/uf4eyrv4oqS1LXXn9MMtykoiKllIuS0mQYkYwIk1B7LQQCk7OkVcQtO3xtaUehtahISmMaNe1NaexjaLMGz8CBvVJaVBA+P4BqPWoIVO9tqYzCdEuaU5Nt/mB7XvPG7Ts8divedrf48sU93n54C1t4jpcNrvQ09/OcPu2k6XtvmSS1v8X1gRt5Sukh8DD/e6OU+jLwCvDngB/Kv/azwP/+QYM+wiejgHzK+JMZCfg5PQ1l1lQuhX64awqGxkFnpqhpOhVBmC9zodjFyhJqyzDLWDBXF5+ivV1hF06KoZkLa1thOqiUhD7VJ1QQmogfRAp0TNlUBBvvMrOK+XuJUFQUt+8Rn63Z/d6XeP3f+Hd59g///rXHBAWpyApzNjJbtczKgY8fP+d2uePbZw+55y546ldsQ0WpByo1EJOiCY7GO7rBEYJG6YizCTcPk2jTyOuNXsNGIC2bmRh+QdakyUqL9UBReD61esZn5o/YDKW4AZWRWEqjklsfcl/txR081Il4e4leHBHPQJuK8tZdwvkl+9/5Xe79tb/K5d/7n649JlOGliPsMaqymckzPvfuRE/NQmEWUNFiG9nEu5c8qgi4Ikx5fVGIVyOAbuQ+QhlRQVFshPJYP4tSPN969CDRVbImY9JMeuTSsyAdf9oL9CBdlnrShiGCW62wxzUQMXOHe+UOw/aS3Zd/F+B5vuXrzRUgKZHZRYHbj5+D7C06bsAw+Y2mw+9MHpJ53o1XLAzdSUGoFN2xFGQnA+cB4WaPvQXZiSqlXJhHi4YKCrLEropM8grJJr7tzmMe7lY8ZkUIimK1oihXmHXCxpL66C7x/ILtV7+Eqefjx7remKRDIHi1PiVNgFK8J8OMplPSl5AUmMRi1tG5QOci0WtSL5pCI1YvHcGiGz52pUOudaQkDl6FmTZy03sYEnq9JnUdtTPovqK9ZemCQu0NZ+2MzVByZmY8WS/gvGBYalg2OBfojoVGebzaE6JiQ30traIbIbpKqQfAvwz8U+Be3uQBHiHQy7e+Yu7+copU5IhQZ3WxCH4WwSVSMRCAsh6mbj2lQK96YYh0jrCVzVj5RCg0w+tzolUiKKUPdLJQqCmC0j4xLLRU2BVTE4Xp0gRBjGa7upfUVChKRnS/s+i+6YTvffxGxzZd0r/zHqff/xqPthuW3XK82+uNiZIoR1ceYyN3ljtOqx3fvnzES+6Cl905K91iSGx0x5lf8NAf0wThby+LDr06zGCtEk4HztuaJ81KNvAuuyp1giMPea34WnwmzXKgqgbqYqB2Ax+vn/HZ8iFvV7e57Gsujzr6qMBJMZS1ozgXYZ/iEuJWTZhpsU60uzPah+9x/94DwnqLOb3ZmKgIuruS2mas0q1lcxjdelTQDAvR0JDGmER7S9GfRuoTEese6WgxiIb6riuEHuhGvCgf0JkTPTbJJKuI2qALi+o983ca6qfioZq0wrQB3Qf644J+ZYhW06/0QQzJZOZBEbNRN/in5/RvP6T+8dcJmw2ITNm1xyVpwV1H8xRfKaiyKXidG5oM9FlDvbhQuE2msuWVPhYehaMM3WmZp2E6UAMTGfKUkD06cdTCIRIXLkqSZ/RkvhFqKXSCFFlj7uwM88CRa7l0tShxukiYCZVVRcVwfsb+7D1eevAA/79uKE5u32iuJCtwT3IJXCIaiRDDCKmU4jEQ5hpGaeqxvpA3SGloYypSjxRU4eAfIJphpQ6KhEnRndQon6hyFlcWBtN61KJEhUR3u6ZfGWHjGJG/fe/pMWU1cDRvsCZi7zacHu343ntvsfMl31ydoFRi4To2fcV2X5LCBxPJr72RK6UWwC8D/15Kaa2uECFTSkn9v1ATlFJ/BfgrAG5xgumTUJYKaVUNZcJtMz88syZc6XEuXHGnT6AT81nH6yfnPNoueeaXJGvRQXwX93cMoVT0y4yNb5DJPpPvupfIXSL1dHCGiSk7jsNVDezRgUWiGXmYdi+biN1DfeYxb7zHV578Mp/8zj/LYi2NSdVlvNGYmFvH4CLGBYoicHe24X615jPVI16x58x0R5FL15XueeqXnA+zya5qYTsWtsPqQKnDJFwV0y0eh2PoNbrRU4qtIsRSMMJQixnCbNaxrDpmbqC2Ax8rnvPAnXGn2PCoWHK0qLhIUFcDi6rj/XiCel5iOsQAQuU2+CGhNi1f+T9+hlf++I9jjWRJo+LijebJkPDjZpCLYFUH5SZi9xHdR6ItUBmnD6VsnMMqwmrgdLGXbCKLJ6UkmH/bO4LPG3l+tlKASwetjSBqgkoLC0r5iHt4Dp3gyGgNTUvaN5gHL6NeXtKt1KQmqT3S2VfGSbYhdR2Pfuq/5vTf/DOYonrh3q87LsX8RCDCjNOGIhsf1EI3HKPmMMsMnV4kZUfz8DGggUMDT78ymCEJ1Dl+gjRmQzImwYmwHSD69iYKoUJnaqyVeoYwgHI346hhUnvmtqM0HmMS3kWBEhWkpued/+FnuPuv/TgsP9yYmJMThmWSIMNEdJWdrpz4ZoohjCaWUeT3Oy1my/mllUIkZJPUSNSYwI2YvjpkgL4ex04Qg6aUSD++o3HbhPZWdO6RtdkdCWNq5ISbVuGflzQrLR4HJnDnZMPHV2f8wPKr7GLBm9VdumjZx4Inesnb+uRaiqrX2siVUg7ZxP+rlNJ/l3/8WCn1UkrpoVLqJeDJv+hvU0o/Dfw0wPz2q8nkSEvUDyOpjvhkUD5R393z0vF6+tvWW4ZgpLDmAoM3vHNxLD8rPL4uaU8sw1yx/Zgilgk/i1nKM2sw58U1NsA0d6SSYPdk3FM2ID0u5l4ismgtvlZTimk6KeJMGt4p8s+e/n1eOvoO7p5+B7FLuHJJ26/HMbvWmJQPPpaIiqGRDea8m2FV5P3qmJDUBAW83d3m3M94Y3ubJ/vlRFuau56F6zBKjBy0ijgVuFtvuLhbs+8du01F6A1cWIk4omwuehBZ2GGwtCYQsonuG909Kj3wzeaUZ82Cs4sF8axgo2vWJlE8NVRP5VCTm80bi458/Ys/x/G3fzfl93wnvkyY5ZLwaHejMVncejXZfRJXlQxlJCWR+eB1dvrREkV6GHl30WVVwqB4crHIJiRGVOVyNhKS3He5y6wVK6qPkoklwcQTmCHKRj8E8AG6ntT3KK2h0FBXqLoizIrczp5NoHUizKS+M7u1l7nSJ97/qZ/npT/1WVY/8gku346Y5ZKYxdWvPS4nrya3TxNjRnvBhXWvMHl8JqGzDAkM86zUN9Jjr0hAh0o0bfRALooK7j1CMiLGNVIes8zt1oq6pgIy5OIrDo5JFpHMiJkGu3V8+fI+Z/uavrWk1sjrdIGHv/gzHH3uj3Dy2nfCHuxsScpw1rXXz2uvJrTcW4oH4L8ueyonjkxDMMSos+tXLoz2mvWmJnZiOKH3WgLKbECje+HKDzMlEKQ+UFW92zlWAAAgAElEQVQlas+65iayf9lgGoUZNGXKiIOBfiGH7FiPEIKHpk+OnaswNtCXnnVdMSRDoQL33CWbWLFuavoowl/xGubl12GtKOC/BL6cUvqbV/7Xfw/8JeAn8vdf+cB3S7L4Q5ELC2XEzAdJg6LiE7ef890n3+R5v2AXCh7uV1x2FYUVmkDfG9r9DGMjZTWwn0W6Y01/pOheHgRTrwf61jLsK2yTJTRzQ0K00N2WxpfiQmcOqSjH2TahfMJtPab1+LmhGztF0+HBJi3R1td++79hXt3iwZ3vpe9kdz955XM8ffvXx7u93piAFCV7Tew1F02N04FH3RExie3bEA1f393heTvn8XrJflviSs+s6km1YuE6NAmrAy4LWN0rN7jTyMaXfLMQM+WmWeQII6ePXqERx6bBGbpBnM2/2ZziVOBhs+J8XxPPC6onZjrUistE/TxINJgLYykl3vzHv0hx5x7HP/BD7E+iqLt+7nPs/9Fv3GhMVEi4faK9NWKd+fkVCh8TttOoEK9EjrneUgjTJ3nNcFGJQXMrG5XZq2yiOx7MWYO8yJ19w+FZA6ghCr2s96jBk/qe1HYoJ35dqS5JpSPUdpI1Te7Ax6+WHa+fntMHzW/9Z/8bywcnfN+//SnOujUXiwXVd307wxee3rrpuNh9kAYprdApkWI+UJVkuSoXJVURCLVGjayjkexyhVgQSkV3og5iV5qs5KlQMRdSu0QcFHoQ1VG71cSsLEquZfhZeuG/Yy5Umw7MRvPe+ZHIybbSAKiGxJP/9pcoT+5y97t+CLeVjfj41e/g7Os3myuCgcCoq5KiQKbzYuC4alBA50XyA3L/gzdCZ12LubjbijyG25LrCJJ1zx972hPD7mNZLyW7ANlOag2pDOgqMJSBodfUTy02F0WDU5Pk8ChlYBr5SlrRVU7a+aMW7fRkmOuel905T/2Kr6e79FE+93W0iq4Tkf+rwL8F/I5S6jfzz/4jZAP/JaXUvwO8DfyF6wx6cEpwzRr03DOfdTQ6kqKmMgNDNKx9KQ4f0eB0pE3ivhOj0KJiVPSdRTcKt5VT0r/rCJWlPbKoQWMbWaDDQh60dJ8l/P0eW3qaRYHqNKE0uJ104SmfsK3F9In2WNOvrhSKrjBs2ne+wdN3foOFvcU/+cpPk940fPxTf5pXPvPDfPWf/jzA54GLa41JHhc18yJzmmDbl5xlILuLjiFJS/jSdZyZmch/5h1n0xXsh1sT3ldaz3HVTJ2fu6Fg1xX0nRNXoEFNhS7tBSf0XqJyrUUgqQuWfSiwWuh667mnOxFNct3J5tedCG43pqH7d97k/Ou/TnH3JdY/95Mkmzj+1/80ix/7Ezz723/3RmMyYsHjBvtCe3kCtwu4y4HoyknTI8xkE9Wj2bNOYDJ7IQrzIuY0OTrR9Y6WyQWmX6rcveqwbUQlcWipH2nMrkN3PcREOlkRlhXJymYqhg6HTE1FsTvrGsejzZLdP/8mZ//wS8w+fpsv/KU3CElR//kf5eTP/wCbL/yjVabaXW/9aHFzGmZ6assf9fx9lYvOhWzSRDVF5Sqo3AAlG64KiGgVSWimJk/C/CyThvZIou6QvSa7Y4EUQpmmiD+phN2ZSUtcD0zZk90LccBtFe22lO52LQyp9u232PzWr1HcfYmv/fxPogK88t0/yivf9sM8++f/Fzcak3xIqS43v5kEJlDbgYXtoJaNvOkd/dWCaJLNWOWC/SRZoRHRLZ1QPmI7jdtkU28j0XyxyYXPqFAKXD0QC4OfOYZa095WDLM8J0djCJUzp16K8ZO3aoaP21RwrPZ80j1nrjvecHfZDJXAPte4rsNa+T95ocb9wvUj13qX8cqVYL+AYRFZLFpuL3Z0lSUBM9szJMNFP+N5M8NpMQ+ISTRCxtQpecUwaIpGUV4Gii24nbiEN3fllkZRqO40SaW6ilAGPvXqE25VOx7tVmy6grPZim5rJ6aBdPRpkk1EI4VYt2U6hJxP3Cpf40/90f8Ufusr6NmM+NnXCTNLZx2f/4G/yj/55b/2pZTSn7zWmOTnNFt2k/7Mtit42i7ogsUn4U5XxnNS7nnfrrLEr2zmu6akb5ykrI0hVpEnxy1FEVjWLd1gaZsC31pcLtaO2uVmUCQPqdd4a7AOtA700bD2NZrEvOjZrVoakxj2Fr3XxDqi5l7aoXMrNC8/4MH3/KQctHVkdmeHUtB3llf+xl/mG3/xP772mCQjtl9CrVMHt55cv3Brj3uywc8tvpTN1GejB503ixTke7QSuY5qmSrKHOyPI7GMuGPpM2h2TjwdlcE0ZmLHmL6gUKD2JSoEhtM57e0iY6kpY+Lp0IEXpOs4JctFmmNe+yyf/5X/hLvLLT92/7e5DDX/8/uv0AyJb8JXU0p/9LrLJxmRnOiXanJ1Slra4kMlm3aySSJUr4XvPQ8or1G5OSlZaZrRHUSdN6yA8Kc9uB0HEbEC2peCvOa4CebsSLwAQQWDaaF+KobZ/ULjZ8IAKraR/sjSXjooI6oSLfzqE5/gkz/xUxLhN4rqWZJ6yyZSL26zPX/309cdE/kMB52hUCqSU9R24LTYM7c9XTQ82S7Y5/1DjTBMlqYd9cRHyCoasFaay0wTqc4OevVEKeiHkryRC/sFoJ3V+Bns7yX8iZf5aCO2ENXO/abEbx1q1XO02uGDmJBoleiio1CBz7iCI33J75XnrH0tw/3BAflH3NmZMjOgFwbIfl9yriN1MeB0xEfD2lecNTMudzWniz1z17NxJW0WGlJKoADfiQjSMNdTG/Qk3ZkfiKR5sqBVpyEoLhqpWIzu3+QmgRFHVFuN6gGvMEGw5GGeW20LKaqpaNG+orx1mnFSi68tQ61vrBUxdgSNio9VMWB0miLqNoi5htWREp+Ldkp0GbzGd5bUWGEXLDxo8K0jRi0CU5NwVY6kdMaRk8i4qiiwjtdWRMq85s2LU54USy6biq639PuC1ArzJdmEqgOLVUPMAlExaNG5yLfkisDJvMFHzdN9cWMZW+WliNqeCBXO5tqE4LUJu+lQ6y3lswrtK/pVQSwN/ZHCZ3GmqdPKZiElj9DRUIeD3UXRFIcpmgt5sU4Ux5Uh6RLdz9Fay+FR5TkXlUTvPkrWV13pshoLaCpRFwOl8exjwT4UH0rpGJhqPeOmMsFAUcYsuUSqgkB1Wb9+su2z0gYvm38iVggTa5JIltcaKXbk4RtZHHYnBfOxZuGXco8jJq99wjYx66lIQVaYKVLkCyYXUowcOHoAE3JWNBNYKBY6FwtvOCYeuVcNugrUs45V0bCyjdjsJYU1kq0FG0kuM5Va4Yy77cEKTwVwfaI6jxSPt9jaEaoFvlY0t6XO4vYib6H6vBa9FXPzQnTX/Z2e07trem/x3kxib9pFQpGz3sFN623bF7zR3kGryKfdl3nHr/jNzWu8szsmeC3SFx9wfeQbueklWiYp9pcFl0FR3l5T2YE2WPo452w7o7ms8LOW42LPrizoBituNEXPs+2cdTcjWeiOhB9abCO2A7uT6MJXGfcrZCN3F7K7n69ntINl+3yGakWpL9kERUS5SOwK2GWbqyi2X/4o0928tKAnq4jWUTy/TXSGfuXwdY6UPsxGrmFoHF4nCucprMcqUTVsvGPbFyxcR1l4Qk7dQ1SE6KQdudWEI8/i1p6mKYhnJcEa9mPHB1KZjy5HayuxH4nbQnDMnSEOmlhqokmcbQvOEhnPVJMRQqhEeGm2bPnU6TNs9qfcDiXnrRyQRiVhvswveNotePzoOHcPXf/SfWD2sKNf1CSdKC9FqW+MfvWzS/yjxxjvqZ7PWRb3UNGivKY1hlTI88QkUjZsjSM2bKVDVc8HjJUO1ZRA2SjCS7XgzaaXZ9Pe0vQrhYo1rrL0K2EiqKimgqBbywamZrnlM2ZdmCjjf1w1QicLFdtQfigfU5DPr4NkFBJQ5CmUpQX6IlIse/p1icp6RCogKp1FlIMlKJKNpCKQOoMaDPrKwZVZrYeawSDRbvVExiSUY+eoFtaTlv82A7h1j+kModDEQuMrMSkW2QYlh1sRhDHVaXRvpPt1bOW3I0Z//UueQb5PBfWs5/5qw0vVmrvFWhyjUBTWi5ZJkRU7O4vbiVVkdS51u2EuGUn93FM+bYlf/Qaqrll0r+Bv1XRHwqwpLwPRKkxr8L2htzmQqoQK+eC1p/zIva/wm5cf4+FuRe/FKcu5AJn627aCuaQI633Fly/us/Ml9+0lX+/u8cWHr9E0EkD9oTQE/WFeoqGUJvcQFUQk63JX0w0Wk/GgrnEwaC62NW/o21zua9qmIESN1VGstBrzB/DTsfsuuqyHPN5dYtIXGbaOndfotRVeeKZyDStNrIO4WNdpin78PBEXEuWoXtp3Q6kY5orm5TnRKZpbZir23PhK5NcWhT+/lJbdkZmybkt6b3meC75t73K0paai5ahnEoImDkI3jEUi1iJKRK7WjynaBFGZLHA0i9KxZ0UrJMUDXqq8ROGxiNJcAXSd4+FuxaLouVNtRfo3Y31Gi9lCExydtwdno5tcWkmEvVKEamx8kQMlAmlWYY6PUFVFsibL647jKSmz0onktRzW+dmP6ptkYSJUwuTDiHnHUBj6QaFbTbHWItZW5cKWttjGTp9pNNBN2ky1mHreMQwG3zoJEHKY2wXLRVfzde7QZ06wNTcdFDK8x8SvH6ly0R7uy9qArzxRGdKgp07oEV5RgyLWCL89qKzyODoI5bcJwrCIjokoMBmdjzWjjDGPRgimi+jGMwqeeaUw2SHINlKo7tu8IBPTQQhXII3RrvAmV5LMYur7UwlNwkfNPpR00dIFS4g6y9siB1pEnmGWr5Vir1CTfaWxc0d55zZUJf1xxTCzh/F24ik7inXJ+5IzFJGO3oeCpeuIsw1tcHTB0no7beqDN4Qg+iohaJ7u5kQUv1484N32mN2uInTm0J39AddHL5qVMdpYpNycYGiGGY1Oh1byQfwo+6cz3j+rBdvsFbsTTekGur2jODfYXY44VcYpPRQpSuqZhfzHQRi98NxzS9KW8lxNuhCmh+3HNN2JCOz4VczykQk99ywXLX1vGTqLNwV+J7rNw9wRnZzC2iuqJ/lz3OTKka87lwXXHTuMiZxdzomDPniKRsW2K2n3BWrQWTclL7BRB6O3pL3cm59BXxuBlUySCZFpUAxjIUv+Th/3uMITgvzC6GWadgbtYZhnTLw3MCjCxvGoPWFxsudWtRPKowlo0sT9v+hr1n0pwv/DzSLypEXQqbmfCHXC7UTwY6SJ+lsLrNEkLSYIocwLyzCx7JSJJG8oLvOCy5FjKPOBld+rdJ7CBF5aidnD08WCpnfs31+gG02YB7CJ/evwgnhRfszDwuIrQ3Mv8m2n5zzeLjhvBfdQ+ba3Xck6lbx7cYzWkXnZU5ibq2aNGjTx6kYeIc4lUjaVpyoGChsISbHbVsSdaAeZndiZmUYxRC1Kjp1IuI7a6+Olh0R5IayW5v6hVT2N3Z6JLLqWzYwbcNuAudyh+5JYWVECjJbCqdz5qAiVBDzJ5bV/ZSMX169044xWRcHZp7mc1Ta3oUSrxOVQs/OiUxQn09UcGORN3O4CobCTlK6KmqQd6pP3iYWhuSvmEKNK4jDXubs2B3xauPU+8/ibwfK4W3G33PDp2RP2sZDAJhMXHjcrHu8XtL1j3xZ4bzh/tmS9mXHZVmybkvS0zGJ3f0jFzj/UKzcYjIpoY8V5FLxRvZ7slF44ma9QjJpO0g3T5nTK5oLNqH+QT8uQRZfGyCHU6UqLLRMDYjSE9bNEWMiiVRk7VRq0CRN1SZlEtJFQalBq6uAbo9fRUuzDXNK9KBFVaQOdkVQ4pTQVN4GM8wnWmK4Un1QZqKqBXWMPAv8jPpp1V5QYxhNGz8L8miJsHwneEpOSA8RrTO54RCHuK04aQRLyvCrnJwPkMnr52wwbRBQ+iKTCJDJ1g0sKTWMKIeMckE1sOCrkkFYqK1tqSfltmow1jAtEYycDkVFWVS8HjA3M6x5nxbKuNJ6XauH/D9FgdGSncw6skQg+gchSZvGlfNDHIglXOBt8AFITyORhHxWXjMVpeUkfDEl/iIg8f54xEApZxc/PBPNXeX2EbNQdNw57KZmrGU19+0zj7LLhsh+z1ZTrSmqSSBiNV0BuR6DKw/pUXk2MsFBq4qwSGWmjhTE0LoV05SvDNaQDjCLOQDffxMdrlCRONhGipguWPlq6LEU6Phf55fzcbJJxqBXDMjfuVBlvVypLdAiCoP2orSL3HaJg+yqvq6GzeJXQWRZ3vZnxRnmby7riyLXTZ/BJM0STZTUkMg8+a/jvDKHXnKk5oTPYLo/RWFz+gOsjt3rTPh26viISseUNx24F7x6WSZqFsiFCUgLHEBTNusJeWMpzcqEkF8E60QPpF/JwuhOZ7DIrRX4VwK6vCP4r6I+kcNTf71ne3uFMwGUvRqcj5/ua7bZCa3F2iZXGLw0xmzhAVl9LuYv0plee7eFkQLnI8aJhXvSE7O6jc/pvtHwvyoEeDhZq+fts0fHq8QVvRYWfuRyx5aJXxvevug7JSpTClzbivtPlTZytUBXNXv4GoMh2Wa8tz3jWLni2n3N7tmNlO7ooY9sHw2VfE6LGR007WHSncoPWTcYEdJeon6SpQSVaSCWiNVJZdLBTut/dUvSrzCTQCVUGFrOOy8EQCkucReythkU18OrxBQvXcbuQJqUmOGoz8Pn5uwDUZuD9ZsVjfSqpf9aCj15P8JrutMBRZcTXie5YiSmzSgzBCJPHj/dtCMYxlBF30gIyLh/qyoyKMMvNPkdSZGUh+hyhMzRNLWvKK2bvG2aPc9SYxu8Z0nSS0Y4uODoLf3kHGIUvX8SrY27zH5ayCYrkg8CYIolrsM1M2voZm2IORi+Q4ZQcuCWX8Ef+oN0SNGp3DU+z3z8kuQgeSulU9l5z2VRclodO0UJ7jJYsTGmBoGIdGRKAJhmDr+Xe5PVk9xSjkkCx1viZpj21uXtWoFtiQnea1BcQoDyX7MS/U/P2uuCd+Qm2CKzmLcd1MwU6F/ua7a4SgkBr0HsjdosawrnBxIND2GCYAq5vdX3k5suhyJKaTqKZ0QJKClGKGGWiiHaCGAEokyYGhhSkTNa3kEmdtKK97QiFmrwXxzZaFSGhJKriynuNnNGcHegqcDprps868rSNFrPdMZpSJuPFSTSgp8M+HVq0b3TlzXRU55sXPUdFlqcNBmcC9kr0FpOitUG8ToNGaxmbW/M9DxZnNN7x1nF2Biqky1E15oBzGqAOaBuJnfy8LAcq5xmcZUCE/jFqKj6poOgax64q2A4lIeqJFiopo6UPhja4aRP32ZpvNNa98aUFYpEIVIFhMkeebP3GTOhqfSKb7qYkRgMmQAxMErhdkKyj9ZKetcEysz0vlwuMiqx9yW4oD5lihkiUFsQ7WeGppyJi6kAA+sJQLjoK7eVZ5eaRzHDLPG4l0gDxkAXd+EoH6OiqHKtxEWvDhKnqVkvPQJTi5ejdKcbBMrbjpXK2088l2xmLqGMda8yidZ8PAQ+anN3laZksDDNFd+wmBtloODH5TeaaUzSQspGJqoLEEzpJZPIha0yjbG3qNENvaXXivJsRr0y8mMDYQMKQ0ph9QCjkIBKJ4oMxufaiapiMIpQ6uwfl7CPDeJN93fhc9KHDFZXtFoOm94bO2wn2mb6MzKMYFH7xIhYuGVE6qJN+wPWRbuTRKppTjV9EwjyiF4NgS50VbnhWKUtVRBWBetGxmrW8srjk4/PnvLG9zVsXpzSVpzly2CKwmLesNzOeLStJOe90pKjQa3t4wApi3omvFlim4kqCo9WeP3bnLZ51C877mt1QshsK6ow5doOl7QW/TgtPrDR9lel7meFi2g9R2Msb7nzZMi97PrF8zmmxw89lEi5sR6k8l6Gmi2I23EfLw/2Ks2bGUdVyq9rx+eX7/MnF7/Lbi1f5H4t/iTZYWu+4bCouHorJbEhCkXv15TNmrufxZklIipdXa2a255ld0AyO86QI1uCtkXpFo1HbimedoR0slfPUbqALlnd3x/ik6bz0AsQkHqvdINSrVCTiTTdyDaHQhDoXG0eti3maNENIYPdq0hKZFrSHMIimSmoNdiMn2FA7doPmXW8IXjPscqeGSugq4JNhZnveujxl05SYRk8+stoEtM6QkZXocXHUcGu+p7IDlfFUdmBuehZlz0Xt5e9sJPaGtJNlFreOaMYi9IfYyIGJWqlHSEKypbrspZ8gQXGpcWtpwd+/pCgvQJ9LxuJrlW0FZbNQUZqhtp/wEuxYqafojbTSj7h6ccmksBjtQfrCzyVoau5k3Zb2iqhZhjyArF2kCKuIvttS/D/tnTuPJFcVx3/n1qN7dmfHw3oRMsbiZQgcGQISvgAiQWQQEJNYgoAAEfkLQIoEwhkSCQRkREhIBAiEzMNYoLVlGS/Lame189jpR9WtewnOvVU97pF2Z7anZ3s4f6ml6ZpWVd1/3z513qfqGNetWm7Tmi4/oc7BRzHXsYBdLczKmulWwX86x159fVDIJLI1ammKQOsK2pTW57fVNVYfOLbuxTSfVtfQ7pR0I8f0ptPkho8FVT7TmqRNv/fkSWt3Ij5At+Mptn0vbHyntSHbo4btqmFWlcxrr/UJEonPCf6Wo5lVyF6dLKbk/rmhVsvjsHaN3F9jaJ2aXaCtgzZ15+sgoCTPCh1KelBvsV9f47jVDI4+KBcc03lN8IIkkycGAa9mX98zWkDiQnvOFCQMDP6+WVNxZ7rLfpOmz6ToMqDTrttSe0V0aS5gmo3ZR+A9WiF2ns3oNNc5a7jHXqPtPjraWDBynkM/7oV40xXMfIXvVIDOfMXD9hrv+5vcbXY5akfMfakVbfNKBXEa1hE7oekKCqeaKahfOOer+84RU8wiIw+4pnGa3vihdChtUTIc88Exm1V0beLvrJ4Vp1lB3UhT5/pBIyWpOOVks31tIpViFh5CWTAfVX1/FenQeoGmYC6639yjss88CfOCu7s7jErP4WRMM6/64iFazdXv7807CMJ8VnHgxoSxULrAo3bEYTPmaDbSoDDQNQ5aRzFx5C6CFJEgxfm0z2RV9fndorGOtim1ECr574eMmmRBpC6fi7UWVRpUnXu+S4rH5OSBPFCibyCVLascX0q/I9eghXTZSkoaedZSgwy+dteor76dlYRuoSvlvFCemifL0FjmRIaH7swRHLSl9i7Sh3DsX8280r5DKbU2Wwrih1J6Sa0Tc9JE3v95nmsYL1j3pD2pnhYWWwVoPwz6ASgiWh/iuyxX9HcTsvXqXV8Ap59PrtEnwHo18homHw/qmgCCFwIF5QPN6SyPNTKczfFmp2S2Peb2zjbv7TxP1xRamNImQe2F2ECVAgLOC3FW4Vph/IChT7EjjcIaTMvcKU5NwIj/YJvf731+uNkcDMwulVlB8cilPh0ymLlp04vXXg1yZo2cvgLSe8c77vneN980JXWt5rpquE7dS2HY8EfFFnv1dd59eJPflS9zeDymeTBWSyFAOXHsvK8uivmuVq3eu7vbu6wE+G+ng5Jns0oDndMyVf8NHeEIUB4VhGbMZFwz3UqVnY1TjaEO2jrARUJb6Ni4rD2eEX4MBy87ml2NkxQTlyoy1Z3gZknDaxYEURd7odPecDQHo753vWuF4pFLmnyBa4TRfppv2qh2+nB6UzOp0gSlcqL/r+8XxKIYAnxZEdgreeSusf9cR7nTqDCaFri5o5pqrKeckHK81Rptr5PcVe58symdtqstpqo0OK+CovFjjke1ulTyHNYqXSsJonIWKacDR66Laf0B50vmNwuduJWKxXJHUKK6HbSr6NA2waVqyPEk9gLdeZ345VqNaYUCusrhryun9aHyWu/XhEqHfgNUSZCWk7MHxjVRQWtT3BxGpRCOC/yRVme32xqkz7+X4qCkPh4mZWVBXk7o3UXRCUFiPz5wdBioJppP340cs1u6F/MIt7jtKeowpAsGCMeVVr8WkW5W0ESYlmP2S41HlVVH25S6bxqHmxZUU2F8f/j+QgltLNWN9hisf/hyOQjHIRUoPRFbcM1Cd7eU3yrtMCFbUgl0zoZwc0mmuJpmLmaf4DCYVieXiDb9c5zI9sgaiLSCiOvfqw9MBhU7XU+DWCfXNOSpn0OQJ4QoSNRMjxiFpinxSaPtikDbJC0mZSRkiyZIwLfqL/e+oJ2Xfd9xDRpqYzA1o5Mp6LXroZMALupQClFtPXaujyP0r7zU5CMVr9oD3uEapxWFRUxaufrl+3hBeXaNHNHvM1cj9hlOyYQVTt6fDsLNGiF0zYIgyqfsx7rR5z5rlbE+jV0jJ/ZjflDnDoMnBHmXZqs6TaPrvD7Q3MylToqD5qtacLIiAuBBnJy75CDm/ZYFEfp9SLEwBzN9Ljcbyxk3qlnG9FsL6fuMQ+ZKQOsTPvzdJ0tgkZt8Q/0AioXzOK/xAUkZXH1co9O5tHmuZf4d5VbRJ859Fl6yrzoMD2KtOUgFUKlHSm5V65pBEet93DnmkteLIOlmpAOHdsnUlgbJ2i/StkxxqlAIEdenUefZoHnIiG4vR8htncn/W+iHnwbuaFwmy5PH7xaJ8RzMnRMich84BvbWdtGLxS1OX8snY4wffZITXEFO4HRejJOn4ASuJC/GyTLOJVPWKsgBRORPZ2kU9CxjVWu5SpzAatZjnFzseZ4FGCfLOO9azpmCbzAYDIZnBSbIDQaDYcNxGYL8J5dwzYvCqtZylTiB1azHOLnY8zwLME6Wca61rN1HbjAYDIbVwlwrBoPBsOFYmyAXka+IyD9F5LaIfH9d110VROQlEfmtiPxDRN4Ske+k46+LyB0ReTO9vnrG824sL8bJMoyT03ERvBgnC4gxXvgL7U7wDvAZoAb+AryyjmuvcA0vAF9Mf98A/gW8ArwOfO//kRfjxDi5LF6Mk5OvdWnkXwJuxxjfjSwwXxEAAAF9SURBVDE2wC+Ar63p2itBjPFujPHP6e8j4G3gxac87UbzYpwswzg5HRfAi3GygHUJ8heBfy+8/4Cn39yXBhH5FPAF4A/p0Gsi8lcReUNEPnKGU10ZXoyTZRgnp2NFvBgnC7Bg5xkhItvAL4HvxhgPgR8DnwVeBe4CP7zE27sUGCfLME5Oh/GyjFVwsi5Bfgd4aeH9J9KxjYKIVCjhP48x/gogxngvxtjFGAPwU9Tke1JsPC/GyTKMk9OxYl6MkwWsS5D/EficiHxaRGrgG8Cv13TtlUBEBPgZ8HaM8UcLx19Y+NjXgb+f4bQbzYtxsgzj5HRcAC/GyQLW0sY2xuhF5DXgN2i0+Y0Y41vruPYK8WXgW8DfROTNdOwHwDdF5FW0K+V7wLef9IRXgBfjZBnGyelYKS/GyUlYZafBYDBsOCzYaTAYDBsOE+QGg8Gw4TBBbjAYDBsOE+QGg8Gw4TBBbjAYDBsOE+QGg8Gw4TBBbjAYDBsOE+QGg8Gw4fgf1SqotSUB49AAAAAASUVORK5CYII=",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 100, [Discriminator :: d_loss: 0.826593], [ Generator :: loss: 1.488088]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 200, [Discriminator :: d_loss: 0.602254], [ Generator :: loss: 1.362499]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 300, [Discriminator :: d_loss: 0.711605], [ Generator :: loss: 1.224355]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 400, [Discriminator :: d_loss: 0.650690], [ Generator :: loss: 0.899742]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAABcCAYAAABz9T77AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nOy9Wayl2XXf91t7f+OZ7lxz9VBs9kCRIilSpERHlu1AsBxbcWzElpUHI0+GEygveUmAvCdvQYA8BDCQwFAgxEjsBFYcy7IUBZJMUyTFwTKnnrurumu8t+5wxm/Ye+dh7284t6qrb1UzrRCoBTRZ995zvmHtvdde67/+a21xzvFUnspTeSpP5SdX1J/1AzyVp/JUnspT+Wjy1JA/lafyVJ7KT7g8NeRP5ak8lafyEy5PDflTeSpP5an8hMtTQ/5UnspTeSo/4fLUkD+Vp/JUnspPuHwkQy4ivywir4rIGyLyX/64HuonWZ7q5OHyVC8PylOdPChPdfJkIk/KIxcRDbwG/BLwHvBN4Neccz/48T3eT5Y81cnD5aleHpSnOnlQnurkyeWjeORfAt5wzr3lnCuBfwT89R/PY/3EylOdPFye6uVBeaqTB+WpTp5Qoo/w3cvAjd7P7wFfftQXEslcrkb4KMDBkwQDsv4PARABFf7gAOe6ezzkAgLh89JdT5S/jrNge99rrm0dWNvd2oFzrru/QK5G1K5CRO455/Y4o04yGcJZIyPpK6H3nUd8XUTWPtKqMOjMWefvL7L+Pf9l/zmRcAHndaXEf8dY/8Hmu9L7fZBcjVja2ap36UfqJVGZy9W492LN2Paesz8Gp57bNZ9bVwKnPnTq7/5/RKnefGpvAsbirO0pr38tf30J7+7CM7fPtTZmXnI1ZmmnZ9YJQKJyl0fj8P6CTSOc7sZFDIhzYB3SzFdr2zXR6qZ56B9nUXfzjg+bx0EPIgJa42Ltf+5/1DlyNWZl5/1vPoZNsWd6n3Z8wxxx4d5rw3P6OqfXRTP/VPCDjeVBZKOn34eMv38W6a4R5hA6/Gytf66wNk/swX6wKQ+Vj2LIzyQi8veAvweQyZCfG/w1XFl5g4k3ItI3KI046w1G828AUYjW3WeUtJNDstS/tDE4Y9bu0T2MQrQCpZAoguZaSpAsgzjCLVdQFO3nSWIkS3GrAjfzk0y0xhkDxvhrpSko4fbqTfbLG7xfvvbumXXCgJ+Lf9lf7/TzPuy7Wvvntm5Nh2vSu45ojeQ5WIur6+b+nQ4Au1zhjEElsb+2Wg/UJImROMYZC3WNDHLcIEOWBW428/qPYz8RowjqGjdfeCOrFbfLt/k389+fnVknasTPb/yNoF9px8mtCv+75hnDWDfv41/G4oxd12d/3oRN2RkT/hSMTJgPajzy7xBp/z5lBcZgT6bYVbH2nb7uJY78PRo9a+2vqcKcE9Ut0ro+k04eppev7P5tiGOII1bP7VAPNGIc4iBa1khp0fMCWVXIfIlbraCq2/nqehssrpsTD2x0otY+98BzNWNiDDjXracwJv6PDpT2+tIaEUFtbWIu7PhrhM85rVFlze3r3+AH0z/8MJV8oE1p79t/ZlGIknacVBIjSbKuj95ncfaB9dTOnWCTJIn9uhoOALAnU29vTt27nRtK1vUZROUZMshb3bvRgOr8BLEOtaxRRQV3D6Cu+Z3D//GRNuWjGPL3gau9n6+E362Jc+4fAP8AYCM+5yTP/OQxIGnqd8gg7VSqqlbBzrpOkVqvG1GrcApvOGZhQhoTPEz7wAIWEW/wG0MIuKLAVTXKGEhTWK6wRYFKU0iUf7525zXNO4XdUyODAZzbBufI7h6yKl/rv/6H60TvOomjbhKemng4u+4th3dytl7/jtaIVsGIdfeSNEXt7XgDc3SMq4Ke+sZaCYJG7e7g8rQ1YrJYQVHiaoMrym6C1jVS1biqwq0KJEkgjr3Hulx6vWxM/HjWNZnegjnJo/SyppNo19FblDIYeCNY1di69sY16MZZ1zk+zYI5bXicBdfMrs4RECVIkiBR5BdlmlBd3MJpIT6YI6sSt1jilktsWYE17eUeMHzWdZcORgs6L1TiGAZhQ71/RGpT4NE6eUAv8TnnjAVTQFmSvVr656hrv2mGudoYb1vX3Xj3dRGezzm/qYmSdlNHKf/3NDxaMJCnHaNmk6Is/WYa9OjXtvH3dSaMkQJbe6dzvkAfZ0FnFhdHuEmO00IWjbGsjd2Z1o9/bkFU1Ordhudt1gV17edKcEba6FoJ2FNGtu9EQm9jsiAOMQqnVGevGocizD/Xc7K86A4xCH9z1mGLAnEOtTHBXNxm9syAOz+rcJFDrJDtC1f/T4ccTeHwtBbW5aMY8m8CnxSR5/HK/jvAf/TIb4ifMCKCa4ys1utwhhKcUSGsUEDPWIWQUkS6xSviDWtjZB/YlXX7OZr7KQ229gptPDfrwxjXhDPQfb65XAifWjRGayTSmCxCjGMjvcDCHAMkIpKcSSd9OR3iPaA/1U2IDxIlrcrAe4p2lCG1hePpugHXnW6cAuIIkhgX+YmqygqpFLiKvmHFGKiDR9PAGL3QUkT8hgBIIWzoywDZY80VGuiqB+3AB0YijTGSJMGVpTc8PaPej/zWpIFRGi9fCS7qefd17Y3TA5vDg1BUq09rw7VUdw8RXKSRYFcnsvNEOvHPZaB2uOXK678KG1uSeOiiKDqP84PeO0Q07ebXOjw+gmgMuzM2AEzhHqc9S1HeuEURpKlf03Xt50B9KnIJ603ajThAk9b/N4nPYZ3hsXWiVLdxZqm3Fc7hqtpHSs0mZWww3Lb7nrV+7sM6pPowRKB/P+2j9cahg6pdn+LEb17Nx8djZDT0Dmpd44oSN1901ws2pBoo6k0DsQXlKGyC03rN2f0geWJD7pyrReTXgd/BW8v/yTn3/Ud+SQnkGRI8Bq8IBVXZYUymwfZ6u1rwxFtpfg7wgBiDLQr/HemFM9BdQ0Xt5MU6XFn6iaw1NB5ZlvrJVpbIcIDbHONqg1R1C9ugg7caRx6OSWKkMj68RfjU5Bf41uH/9SLww7PoxLnwLM1zunWP2r9MLzSzDhcs9ZpOnMXVdj0aUYKMRkxf2ECvLIODI++NgF+sWxs4rZB9vGcVaW/EnPPvVFS4xdIbhODFOGOhKJDZvIUwmueQKIJBjh3nLK+OUZUje/cI5Rfu9TPPlWZxNB7lycwb2KCnFrKwHptUeYZkGfbCDqtzA9KbM9Rb17vnDQbEGboNyTnvqFuHFIKsCtCa6PDYe/+iPO5aVV0Oof98fpK1v1KjIbI5gVXhF2k/nK5rnKgWs3bOofzfzq4T/9D+WsulN7BJ7PWQJOGVHJRlL5ejkGaK9A1TM4d6zlM/6nTWAqsHohsfHdPzLm3nCe9uY7aGNA61KirUqvQe/XLpI4TlClfX2Pudeylpioo0YvxYZWrE0p6cXSciAbpKII6wz1/CZBHJ23exJ1PUno8y1WLln2WxxBVFsCE+ghVj/LicBsdPGXAJcJnamECeUTy7jdVCbixyfOLtmdYtHNfodv+vv8z+z1rSO5rBHcfm6yXJH/8QGeTIeIQd57hIiJeWwbsR9cBR7hj0SlCLFW76oQjcR8PInXP/HPjnZ/6CCK7BC5uJczqRePorfRy8n9T0f/SLztnWqxTXW2QNNHPao1O29SZFpDXmLtLdfaIIl8Y+aeS6cEiaDE3jxYj4yev8O+ymzwJ8zzn3xTMqcd1QNP9/2ttrP2+7ULDnMTwYztFi/MVEEcXCUCk/Va0FrXBp7Hf8KEKcbe8pzWbahMnNRG+wZ4M3co20hsN7nS7W1LlCRa7vTR+fWSfQeU7OtTiuM2EMGv0EY04UQRxjhgnFhiY+ilEtrul8hPJByWRrvEFvFt5iAaJQw0G70B+auzgNgUURLk99sjFg6Q985XQu43F14mg3Vb+BhvGPwzKuPF69FlX2nndNHjZfIBjnYODEPRgBNvmsJjoN42DHOdVm5h0a40ALSjyxQBq4M6x1W/VyDVqjmme1jlhiFs69eGadCMEjNqA0ZhhTDSKSJPZQTxpj8xhlfWRBWXlHJDhHIg+Y704ethYD9OQiTZ1rnBZc6nMWEntD3r5r+O5yT9h97j739BZiIoZ3NGnkIwXXbMbWoQtHeuhQlWByhSrw+Y26fuDRTsv/58nONTEWmS2wAZdu4ZCqfgCXAtqfJc99gm1jRL01QK0q1HSFFCXuZBYMTOd5hZu1l3FW+QFsQujGCICf+MYgdY2YyBuF8Rg3yDB5TLQM9wjeoDNAEzIGmEishTp4Mua0O30GediCaiaR0qc+6tp3aw1J68274KHoFmYwG0NmV4V4JmxlKbJcBsPscFrjUo1sb3jMWyvviR/PcKuVn+BJDMtgPHre/tpYxTGSZ/7etUHNCkbvCFJbZLpoo4AzS7OR1nMfHq8l1kKCrgmTAQm4Z3S4YGgd+nDebj5BUevX7uv3tHftguGuKpxRbTLvgbEROo9XCWxNWD6zQXovRh0dtzCdiPhF3hhd12OTPKY4a9vEdLvBGdsm3btXFO9d9nHZD7qmMX4dtNCk9desaogj1CSwh4rC57WaxHKz6WsNccS9L2xy+Apsfx82X10gZY0sC/++adJBcWvQmEJl3rOVypKsCjj5EOjwtIj4RHxVQ1USHSzR88jfN4mR6QI9W7ZwWxNZoqSd27a/8fbXUvs7v66cMVCW2MMjZJkyEIEQTTAYdE5pXeOKAskzJIoYvWe5/51dtt6DyfWK7N7KR/zWwsEhIorktiKJY4Zv5NhhyuLKgGjho6+zyMdryMPkc/3MNt0CXYNFpOexa+XDpkFCuRETxYq48RpdtygeCIGBllLofFLDcYrl0DyXtd4giyCRDpFD+FtZru+KPS8dY/zE71GFftzyQPKzeWwbQt+1sL9hSGhIYmweUY0d4L1lQojveobMxVGIbJzfkFYr7GyOyjOIk17UYB/6TKdZI1KUKGN8uFyUbZLwMd7YX9M67zGH+63j3SEyUZ1hllVJJOKTlNDBL7h1w0PPA28gqIbBE5JkztizjWWIGF0SU40U8UmEgjZv43qJTx7mKT+OBKejpRIa064ZnFuH2oK0+Y+z3Nd2BAPw8Fvr+LTvq9aj4yhC0pTlOUE/M6O8PkKM7aK6Zm70PXvXHw9FNYxQlSV5yPN/uHTRtjMWWRV+HYfkbzP/XAN39DZQEcE6d7b52Rhz61roRCWJ3wyUt0/+M71cAIDWpCeGwa2Y0e2a/P0Zsqq8w7gqPEvOGJ/EDxi7Gg0ZVud9XqvPhnmEfLyGXClkOECVFS6K2olnF4s1XHjN63QSXtainSNfdQZVar+bPkA360t/0mM89kmHobe0JGs9HtxMguWS6F4CReGTR62RDl65EqSsvNc1X3Ye0hkohGsSPOiHen591YUJ46oaV3esjQcupzwzR42GmEs7zJ7JkasLlocpdpSjZwuPsZYl6s4BSitcVXWhdsimu6rG2iWiiwffq2EihE3ELleo/fvd38Mm4gCq8vH0EXRCmgQMOEBfDRWwh5G3BkaFhLdW2CxCFbGnhDZJ7OA86K0N3NULHvu/ftPnSJIE2Zgw/cIlnAiTr72DOQgYbsOY0trrvOWwq8ABlo7KaQzR0vrFFyeINlCF5zMWR+2TfB8yzh8qa+PgwBkPc4nqosHGIAwGSJr48WsiUsCVlfdCw/g1uK+rKuz9Ixq2B9AxmALTS21MIEtxeYpLIuqNlGoQsdpxTPKCOh6BEswwQQYJ6mgO+4feGWojui5/5YwlWhpU2Wz6T6abdv0cnfjxCrpuf984L03Sdel8FFrXj4Axe1GbqJaeK1mKZBnlC+epM0208E6LKo2PQpcrv6FkGW6Qkdwv2awd6d0lav+4oz3WdXePkPeTyEM0rnkmrc80Xz5eQ954f0mM1D2YY9mxU9bggobKU4ZFNBOUsd5I5KlfIP2Q/1HSYtA9CllPbGFbQwF4rLT33OvXsi0XWZT4Cdj7/WNL4N9+oEjHfXenP/dABBIYB1lKtZlRTITtjTn3aoXNI3QS+88Zgz058ZeoThvqsPk5i6t7v+vroRcJuKrE1BV9GqQ012uYQI8jQmAG6NbQeDZOSFiqjmUhp7xF13iRDVPBeWxUdI3kOYuLQ+JFTXI48jTKNMVujTj6RIQTGH9viJxMO500VD2j/NxpjPhDMGdV+UIc0SEXoXq0tZBobXjcT3zE4sO+1xj0QIv0Cc6ggyxFClnHgc2pya+U/9xpdkRPzy27J0txg4x6kuESxXI3oRwp7MASaduiji7WmFiRnKg2OdvOsX4S1VlUaVGVeXwI7pROnDGwXPnnrqo1w92M1xpLrYF6Tkv/+ZqNW2sPIUZRa6BXOwlVLqTHCl1a9FKhKkMURTil/CaYxOhpgV6UqOM5bj7v7tGLEBpGHnGvvgU6Z+FD5GOHVqSouqKErQ2Pw9U15sR0RqD5fPC6PEPFh3Fd0jIoIAohTYu/PcogChL1vDw6IyZpisRRi903ENDp70MXnvtQ1yKRbf/9uNhnE9a3vNuH3K/F/hs2z+mJ1vcUkxgZDrCTAavtiHoo1KU33rOrOYNkj2S+gMWygxOs87c+DdM01z0N3bQSPq/0mrfi8wxDpDa4o2PPRPooEke+sKRhDvmH9oY7GHpJEs8GWXnPU8ZDzM6YxaWc9H5F8tYdpl+8zNF/PCXWhunsAtYJzghxWvPFKz/gqMy5UT3P5Poe4+/vw/HUv49SyMEhJsBNnvdvWxaTiGe9pHfmyMJHiCjxhVjO4arKe1lbE6gNUpWdt/7jlJ4X1/KnlYfMWmcDWtqhj6oMkqaY7RFqWaEOj1peuNqYcPLZ8yAw+doKe3iEmy2QqiZyDpvG5BaSYwXfTCje2GP71Qp9f+6T6Vr7nFgw4v16kLYoyzVVqA9JrJ5FnPX1DHVglrUFWEkHi1Yd20bp4MiETUtOeepN0WBLaQ4/S5Igu9vYQcbi6ph6oFjsKZwS4oVDr5w31ksfCUgU+bFerDzrra49ZLlchaGS9Y2yWWNhjktZ+7zCGR2hj92Qt7g24IYZNo3Q+0k38RpaYZ/fC94IK9UrYQ0DH8dtVlyU9UUOD3vxHibnCzSitV1astTTuHTpEz3woCGHdUPWYIDNRDiFwZ1NApWxkPUoobcLe6aG8RS2vlfj/7h+tRDx2DymGihMivcmgWJT0FVMmqY++mi885DI+kBv7wMfXQF23VtJEkgT7DDzLIrjKfC4OjklyvP1nY28Aarqbi6pULQVBe+9qD3UkqcUOxknz0QMMkV8d8D0SsT/8NO/ydVogQIKBwc2JcHyQux4tVL8h6/8OjaNyO+MiKsaO8whUsh05udokvhimaIMVdVhjhbe46Kqcc4iEvkkX5M8jGPsMPXJZK0f9Ip/XNKrt0CHXE+fa06IBrT2c8oCUYQZJaAUKjhLkia4Yc7sksYpGA9zOJl6qLH2/GwVqHs61mwualysiPcXHmpUgdWzWq0Vy3RQWc9Db1oKnMHzfEAcfr32o3JRoEOKq6X26m6sTtVSNMnetkpYa89Dpze+aYqdDKjHKfOLEfVAqAd4X6YxUYXx1c5Bv66u/TPM596AN1BPA+/GUUsd7WixYWNpnMIzQrUff7KzKAK1qcM3ZTRA9xMrwYi7VQFl5ctY0wSzM2a1m/kwZmVQqxSVJh6rns2hrDCzOR9kOFSawkvPY0YpalEhxviFZR3V3ohqHJMclUTHS9T9Y1yDlfbKuvvlxk34L3nuB6l8AjwY10UoTTnzQ6rK2rzBBw1sL+R3kUYqQ35gcEpz8N4YVYFTUKeCGw28YRwNcCI+ObdYetz0DImf0zp46AI0YTL2ktFnlpA8JI48LDLMcXGELFQwImHy98POqu4KccI1sttztuucaBl0KKBxZCKkohg6x0AKtAiKGIMgRnzPkpATkaYsP4o8V3wywqWJN1YNx74sQSvEJe1YtDqJNGyMPKQI3ab/BKwV/876wcipLwF3FqWwuxusLo7IbqVIA1s0OYM+U8MaVGGoxgmrX/4UdSasdoRiEyZfvIexwi1zkfH7e4z/zW3c/SPPbdYaFdarjnzC3EUaNxm2hkjiGJWlnjM9GvqNbrXyxtsYiCL0tGi91sfXh/LXLktcbTsefLPRB8Op8qyrWwnvjDHYT1zh5IUx0coSTw3xtETfPfIb9SIwRgIiIPMVMoiZXxKqicNkFqmF4S0hdXgW3WwRKmu9fXFa+/YeDVQXGE/S2JSezZAo8vmV4YDl1Q10YUlmCyg+3K58/B55k/BpIBHADTI/4fvcchHPeigrz1gZ56z2MqZXIuK5I7uv0JlGJxF6WaGcw+kCWSzoV1Wt7dJxzPLyiNWWJjuK0SuLqi1YmF1NWW0qhncUeaKIywo5Ou4MVcus6ZX9N7t1EoNRXcHRY+mE4Nkrz8TosxzC8384Lt6j0Gn/n9SW9LDE6YT8TqjSE7Ax2EGK0opqy/d5SI5zX41XlmdzAHpVuR7asqd6eDjPp35CJo9TPpciSoN2uDTBpRFSm87bhC4Ur42HL4zq5pVzqP2K/GjmIZg4wilQYokRBpKgRJgAFofFYp3y+XBD+9yyKv31tO+t4QYZNkvQVR0iGQ/DSeN5N9S25l0ijRukHjNtaw7OyIh5QO8hMV73IsE1xTV5IP8c9SRjdjFCFznpQd4ZtxU4ivaaWF8AVg8y9j8jVBuW4dUpz05O+K+e/2csbMp/cvPvUm7EDN8ewMEhzObrycOANUdXL2E2Bt47rWofqQW4z+yMUcuqZZU0bQVkEZgbVf34egm4PSHKabzqNnfWSBK3UJcnJvj3Xl4asv85IZ5GpPc1g/2IyaL0cF7jiDRrclkg9ZBi18JOQZwYqiLCxqGKuaywq5U33MYggX7qYZ/TsGmoc6m6Z2wqxe0gY7UbowtH8k58pg3uY092Eke+irCukUWBsnjlRrqj8ekIFykfeqQJLk2wecz8QsTRK47srkIZSI4huVMgoaGVKyuaAiDJ814oFTaGyZi7X4hZXq6JTiJUCfldIZo7ps9DuVvD9yLimSaOI9ruhtDRrpIENRz0PC5fCEIVypLPUE77gPQYNy1DIxQsPTQZ0xel2xxCky+QZVikLkEXjmzfd8Yb7Htmhf9TBFpwItjtMTLI/MY5nX7w8EV+UbYGATxtU2tf5dp0RGzpmU1xymPmDaxDGtqiMciJhzXcyrOXaJKfTTjdbCLDgS/KCZzl+acvcPtLMSZz1BPDhefucFUXDFSKQtCiMM5SuIofVJo/mL/Mxqua7R8VRHeOcMcn69WP4tkpOop8Aq8oPWTRZ0w19QlpghtkrQEX53B1oLjCE8EIvnhNeajsgyIn6SI6myjqXLA6OCJ55ts1GIeqTYhkF1SfusK7fyWj2ql55YV32c1mvDy8w/n4mMt6xpGUXHjmPrdlGzNKiSQkT0+TDJzFnczQzXg456GVVQFp4Y34suiiAa3WoMl27j++YujowHgIkh5xIjwL0DqMbmuCy2MOfiri+S9d5/5ywOHxkNm7GXq1QTyviYeZpwreP8bhkAhUUTO8oShmGeV5b2CLLUFMQnorR05mkOGjjSZR7lxnjEWInrlM8fwu8b0F8vaNrnIavENSlMRziy4aeOX/bxh5Q97HJxnVfOkTYnnqEyPGemOSSOtFSR3jshiTRSzOC+devsvtbIfsQBMtBTVb4JYr7MmMtphDYiTLkEh7nDJ4cfXuGD57wt98/gfcWG5xWAx447WLJPsa9dKMz567yw/3rzF51ydqfGLR45s0BitNcJORf5+wAdksFAZ9GPvkIeJCkrStQG1ZEr0S6kepVMk67g+45cp7OtahV4bBvkIXlvy9GVJbbBLhYo0TwSmh2sqROiU+OITZB+QYCJhenvleEVXdGlDJQ5OlQMGUvuHuc9bPKtb6BR8wRW9Qu+tIkniDFuhjLcw1GeEGKRQVsnIcvhjzK7/yNV7Ob/EXBm8wVsI5PXrgditn+O7qGl8/fI6dH6xIvvMmZr7saJ40G6yCxaJbnG3CrsdWEp+Ud6HuAfCURHxizbf97VU2P640fT368jDjpxQmUZgMbBwSnnlKtTMI4w7RoiY6iDl8IeNXfunrfHZ4nV8avMNAaQbin71yCbGU/MULr/Ov9TXq0S5RoHu2UCO0UYY5PkGm066JVlliiwJdFD66WRW+yCUkxl0TvcGTJTv7PPJ2vXRtI07DkS4wSardAavdmPmLJf/tJ/433q8nvFpc4h9Ovsz0+g7JNETmJxXRwWHrmEhZM75uiKeK41xjckuxCVYLW8MUFYXir96cl7Ls6ISiqC5tce+zGRtvR4xuZ751QOPwlBWyKolnNaq0Z7YnH7MhJ3hTKlAHDaJ8zxUR8aFYVWM3hphR4rFLrdq+y9XE8eVz7/JGvuC1rT2Obg7Y2bxMdmQYvnni8czjGTLMWbx8HpMJdeoLe8RCORIub73H5fQIgyLTFW9wER3oWaO4oLxccvfzKXt6wujepldyWXZeaB0q1oKX75xDat/v5aNwhBt8W42GXkezuS8l7mXQu4naTUyJoq7ydTLsaFVKoRYlalWjA/fexRqbRtg8wikJbAEwmQanSELTow/itDcNj2SQo3a2/AZ6dOw/33DRa9/ljjoUBD2JMgLTY60opw9b9ZPM0DEMAKelpdHZGC6nh1yIjxgIpA9pJWpxvFrl/Ddf/ffI30l47ubdNjRe4xE3+m4gpeYXZdkVjK1Ce3HxXrmkiY96GoYEeC+02XyfUEQJDn0qiutgSc9FjjC5oh5CsanJLu5S7mQsz8WIBTGOeqSJRjHFlmBQVC5Ci6ARFEKN4d265tXqAv/ktc9hbgx44WDatROmRwg4zWxqIcfw9yjCZT5K4dyWr/w8mnYOm3R9jJ5MKaGiObSYbSs4QzW2b6K2hMmQaitntRuz2FVk4wUbyqCiYzJV8Zcub/NPvjJC9hM2X40Z3NWMXw/ftw6xlvE7Gfl+jKpTynHE8rxjtQcn14YMB1eohhE2EZKjmmheQW1RDdToHMtNHynrwkPNLeNGS1etXAWntje3HyUfP7QS9QarKn2GP038gl8Vvighiyg3Y2ItRJHnP9tYUW0a/s7W1xnsVMMkgsgAACAASURBVGTPG37z6Ev8xsbPk9yO2Ys3iKeG/L2EcnvA3Z+JqUYOmzqc4PsXZI4/v/k+19K7pKpiPxrzRw50AUYcm/GSV567xf65IYeLPUavbiDThW+y03iEVe055oFJIS6Gsu56Pj9pEgvPqHHjIS5PUM11mg1CpMXsmhxA24Y1S3GbY1YXR+jKok9KpDKo6dIb1OUSyXOqZ3YxmaYaacRCclIhtcVkETZ0c+u63vUrtFz7LLYo0DtblJe3iA/mcHTs/9504msq2uzZw8IHxDmPPwdj3jaHappgGdP1jIG1EN9phQtQho3gWnKXy/qYsYqIRWOcRfcMusXy3dU1nv9HjuzfvoE9uP9gb4u+dxVFp5Jm1kcGVe033/bgAouEHhwueOauqViNPtqy61Nu25/bAzE8BZUoohoI1cix2lEkV4YsdzSL84IuIVo4cCBWU+w4aqupAv1CodCiWNqS16tdvjr9JMk3R2y+adDv71MXxaPHNWxUEsc+JxZqG8wgoZqkLPdi0mPDYBWSeHHkPdYo4pHdPx8lTdfG0dDrYz7vokZxfvOpKtyzF1idS1nsKZZ7wt5kxrZK2NPCNSou7/wRP/tzb/Fb+5/n6/UrWK0Zg9/cKfwY3z8kThL23tuj3hvz1t8Y4C6sOD7OWW1nLM8J9dAxvBGR7yc47T12ZTzEaSNBr0CvQrO/dq2FqmznULVFCtM2+fsw+VgNudMKuzFEmgkfJ5490ZThp56GqGqPD0ntDYEqDHHtkNL3MdY4BuJ4JbvJi8/d5sbGJnfVmORIsznexCSCDcw6MQLaYQYWl1jenu8AL2JQzOsUvVBEc1i8N+Jf1i9Rr2Jcodg5dC0NsTk4QkLfE2mwveCd2SxBNW1LH7vXyjrOKLXxG0MI2WWQ+xB1NgvNmFToHNDzRmsDZUW09F6w2NDRrWEC1DWuLNGzAlVo9DJU61UGm0ccfCqi2LYcvnQZvbpMPHNEKxhfL0juzuDgyFf8BeqYizQ20dhBgt7daQtdxBrcKiT7lAL1EShl0OLNTQ7A2eAJt0nxoAt8Iy8K/47gE+jRAn7j9lf4zOQmf23yXQZSkUnH1nir3uC/f+8v829vXOLFewvfGe8DFk1Lbw2Usra7oXMtvNVw2Zu2DVJUYKxvCqWV7yxpQ4O3J8SCJUk6+KqBeE7DNIGXnR5b8jsRunCUI4UYyO85VAVR4Sl/qnaYLOJ3Xn+FV8+f4zPZDS7pBZdEMDgSMQx0iU2gzhpj62mnH2jM+2ugmTPGep76MPbrM5J2fRFHXY3EE4qIeHg2jr2z2DxHA7c6wRlQi5L0sMLqGDGKg5k/HEKFUy/HSngmuk+uK+KpkMwCvr3WJE51dQxaYUaGrY0FRy8Ji0KTba0YpyVHw02W9xU2Bhc7VCnoQohmkB45b/eCNJXjYnxhlFqUvgFZFLWY/6Pk4zXkkaLcHZCdjEAvA2+74467PJzyU1viE/8i4JUvq4pomVOiUTjGSvOV/AaXnv9n3Liywx8+8yLfv3+Re5PzqEqwccBTa/wgbldEqeH1gz3eOdpmI/dhcHKsSI8tmz8U6rcDfiowuumxKsC3uI1Dp7KAY/k/+M5nZpTASoVy98dVCi0+7pyDovSeZ5P8CLivgo62qaRjSFiLW61Qixh9HDBZa32EUJQd1ayqUfueI6xDIsZtjKjHCeN/5y5//9lv8lJ6k4la8TvTz/D6/Bxf/8NX2P5BytYPEmTRa94TR5hMIS4F2UZWNaqhSVW1p8hF+smrFyGEmroL0QNccTqZ7HuyeAjHzhceb90YU++MSA8d3/nWC/zomfNsvzRnQ8+ZaD/updP81v7nee83rvHsjQp5+33MIxK9bSQUoJS2lbL1rAbi2PfjrkoPC5Wlr1huTqWKIhjmLSwkT+KVKwlwTcC8y2o9HwEd5U4J+a0FuAHFhqLYFLL7jvGNYCCMRVUWtShJjoZInfPOtSt888I1PpPdYFvPsM4xUAUjvaIeOqqhJyuIkg+uu2sayzVGucndWIOczJGNjDoHO/Mcc5wLfw9z/kkCuCa3FBphuSgUHDVFfQHPRxzcPyYxlugkYzBKeOOLg/Y6sWi2VMYrSUmuS7J7jvygXj99qG2U5iEhk2vizYJP793i5efusBtPuRAdkUnFb138GV49OcdeNmM3nXF9vs3t+Zi7b+0Q/UDjokBBbJP2IelZlKiTBW2rijPo4OM15EowacDEkgSXJT5ZOEh8SW+AUKwWUD4Ecdrv3iaG+mLBUEoysejeo7+xOs//8+aL1PsZW9dBlcFbVWAywSawcAlmYJlvKqKkOfLMf87GEu7lQ05dQDzzfFeJ465wxtrgMVc0BwdIUaFnJaqs1yl4j6sb61vkuqLokmI2MFCCsW6YBxLHbWgtoyF2MmB5bsjJswnZsWX0zty3EI00bbvZwOHvQwIUJaowmADVJGLIpGY7mrObzuCZJfclx6kxm8k19EmBmi2oNnKqoUKMI26YGP2ElbOeUlabj2jMe/psGjRp14WbjVfclPKnCTLIqXZGLC5nzC8J0cU528MFd6oJKxehxbGyMbeqTW4tJugKVPUBCdmmWrZhBPUaRrXJqYCXt4Y5ipBchWZSvQOA4giXxWDCmD5ROXqPeinie23HkT/Srao8vBWOmSOKkLImntWI0+hSkZwYj9kScglFhZzMiUUYvxdhk4h/evOzvLF5nvHuv8I6xT89/Bm+ff8qwxswer/2JfAPfbR1c+OMaSsTAT9mVYWeFQzvpKRHoe2G8kVLIhI27MdUibPIqvRNp5pWteFaUifeientOk00VE9SFucT9Mi/j8VSOMuxLblRx7wx3WN415IeFA8tDBStMKMEkyqq45Tv719gL5mxHc1YuRiL4jsHl7l5fYf3t5fsjufcORpTHqUMbmqGdwzJYdfO11nVzeUnSPp+zIYcqpHn1SKCHaW4WFONYmyqmF2KKMeCqn1yshqCSaE4Z4j3lvzS86+zrUqGSohFAzUrG/O1g+fZ+u0B+b2awRv3fPe7VYEkMebSDvUo5uSZlGqkmT4vVKOI40oj2pEAdQ4mA5NAdgCDuzXxwRw7naHGI9+i1fkmOxRlm3UnipCqQpdV25jpyZUTDoaYzT1jpoFODnwzqubEFzUZe9ZMSJwUV7c4eSbl+AWYfP6AW69t8+xRSqyEaJkh4Du8VbUvYGnYNVrDdE40zFhVEQubUDqNQRjrJReTY371U99i+VLM/3Hxc8wvDRndGDB5O2O1l7LaUujSIctyHccTBXWNvXcQkpZP2D8DaNuzSlO9GfD7IhjCOAll6AKlQsYjzPaI2bM5hy8qyk8u+bsv/wkzk/LOYofNeMBAlRzWQ75x+Bw39jfZqdzDvcBgxNvWA80GqrX3iFeFx/G1pm01rARRMQxjz1sPTJ7mEJV64k9qUtM5bTng40oouSeKWL6wSzXSDG4u0cdLuFt7xtIg99HuoiCpLUkwXlKFI/qyBDtIkEWBuXUbuRcxvDchPbjI9d1LvHNpj6tfvs/Kxvzvf/p5kvcTrv3rQ+Sdm5imjW5fT2t6U93YFaHKUcQ7OYslcrNmfDhroyiJtK8TaGCFx2XzGIubzbzBVp6FRaRD0zR/TVfadkP2hz9HzC8mHL6kuLJ7BMDK1RTO8nqV8wezV3j1/fO89Kd34eAIc2oOi/awcLGTUmwo8huK4+kOr09OOJdMqVyEQbjzvXNc+gYcX5vw3sUR+W3F5I5j9H7J4PV93HzR0hZEhQrvcD5uf8M+i3yshlysI575k2ekrMAGIr0DLCRT7w1bDQioynvlxS5sT+bsJTMygRhBoRiIsKPnXByccHNPUJVmuCo7jm9do2YrIkBsCg6iufLVe4c+4RctAAfx1JFYyO8bkuOy42KHUKd/yIGr6q6kuE1+dSyWjyT9I8JgvfkP4EYD6t0RJvfwxvxcxOKiUO7UTLIV+7nFpoHpE0eIibtrNZWPwRhJlmLSiGG6ZDeaMlErMjEYp1jYhB9Nz3N7PkHdTcgOHNmhITpZkaSaOo89J72JUprn1KGoRnto5YHQ/yzS8M8bDnaahPqDwNmu6wAz1Ti33nwIEepUqMaO4XjFs+k+9+oxR9WASBmsUxzXObemE6ppSjKz3kvtM2FEfBVwHPtuf0nsk6jh2SRAXO1INx5708rUOk+rlapN8LtIQTOs/Z4xj6cY73EHwxLNPJNCLcrQwyhgwiEn0kBsiLQQFMb6cyJDsZOzzv+urNDzgmx/CMT8xmtfwhhF9nZKth8olEnsN6/GWLeMulN98dth7Pqxt/3Zw7O1J3U1zxjG7onkYdh6QxI49TdXVqj5kuRkQnqkOJgPuGVKpjbmrpnw1fmL/NY7n0Ffz1qddn1pwvs1XnNzaQHEkaiaVFVUTrOwCfFUkd9dYaOEeKZIDy35gSHdX/pTpIriFPZuO72F+e/OyG76WA25LiyDd09g/whnDTLOcfhTwHVhmby6QK1Kqt0R1SgiWhr0qmZ+Zcintu7wYnarZR8ohC2Vs5E4/vLW9/jqF69RvTpk6/dL7PHUe7hao+4eoIsJyAgU5HdBDGy8UxOflEyfzSnHwuTdiuzOApktPYc5YMJ2voR5wId7RSgu9GOQKMJsDX2G+ej48ZVyeu42PWeaoo4Gkw0eRX1+g6NP5swvCqvzFjupGG0tuJyv2MtnvJ0bikkMDvQy87Snhu8MrWcraYLdGFJuZzy38T5fyN7lvK7QIqxczL1yzLd+9DyDt2IuvGYYv3GMOjjB7h+QnZxDL7bQi9JHKavC49Na+c5w2oHx5yaildfZ2frjAyGBW1UtvurGA1wSofaPPYd95ft9uNNnmAYjXI0Ed3HJizv3+NnsXW7UmyyMdxpWLuJOMWb/5gbZzZj8vWP0/jGm6QctfhNSW5uQZ/6k+qFvVapqS3RcwKJAliFn0UAtgwy7MUDNC+Ro6r3AuUMy313RJzppD8E4y6kvD4gJEVuowo3fvecL15oj1IK3bE5miJqvt1Fo/t02abJt73Wcrz5Ux3O2Xhvj3gS+NkAZR3w0RapgbDYnyHLVHfbRb5FQ1+utqJtNPPZl51Qlbll07CvwToCzyDQ4F1Hw4B5HXI/Lj2+s5pxvEmabWgDnPUVnFfboGJlOGWYJejXh3Wcn/PGnnuW9cpvvzy7y1Tc+wd7vpGzdrbry+VB17azqmGJxQ+MEm3gyxU46Zy+a8naxx81ik8FtR/K9d0m+R7vBNzi4XWvrqzo+vu05bcpj5GdJjH/8Jfq16Sr2KoMUxvdrUIIqfOWXmAEI1ENNNY6oNgyfGNzjQnQcjLhqq/IATmxOdZiSndBmmJtGUwQ4JD02iFHYuJcpjhXlRFhtC4P94DU13e6sRXr88Ycdn9Ue+GrcepOdxxAJ4bttEqiNZ9iccHTqnqo0xAtHciLYRFHaiLnOWMxT7h6OiW4npCc18bz2lXThun4CxshoSPXiZapxxGIvYrUr/LnhPTZURSyCBX44v8S3710huR0xuO3I7lfIfOWNaNNDWcJ4mpC8S+KQ5Iy6hKxtMv4OHmOPazXYTv7AYDrt3fcNSQM51BZVOWypWdQJcxdxYEa8udglFss4XnFjtkV6Kya7GxLDOvD3m2q8JGH1qcsUmxHz8xqTQ3pfk8wdo8IQHc+7Tpe265Xjve5ADQ1FN2jli69ijY2VbyPwpMVAwvp3m1xKw1Dq98y3qtdozVcou4b/3rRUsJ2HKWmCy1KqkWpZJWIcuXgHTC8Uqow81PiIWgMIc63ZQML91uZxfxzFs9Xa8XtcCYa14Xk3ZAH70AOze+yV2ZLkIGF4PeW/e/3fZbZMWR2n5O8mDG8WxIer9fNt8yFc3MOmMeVGSj3U3H8ppppA+dyKzY0F1/J9dvSMr5fXePNkl2hJyxNfg6Oa5lm95/LjRUvddEncJrXlDHr5eA05rE1+dTJHLwtU6pOeMl/6F9cKkymOn9MsLzg+81Nv82sb32KshIi8uxSOwlV8/fgaF/9AMXpvgZ3Ne42mFHa5Quqa8be817R6botqqCk2NYtzEYeftmQX5xwXE/Qyb61IditDtyXmDqnKtgUl6PaIK0RanFi0wtnHxD61QjYmqOMTP+BlhaMXJreD6NkA0c0DJkXF+O0Yk2oWF1NmlzKSE8fwbk18vCR5/7A9aLaZ0BJFqM0N6qu7vPmrCdmFOT9/5R2eH+zzaxt/wpUop3KGY1vyL15/hfy7Ay79aUX+5gGyWHWl1tJk6yPUMoTwUeRbEkt3ZqcZeShLL0rfQOvWY+gkGIGGl6/mSw9P1GHyN8nNpoCk6ZZZG9R8RXY0Jr4bc2Nrk7fKc3z15JN89Y1PoCPL3taUm+/u8MLvLoimng9tJwOYDECpUMOQ8s7fhEvP3OMTwxMSZfjj16+h7yQkJyn6jVkL87iy9NiuG2EjhYpUezKMBCaWGSXYSFEPfCfBWHUR12NJs2E2dQUNnDPzB4avF+cE9oi4cKq76za9xjMMc0ulKexsUVze4PBFTbnpkGfmmFqT/jAnmcLwdkK0sGSJRi0q1OFJaA5Vtx39morKhorp+5WYcGCEXTfuzSulCWZ34mnGJ8vHT3ZqjWyMkeUSW1aYu/teBafXT4vVG8Bgbt2Gu/e4ensL+y832SsXyOK+ZxyFA2Yc0ByG466c591/f4tiy8K5guFoxt++9h1eSO/wqfQWY6nJBFYO/uuDK9x4a49n98NpaFXdi4gf0jYg1B0AfkzzDLM99K0UjuY+ivsQ+Zg9cmh7ItiOkysAlQq7l0FVBlU6z12dGPbSgI33Jr9xlvfqJV9fXeW79y6xea8iOlpiG68kKKcJ99xy6e9V+x3OJIo6B6cdzokPk6zzh6lqgShAEG1VZY9uBg/H8z5K6XXz/Uf8TVS3EGyiqYcRxURR7Pjn1qUGC3HmKWptb454FzfMOLk2YX5esfnMfV7euctXNt7gcnzIhvKVfPu25EY9wN3NGL5vSfeXcDLrzjpsSuRD21FpqG5J4hPYSgX9KVysvAEX8XzyxxWtO3y9nwQLOmgrLBu2Q0NTjCNMAiZ1xNpQOs2sTrCLCCtwq9giuRcRH574DSpL2o3HpprFuYTVlrB76YAv7N7gcnqEEssbe7vcsxs+uRjH7YIjYNaNTuhh+92ZmeCLbxxieTLPE/x7Z9lar5KGi7yWm+mVgzf/350Z2kSXXVWoDHLKc2OK7QibgBMwqxhXKqIV6JU/NEOFakNxDjfMIU+9Nx0p9HTpWTPjIXaY+U6B83BifbVaf+fTa+RJsfFTugF6m9mjjV9DHrCHR76Evn9qErQN4ZrCpmqcsnymYrC94MLGlL18xhcHb/NsdMilSBhIzsKVGGuItQk1FDx6rJtup3jWGoEH7+IoYOMh/1SbD75GkD+bgyUag9cco9aEecFLiO4MyAuD/dwGmxdPuJIfUhHYF+I98coZ/uHRl/nN3/0FJm8I6Z++5vHD5mixU56sm3cn/thIKDaEagR6rinMgMmBI71fUI9i6kx772qQeQy4xIf3UdQtglD84/qGXSvEPaYht66jdPXwXu9FhcIL8OyJOMZujCj3hhxfS5g+C3xyzt966Tu8Md/jh/fOc+/tDS5+ddsvvNpRjjXHzyuWlwy//hd/l09nN/hkfOiZP/iTzjNJWLqSf3zy03zj+DnOfR22fvuHuFWB7XWRaw/4MAa1Msiq8t7W5oTllXEw4iC1r1rT1kIdipMeRwIM9AALSAm44JUSoBwlMBnhhhl1HmNTzeyyYnLtPi/u3ANgUSfoqSY5VGy8bcn3K3j/NtZYn8wcD1hcyljsKqZ/fskz5+7znz37+3wmuc0gDMnGtSV/eu4qf/j9LzB+bRObxdg0Ir47hTv3oKrRs8L3Q28KUpTPD6iiRoxCGYUqnryNg4sjzLkt1HweWBrKe72wVt3abPr9szebvtdtZayx/veDAebyLrd/PsckYLUjORYGP0qIF47RjQV6VSOr2rd9nvp1tHz5AsV2zNELimLbMnxvi+zAcfIJYXW5YuvbE85/7Rh1NPNHNfarTtOmXiQkYsu6TSI/No/cEeDaU4a7n5B9yOlXjdii8AnYPvTjmkZw/owCNxkxu5rxn3/lt/nK4HXumTEKy+fSIzZUQsR6FP5Tm7eYX00ox7seP1CCuAfZPU17X+oaO1/6Cu2NETbzNGxtwvGTZzi388/2YIkmZGgYD83CLSvUokAXsFgl3Fxt8k494rKeMVGe81lhuLnaZHBTMbxrfN+PR71wHCNJQrEVsdxRFDtQDxwudmC9ATKpbjnsCB6jas6uUt7DEstaUYqIYOPQa+X06fJnEaEtfPHJwXByUVmGxv8hWx5KkG0WUY00qx2hvFjy4u59vjh8m0xVnJQZPxwPMUlEnQnVUCg3hMWzNZMLU/7K6Htci2NS8YVPC1ti8dzZIwt/cvws37tzkb1Dgzk+eXDsmiIYrUPUEhKzSUw19O+ty1AxGIpOJFQ5PrZSlO42Tn0KrmrYJcr3VWmTQcrnDUwK54cLIrHcqra4uxgTnyjSI8gOfJKb1Dc4Muc3Pad4T7HaFS7vHvGZrZtcje6zqzUxGovlcnyf4zz3B3U0Tcea3hgNDl2dYkpY4/H30vh0QpP4/SjSn14NRh7e3T+HaTHXB78rSI+LLsMhbG+wOjeg2HSgQJU+gacMqNp5I17W2JHfCHTtN6LVbszinGJxtSbdWTLTQ6qxYnW1ZO/CMSc391heGpI7B4GK6p/Zdc/bUDtDBfcT9Srq2w1Y28xa6R/I8pDv94t9WlUFuMkMM1YXB8wuKz6Vvce1qCYTT1kchHxd0wZ5ag3HVnNU5SzKmLFlLcncRAFtYjN4/a0dtD6HKLVvQy3GdeybD5GP15Bbi5vOAp7XM+inqEv26BgpCrZe2+aQEb93/CluvLDJXz3/Pf7+5lusXM2xNfzg8Dznv7Egvjfr0YTCRXrhpUpi5OI5qr0xN38RRs8c8dm9O2wnC/7g+idYHAyYX4yxOicqQgnzwuOvrp9Qg9aYQ2AtRBHV7sAnIY+mXQHOWUVrZGsDWfhzDWWQ+ftOPaTBqvDwUDCgxW7O9GpE+dk5/8Vnf49Pprd5KT7GOMWb+R6vZgarY2ZXhJ2/cIvPbdzjV3e/zoVoyrNR1HoPlTPs25IjG/Ht1fO8trzAt//vl9l81TF47TZ1A081iyDANBJOSlmdS0ELyXyD4tyI2RVNcuzY+uECVda+H3XjwT3u4mwoh1FIzgX6X+s5WW8s29NcykAfHCbUA0U1sXxm6yY3lxv843c/z+GPtnn2XxVEiwp9ssLFmvJTV1juJdz5MpixYXzuiHODJf/B5e9yLbnLni6BrvfI1egIMqhGjnqUoFc10aLyEaYS3370ZN7RVI31B08vI1RV47IUk419yKx6UMfjqMU61NL3n3F1jTuehv7r1nvcxnTzv9/xr65xzvlE5WTsjUltKF68wM2vZJSbDnVlQbWIGbzpDfb0GSFaaIY3I0g0N39hSD2ArR8NiFaO23/OMb56yH/6wjf4hcFrvPPZXe7VE1JVkUjN/5J9idcuXWT3a5vsvnG9q9y0nbfrNsceu18ErP1k+vi0TGtx80V3QHiLiTfGWToD3cek+xLYZ22fIefg6kVu/qUdFhcdl754i1/cusVnkhMmKmcQzmL1RtyysBVzZ/mT4gJvFef4ox99kvzNlPR+4Vtexz5x6ebL3pmdDa02bnso2dkcKUskz4jP7fhI44z1KR//CUEhrOs3o28nXaNo46sn45khOdHIUjMrU6Ymo3KGqTXcqAcczXM2Dpf+XMBTxqLpCKfyDBkOWF3dZHE+Jrkw59N7t/n8xnU29JI/ya6yiHJsCib3Axy50AchcMPRnm3Q5w1zOmHxxOIxZWkYBS2+qv1J7NobUgm/q4aKcgI7mzM+l11nW68YikKLpQqJVqfB5I6f3r7JT49u8OXsxB+kcCqTZBxUTvHa8gLfO7lEfkcYv7dag6HWRHm6n9OC1fhGW0p1CSoHqmpOXbJ+Ivbhp7OrpA3F21/ZgD0rC/3NuvefTRTVQOE0zOuUu4sxB/tj8gNFsj9HCn+SvVM59UBTTAS5uGR3suDq5JCtZMle4NN73Via/o0rF7OySft8TiS0DPDj0pSE+8c6hVGHw1HOykB4pJiex9m2bfZl4645meiDDFYohmnYPnWmMQOHTa139GvxTAsL9RBfmFcF4oACFzmc9vPLRY40rrka3+eVpOS8vsHURaycZuViPjHZ5/2dDarhRnt7zyTriVJ+U24MVv9U+bNKY1Oe4ACTB0SpFqKxWUSxDdVuzS+ef51XspsMRKNFoVFUznC9XjK1Ma9VFzkyQ747e4abiw2iOwn5PedPpgq0ShdH/gQh6A5kaYrLeq2AXVl521VWvvvhGSO4j5+1EpKdbf9tus2z7SscuLaqtOgCXGr53M77XEkOmLmK31tc439+7+eoXp0gB29h54uuzWuoXFSjITIasXz5AvOLCdXfus/PXXyXv7r1Xa5GRwylpnSKfzH+KY6mOSaLManHYJ0Gk4WQPRxsoebL0LSKEMY2VWMVyZ2pL0dfLh+/ktH5YoymCZfPmHvYgDTtDFjiD3U4eVbjfuaEP3/hTa5ESyxwZB3vlLu8ev8cdhFRToRyw/Lp4Xu8mNwmkyhUwnaiELa15tg6/tcffAH9Vsaz354T/eg6djbvxqp/bF6zwRjH/9vem8bYll33fb+1z3iHml/Vm7rZr+fm0JxJi6JEKZIsG05syUCgWB+UxAgsB4mDGBkQ2Z+cL4HzIQICJHEiQ3KU2ACVQIpJS7FFidZEmRo49MTuZo+v+41Vr+Y7nmnvfNh7n3NuVXV31VPzUc3cBTy8927dOsM6+6y9hv/6r3BqCDK34e6MWX4ltERn/sWPHQzxBNjmO4rbPM1kYmsTDhYI2FDU88S7l0Qv9Sj7MQcPJhw+ZI3+b3/zngLVowAAIABJREFUg6Q3Qy6+qOlsTZGbd+y1RBHSSSi6imxV+EuPvsD7ezfpqQyFJkCzVS2Qm4BYbLG0IOA395/klcE6yZ4gpaHqhJQLEbHCTQvKLYojDCFNkdR2LEpRYgYjS+UwLZHSIkzuqkVfu7WSWK5v6XWtIchshCtR0ThIrcnxfpaqRJFNA7rByNG4ZOG10DJi3uzRG8Da81PLg60NKi9Rb24BcN/vCDoJCPcmoGFtaYXhjXW+svEY39+5BsCClCxICWTcl+xxrj9iJ12ycEVAxVgP1LNZTtyEJfec70aMsZwz9bqxH5785RM88fqf2lgIp9OfSSOmlwvWL+/zuf6LXAoGRBJRmIrCVLxeVvzsi/8+N2+tsPaHMb3NyjbrGnhwa0x4OLX355Fcjl4XsLMSFnqty3JRg59nCrZQfAYu/3tvyNviGzqOLDzAws6KinBqkFzYznvcKlZ4rdjkhcklbuwuEQ2kmdKCh/a45oIkwXQS8uWQ6arwQ5de4ydWvsHj0QHLKqQwipHR5DqkzEMiRwuAAfG6a0e/HiJ0NAduPMtdZaeF303HXtvQuTyhBFHtQXk4G8oibTYWh5yLBs6Ih+xWXV4aX2Bnt08wCGwBSAzLwZgFNUUdKcZ4GeuKHd3H3Eno3YRwe2Bz4281fUY1E8ZV4XLCLjccjipUXtVDFIxYD8kWh++SuqCtT+95g5uS03xmAsGECh2CDkFlQjAO6G4aejemhHt2+IgfEm0iG9kUfcMj3U0ejrc41ClTHXG7XKIwAa/oEI1QmICpjnhm9zJbh32SkYsO8N64qqMom2qjud4wsNGID/krU8Nv7ypXbsCPBSTAeXOqlUYUjjavAHUkBTQj+AAqQ5A7NE0FyaEh2p0gU9d/UJRolwoIb+05r7IAJXR3FtFRwO3pAgMdkEqFwlFqg+1uLCI7Nk+Jc+mNTc853hoTqOOdv2dGsJgmMrnbY4jULfI+NVYmAUGvZLUzZk2NSUVzs8woEG5XPZ6fWh6VzrWIc08PCK5t1T0oOMqOY4Oevd6VOGIv3UALVesZgoXaniFN+90pdmKNrh+iYMbjGYiZcd1P4bVtlg/7JPtLvPrNx3nmvif4Xx/8IcgVaqro7hmb9nCc3F4kTanu37DDZJcVRR8mVcztcpk1NSYzBVMTcKda5IWnHmD960KQGzcV3BZ5osPSduLlxSyOGmZDfiWuGaNB3ZxJRGHSGBmO3cNzv5/Ebm6lsovCvYxVarjUO+Cg7PK74yv8+vZH+Prr7yN5scPDvz8BMjuEo5+yGgxZVTmK7rHT7ukJ//PuZ/jq9oOc/yNYfmYHNrePLx6fK8d6dqQJMslJbw3tGKwWpYBUBhmObf5aWVy3dpjcM0lV2eG+AHGEPr+K7kS2wamwk8rFRz5VhTqcEE8KlpWQHNpZh+HYkhKFN3et/tIE6XSozi8zfLDPnR8sOH9xnyfTa1RG8fnbn+bWaJHNO0uYYcjycyHpfnPdVSz0lKX2DQZTgpGFWqppaYdd11j20qamwtBeo18TlasZlNq+tHczWMLngx3KSZIEIrHrxqG1xPc2HGkcMnkBw2EzAMRoZK3HZEMIMujc0aR7JXJjyzZ+OYOm/Zq/s2MdC5fj7l1dIBx2eH7zAn+w9gj3xzusBwMCDAGGL7zxJNXvrLHySmlnZU4z9DSzA1CWF9CdiGIpQWUV8U1l36FAQXZGI2yYxc+fZMSPpm7b6ScHAVRrq5gLa2BsoX50KeLcyjYP9HfpqpLni3P8vef+OoM7fRafi0j3DI++PCY8OICbm1SjieP9UXV3tvT7mCRCpjkyGFmn079LZWUjqcGwoTLw9s/YvpVaTgFp/u545D6M6HYcD0PlckPugqcarQ1mNEKqik6lSXY6hFkPE8ToyFD5dGWnA2lqmRSx3oXupkzXU4p+QL4klH1DpCoqI4xMBBp2dJcbxQrJHcXimxN0oGpaSTG4Fw78VCCqJsypvYg2tvkovOjUuqDpajO6WYie2CqoqAmWtEG0kOuAzWyRTIe8cOc80espS69pomdfszjjtWWiUcrYJBQI2s6ToTAVGs3UlGxWiq/tvo+rt9Z46EYG12+jx+9QmPQeqNa2Ccp1RRoREOftlU2V3UPdzmzIjQtzPd97J6LqhLaK71u8A+XgaqbG2kYHlj0vGJc2tB1PLY+7x+d2U/IVCzO8cGmbD6xssqbG7Ogu1w5X2N3rEd5MiA6E9adGRDf3aq+/3Fik7EZEe1MLMcRt4q0pRsZ73djWc+OjTZ+/rZGqcmaUnVPMbAoijmzInuW2z6E1JQhoWr19s1AhTTRhjOubsIeNxppw6JrIptkx/hT/Wd2MNZwQRwGT/ZTnRvdxUHU5Hx2g3E3ubS1w+VpFspvPdniK5WXXUUCVKGuIk8iWRYoQuMv3aAZHfzxqPibeoPqJSr0u2Tnn8BjIlhXn0wnL0YTKCHfKRUZXl+jfUFz44yHBzhBz+w56Mmmocgt7XNXpNBGke1/MdNpCM7lotSwt/PGERin/3dN2it/7mZ1xbFm+0pTRRy+T9wMWXx2i9keOS1ghm7vI7r7laEj9hOrSFl8qyC9UPPTIba5eWKPsvo98CfRjNgQssxCUodsf001yPrN+nQvJIZ/rv8iymnCjXOblqs8vvfFZbm4vc+HbFfEbOzbUUQrTTag6kZ0wk0Z2YEQUQlkR5H2bC8+a4QTS75Hfv4bKSoJJK49+Bp0YT7ZkDJxbxSQhFNY4mdHELgJsSmHjmyUvTB9zBSfoXTNceGlKtDWwWNS8QMqSpdeX+G+f/3f46Pkb/HeX/iWRCN8uOlwrNvj87U/zys45ev98kYfemBK9eB09Hp9cHXc1hxn62yRB99M6XVD1Ijt1qDKELq8n7XD/rE1Soixdbxja9IRjtSv7Fj+ePbhAlQjpbkk4sGRPMslRhxOSQ8eVMxzaXGdVofp9yvvWOHiky+aPFly4sMXfe+Rfcjnc54Gw4nYWsvfiKv0biuVXSuL9guj1TfRhw08ejMaEUWSfhcvJtqMv45uj6nuIncE2JxuSuxFlEU4owaQJm59ZIVsSFt9YsxQUpTXO4SBzHP55sx69sWkPAb69z/k/DVHTimjzALIcjetZwJpUD+n1fQxqadG+D0VJsH3IpS9d5CtPf4JwYtFeqrJNTw/fzImv71ggwuGg7m7Uh4coXRFFEdGtxOaP0wRSsQO3z2rHRZAwqjs5JY7rtVc/n5pryBWGW/0aqt9DFhY4/Oh5bn5O0KlG9QvWVu7w4xsv0A+mPJtf5NfvfJj7flvTfXMfuXnHwp0n0xmkjC9gqtUVO4fYT0NzU6RmCPGOOkx12jCoKROAU3Py3PuZncoOYCaJma4EZIuK7mZMPCnQ3RgdKaLdiJpzIPRNKLbBRUog0rx/aZNKK968EhNuTPiPP/QVlGhuZCsArIRjlsIxP9h9mWVllTE1wm7V5/VsneubK4Q3EtLtzMK4/ABjEVRoO+ZMoDChsRbT5bukKGcaXEwcUfZCgkAIVHBmo2UE5/k7TykJ0WlE4LG1fjCEQ9F0b0zQQdemHJXQuzElevmm46J2xa6qIt7L2b+5yLfCiv0Lilg0V4t1Xphc4rkbF+FGh/d9bQf98lWqmljo6PNq0Bc2bPSoGMsbYv9ju0x1KDMTT2Y6G88qgk0NHGGC1C4XPl1RFH1BtGXVU4VtThJPqDWZUg0GFgkUhhAoyl7EZE3x5EM3+MTym/xguk1fJUBAbgKSHUXvlqb75gC1P0Tv7dsxXP6SSksUVbdb+xe4zkvLLN69DpcbozKTn74bUXaQiQkCqoWE8YaQr2qioU3ziDOiKfbFVo6FkaCoPWla0aQZjoivBUhWoPcPZn42k36AOl1guikmjiwV7zRj4dUB3c2Y6PYAORi4oRpF3eKuPduh04nJc/Sh6wEIQ6TbhW6CQZ2ZpwhopjVV2OcgzXMQd79GUTfY+dm49np0PUt0sqLoPnDAWm/M48ubrMdDHoi3mZqIN/JzvHGwyvrLu+ir19Ceg2nmQsTOzo0jzGKPqp+4uZuVXcvtRkKni2N1El/LaK+lP7fFTm0sU15RsPSKDVfjW65deiGh7IZEvsKbJpheWoelnVtTNsYxO1nMl3qPY7TC9CvWl4f8QO/b9KRk2rUKCDBEollSFYWBp3OL8fxfnvkcZjOle1sRHxqiPddG7Iy4xDHK5XfFd4z5Ftk2RtgXjyaZzRfnpaWlPGOxU4oKtbVni0paI5u7hGHYFD2UzOT/gzsHLGSFTTNojQwn6PGkHhBtXENKtDtm8cUuu+M1/tH5H0IbxR/ceIjDvS4rfxLT3dLI7sFbeuFAA+FcWrB8E/0u5ULiEA0VOgowsW146d0oUGOXp41jOwi6KJEsOzuSxyN4JhMQRbgTESR2Kn2VhrYZ5aIGFEYiy5LpnpGEYdO27roHzXhKvDMh3Y15bWeNfpgxXdGgM75dJPzR8BE624Z0u7B5/8q9cDPFd4eUoVVUF2pukVqiqOaUNr2OpbN1L7Nx6+muqY7doBExBplmrD9tSa7S7Zwg04wvJuQLQjQKCEfKRjNJZGfL9nuWJXE4atbJZGohbo4zpr5PaNZ3ezMOQ8pzfcpuSAJIljN6X5/JmmIpUCQAuweYfFTn4d8WFujSiVJUTfrprCIym6ryE4kcD4/JHBeO35iOEla5qfVBDkURkIYFn1h4g0xHfH10hecOL/HcU1foXVfI4WvHm5ZUQLC6jCz02fzRS4wvCtNzGpNWLD0XsXS1pFcZcBh5k7uUZJE374VS9pqtwpu0jDE2+jtFRPeOhlxE7gf+D+A8tm7+C8aY/1FEVoFfAa4AV4GfMsbsvdPxjNuVKQrCzQOCNEYOh3YnF0FHjoPXEydFgetyqggPJoT7Y3orawx3OpikIuyWrHXGPBTmLKkU5XLCGk1lhMwY9o3mdrHEK5MNgtc69K5DNDb1YARdWdyzAaQokMxyX/tRVA1ywu6YEzPh2b0vk+sJIsJ9ww9zpfcRsnLM05PfBfiQiPzWqXRSVWjfJKWNJc/ygwycQRfX9AFgRhOUG1Jt8sJClMqyuUZjwFTIaEJvU1Olimd2L1NoxeDaIulOwPLLGcmdsYVtzhBz+YfeeJgSBEing17oUS0mlP3I5qCHORIqqkAR5CX51m2eu/EvyMohIopL8imurH6aQgqenvz22XTiuw/ddHEZT23+1CEdyi6YlYJiK6FKXCRwlAPHQSeNtsVimeREE81kFHNn2mdsYGo0L+XneW18jnhgiIaFLVD6ULlNcAQnG+Aj3lM9dNhxqI+LQ549+BfkegLbivsXPswDwRPkegrwqIi8zGnfH1eDMIVFlXSvD9FpiJq6a76YUMW2pGIE66W7kWSI2JpC0AyGMG063aM9He3OUGm4bcq+TaNFhxFKwXTFDjHubgfEu7Ebd1g2xzphbU1lzHP5V8nNFKaK++XjPLD8CfJyzKjc50w6gdko2G/AnoWzLG3ay893raoGReVItKQoUJVBV4o4qLgS3eF2ucQz+X28sbfC0kuK/q3KRntHGVCVIP0e1Wqf/ScM3Uf2+fDKLmvJiN8/eJL4MKBzO0aJ2HfVF8Dbeg9o1lA9oKW18ZxigzuNR14C/6Ux5hsisgB83b2Q/yHwZWPMPxSRnwN+Dvhv3vZIBls1ryy9phkMkUlYFwLC3ZHtChyM0HmB2TsgaI+WSmJMHJEvChsPbrOUTFlLR3xo4SZpCyetEBQByuEIe6pgNRyyHI5RhRCNDeluRTiukKJEJUndPmuKAskC66W3cqE2TNagYlSc8kTnR1lcvI+ymPDVq7/Mufg+rufPsqousKtvPwd8+VQ6sScAjng/nqgK7MONQpsjXejZ2aal3Xx8oc+Mx1R7DVesmWb0r00RnXLtWxcIMuH804ZkvyB9Yw8ZjqlqvuWW8RNB9bqW1vTCOuVyyt77OwzvE+IDiA8MvS1FMLIdjTpWBJmgSs3j536Yxe5FilT46qu/yNLFJ9jOnmUtvszu5OYZdOL00elAEFCdX6ZKw3qGaziGfD+if92w/PKI4NCtkSy3iAuHy5cwsnzgD19m8/sWma6BMcK1nWX+ZvkzbA96qD9dpLNlWP/mHZsamE5t5+TRKMJo0KrFfU3zbIxBkqTu1DOJG+ZRVqjK8ETv+1nqXKDoRXz16v/O2tJ5boxfABgYYx49/ftj7Pp0EUu5kFD2QsDVkSpDcgjRYUkwypvNTZtap7ZNP2i6S5PERg+dxEYP3nNsc4anCfrBS+TLCZufjMlWDMG0bwvvD2T0liYcDpdJtmPiJJ7dAI80KIkSlAp5PPkUi8EaVSx8de8LnEvu5/rBNwiJKE1+ep2EIWptFXZ264EVFn1rHTMzzeoIeqZu4/VZlpjxhCoWHtjY5UOLN3k02uP+8IC1cMgj3S1+RX2cG6+v8P6nllBZhp5Ycn3V7aIW+uz9hUsMLyse/tib/LWLT7MWDImk4muP3c+uWqKz26H3becIePoEXc6+705PpiyRMMX0OzYTMBieCizwjobcGHMLR0JqjBmIyAvAZeAngB92X/tl4HffSenGpSXqieTjiUU8uAethmOConQvU4UeDGA8rnOdYqxBKzvCx9dusR4PuBgf8EB8B4WqOxcDFxIHWKNeULGopnSDHNGgCkM0LC2NaVk1k128MXejxNqFIaOUjayVkHRXSCIb6gdFSD9aZVoO2Sqv8cn4x3ilfOrUOpnhemh/5s/tuRrEzeBMY6qFpEmtlO4PIIfD5hh5Qbg9pBsKvWsdwrFh+dl91GCEOTi0G+VRY+VTKklsq/jne0zWIw4ehe5jewyuLdJ7IyAeKTrgipD2V1PpkCZ9dBIjCwnJ8nnGashmdpVPL/7bvDz50zPoxP3tIJjFYkKVKqKBZRkMphCOhM62hajWHadlaZuyKlfUckX1yXqHg8cqTGL1lA0SbtzskW4q3vert2B7l+pwWKMq5K1y+yfC2HSN3qGT2ppOFNpGpqIkDXokzscI4w69ZI1pNWIrvwqw4458Or1g3Ig72/JddSwe3gSCEQgKQzjRBFM31aodotfP2GLQxdiitXRSTBJTrXRR0xLlHAhx0RCApCnTjQ7j9ZDxlYL+ugUWKDF8fP02G+mA31z5NFXqOkc9lr29rH3TSxCQRB0SFqxOgphevMa0GLCVXSWiTiOeTieBwvQ7yEFo17OfstOOOipLr2uOcvZAne7QIVzp73Il3eZ8YAuN68EOV8I9Vh4d8cvx96H7Pkp2cNs0wfS7HF5RjK6U/O2LT/PvLbxIYQxTA09u3OJPphHZYpe6/afVZGd8Xt/3BpgG4aXT2EJt6995ezlTjlxErgAfA/4YOO+MPMBtbOrl7X8f6sKE76QSV2T0TG7GvXyBo3UkDGFlkWq1R9mNKHsBo8uGjy68yYXwgCvRNssqJ5FubcDbUlKhjUGh6aqcfEkzXVX0rxvUYGr5PPo9OBzaIkZe1I0oxwysa8sWEesJ5AWTbJ/DbJPlhR8hNxNSVWO2T6WTtvh8orTyqAK2HbwKMFI5YvuYsheQ9xT5kjBdhYU3V1n7Rt9uOnFIkQQUixHZUkDZAdGCSUNMHiMLC/ZF5XCmeOdz4pIkltjeWEx9vKc4vLVA70bAwnVN93ZOsHtIcBAQ3Qlt2/twBCpAFSXT0TaT7eucu/8C365GJGfWiTNYhAgl8fbIepAjm9NdfjUi2QtJt8bNgGxf2Oz3auph6fUwS32mawHBuSlaC3oQEe0HrDwPnV07yMTQQmr0ezWXOErZTd2vB2Mgzy3M7GjaoLSTkuwad6lBN83dD/AeBSMG2RYr/R+xqRbwLG+n04ur4fj8bziyG3HZVehQbJNWaSzjpDY2+i0aIjlTFDOIKyptc8RpQhBYLLcf0C2LC/XGXp5b4NqPByT3DfjspetcTA8oTECA5gPdmywHY7648QnG5yOC6RJxWWGGduatf4/qObFgCeFc6nQy3WUwvc1y/98i1xM6snCmtWIEm35NEhQcH3ghCosn9gOeHZrIjWzENYlViXBfusdGeIhGo1CkEhBJRaYj+lHO7kfP0z/XI3n2TQAmn7jC6EJI8Jk9/up9r/B9nVfpSoQWTWQqch1QZiGq7S8dpVDwQz4c9NdU1nibyE3YOiVg4NSGXET6wK8Cf9cYc9iuMBtjjIicuG2IyM8CPwuQSq8pTLSmddQFI5fPEze0VqIIwoBifYHxRdtWnfcFvZ7xRHKTS8GAh6KIkJONOEBlDBWGQDSRVFR9Tb6obDfbeGrTFCoC3+YPzTzBI4bcQM3HLIGizBRP7f5znlj4AQLjVNmA+k+tE6sOB1Or/FQX3ZxTxDVMCSYJKHuBZetbE8b3lVx4cIc7i+t0txYsTK9ruxzLVCg7gk4MuhB0HCCpmy9aVcjENev4cM95sTivUoxFCsUDqO4EdLYMvVsZ0Z0RZu+gSUf5GwsCymLCU8Pf4InLf5F02MLNnkUnqm8bT1xxWe0O7CIfjdCVpttJiPdSgp1BDY8Td35bT3BohX6XcrlDtqRYWRoxnCRkWwnJrrD69C7qcFxDO+t6QL9n+aBd8UkmkU1d5bnzUrVbG9B2OS1JlnUCTFnagme3Wx+7CDRPv/Z/89iDf4VwnM6uq9PqJViw7e32B6hpQWgMOrTjwKR0nOFaO+xy1twfuNRhy6oUJYYMVVVuYIVGZ7kdA9jrWE5+IFtP+dgnXuGnz/8Jy8GISCoKE1AZxf3hAalo1EpOttIhHsYEkwUCsERw/vm7PLsftIASSqX5ZvFlnuh9hqDeb864VuIlO9IxiTFGI/kRY+4pZD2PvR/GMcUNg7G2R0dwMd5nWY2pMCggkYiAkqkJ6UUZb14RqiRm480+og37D0WM3mf4zx79N/z04vMstChtFSV5FWKyAFWZt81zm6qCrJU+MRoTquPcNG8jpzLkIhJhjfg/M8b8mvt4U0QuGmNuichFYOvEizTmF4BfAFhUa6ZmPfQpBTEIbnFWlcWSVq0Q1hjC7SELwwwTh1RpSDhN+VsHf4tLj2/xax/8P+lLROAGMvv0SknFG2XOz73xk+xlXe7v71HqAEJNsWQoeyFhGrdSKo0iLTdE5XKJriruvbzA0ckGwlMH/4qLvce50H8MqopYOmR67HV2Kp0sBedMzbzmF5oSizCoqmOQLMkqwrGmigOm5zT9i0N+/NKLfAm4UW5gAtCJJt4LWH5Zu3oAhJl2zVIx+aUFRBtSEdTQTlWSoqi70qwhC8iXQiarAeMLhvxiQTiOSfdignGJ8pS2rrPV5Dla4KnRl7nYfz8b5z6IKTWx6pJJdjadRBt2r2/TErtxYSKCTDICEZs+cOvGQN0W7REjphOj44DkQLP77DmCsbByy9DZqVB7Q5uGcbze0u/BQo/dT50nX3ApJgPh2BAUEB9WhJOS6PYAdTCwjTNZZnHInY7tgegkll/jcGCjmm5qDWo25anbX2T9/o+xevkj8Nod4qBLWebRmfQSnzfNvEtDsDskECEYddwouQaqW3N/68oW/sLQpjLbNLvQIG5yC0GVMEQW+hw+vkTZsVTI0zXhBxY2uRzusRpMiTBMXU5tLTCAEISVpfgN3HpVNrLznDJqoQ/Li6hpjj44xGB4ZvxbXEoe5Xz6EFSaWNKa/O7UNqV3ya6VhS6kMewfQmaaRjS3iVidzeaaa34VrVl9seC//82/RnRpxF995DkeTrf4kd5LDHTMUjBhPR3y1EaF6IByfRGpNPkyFIsVFcKuhkhKuqLYrCbs6pAXNzfovh6R7Nbr33XHHi+YziCkKm257ct3sUVfrCX5ReAFY8zPt370ReA/AP6h+/sL73w6MxuS+nyR/39eWDN8ZLGxvWtDd2zee+PlZc79yQpv/OQF9t8PkSpRCAFCIlHdvfhivs6zX32EaCDc+NAS/W6GRJpyQVN2LBEVuUUqePrZmhoVrDEPQ2uwvLFwubZvDX+XfrTGg0ufrMOf9fB+bpav+qs+nU4E5wVbyJTEMX54AznHFp/KCsJhgY4izFrOkxu3+Kmlr3E53uPXux8mViXdMOerrz9E8FxCsleS3rDc4rqfUvYiBpftYw8HC4RhYAumfsNwKAwTh+R9xXRVyDcKLl3eZXNvg+y2ItmPiN2GI2GIETsg5PnpV+gna1w59xeoIhv+b3Qf5mb+8pl1AliIlptYPyOTKcoVpsF6w75jEWXb8U03sQT9oZDsa9aeVkSTis7tKcHhFL2752hVjc2ldzuU5xbY+YhQrJVQCRgIBwEqh3Q7IhqGLCshxm72CpuK0Us9dBpR9SLC/dAW6JMY3bWG7Fs3f51ed4MLH/xhqkxjopCN7sNcPfz62pn0As27UlUYNx5Q9hIkjlDLi5hObFNzgbKwwziuid9Ea2QysXUNT8zWSncAECh0r8PhAwH5EmTrJcFyzoe7b3IpnLCkAlIJKUxFhSGViMoY4ri0iBkPkw6Ujawdokj6PYrzS9ZAFQXP7f82/eQcDy5+sq4HrYf3c7t4/UxrRQy2ea9vN81gNLH1raJoCrZvpUejMaXGFIbuszd4eLDBzgf7fEE/yUMbOzz0vi0C0SyqCReSQ8JzE6a6Q3YuQUpDvmSQfklhAnarlFU1RYtms4p5tVgnv93lwuuaeHfSYMiDABEzWzBvDxF3Y/jUcGqdAEcE+E5yGo/8s8DPAM+KyFPus7+PNeD/l4j8R8AbwE+986GkwUm2mimOXahvV9e6hkHNpHIW+0weWCBfMhRGcbsyvFEuo9AsB2Nulit8fuvTvHDnPEsvQzTS7Ks+w7RH90AIxxAfWGihlJbBrx6gW2kwLUyt9xBaQxX2yi1uTl+iH67xh7f+KYjw2OJneDD+EM9Mfg/gQ8D+qXQShMjykuUWmUztg1Myuwhd/UCiCFPYIm2x0OWjD17jY0tv0pWKC+E+71+8zVO79/H15x+kcz2iuzUhGLoOP2O5ZEK5ILmdAAAX4UlEQVSdEmY2FFe5G1OW2NFw7WhJioru7YJoHBIPQg5eu8C5a5rFqxPC7aHNTQeqxmrv6S1uFq/S16v8m6v/BHMj5JGLP8JDi5/kqTu/cTadGJrWdq1nU1xK1Xlo6XSs5+sRRjUtqP1T9CNGl2J0iBv/FiBVSpwExLt2uIZZXcLEIdPVDsViQDgUjIS1QQqmoApB5ViCqcIWMT3HN9PMGvQsQSqNGlovX4xBBYq98TVuDp+nX2yw86WfRww8tvj9PLT0Ka4efn3RQe1O9/4Y1+rtU3+e11/ENp6Etl5RG/vSUgjLNLPNUr4Q3IIY1tBVj8yKLEdMumvfz+ySIU0Lxjpht4pYEGvA93VJZmBkhIGOGW722bhuSHbt0G+MsSyNvs4FBIMpMsnZm1y370+wyh9OPw8Cj3Y/xYPBB7levMRZdGLE1pDUcFpHhg0+W+yACO+ItTbBY0iQMLDFWgXlNOIgS7lZrrAcjFkPD7kdLoERpBKk1ISTioXXQ7L9lH8cf5bfWH2S719/jY34kP/t+R8kv95j4+uw+OoItXNI5YvHRzHhMmvf6gFjLhthTtlEdhrUylfgLVM1P/qOZ3graXfE1ZwlDWkMlcYELt8nYiv1LmdaLXc5uBJRreUURrFV9fny4QdQYrgY7/O1gyt8818/Tve2sP61fUvytLuMjhXxfoHKStTYkQe5h09RuJCnwg+wF+dNGJcTJ7EV9RUu8Zcu/CfuO8rSCJQVerrHJ5Mf40uTf/qcMebHTqMGEwVUKwuo/QM7KNqThx3hc5EossRPucUQ50tL/KeX/zXrwYieEq5Eu+j+K/zerUfY+EpI905B/OauvT9PlDQcERR9wmkfo7AkVFlh0wJpbP/t7zcvSa/u0ikrFt0oPjOeoMdjy4NTVUgUoty/V1jnL0Z/w17ywgL6yiVrzIpDPn3uJ/lXN/+nU+sEjOXfcYtY5wXoagYxYAJlQ2mlkEO3CYWh7awL7fSefClkeJ/UNDhBBjoKKFMhutWHKGT46BJlqsgW7eT4aAjhWNw8V2zbeQlBZvsOPHWvNwZmOLIw2m6HILNNN/WAgEqzGq7xlx/8LzBxRLXctaibnYF/vi8ZYz55Op1gc9jDkTVU7cERbqiK5Ln1+Dqp3fQdbYDO8gaa1+6JcGvd137wvPhZTnezxEjIqFOy1J0wqDrcrha5FO6SgJ2EoxNezi9wM1+hcz1k6ZVRzXGDcpPg48ilLzVqz5J2LZs1fnzxb9rL8O9VVaHzIV1Z5FDvPHpqnYhAIMj+oE6V1WPsgsBS/SaxpSooCvc+lMdz1kHghmMLZhJwMOrwRnaOKt7l8c4Wd8IDtBGkFIJcEw4yzj1TUaUhe3s97qz0+ZUPrtDrT1n7fJfF33/V1nSmGSXWltS5ez+r03NOtWgsakCIn/7k6h3vJPe0s1PEUkXWKAl/M85Ym7ywhqw1+Z04qj/zhUgxFjMro4D/d/BhXhyd5w++9RiUCqmE8FBx7jlDulegdg6hLEl2UnQc1LknE4foKCFw5zRRdHx2H3ZTqTvD3IzBmRZfZWkEBJdbP2N3mlSa4GCE9i+nb+VtexDaOE+seaALryv+62/9u8RhRag0UVCRBCWbb67yvv2KcFhYaKXLe1pYZQl5QbJX2maRqePFDoNmKLDW9vOibAih2q3dR6RZnGKjJ1ewVZlD//iGjLOKCzHb3ngNW3X4eSPSrGBP0O82e8uZrglHvl3bGuP40BCNtUNIBRbpERk3tg2igXHfFXQIxSLkXYNUggkhX0lIJgvINEalqWW0yzKbYopCxCS2EzaKMP2uXT+uyUi0caRa767MwCW9EySu8aVqdbyC/b9v8GnPBfBpljhywydAVWAOYrbUIr/TfYzn0kt8I90lEM0XbzzJ9kGfMKwwRujcsVQJJhDoprZYFwQ26ssLa9Rd/4OKomZdgX337/bmjWlGxUGDOGp33HrP1q+nqtFLLZMpyU7GogHRAcXiIr9843OYbsXyxoDBKKX79S7ptiHeHKGGY1QUEkYhy+EiRS9gMOxQdTr03xxgxuN6w60RO9rgR/FB4N4VHLihrg1Yp2Sananb9d6TZoUhEpQ1hhJojJYxDUoDbItxN3WseiWibScjpUYVEO8p/p83P8L2m8tc+YIm3psQ3tzFZDl636IqSqdIpTVBFNkXTwnmfecpe5FtQNLahp5B4OZkmtYmYzDeRW+Fn4BVdGjsdcJsl99ppSjQd3bqwl5tuHyLszOUeqhBbCMCSrjw1UMOdlYs33NpODynGN4Hy7eEzu0BauQ8EBEXMSgYTzDjCcnNQ/vyjMZWr47ov57mMx67e2umydQYc0cEJZ7ZzxsKcZjyyt6DciPebEvyGV9TQ3Pv7QYcj67JbWFWRKwx9/w9TqTSUNiGr3TXoU+0HYaR7hSoQqNTO6lcFYagsIbcKOjsaoKp7YitEmH7vFCsVpgwoOwJ0TBEqh7BJLGR3cEY9rX1+lw0QBKj04hyMSWYlgSb+0hZ1fztTmFn04m/txr11U5NOhy9h67mti291p+bV4sxGBcFW155QahqaJ5EIdJJ0UlsqSEqQ7IVUI46fHP8ABJrVKjRecDGb0U8cHXK4IEu2aKweLVA8tICEnqBYzhUhMOcoKwwnZhywaWfstTyV/k+iEnWwHrPaNLFYM9rTIO6grrm5Adg4+CGPpV0lDpAHw6I3lBEr1X0/qi0x4rtZjx+aIW1aUX8/Cu2YDyZULYG48SvBiQi9N35zGSCbpNdeTSVNhjXVTo7Ha1qshNhaLMDgxYtyCnkHnOt+JxPO//rk/wuhaJUY8wcLtdMM2uAXceZGk3p7vRAAg7VGktbQrJ1YPOTo3FD2+nRMdpAltXFLZTNqYWlxdH6z2qvRZfNopBmaofxnqdPC0XKpnyUAnHNJCcjpt5G7EuFi1RqhEx7FB6NNwpABWp/RP9GZBnvKk00SggnIemuNS6S5TalooKGMwZsROMmoRufIshySx50lMHPewzGzOZk20/0hBZsjGnwy3czQEGoG6Hq355JxUnrM7GebyDIOENGE5v3H02I9gJ6kbKpFRGCrLJNYHU3vyEYl0gV0Nm2lKrpdo7KSnQnpIoU/WsxxX5IdGg3gu6dkmh3aj3NskKmTieu1lJPtnfnk9xBFguDjB2Gu807fya9tNKQXhyMF90qmJkW3M13cPrIlqwpqhsz+7y1sfeU5SS7OaqIyJYV5UioBrFFREWGsIJ0ryQYZnS2AqJRQLIzRQ2nmChEBQrdjcGESKEdGq2wSCOoyazssOq7iNZaoiNFvtEncf0AZM6TddFk7Rh6I67NDD1vo0fTGPmJTQ2RZZZG+5ZtzmEynRli09abdW7UrOH1m7V3eFqDoWe7X1tkXmdlCnVyj4cvm1Yumgba5x6mV02t0LyoERwzBa+dPfovBfS/bdj4PfcyHRxajGrm+BDaU2l0ZceXeeMcBMjWDioMG5Y955H4xS2x82J83rW0BFC+O03C0KIBXD5WtKrna55JlCBpaq/NczB4j+HIPZgW57l+4wbhzU1XDNSkcUQnTZqCj/9iFNVTfXx4qW9v2p85T07BbCThjaUvAE8mNV7biyipDX19rPribD69nux+VhHrYRvPm+Gq/DMwLce7QhhQnOuSL0Z0bo0JRtZjMpMpsn9Aesu1oKex9dTd/Ey91AMjhPtTxBjiTbEe4u6BHWqSphAGJFtdm4KZFPZ3ByN7bx5K5temsr9veh10P0FKjTqc2MKoJz5ymO67TiOI2OjpCFVyDeNVPlI8Ykyi2HZwetx0HCPdjuMe0XZtuWP6iVvh/oComyLlBjpRBBPbP1F2A4wInRtD1MGIzv7QGrLJZAYuGqytwGofNc1t7WWaExxaqmrd61gW0eHYXV/bDJ0tUqkSYf/hhHODPgHWOTFVi50wL5pW/dJd3wmbqKkq29hWlo0NMRqGI2Rnr+l9gdYabBlqaJyPmviqScGasnHMPAc6le1+9etaPMfUW1zj28k9Zz9se3B1kr+upDcVXNMqBBhfmAGrHOdx1SFT2YSRx3ZbXw32Hq33/MGlD7whV43i/c7YHoxaf96KIHwXlsfB342X5QmivPiX8KQNoXX8ZipKC9XhG2HamHhVNUNtndFpFpRFBVmKVd0sSHPE2zgSRc3wkwPtWYO2Xb3p4rtbLu6ZdeLZBuvzBTUyxYQKtKVdMKHCLPSQSdjA65w3JGVVd2gi4qYbOd37/LXXnUvlAdbLDAOLBimrOooxdZOWyzdrgymt56kmRd2ib3HKR+C0dyvKGeUgsHBZj3jwTIXSSu1579A4h6BFBub1K0oh3bRh9/Ti3iuynHhv2mxkxqCmiX3eo6nltvFY7byYcbYkLxpO9KJo+jC0RonU789xQ353IqWupwxJHNdsoCemsI7SFhz7eYtiwEc8bWnr20fjJ4lv6tPqyP9NXdQU0zLifi21D+Gb0N5B7qkht2mLJrd0TNpjw9oFiyNUjnoytRV69516wdJ66U01kxapr8E4XmjHXUIU2he1KDAlLnx1ufwkaRacNwwiTa6rKOx3+q5TT5u3x66eJC6N4BnRfBrjHUVX9mV2922KvPE4Zm7YQ81sx2F7o7P8zLrJjfuips8tepiWL2i2X4o2CZGjbgWaYloS23vxoe5ZxRnWmv8kcPditOWcSSJMGqGTEFVUxPsVOlRUl5cIBzkqiZCssJ6mMXXjh3HTnqQsbTqpa5+d+J97tRlji9+uyFx/nmVNU43R9vmnFnVhplM7cs3R7xIG1smYNN2j/lnclTjSNBmP3f9bzwDq6KtN4WpyN1yi1VEJ2OeUJujlvs1Tj5yHOM3s2srt76qXbV3GY73Dhb5lVJxMXIG+KYS3164ZDK2TlbdoAbS2nEWj5vqJYvs++t+/i3hFlSCjKWY0tpTPiYVVmmnWjF+DGQ95Zi23anVAA8hwa3nmO95pOcG2HGunr/tlqmObR03B4RoBa04lT47nomh89PcO8t1Brfjmg5YYbRqoYVvaRqClTF/Yab53hOf5pAfVXvjOa/STgepiXhzblIovAOIWsRJwoWvT6ekOX5kmqribl7SVe6+Lhp5E5ySZuTeZLXwd+646ObdKE9LVP/dNC76Q6BYsVeu5uMil8UZaOvXY78Bel2Cf613zb3upo6DZe5BSo8R5x8rGc9p93jQItSIoVxCzUQwILW+nhntVDWKmhSaoxTWLIbpJdbUw7wRN8bG+ztDTN0gT4dyNCNbpiCwKqd4YHFigPqM2PrhtPSePVHEFe288lYLAWOSSj7z8xt16p/wmIHmBCcN6jN/MvbQKeDOpiran3tIjcWTrUu7cdh2dLbUiBktHXR5Jv0IDPvBOydE0YDuq8Q6ctluJBAHEbnykcxYbFJmeeZ8aXqQzXLt3DN9KgsCmWk95uHubWlFiGzi8R+OV7AD8ptKzpEPeQ3Jeot8J7ZfdQmtzH0PLe2sMtngcuj+WUjWRUT1ebmzhQLKwYL00YyzMLbOhtCSJRSYYVxBqe6hZjpQVujW/8dSiXZHFd5P6DUqJnbR5lJzpKPxRFBK0wrNjOleusKVnN1BR9WgqcYx1vg3eF+tmlll70fsw0PNW+GKOu5d6Wk4bOXEmcaiK9nUq1YToxhZ4GU3sc/AbsojdQ3KXz9atrtC6+OcKg2WJMaoe4my81+p/z9MP+CYjn+prRR7ijVnL48QPAm/VWvy6qZtv8vzujLmIndGZJPbZuA3CjCcOLupf/JYzEUWWzdLhyuXo6LBAwKiasdHnyI/WrWrxRTv/nRPnYTaNRqZqUn81KsPj3LuWLdKECjKXuz/j8GUpDeluaSkt8rzeHCRQrr5lm92OQg5Nq3W/7mVxeWuM55XvNSfSFYzG9n4Uth7iez7cuhTffFTXcrzz0CrO25NjSl0zMp54x6rZYE6zUu5xjlxsDkv8LMMmLJv9WstDPGnB16GS1Mav9tZ8XvSks3ulaN1gwgOFmKBJnzgAvngwfiu/fMwgOdSEeNZCb3zOpBKHlvFhXMuDalz+2eiiSU29PdSx9tLa+e/2MfzmeFRaHl0tR7/nPBicN0xhZq/VG9wguPvinq+f+AjBd3V6j9JvnH4gtIeUtQdA115U6ypcigYjtLlLjuWQNbMqbntR7XRAew0bXefX63Xj03/+HEFQpxPOIkawzS9hWHcA4/XRiuhq8ZtQ+9l53Tlkh0wt/JairPXWromYE+olb5UStsc/7qnaj9sOmKnXB56CwXgH4mw6kQrLAtludPIIp/b9+7qOp+I4Wvs6DRzUD6doIYLan9v7O6KcdzjuMfoJ/yy9BMFbp6Jb8l3BkRv/grZegBlYmYNMGWjgPr5A4n/e9ozAVd9dWBgI5gTCmaYpQFPt7dtUT5rYXKkPA/cPkMHQVrrbL3ZeIONJ3SpfU+y6a6DSlt8Z4PAMOgkDzFIf2a0wpqibiuq0kXuR2hVvoDHC7fD3aH7dQxjbtLjegPt7V0HdgFXn909IfR0tZjbjtGwKyA/f8N69mU7touykVifDY4d8a/F1A7+o/TmTBM9iNwNb0y6Sy4sGOdGOZFp4d3wjjONnMaGHSdqN3G8YXp/iN1jlPKvSNFGUqyHUuhXb1OYH7dYpFbeR+g5h6TtPb3QGndgToJMQ6XebQmppuWWkCl0htLUDp4ltUpra9nx7DJeyq+wQCRmN6/euZiZsQ1+PDkAoilo/9vdOdibaLefS/o7WlkNHV02jnddTtwuHZ+vDUFlJfM31YfhajWPuNGVp31Xvbce6gSC765+ZYO9/5mpGciT9IZ3U/txFYOIjtXZ9qPWeGq1mDXvbCfPpN5eVqAvVPm3p63g9x6D5DnOS7v3MTi9Hd5nWTi51+uBttv76Zn0IYuwCeysv30mbb8FuFEFrBJT1/mYmV7d2TIMzhJ4uIJwdz3Q3w2PB5inr31XSdP+1uyVPErcI2/zl9oCz3z95RNlbeCH1BmJmf94u1hydZzlzTe5z59XfrU7eUt7qeP65Hx3+4Bur6hysE1/UbaNb3glhU3uTuo7c6s2znYuvv994+7Xn7r3mu9GL4F5+halkNg3pDcNMQVo1a/TI86zXRFnW+eGZVEkrVXnMiXiHOtA7PnNtQEwTMfraWBhwZpfcmHqSlzt5608TubeRJoa3yE+fVL9o11p89Fmf6wSdHxU54f09wq/y1r97el3In7kQdQYRkTtYP2T7np30OyvnOPleHjDGrJ/mAN+DOoGT9TLXyZ9BJ/A9qZe5To7LXdmUe2rIAUTka2ciCvpzLO/WvXwv6QTenfuZ6+Q7e5w/DzLXyXG523t5i/h4LnOZy1zm8l6RuSGfy1zmMpf3uHw3DPkvfBfO+Z2Sd+tevpd0Au/O/cx18p09zp8HmevkuNzVvdzzHPlc5jKXuczl3ZV5amUuc5nLXN7jcs8MuYj8ZRH5toi8IiI/d6/O+26JiNwvIr8jIs+LyLdE5D93n/8DEbkhIk+5P3/ljMd9z+plrpPjMtfJyfKd0MtcJy3xPNXfyT/Y9q9XgYeAGHga+MC9OPe7eA8XgY+7fy8ALwEfAP4B8F/9/1Evc53MdfLd0stcJ7N/7pVH/mngFWPMa8aYHPg88BP36NzvihhjbhljvuH+PQBeAC7/GQ/7ntbLXCfHZa6Tk+U7oJe5Tlpyrwz5ZeBa6//X+bMv7u+aiMgV4GPAH7uP/o6IPCMivyQiK2c41PeMXuY6OS5znZws75Je5jppybzYeUYRkT7wq8DfNcYcAv8IeBj4KHAL+B++i5f3XZG5To7LXCcny1wvx+Xd0Mm9MuQ3gPtb/7/PffaeEhGJsAr/Z8aYXwMwxmwaYypjjAb+MTbkO6285/Uy18lxmevkZHmX9TLXSUvulSH/U+BREXlQRGLgbwBfvEfnfldELFXZLwIvGGN+vvX5xdbX/jrw3BkO+57Wy1wnx2Wuk5PlO6CXuU5ack9obI0xpYj8HeA3sdXmXzLGfOtenPtdlM8CPwM8KyJPuc/+PvDTIvJRLMvtVeBvn/aA3wN6mevkuMx1crK8q3qZ62RW5p2dc5nLXObyHpd5sXMuc5nLXN7jMjfkc5nLXObyHpe5IZ/LXOYyl/e4zA35XOYyl7m8x2VuyOcyl7nM5T0uc0M+l7nMZS7vcZkb8rnMZS5zeY/L3JDPZS5zmct7XP4/cyJ9YMWZJzIAAAAASUVORK5CYII=",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 500, [Discriminator :: d_loss: 0.413256], [ Generator :: loss: 1.106550]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 600, [Discriminator :: d_loss: 0.574668], [ Generator :: loss: 1.045400]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 700, [Discriminator :: d_loss: 0.522089], [ Generator :: loss: 1.068755]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 800, [Discriminator :: d_loss: 0.300957], [ Generator :: loss: 1.292961]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "epoch: 900, [Discriminator :: d_loss: 0.389556], [ Generator :: loss: 0.942707]\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light",
+ "tags": []
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "batch=32\n",
+ "y_labeled = np.ones((batch, 1))\n",
+ "y_mislabeled = np.zeros((batch, 1))\n",
+ "for cnt in range(1000):\n",
+ "## train discriminator\n",
+ " random_index = np.random.randint(0, len(X_train) - batch)\n",
+ " legit_images = X_train[random_index : random_index + batch].reshape(batch, 28, 28, 1)\n",
+ " gen_noise = np.random.normal(0, 1, (batch,100))\n",
+ " syntetic_images = generator.predict(gen_noise)\n",
+ " d_loss_1 = discriminator.train_on_batch(legit_images, y_labeled)\n",
+ " d_loss_2 = discriminator.train_on_batch(syntetic_images, y_mislabeled)\n",
+ " d_loss = 0.5*np.add(d_loss_1,d_loss_2)\n",
+ "# train generator\n",
+ " g_loss = adversarial.train_on_batch(gen_noise, y_labeled)\n",
+ " if cnt%100==0:\n",
+ " print ('epoch: %d, [Discriminator :: d_loss: %f], [ Generator :: loss: %f]' % (cnt, d_loss, g_loss))\n",
+ " plotn(5)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "bqkGxSk8mXFr"
+ },
+ "source": [
+ "> **ടാസ്ക്**: DCGAN ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ നിറമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക - ഉദാഹരണത്തിന്, [CIFAR-10](https://keras.io/api/datasets/cifar10/) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നൊരു ക്ലാസ് എടുത്ത്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "Wc8rDu7uk98o"
+ },
+ "source": [
+ "## ചിത്രരചനകളിൽ പരിശീലനം\n",
+ "\n",
+ "GAN പരിശീലനത്തിന് നല്ല ഒരു ഉദാഹരണമാണ് മനുഷ്യ കലാകാരന്മാർ സൃഷ്ടിച്ച ചിത്രരചനകൾ. താഴെ കാണുന്ന ചിത്രം DCGAN ഉപയോഗിച്ച് [WikiArt](http://wikiart.org) ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലനം നടത്തിയതിന്റെ ഉദാഹരണമാണ്. ഈ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കാൻ [KeraGAN](http://github.com/shwars/keragan) ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ചു, [Azure Machine Learning](https://soshnikov.com/scienceart/creating-generative-art-using-gan-on-azureml/) ഉപയോഗിച്ച്.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "(ചിത്രം [Art of Artificial](https://soshnikov.com/museum/art-artificial/) ശേഖരത്തിൽ നിന്നുള്ളതാണ്)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "q_A3nR10Tkih"
+ },
+ "source": [
+ "## റഫറൻസുകൾ\n",
+ "\n",
+ "* [വിവിധ ടോയി GAN ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ Keras നടപ്പാക്കൽ](https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN)\n",
+ "* [KeraGAN ലൈബ്രറി](http://github.com/shwars/Keragan)\n",
+ "* [Azure ML-ൽ GANs സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://soshnikov.com/scienceart/creating-generative-art-using-gan-on-azureml-ru/)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "accelerator": "GPU",
+ "colab": {
+ "collapsed_sections": [],
+ "name": "GANs.ipynb",
+ "provenance": []
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3",
+ "name": "python3"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "54d3b95fed38e1be572ef15aca2ffa2e",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:12:38+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md
index c361e460..609d71f9 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md
@@ -1,115 +1,115 @@
-
-# ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
-
-മുൻവകുപ്പിൽ, നാം **ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ** എന്നതിനെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു: പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിലുള്ള ചിത്രങ്ങളോട് സമാനമായ പുതിയ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന മോഡലുകൾ. VAE ഒരു നല്ല ഉദാഹരണമായിരുന്നു.
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/19)
-
-എങ്കിലും, VAE ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥത്തിൽ അർത്ഥവത്തായ, യുക്തിസഹമായ റെസല്യൂഷനിലുള്ള ഒരു പെയിന്റിംഗ് പോലുള്ള ഒന്നിനെ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിച്ചാൽ, പരിശീലനം നന്നായി സമാപിക്കാത്തതായി കാണും. ഈ ഉപയോഗത്തിനായി, പ്രത്യേകിച്ച് ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്കായി ലക്ഷ്യമിട്ട മറ്റൊരു ആർക്കിടെക്ചർ പഠിക്കേണ്ടതാണ് - **ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ**, അല്ലെങ്കിൽ GANs.
-
-GAN-ന്റെ പ്രധാന ആശയം രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ തമ്മിൽ പരസ്പരം മത്സരിച്ച് പരിശീലിക്കപ്പെടുക എന്നതാണ്:
-
-
-
-> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
-
-> ✅ ചെറിയ വാക്കുകൾ:
-> * **ജനറേറ്റർ** ഒരു റാൻഡം വെക്ടർ സ്വീകരിച്ച്, ഫലമായി ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്ന നെറ്റ്വർക്കാണ്
-> * **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ** ഒരു ചിത്രം സ്വീകരിച്ച് അത് യഥാർത്ഥ ചിത്രം (പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ളത്) ആണോ, ജനറേറ്റർ സൃഷ്ടിച്ചവയാണോ എന്ന് പറയേണ്ട നെറ്റ്വർക്കാണ്. ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി ഒരു ചിത്രം ക്ലാസിഫയർ ആണ്.
-
-### ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ
-
-ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ ആർക്കിടെക്ചർ സാധാരണ ചിത്ര ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നെറ്റ്വർക്കിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമല്ല. ഏറ്റവും ലളിതമായ സാഹചര്യത്തിൽ ഇത് ഫുൾ-കണക്ടഡ് ക്ലാസിഫയർ ആയിരിക്കാം, പക്ഷേ സാധാരണയായി ഇത് [കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കായിരിക്കും](../07-ConvNets/README.md).
-
-> ✅ കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയ GAN-നെ [DCGAN](https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf) എന്ന് വിളിക്കുന്നു
-
-CNN ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ താഴെപ്പറയുന്ന ലെയറുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു: കുറയുന്ന സ്ഥലം വലുപ്പത്തോടെ നിരവധി കോൺവല്യൂഷനുകളും പൂളിംഗുകളും, തുടർന്ന് "ഫീച്ചർ വെക്ടർ" ലഭിക്കാൻ ഒരു അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ ഫുൾ-കണക്ടഡ് ലെയറുകൾ, ഒടുവിൽ ബൈനറി ക്ലാസിഫയർ.
-
-> ✅ ഈ സാഹചര്യത്തിൽ 'പൂളിംഗ്' എന്നത് ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യയാണ്. "പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ ഒരു ലെയറിലെ ന്യൂറോൺ ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ അടുത്ത ലെയറിലെ ഒരു ന്യൂറോണായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഡാറ്റയുടെ അളവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു." - [സ്രോതസ്സ്](https://wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network#Pooling_layers)
-
-### ജനറേറ്റർ
-
-ജനറേറ്റർ കുറച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്. ഇത് ഒരു റിവേഴ്സഡ് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററായി പരിഗണിക്കാം. latent വെക്ടറിൽ നിന്ന് (ഫീച്ചർ വെക്ടറിന്റെ പകരം), ആവശ്യമായ വലുപ്പത്തിലേക്ക് മാറ്റാൻ ഒരു ഫുൾ-കണക്ടഡ് ലെയർ ഉണ്ട്, തുടർന്ന് ഡീകോൺവല്യൂഷനുകളും അപ്സ്കെയ്ലിംഗും. ഇത് [ഓട്ടോഎൻകോഡർ](../09-Autoencoders/README.md)യുടെ *ഡീകോഡർ* ഭാഗത്തോട് സമാനമാണ്.
-
-> ✅ കോൺവല്യൂഷൻ ലെയർ ചിത്രം താണ്ടുന്ന ലീനിയർ ഫിൽട്ടറായതിനാൽ, ഡീകോൺവല്യൂഷൻ അടിസ്ഥാനപരമായി കോൺവല്യൂഷനോട് സമാനമാണ്, അതേ ലെയർ ലജിക് ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാം.
-
-
-
-> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
-
-### GAN പരിശീലനം
-
-GAN-കൾ **അഡ്വേഴ്സറിയൽ** എന്ന് വിളിക്കുന്നത് ജനറേറ്ററും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററും തമ്മിൽ സ്ഥിരമായ മത്സരം ഉണ്ടാകുന്നതിനാലാണ്. ഈ മത്സരത്തിൽ, ഇരുവരും മെച്ചപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ നെറ്റ്വർക്ക് മെച്ചപ്പെട്ട ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു.
-
-പരിശീലനം രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളിൽ നടക്കുന്നു:
-
-* **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ പരിശീലനം**. ഇത് വളരെ നേരിയതാണ്: ജനറേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ബാച്ച് ചിത്രം സൃഷ്ടിച്ച് അവയ്ക്ക് 0 (കൃത്രിമ ചിത്രം) എന്ന ലേബൽ നൽകുന്നു, കൂടാതെ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളുടെ ബാച്ച് (ലേബൽ 1) എടുത്ത് *ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ലോസ്* ലഭിച്ച് ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ നടത്തുന്നു.
-* **ജനറേറ്റർ പരിശീലനം**. ഇത് കുറച്ച് സങ്കീർണ്ണമാണ്, കാരണം ജനറേറ്ററിന് നേരിട്ട് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് അറിയില്ല. ജനറേറ്റർ-ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ചേർന്ന GAN നെറ്റ്വർക്ക് എടുത്ത്, റാൻഡം വെക്ടറുകൾ നൽകുകയും ഫലം 1 (യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾക്കു സമാനമായ) ആകണമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പിന്നീട് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ഫ്രീസ് ചെയ്ത് (ഈ ഘട്ടത്തിൽ അത് പരിശീലിക്കരുത്), ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ നടത്തുന്നു.
-
-ഈ പ്രക്രിയയിൽ, ജനറേറ്ററും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററും ലോസ്സുകൾ വളരെ കുറയാതെ മാറുന്നു.理想的な状況では、両方のネットワークの性能が向上することに対応して、振動するはずです。
-
-## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: GANs
-
-* [TensorFlow/Keras-ൽ GAN നോട്ട്ബുക്ക്](GANTF.ipynb)
-* [PyTorch-ൽ GAN നോട്ട്ബുക്ക്](GANPyTorch.ipynb)
-
-### GAN പരിശീലനത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ
-
-GAN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ പ്രത്യേകിച്ച് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളവയാണ്. ചില പ്രശ്നങ്ങൾ:
-
-* **മോഡ് കോളാപ്സ്**. ഇതിന്റെ അർത്ഥം ജനറേറ്റർ ഒരു വിജയകരമായ ഒരു ചിത്രം മാത്രമാണ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത്, പലവിധ ചിത്രങ്ങൾ അല്ല.
-* **ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളോട് സენსിറ്റിവിറ്റി**. GAN ഒരിക്കലും സമാപിക്കാത്തതായി കാണാം, പിന്നീട് ലേണിംഗ് റേറ്റ് കുറയുമ്പോൾ സമാപനം സംഭവിക്കുന്നു.
-* ജനറേറ്ററും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററും തമ്മിൽ **സമതുല്യത** നിലനിർത്തൽ. പലപ്പോഴും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ലോസ് വേഗത്തിൽ 0-വരെയെത്തും, ഇത് ജനറേറ്റർക്ക് കൂടുതൽ പരിശീലനം നടത്താൻ കഴിയാതെ പോകും. ഇതിന് പരിഹാരമായി, ജനറേറ്ററിനും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിനും വ്യത്യസ്ത ലേണിംഗ് റേറ്റുകൾ നൽകാം, അല്ലെങ്കിൽ ലോസ് വളരെ കുറവായാൽ ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ പരിശീലനം ഒഴിവാക്കാം.
-* **ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനിൽ** പരിശീലനം. ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിലെ പ്രശ്നം പോലെ, കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ അനേകം ലെയറുകൾ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നത് ആർട്ടിഫാക്ടുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഇത് സാധാരണയായി **പ്രോഗ്രസീവ് ഗ്രോയിംഗ്** ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കുന്നു, ആദ്യം കുറച്ച് ലെയറുകൾ കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷനിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച്, പിന്നീട് ലെയറുകൾ "അൺബ്ലോക്ക്" ചെയ്യുകയോ ചേർക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. മറ്റൊരു പരിഹാരമായി ലെയറുകൾക്കിടയിൽ അധിക ബന്ധങ്ങൾ ചേർത്ത് ഒരേസമയം പല റെസല്യൂഷനുകളിലും പരിശീലനം നടത്താം - വിശദാംശങ്ങൾക്ക് ഈ [മൾട്ടി-സ്കെയിൽ ഗ്രേഡിയന്റ് GANs പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1903.06048) കാണുക.
-
-## സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ
-
-GAN-കൾ കലാപരമായ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ മികച്ച മാർഗമാണ്. മറ്റൊരു രസകരമായ സാങ്കേതിക വിദ്യ **സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ** ആണ്, ഇത് ഒരു **കണ്ടന്റ് ചിത്രം** എടുത്ത്, അതിനെ വ്യത്യസ്ത സ്റ്റൈലിൽ പുനരാഖ്യാനം ചെയ്യുന്നു, **സ്റ്റൈൽ ചിത്രം** നിന്നുള്ള ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിച്ച്.
-
-ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ഇങ്ങനെ:
-
-* നാം ഒരു റാൻഡം നോയിസ് ചിത്രം (അല്ലെങ്കിൽ കണ്ടന്റ് ചിത്രം, പക്ഷേ മനസ്സിലാക്കാൻ റാൻഡം നോയിസ് തുടങ്ങുന്നത് എളുപ്പമാണ്) ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുന്നു
-* ലക്ഷ്യം ഇങ്ങനെ ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ്, അത് കണ്ടന്റ് ചിത്രത്തിനും സ്റ്റൈൽ ചിത്രത്തിനും അടുത്തതായിരിക്കും. ഇത് രണ്ട് ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർണ്ണയിക്കും:
- - **കണ്ടന്റ് ലോസ്** നിലവിലെ ചിത്രം, കണ്ടന്റ് ചിത്രം എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള CNN-ൽ ചില ലെയറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഫീച്ചറുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി കണക്കാക്കുന്നു
- - **സ്റ്റൈൽ ലോസ്** നിലവിലെ ചിത്രം, സ്റ്റൈൽ ചിത്രം എന്നിവയിൽ ഗ്രാം മാട്രിസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള രീതിയിൽ കണക്കാക്കുന്നു (കൂടുതൽ വിശദാംശങ്ങൾ [ഉദാഹരണ നോട്ട്ബുക്കിൽ](StyleTransfer.ipynb))
-* ചിത്രം മൃദുവാക്കാനും നോയിസ് നീക്കാനും, **വേരിയേഷൻ ലോസ്** പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് സമീപമുള്ള പിക്സലുകൾ തമ്മിലുള്ള ശരാശരി ദൂരം കണക്കാക്കുന്നു
-* പ്രധാന ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ലൂപ്പ് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് (അല്ലെങ്കിൽ മറ്റേതെങ്കിലും ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ആൽഗോരിതം) ഉപയോഗിച്ച് നിലവിലെ ചിത്രം ക്രമീകരിച്ച് മൊത്തം ലോസ് (മൂന്ന് ലോസുകളുടെ ഭാരിത സംയോജനം) കുറയ്ക്കുന്നു.
-
-## ✍️ ഉദാഹരണം: [സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ](StyleTransfer.ipynb)
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/20)
-
-## സമാപനം
-
-ഈ പാഠത്തിൽ, നിങ്ങൾ GANs-നെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു, അവയെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കി. ഈ തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നേരിടുന്ന പ്രത്യേക വെല്ലുവിളികളും അവ മറികടക്കാനുള്ള ചില തന്ത്രങ്ങളും നിങ്ങൾക്ക് അറിയാം.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് [സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ നോട്ട്ബുക്ക്](StyleTransfer.ipynb) പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-റഫറൻസിനായി, GANs-നെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വായിക്കുക:
-
-* Marco Pasini, [10 Lessons I Learned Training GANs for one Year](https://towardsdatascience.com/10-lessons-i-learned-training-generative-adversarial-networks-gans-for-a-year-c9071159628)
-* [StyleGAN](https://en.wikipedia.org/wiki/StyleGAN), പരിഗണിക്കേണ്ട ഒരു *de facto* GAN ആർക്കിടെക്ചർ
-* [Azure ML-ൽ GANs ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്റീവ് ആർട്ട് സൃഷ്ടിക്കൽ](https://soshnikov.com/scienceart/creating-generative-art-using-gan-on-azureml/)
-
-## അസൈൻമെന്റ്
-
-ഈ പാഠവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട രണ്ട് നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ ഒന്നിൽ തിരിച്ച് പോയി GAN നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ചിത്രങ്ങളിൽ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുക. നിങ്ങൾ എന്ത് സൃഷ്ടിക്കാനാകും?
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
+
+മുൻവകുപ്പിൽ, നാം **ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ** എന്നതിനെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു: പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിലുള്ള ചിത്രങ്ങളോട് സമാനമായ പുതിയ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന മോഡലുകൾ. VAE ഒരു നല്ല ഉദാഹരണമായിരുന്നു.
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/19)
+
+എങ്കിലും, VAE ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥത്തിൽ അർത്ഥവത്തായ, യുക്തിസഹമായ റെസല്യൂഷനിലുള്ള ഒരു പെയിന്റിംഗ് പോലുള്ള ഒന്നിനെ സൃഷ്ടിക്കാൻ ശ്രമിച്ചാൽ, പരിശീലനം നന്നായി സമാപിക്കാത്തതായി കാണും. ഈ ഉപയോഗത്തിനായി, പ്രത്യേകിച്ച് ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്കായി ലക്ഷ്യമിട്ട മറ്റൊരു ആർക്കിടെക്ചർ പഠിക്കേണ്ടതാണ് - **ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ**, അല്ലെങ്കിൽ GANs.
+
+GAN-ന്റെ പ്രധാന ആശയം രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ തമ്മിൽ പരസ്പരം മത്സരിച്ച് പരിശീലിക്കപ്പെടുക എന്നതാണ്:
+
+
+
+> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
+
+> ✅ ചെറിയ വാക്കുകൾ:
+> * **ജനറേറ്റർ** ഒരു റാൻഡം വെക്ടർ സ്വീകരിച്ച്, ഫലമായി ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്ന നെറ്റ്വർക്കാണ്
+> * **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ** ഒരു ചിത്രം സ്വീകരിച്ച് അത് യഥാർത്ഥ ചിത്രം (പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ളത്) ആണോ, ജനറേറ്റർ സൃഷ്ടിച്ചവയാണോ എന്ന് പറയേണ്ട നെറ്റ്വർക്കാണ്. ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി ഒരു ചിത്രം ക്ലാസിഫയർ ആണ്.
+
+### ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ
+
+ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ ആർക്കിടെക്ചർ സാധാരണ ചിത്ര ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നെറ്റ്വർക്കിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമല്ല. ഏറ്റവും ലളിതമായ സാഹചര്യത്തിൽ ഇത് ഫുൾ-കണക്ടഡ് ക്ലാസിഫയർ ആയിരിക്കാം, പക്ഷേ സാധാരണയായി ഇത് [കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കായിരിക്കും](../07-ConvNets/README.md).
+
+> ✅ കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയ GAN-നെ [DCGAN](https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf) എന്ന് വിളിക്കുന്നു
+
+CNN ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ താഴെപ്പറയുന്ന ലെയറുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു: കുറയുന്ന സ്ഥലം വലുപ്പത്തോടെ നിരവധി കോൺവല്യൂഷനുകളും പൂളിംഗുകളും, തുടർന്ന് "ഫീച്ചർ വെക്ടർ" ലഭിക്കാൻ ഒരു അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ ഫുൾ-കണക്ടഡ് ലെയറുകൾ, ഒടുവിൽ ബൈനറി ക്ലാസിഫയർ.
+
+> ✅ ഈ സാഹചര്യത്തിൽ 'പൂളിംഗ്' എന്നത് ചിത്രത്തിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യയാണ്. "പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ ഒരു ലെയറിലെ ന്യൂറോൺ ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ അടുത്ത ലെയറിലെ ഒരു ന്യൂറോണായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഡാറ്റയുടെ അളവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു." - [സ്രോതസ്സ്](https://wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network#Pooling_layers)
+
+### ജനറേറ്റർ
+
+ജനറേറ്റർ കുറച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്. ഇത് ഒരു റിവേഴ്സഡ് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററായി പരിഗണിക്കാം. latent വെക്ടറിൽ നിന്ന് (ഫീച്ചർ വെക്ടറിന്റെ പകരം), ആവശ്യമായ വലുപ്പത്തിലേക്ക് മാറ്റാൻ ഒരു ഫുൾ-കണക്ടഡ് ലെയർ ഉണ്ട്, തുടർന്ന് ഡീകോൺവല്യൂഷനുകളും അപ്സ്കെയ്ലിംഗും. ഇത് [ഓട്ടോഎൻകോഡർ](../09-Autoencoders/README.md)യുടെ *ഡീകോഡർ* ഭാഗത്തോട് സമാനമാണ്.
+
+> ✅ കോൺവല്യൂഷൻ ലെയർ ചിത്രം താണ്ടുന്ന ലീനിയർ ഫിൽട്ടറായതിനാൽ, ഡീകോൺവല്യൂഷൻ അടിസ്ഥാനപരമായി കോൺവല്യൂഷനോട് സമാനമാണ്, അതേ ലെയർ ലജിക് ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാം.
+
+
+
+> ചിത്രം: [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
+
+### GAN പരിശീലനം
+
+GAN-കൾ **അഡ്വേഴ്സറിയൽ** എന്ന് വിളിക്കുന്നത് ജനറേറ്ററും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററും തമ്മിൽ സ്ഥിരമായ മത്സരം ഉണ്ടാകുന്നതിനാലാണ്. ഈ മത്സരത്തിൽ, ഇരുവരും മെച്ചപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ നെറ്റ്വർക്ക് മെച്ചപ്പെട്ട ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു.
+
+പരിശീലനം രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളിൽ നടക്കുന്നു:
+
+* **ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ പരിശീലനം**. ഇത് വളരെ നേരിയതാണ്: ജനറേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ബാച്ച് ചിത്രം സൃഷ്ടിച്ച് അവയ്ക്ക് 0 (കൃത്രിമ ചിത്രം) എന്ന ലേബൽ നൽകുന്നു, കൂടാതെ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങളുടെ ബാച്ച് (ലേബൽ 1) എടുത്ത് *ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ലോസ്* ലഭിച്ച് ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ നടത്തുന്നു.
+* **ജനറേറ്റർ പരിശീലനം**. ഇത് കുറച്ച് സങ്കീർണ്ണമാണ്, കാരണം ജനറേറ്ററിന് നേരിട്ട് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് അറിയില്ല. ജനറേറ്റർ-ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ചേർന്ന GAN നെറ്റ്വർക്ക് എടുത്ത്, റാൻഡം വെക്ടറുകൾ നൽകുകയും ഫലം 1 (യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾക്കു സമാനമായ) ആകണമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പിന്നീട് ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ഫ്രീസ് ചെയ്ത് (ഈ ഘട്ടത്തിൽ അത് പരിശീലിക്കരുത്), ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ നടത്തുന്നു.
+
+ഈ പ്രക്രിയയിൽ, ജനറേറ്ററും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററും ലോസ്സുകൾ വളരെ കുറയാതെ മാറുന്നു.理想的な状況では、両方のネットワークの性能が向上することに対応して、振動するはずです。
+
+## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: GANs
+
+* [TensorFlow/Keras-ൽ GAN നോട്ട്ബുക്ക്](GANTF.ipynb)
+* [PyTorch-ൽ GAN നോട്ട്ബുക്ക്](GANPyTorch.ipynb)
+
+### GAN പരിശീലനത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ
+
+GAN-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ പ്രത്യേകിച്ച് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളവയാണ്. ചില പ്രശ്നങ്ങൾ:
+
+* **മോഡ് കോളാപ്സ്**. ഇതിന്റെ അർത്ഥം ജനറേറ്റർ ഒരു വിജയകരമായ ഒരു ചിത്രം മാത്രമാണ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത്, പലവിധ ചിത്രങ്ങൾ അല്ല.
+* **ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളോട് സენსിറ്റിവിറ്റി**. GAN ഒരിക്കലും സമാപിക്കാത്തതായി കാണാം, പിന്നീട് ലേണിംഗ് റേറ്റ് കുറയുമ്പോൾ സമാപനം സംഭവിക്കുന്നു.
+* ജനറേറ്ററും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററും തമ്മിൽ **സമതുല്യത** നിലനിർത്തൽ. പലപ്പോഴും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ ലോസ് വേഗത്തിൽ 0-വരെയെത്തും, ഇത് ജനറേറ്റർക്ക് കൂടുതൽ പരിശീലനം നടത്താൻ കഴിയാതെ പോകും. ഇതിന് പരിഹാരമായി, ജനറേറ്ററിനും ഡിസ്ക്രിമിനേറ്ററിനും വ്യത്യസ്ത ലേണിംഗ് റേറ്റുകൾ നൽകാം, അല്ലെങ്കിൽ ലോസ് വളരെ കുറവായാൽ ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ പരിശീലനം ഒഴിവാക്കാം.
+* **ഉയർന്ന റെസല്യൂഷനിൽ** പരിശീലനം. ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിലെ പ്രശ്നം പോലെ, കോൺവല്യൂഷണൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ അനേകം ലെയറുകൾ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നത് ആർട്ടിഫാക്ടുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഇത് സാധാരണയായി **പ്രോഗ്രസീവ് ഗ്രോയിംഗ്** ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കുന്നു, ആദ്യം കുറച്ച് ലെയറുകൾ കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷനിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച്, പിന്നീട് ലെയറുകൾ "അൺബ്ലോക്ക്" ചെയ്യുകയോ ചേർക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. മറ്റൊരു പരിഹാരമായി ലെയറുകൾക്കിടയിൽ അധിക ബന്ധങ്ങൾ ചേർത്ത് ഒരേസമയം പല റെസല്യൂഷനുകളിലും പരിശീലനം നടത്താം - വിശദാംശങ്ങൾക്ക് ഈ [മൾട്ടി-സ്കെയിൽ ഗ്രേഡിയന്റ് GANs പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1903.06048) കാണുക.
+
+## സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ
+
+GAN-കൾ കലാപരമായ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ മികച്ച മാർഗമാണ്. മറ്റൊരു രസകരമായ സാങ്കേതിക വിദ്യ **സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ** ആണ്, ഇത് ഒരു **കണ്ടന്റ് ചിത്രം** എടുത്ത്, അതിനെ വ്യത്യസ്ത സ്റ്റൈലിൽ പുനരാഖ്യാനം ചെയ്യുന്നു, **സ്റ്റൈൽ ചിത്രം** നിന്നുള്ള ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിച്ച്.
+
+ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ഇങ്ങനെ:
+
+* നാം ഒരു റാൻഡം നോയിസ് ചിത്രം (അല്ലെങ്കിൽ കണ്ടന്റ് ചിത്രം, പക്ഷേ മനസ്സിലാക്കാൻ റാൻഡം നോയിസ് തുടങ്ങുന്നത് എളുപ്പമാണ്) ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുന്നു
+* ലക്ഷ്യം ഇങ്ങനെ ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ്, അത് കണ്ടന്റ് ചിത്രത്തിനും സ്റ്റൈൽ ചിത്രത്തിനും അടുത്തതായിരിക്കും. ഇത് രണ്ട് ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർണ്ണയിക്കും:
+ - **കണ്ടന്റ് ലോസ്** നിലവിലെ ചിത്രം, കണ്ടന്റ് ചിത്രം എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള CNN-ൽ ചില ലെയറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഫീച്ചറുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി കണക്കാക്കുന്നു
+ - **സ്റ്റൈൽ ലോസ്** നിലവിലെ ചിത്രം, സ്റ്റൈൽ ചിത്രം എന്നിവയിൽ ഗ്രാം മാട്രിസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള രീതിയിൽ കണക്കാക്കുന്നു (കൂടുതൽ വിശദാംശങ്ങൾ [ഉദാഹരണ നോട്ട്ബുക്കിൽ](StyleTransfer.ipynb))
+* ചിത്രം മൃദുവാക്കാനും നോയിസ് നീക്കാനും, **വേരിയേഷൻ ലോസ്** പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് സമീപമുള്ള പിക്സലുകൾ തമ്മിലുള്ള ശരാശരി ദൂരം കണക്കാക്കുന്നു
+* പ്രധാന ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ലൂപ്പ് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് (അല്ലെങ്കിൽ മറ്റേതെങ്കിലും ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ആൽഗോരിതം) ഉപയോഗിച്ച് നിലവിലെ ചിത്രം ക്രമീകരിച്ച് മൊത്തം ലോസ് (മൂന്ന് ലോസുകളുടെ ഭാരിത സംയോജനം) കുറയ്ക്കുന്നു.
+
+## ✍️ ഉദാഹരണം: [സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ](StyleTransfer.ipynb)
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/20)
+
+## സമാപനം
+
+ഈ പാഠത്തിൽ, നിങ്ങൾ GANs-നെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചു, അവയെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കി. ഈ തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നേരിടുന്ന പ്രത്യേക വെല്ലുവിളികളും അവ മറികടക്കാനുള്ള ചില തന്ത്രങ്ങളും നിങ്ങൾക്ക് അറിയാം.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് [സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ നോട്ട്ബുക്ക്](StyleTransfer.ipynb) പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+റഫറൻസിനായി, GANs-നെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വായിക്കുക:
+
+* Marco Pasini, [10 Lessons I Learned Training GANs for one Year](https://towardsdatascience.com/10-lessons-i-learned-training-generative-adversarial-networks-gans-for-a-year-c9071159628)
+* [StyleGAN](https://en.wikipedia.org/wiki/StyleGAN), പരിഗണിക്കേണ്ട ഒരു *de facto* GAN ആർക്കിടെക്ചർ
+* [Azure ML-ൽ GANs ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്റീവ് ആർട്ട് സൃഷ്ടിക്കൽ](https://soshnikov.com/scienceart/creating-generative-art-using-gan-on-azureml/)
+
+## അസൈൻമെന്റ്
+
+ഈ പാഠവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട രണ്ട് നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ ഒന്നിൽ തിരിച്ച് പോയി GAN നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ചിത്രങ്ങളിൽ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുക. നിങ്ങൾ എന്ത് സൃഷ്ടിക്കാനാകും?
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md
index e81faed8..c939c9f2 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md
@@ -1,191 +1,191 @@
-
-# ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ
-
-ഇതുവരെ കൈകാര്യം ചെയ്ത ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ ഒരു ചിത്രം എടുത്ത് ഒരു വർഗ്ഗീയ ഫലം ഉത്പാദിപ്പിച്ചിരുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് MNIST പ്രശ്നത്തിലെ 'നമ്പർ' ക്ലാസ്. എന്നാൽ പലപ്പോഴും ഒരു ചിത്രത്തിൽ വസ്തുക്കൾ കാണപ്പെടുന്നുവെന്ന് അറിയുന്നതിൽ മാത്രമല്ല, അവയുടെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം കണ്ടെത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഇതാണ് **ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ** എന്നതിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം.
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/21)
-
-
-
-> ചിത്രം [YOLO v2 വെബ്സൈറ്റ്](https://pjreddie.com/darknet/yolov2/) നിന്നാണ്
-
-## ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിലേക്കുള്ള ഒരു ലളിതമായ സമീപനം
-
-ഒരു ചിത്രത്തിൽ പൂച്ച കണ്ടെത്തണമെന്ന് കരുതുമ്പോൾ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിലേക്കുള്ള വളരെ ലളിതമായ ഒരു സമീപനം ഇതാണ്:
-
-1. ചിത്രത്തെ പല ടൈലുകളായി വിഭജിക്കുക
-2. ഓരോ ടൈലിലും ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നടത്തുക
-3. ഉയർന്ന ആക്ടിവേഷൻ ലഭിക്കുന്ന ടൈലുകൾ ആ വസ്തു അടങ്ങിയതായി കരുതാം
-
-
-
-> *ചിത്രം [Exercise Notebook](ObjectDetection-TF.ipynb) നിന്നാണ്*
-
-എങ്കിലും, ഈ സമീപനം വളരെ കൃത്യമായ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ് സ്ഥാനം കണ്ടെത്താൻ കഴിയാത്തതിനാൽ അനുയോജ്യമല്ല. കൂടുതൽ കൃത്യമായ സ്ഥാനം കണ്ടെത്താൻ, ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളുടെ കോഓർഡിനേറ്റുകൾ പ്രവചിക്കാൻ ഒരു തരത്തിലുള്ള **റെഗ്രഷൻ** നടത്തേണ്ടതുണ്ട് - അതിനായി പ്രത്യേക ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്.
-
-## ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിലേക്കുള്ള റെഗ്രഷൻ
-
-[ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://towardsdatascience.com/object-detection-with-neural-networks-a4e2c46b4491) ആകൃതികൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു സൗമ്യമായ പരിചയം നൽകുന്നു.
-
-## ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ
-
-ഈ ടാസ്കിനായി നിങ്ങൾക്ക് താഴെപ്പറയുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാണാം:
-
-* [PASCAL VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) - 20 ക്ലാസുകൾ
-* [COCO](http://cocodataset.org/#home) - Common Objects in Context. 80 ക്ലാസുകൾ, ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളും സെഗ്മെന്റേഷൻ മാസ്കുകളും
-
-
-
-## ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ മെട്രിക്സ്
-
-### Intersection over Union
-
-ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ ആൽഗോരിതത്തിന്റെ പ്രകടനം എളുപ്പത്തിൽ അളക്കാമെങ്കിലും, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിൽ ക്ലാസിന്റെ ശരിതത്വവും ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സിന്റെ കൃത്യതയും അളക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇതിന് **Intersection over Union** (IoU) ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് രണ്ട് ബോക്സുകൾ (അഥവാ രണ്ട് ഏരിയകൾ) എത്രമാത്രം ഒതുക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് അളക്കുന്നു.
-
-
-
-> *ചിത്രം [ഈ മികച്ച ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/) നിന്നാണ്*
-
-സങ്കൽപ്പം ലളിതമാണ് - രണ്ട് ആകൃതികളുടെ മധ്യേ ഉള്ള ഒത്തുചേരുന്ന പ്രദേശത്തിന്റെ വിസ്തീർണ്ണം അവരുടെ സംയോജിത വിസ്തീർണ്ണം കൊണ്ട് വിഭജിക്കുന്നു. രണ്ട് സമാനമായ പ്രദേശങ്ങൾക്ക് IoU 1 ആകും, പൂർണ്ണമായും വേർപിരിഞ്ഞ പ്രദേശങ്ങൾക്ക് 0 ആകും. മറ്റ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് 0 മുതൽ 1 വരെ വ്യത്യാസപ്പെടും. സാധാരണയായി IoU ഒരു നിശ്ചിത മൂല്യത്തിന് മുകളിൽ ഉള്ള ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ മാത്രം പരിഗണിക്കുന്നു.
-
-### ശരാശരി പ്രിസിഷൻ
-
-ഒരു ക്ലാസ് $C$ എത്രമാത്രം ശരിയായി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നുവെന്ന് അളക്കാൻ **Average Precision** ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഇങ്ങനെ കണക്കാക്കുന്നു:
-
-1. Precision-Recall വളവ് ഒരു ഡിറ്റക്ഷൻ ത്രെഷോൾഡ് മൂല്യത്തിന്റെ (0 മുതൽ 1 വരെ) അടിസ്ഥാനത്തിൽ കൃത്യത കാണിക്കുന്നു.
-2. ത്രെഷോൾഡ് അനുസരിച്ച് ചിത്രത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്ന വസ്തുക്കളുടെ എണ്ണം, പ്രിസിഷനും റീക്കോളും വ്യത്യാസപ്പെടും.
-3. വളവ് ഇങ്ങനെ കാണപ്പെടും:
-
-
-
-> *ചിത്രം [NeuroWorkshop](http://github.com/shwars/NeuroWorkshop) നിന്നാണ്*
-
-ക്ലാസ് $C$ നുള്ള ശരാശരി പ്രിസിഷൻ ഈ വളവിന്റെ കീഴിലുള്ള വിസ്തീർണ്ണമാണ്. കൂടുതൽ കൃത്യമായി, Recall അക്ഷം സാധാരണയായി 10 ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിച്ച്, ആ പോയിന്റുകളിൽ പ്രിസിഷൻ ശരാശരി എടുക്കുന്നു:
-
-$$
-AP = {1\over11}\sum_{i=0}^{10}\mbox{Precision}(\mbox{Recall}={i\over10})
-$$
-
-### APയും IoUയും
-
-IoU ഒരു നിശ്ചിത മൂല്യത്തിന് മുകളിൽ ഉള്ള ഡിറ്റക്ഷനുകൾ മാത്രം പരിഗണിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, PASCAL VOC ഡാറ്റാസെറ്റിൽ സാധാരണയായി $\mbox{IoU Threshold} = 0.5$ ആണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, COCOയിൽ AP വ്യത്യസ്ത IoU ത്രെഷോൾഡുകൾക്കായി അളക്കുന്നു.
-
-
-
-> *ചിത്രം [NeuroWorkshop](http://github.com/shwars/NeuroWorkshop) നിന്നാണ്*
-
-### ശരാശരി ശരാശരി പ്രിസിഷൻ - mAP
-
-ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിലെ പ്രധാന മെട്രിക് **Mean Average Precision** അല്ലെങ്കിൽ **mAP** ആണ്. ഇത് എല്ലാ വസ്തു ക്ലാസുകളിലെയും ശരാശരി പ്രിസിഷന്റെ ശരാശരിയാണ്, ചിലപ്പോൾ IoU ത്രെഷോൾഡുകൾക്കുമപ്പുറം ശരാശരി എടുക്കുന്നു. കൂടുതൽ വിശദമായി, **mAP** കണക്കാക്കുന്ന പ്രക്രിയ [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://medium.com/@timothycarlen/understanding-the-map-evaluation-metric-for-object-detection-a07fe6962cf3)) ൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ [ഇവിടെ കോഡ് സാമ്പിളുകളോടൊപ്പം](https://gist.github.com/tarlen5/008809c3decf19313de216b9208f3734) കാണാം.
-
-## വ്യത്യസ്ത ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ സമീപനങ്ങൾ
-
-ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങൾ രണ്ട് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങളിലായി വേർതിരിക്കാം:
-
-* **Region Proposal Networks** (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN). പ്രധാന ആശയം **Regions of Interests** (ROI) സൃഷ്ടിച്ച് അവയിൽ CNN ഓടിച്ച് പരമാവധി ആക്ടിവേഷൻ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. ലളിതമായ സമീപനത്തോട് സാമ്യമുണ്ട്, പക്ഷേ ROIകൾ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള രീതിയിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ രീതികളുടെ പ്രധാന ദോഷം സ്ലോ ആയിരിക്കുക ആണ്, കാരണം ചിത്രത്തിൽ CNN ക്ലാസിഫയർ പല തവണ ഓടിക്കേണ്ടിവരും.
-* **One-pass** (YOLO, SSD, RetinaNet) രീതികൾ. ഈ ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ ക്ലാസുകളും ROIകളും ഒരേ പാസ്സിൽ പ്രവചിക്കാൻ നെറ്റ്വർക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.
-
-### R-CNN: Region-Based CNN
-
-[R-CNN](http://islab.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/rcnn_pami.pdf) [Selective Search](http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf) ഉപയോഗിച്ച് ROI പ്രദേശങ്ങളുടെ ഹയർആർക്കിക്കൽ ഘടന സൃഷ്ടിക്കുന്നു, പിന്നീട് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകളും SVM ക്ലാസിഫയറുകളും ഉപയോഗിച്ച് വസ്തു ക്ലാസ് നിർണയിക്കുന്നു, ലീനിയർ റെഗ്രഷൻ ഉപയോഗിച്ച് *ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ്* കോഓർഡിനേറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1506.01497v1.pdf)
-
-
-
-> *ചിത്രം van de Sande et al. ICCV’11*
-
-
-
-> *ചിത്രങ്ങൾ [ഈ ബ്ലോഗ്](https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e) നിന്നാണ്*
-
-### F-RCNN - ഫാസ്റ്റ് R-CNN
-
-R-CNN പോലെയാണ്, പക്ഷേ പ്രദേശങ്ങൾ കോൺവല്യൂഷൻ ലെയറുകൾ പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷം നിർവചിക്കുന്നു.
-
-
-
-> ചിത്രം [അധികൃത പേപ്പർ](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf), [arXiv](https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf), 2015
-
-### Faster R-CNN
-
-ഈ സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന ആശയം ROIകൾ പ്രവചിക്കാൻ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് - ഇതാണ് *Region Proposal Network*. [പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf), 2016
-
-
-
-> ചിത്രം [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf)
-
-### R-FCN: Region-Based Fully Convolutional Network
-
-Faster R-CNN-നേക്കാൾ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആൽഗോരിതമാണ് ഇത്. പ്രധാന ആശയം:
-
-1. ResNet-101 ഉപയോഗിച്ച് ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു
-2. ഫീച്ചറുകൾ **Position-Sensitive Score Map** ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. $C$ ക്ലാസുകളിലുള്ള ഓരോ വസ്തുവും $k\times k$ പ്രദേശങ്ങളായി വിഭജിച്ച്, വസ്തുവിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ പരിശീലനം നൽകുന്നു.
-3. $k\times k$ പ്രദേശങ്ങളിലെ ഓരോ ഭാഗത്തിനും എല്ലാ നെറ്റ്വർക്കുകളും വസ്തു ക്ലാസുകൾക്ക് വോട്ട് ചെയ്യുന്നു, പരമാവധി വോട്ട് ലഭിച്ച ക്ലാസ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
-
-
-
-> ചിത്രം [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1605.06409)
-
-### YOLO - You Only Look Once
-
-YOLO ഒരു റിയൽടൈം ഒന്ന്-പാസ്സ് ആൽഗോരിതമാണ്. പ്രധാന ആശയം:
-
- * ചിത്രം $S\times S$ പ്രദേശങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു
- * ഓരോ പ്രദേശത്തിനും **CNN** $n$ സാധ്യതയുള്ള വസ്തുക്കൾ, *ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ്* കോഓർഡിനേറ്റുകൾ, *confidence*=*probability* * IoU പ്രവചിക്കുന്നു.
-
- 
-
-> ചിത്രം [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1506.02640)
-
-### മറ്റ് ആൽഗോരിതങ്ങൾ
-
-* RetinaNet: [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1708.02002)
- - [PyTorch ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ Torchvision-ൽ](https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvision/models/detection/retinanet.html)
- - [Keras ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ](https://github.com/fizyr/keras-retinanet)
- - [RetinaNet ഉപയോഗിച്ച് ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ](https://keras.io/examples/vision/retinanet/) Keras സാമ്പിളുകളിൽ
-* SSD (Single Shot Detector): [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1512.02325)
-
-## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ
-
-താഴെപ്പറയുന്ന നോട്ട്ബുക്കിൽ നിങ്ങളുടെ പഠനം തുടരുക:
-
-[ObjectDetection.ipynb](ObjectDetection.ipynb)
-
-## സമാപനം
-
-ഈ പാഠത്തിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ സാധ്യമാക്കാനുള്ള വിവിധ മാർഗങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സംക്ഷിപ്ത അവലോകനം ലഭിച്ചു!
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-YOLO-യെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ ലേഖനങ്ങളും നോട്ട്ബുക്കുകളും വായിച്ച് സ്വയം പരീക്ഷിച്ച് നോക്കൂ
-
-* [YOLO വിശദീകരിക്കുന്ന നല്ല ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/practical-guide-object-detection-yolo-framewor-python/)
- * [അധികൃത സൈറ്റ്](https://pjreddie.com/darknet/yolo/)
- * YOLO: [Keras ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ](https://github.com/experiencor/keras-yolo2), [പടി-പടി നോട്ട്ബുക്ക്](https://github.com/experiencor/basic-yolo-keras/blob/master/Yolo%20Step-by-Step.ipynb)
- * YOLO v2: [Keras ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ](https://github.com/experiencor/keras-yolo2), [പടി-പടി നോട്ട്ബുക്ക്](https://github.com/experiencor/keras-yolo2/blob/master/Yolo%20Step-by-Step.ipynb)
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/22)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-* [ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ](https://tjmachinelearning.com/lectures/1718/obj/) - നിഖിൽ സർദാന
-* [ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങളുടെ നല്ല താരതമ്യം](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/12/27/object-detection-part-4.html)
-* [ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനുള്ള ഡീപ് ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതങ്ങളുടെ അവലോകനം](https://medium.com/comet-app/review-of-deep-learning-algorithms-for-object-detection-c1f3d437b852)
-* [അടിസ്ഥാന ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങളിലേക്കുള്ള പടി-പടി പരിചയം](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/)
-* [Python-ൽ Faster R-CNN ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനായി](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/11/implementation-faster-r-cnn-python-object-detection/)
-
-## [അസൈൻമെന്റ്: ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ](lab/README.md)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ
+
+ഇതുവരെ കൈകാര്യം ചെയ്ത ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ ഒരു ചിത്രം എടുത്ത് ഒരു വർഗ്ഗീയ ഫലം ഉത്പാദിപ്പിച്ചിരുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് MNIST പ്രശ്നത്തിലെ 'നമ്പർ' ക്ലാസ്. എന്നാൽ പലപ്പോഴും ഒരു ചിത്രത്തിൽ വസ്തുക്കൾ കാണപ്പെടുന്നുവെന്ന് അറിയുന്നതിൽ മാത്രമല്ല, അവയുടെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം കണ്ടെത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഇതാണ് **ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ** എന്നതിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം.
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/21)
+
+
+
+> ചിത്രം [YOLO v2 വെബ്സൈറ്റ്](https://pjreddie.com/darknet/yolov2/) നിന്നാണ്
+
+## ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിലേക്കുള്ള ഒരു ലളിതമായ സമീപനം
+
+ഒരു ചിത്രത്തിൽ പൂച്ച കണ്ടെത്തണമെന്ന് കരുതുമ്പോൾ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിലേക്കുള്ള വളരെ ലളിതമായ ഒരു സമീപനം ഇതാണ്:
+
+1. ചിത്രത്തെ പല ടൈലുകളായി വിഭജിക്കുക
+2. ഓരോ ടൈലിലും ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നടത്തുക
+3. ഉയർന്ന ആക്ടിവേഷൻ ലഭിക്കുന്ന ടൈലുകൾ ആ വസ്തു അടങ്ങിയതായി കരുതാം
+
+
+
+> *ചിത്രം [Exercise Notebook](ObjectDetection-TF.ipynb) നിന്നാണ്*
+
+എങ്കിലും, ഈ സമീപനം വളരെ കൃത്യമായ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ് സ്ഥാനം കണ്ടെത്താൻ കഴിയാത്തതിനാൽ അനുയോജ്യമല്ല. കൂടുതൽ കൃത്യമായ സ്ഥാനം കണ്ടെത്താൻ, ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളുടെ കോഓർഡിനേറ്റുകൾ പ്രവചിക്കാൻ ഒരു തരത്തിലുള്ള **റെഗ്രഷൻ** നടത്തേണ്ടതുണ്ട് - അതിനായി പ്രത്യേക ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്.
+
+## ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിലേക്കുള്ള റെഗ്രഷൻ
+
+[ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://towardsdatascience.com/object-detection-with-neural-networks-a4e2c46b4491) ആകൃതികൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു സൗമ്യമായ പരിചയം നൽകുന്നു.
+
+## ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ
+
+ഈ ടാസ്കിനായി നിങ്ങൾക്ക് താഴെപ്പറയുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാണാം:
+
+* [PASCAL VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) - 20 ക്ലാസുകൾ
+* [COCO](http://cocodataset.org/#home) - Common Objects in Context. 80 ക്ലാസുകൾ, ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളും സെഗ്മെന്റേഷൻ മാസ്കുകളും
+
+
+
+## ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ മെട്രിക്സ്
+
+### Intersection over Union
+
+ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ ആൽഗോരിതത്തിന്റെ പ്രകടനം എളുപ്പത്തിൽ അളക്കാമെങ്കിലും, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിൽ ക്ലാസിന്റെ ശരിതത്വവും ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സിന്റെ കൃത്യതയും അളക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇതിന് **Intersection over Union** (IoU) ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് രണ്ട് ബോക്സുകൾ (അഥവാ രണ്ട് ഏരിയകൾ) എത്രമാത്രം ഒതുക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് അളക്കുന്നു.
+
+
+
+> *ചിത്രം [ഈ മികച്ച ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/) നിന്നാണ്*
+
+സങ്കൽപ്പം ലളിതമാണ് - രണ്ട് ആകൃതികളുടെ മധ്യേ ഉള്ള ഒത്തുചേരുന്ന പ്രദേശത്തിന്റെ വിസ്തീർണ്ണം അവരുടെ സംയോജിത വിസ്തീർണ്ണം കൊണ്ട് വിഭജിക്കുന്നു. രണ്ട് സമാനമായ പ്രദേശങ്ങൾക്ക് IoU 1 ആകും, പൂർണ്ണമായും വേർപിരിഞ്ഞ പ്രദേശങ്ങൾക്ക് 0 ആകും. മറ്റ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് 0 മുതൽ 1 വരെ വ്യത്യാസപ്പെടും. സാധാരണയായി IoU ഒരു നിശ്ചിത മൂല്യത്തിന് മുകളിൽ ഉള്ള ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ മാത്രം പരിഗണിക്കുന്നു.
+
+### ശരാശരി പ്രിസിഷൻ
+
+ഒരു ക്ലാസ് $C$ എത്രമാത്രം ശരിയായി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നുവെന്ന് അളക്കാൻ **Average Precision** ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഇങ്ങനെ കണക്കാക്കുന്നു:
+
+1. Precision-Recall വളവ് ഒരു ഡിറ്റക്ഷൻ ത്രെഷോൾഡ് മൂല്യത്തിന്റെ (0 മുതൽ 1 വരെ) അടിസ്ഥാനത്തിൽ കൃത്യത കാണിക്കുന്നു.
+2. ത്രെഷോൾഡ് അനുസരിച്ച് ചിത്രത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്ന വസ്തുക്കളുടെ എണ്ണം, പ്രിസിഷനും റീക്കോളും വ്യത്യാസപ്പെടും.
+3. വളവ് ഇങ്ങനെ കാണപ്പെടും:
+
+
+
+> *ചിത്രം [NeuroWorkshop](http://github.com/shwars/NeuroWorkshop) നിന്നാണ്*
+
+ക്ലാസ് $C$ നുള്ള ശരാശരി പ്രിസിഷൻ ഈ വളവിന്റെ കീഴിലുള്ള വിസ്തീർണ്ണമാണ്. കൂടുതൽ കൃത്യമായി, Recall അക്ഷം സാധാരണയായി 10 ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിച്ച്, ആ പോയിന്റുകളിൽ പ്രിസിഷൻ ശരാശരി എടുക്കുന്നു:
+
+$$
+AP = {1\over11}\sum_{i=0}^{10}\mbox{Precision}(\mbox{Recall}={i\over10})
+$$
+
+### APയും IoUയും
+
+IoU ഒരു നിശ്ചിത മൂല്യത്തിന് മുകളിൽ ഉള്ള ഡിറ്റക്ഷനുകൾ മാത്രം പരിഗണിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, PASCAL VOC ഡാറ്റാസെറ്റിൽ സാധാരണയായി $\mbox{IoU Threshold} = 0.5$ ആണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, COCOയിൽ AP വ്യത്യസ്ത IoU ത്രെഷോൾഡുകൾക്കായി അളക്കുന്നു.
+
+
+
+> *ചിത്രം [NeuroWorkshop](http://github.com/shwars/NeuroWorkshop) നിന്നാണ്*
+
+### ശരാശരി ശരാശരി പ്രിസിഷൻ - mAP
+
+ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിലെ പ്രധാന മെട്രിക് **Mean Average Precision** അല്ലെങ്കിൽ **mAP** ആണ്. ഇത് എല്ലാ വസ്തു ക്ലാസുകളിലെയും ശരാശരി പ്രിസിഷന്റെ ശരാശരിയാണ്, ചിലപ്പോൾ IoU ത്രെഷോൾഡുകൾക്കുമപ്പുറം ശരാശരി എടുക്കുന്നു. കൂടുതൽ വിശദമായി, **mAP** കണക്കാക്കുന്ന പ്രക്രിയ [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://medium.com/@timothycarlen/understanding-the-map-evaluation-metric-for-object-detection-a07fe6962cf3)) ൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ [ഇവിടെ കോഡ് സാമ്പിളുകളോടൊപ്പം](https://gist.github.com/tarlen5/008809c3decf19313de216b9208f3734) കാണാം.
+
+## വ്യത്യസ്ത ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ സമീപനങ്ങൾ
+
+ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങൾ രണ്ട് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങളിലായി വേർതിരിക്കാം:
+
+* **Region Proposal Networks** (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN). പ്രധാന ആശയം **Regions of Interests** (ROI) സൃഷ്ടിച്ച് അവയിൽ CNN ഓടിച്ച് പരമാവധി ആക്ടിവേഷൻ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. ലളിതമായ സമീപനത്തോട് സാമ്യമുണ്ട്, പക്ഷേ ROIകൾ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള രീതിയിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ രീതികളുടെ പ്രധാന ദോഷം സ്ലോ ആയിരിക്കുക ആണ്, കാരണം ചിത്രത്തിൽ CNN ക്ലാസിഫയർ പല തവണ ഓടിക്കേണ്ടിവരും.
+* **One-pass** (YOLO, SSD, RetinaNet) രീതികൾ. ഈ ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ ക്ലാസുകളും ROIകളും ഒരേ പാസ്സിൽ പ്രവചിക്കാൻ നെറ്റ്വർക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.
+
+### R-CNN: Region-Based CNN
+
+[R-CNN](http://islab.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/rcnn_pami.pdf) [Selective Search](http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf) ഉപയോഗിച്ച് ROI പ്രദേശങ്ങളുടെ ഹയർആർക്കിക്കൽ ഘടന സൃഷ്ടിക്കുന്നു, പിന്നീട് CNN ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ടറുകളും SVM ക്ലാസിഫയറുകളും ഉപയോഗിച്ച് വസ്തു ക്ലാസ് നിർണയിക്കുന്നു, ലീനിയർ റെഗ്രഷൻ ഉപയോഗിച്ച് *ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ്* കോഓർഡിനേറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1506.01497v1.pdf)
+
+
+
+> *ചിത്രം van de Sande et al. ICCV’11*
+
+
+
+> *ചിത്രങ്ങൾ [ഈ ബ്ലോഗ്](https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e) നിന്നാണ്*
+
+### F-RCNN - ഫാസ്റ്റ് R-CNN
+
+R-CNN പോലെയാണ്, പക്ഷേ പ്രദേശങ്ങൾ കോൺവല്യൂഷൻ ലെയറുകൾ പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷം നിർവചിക്കുന്നു.
+
+
+
+> ചിത്രം [അധികൃത പേപ്പർ](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf), [arXiv](https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf), 2015
+
+### Faster R-CNN
+
+ഈ സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന ആശയം ROIകൾ പ്രവചിക്കാൻ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് - ഇതാണ് *Region Proposal Network*. [പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf), 2016
+
+
+
+> ചിത്രം [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf)
+
+### R-FCN: Region-Based Fully Convolutional Network
+
+Faster R-CNN-നേക്കാൾ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആൽഗോരിതമാണ് ഇത്. പ്രധാന ആശയം:
+
+1. ResNet-101 ഉപയോഗിച്ച് ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു
+2. ഫീച്ചറുകൾ **Position-Sensitive Score Map** ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. $C$ ക്ലാസുകളിലുള്ള ഓരോ വസ്തുവും $k\times k$ പ്രദേശങ്ങളായി വിഭജിച്ച്, വസ്തുവിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ പരിശീലനം നൽകുന്നു.
+3. $k\times k$ പ്രദേശങ്ങളിലെ ഓരോ ഭാഗത്തിനും എല്ലാ നെറ്റ്വർക്കുകളും വസ്തു ക്ലാസുകൾക്ക് വോട്ട് ചെയ്യുന്നു, പരമാവധി വോട്ട് ലഭിച്ച ക്ലാസ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
+
+
+
+> ചിത്രം [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1605.06409)
+
+### YOLO - You Only Look Once
+
+YOLO ഒരു റിയൽടൈം ഒന്ന്-പാസ്സ് ആൽഗോരിതമാണ്. പ്രധാന ആശയം:
+
+ * ചിത്രം $S\times S$ പ്രദേശങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു
+ * ഓരോ പ്രദേശത്തിനും **CNN** $n$ സാധ്യതയുള്ള വസ്തുക്കൾ, *ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ്* കോഓർഡിനേറ്റുകൾ, *confidence*=*probability* * IoU പ്രവചിക്കുന്നു.
+
+ 
+
+> ചിത്രം [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1506.02640)
+
+### മറ്റ് ആൽഗോരിതങ്ങൾ
+
+* RetinaNet: [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1708.02002)
+ - [PyTorch ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ Torchvision-ൽ](https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvision/models/detection/retinanet.html)
+ - [Keras ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ](https://github.com/fizyr/keras-retinanet)
+ - [RetinaNet ഉപയോഗിച്ച് ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ](https://keras.io/examples/vision/retinanet/) Keras സാമ്പിളുകളിൽ
+* SSD (Single Shot Detector): [അധികൃത പേപ്പർ](https://arxiv.org/abs/1512.02325)
+
+## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ
+
+താഴെപ്പറയുന്ന നോട്ട്ബുക്കിൽ നിങ്ങളുടെ പഠനം തുടരുക:
+
+[ObjectDetection.ipynb](ObjectDetection.ipynb)
+
+## സമാപനം
+
+ഈ പാഠത്തിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ സാധ്യമാക്കാനുള്ള വിവിധ മാർഗങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സംക്ഷിപ്ത അവലോകനം ലഭിച്ചു!
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+YOLO-യെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ ലേഖനങ്ങളും നോട്ട്ബുക്കുകളും വായിച്ച് സ്വയം പരീക്ഷിച്ച് നോക്കൂ
+
+* [YOLO വിശദീകരിക്കുന്ന നല്ല ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/practical-guide-object-detection-yolo-framewor-python/)
+ * [അധികൃത സൈറ്റ്](https://pjreddie.com/darknet/yolo/)
+ * YOLO: [Keras ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ](https://github.com/experiencor/keras-yolo2), [പടി-പടി നോട്ട്ബുക്ക്](https://github.com/experiencor/basic-yolo-keras/blob/master/Yolo%20Step-by-Step.ipynb)
+ * YOLO v2: [Keras ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ](https://github.com/experiencor/keras-yolo2), [പടി-പടി നോട്ട്ബുക്ക്](https://github.com/experiencor/keras-yolo2/blob/master/Yolo%20Step-by-Step.ipynb)
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/22)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+* [ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ](https://tjmachinelearning.com/lectures/1718/obj/) - നിഖിൽ സർദാന
+* [ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങളുടെ നല്ല താരതമ്യം](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/12/27/object-detection-part-4.html)
+* [ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനുള്ള ഡീപ് ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതങ്ങളുടെ അവലോകനം](https://medium.com/comet-app/review-of-deep-learning-algorithms-for-object-detection-c1f3d437b852)
+* [അടിസ്ഥാന ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങളിലേക്കുള്ള പടി-പടി പരിചയം](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/)
+* [Python-ൽ Faster R-CNN ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനായി](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/11/implementation-faster-r-cnn-python-object-detection/)
+
+## [അസൈൻമെന്റ്: ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ](lab/README.md)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md
index c509639d..c57096da 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md
@@ -1,82 +1,82 @@
-
-# സെഗ്മെന്റേഷൻ
-
-നാം മുമ്പ് ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ പഠിച്ചിരുന്നു, ഇത് ചിത്രത്തിൽ ഉള്ള വസ്തുക്കളുടെ *ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ* പ്രവചിച്ച് അവ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. എന്നാൽ ചില ജോലികൾക്ക് ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ മാത്രമല്ല, കൂടുതൽ കൃത്യമായ വസ്തു സ്ഥിതിഗതികൾ ആവശ്യമുണ്ട്. ഈ ജോലിയാണ് **സെഗ്മെന്റേഷൻ** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്.
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/23)
-
-സെഗ്മെന്റേഷൻ **പിക്സൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** എന്ന രീതിയിൽ കാണാം, ചിത്രത്തിലെ **ഓരോ** പിക്സലിനും അതിന്റെ ക്ലാസ് പ്രവചിക്കണം (*ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട്* ക്ലാസ്സുകളിൽ ഒന്നാണ്). പ്രധാനമായും രണ്ട് സെഗ്മെന്റേഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഉണ്ട്:
-
-* **സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ** പിക്സലിന്റെ ക്ലാസ് മാത്രം പറയുന്നു, ഒരേ ക്ലാസ്സിലുള്ള വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളെ വേർതിരിക്കില്ല
-* **ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ** ക്ലാസ്സുകളെ വ്യത്യസ്ത ഇൻസ്റ്റൻസുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.
-
-ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ, ഈ ആടുകൾ വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളാണ്, എന്നാൽ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ എല്ലാ ആടുകളും ഒരേ ക്ലാസ്സായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
-
-
-
-> ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://nirmalamurali.medium.com/image-classification-vs-semantic-segmentation-vs-instance-segmentation-625c33a08d50) നിന്നാണ്
-
-സെഗ്മെന്റേഷനിനായി വിവിധ ന്യൂറൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉണ്ട്, എന്നാൽ അവയ്ക്ക് ഒരേ ഘടനയുണ്ട്. ഒരു വിധത്തിൽ, ഇത് മുമ്പ് പഠിച്ച ഓട്ടോഎൻകോഡറിനെപ്പോലെ തന്നെയാണ്, പക്ഷേ ഒറിജിനൽ ചിത്രം പിളർത്തുന്നതിന് പകരം, ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം ഒരു **മാസ്ക്** പിളർത്തുകയാണ്. അതിനാൽ, ഒരു സെഗ്മെന്റേഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് താഴെപ്പറയുന്ന ഭാഗങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
-
-* **എൻകോഡർ** ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു
-* **ഡികോഡർ** ആ ഫീച്ചറുകൾ **മാസ്ക് ചിത്രം** ആക്കുന്നു, അതിന്റെ വലിപ്പവും ചാനലുകളുടെ എണ്ണം ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം അനുസരിച്ചുള്ളതാണ്.
-
-
-
-> ചിത്രം [ഈ പ്രസിദ്ധീകരണം](https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf) നിന്നാണ്
-
-സെഗ്മെന്റേഷനിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ പ്രത്യേകമായി പറയേണ്ടതാണ്. ക്ലാസിക്കൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, രണ്ട് ചിത്രങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സമാനത അളക്കാൻ മീൻ സ്ക്വയർ എറർ (MSE) ഉപയോഗിക്കാം. സെഗ്മെന്റേഷനിൽ, ലക്ഷ്യ മാസ്ക് ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലും ക്ലാസ് നമ്പർ (മൂന്നാം ഡൈമെൻഷനിൽ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡിംഗ്) പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനാൽ, ക്ലാസിഫിക്കേഷനിനുള്ള പ്രത്യേക ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കണം - ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്, എല്ലാ പിക്സലുകളിലെയും ശരാശരി. മാസ്ക് ബൈനറി ആണെങ്കിൽ - **ബൈനറി ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്** (BCE) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-
-> ✅ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡിംഗ് എന്നത് ക്ലാസ് ലേബൽ ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം തുല്യമായ വക്ടറിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്യാനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ്. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിയാൻ [ഈ ലേഖനം](https://datagy.io/sklearn-one-hot-encode/) കാണുക.
-
-## മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിനുള്ള സെഗ്മെന്റേഷൻ
-
-ഈ പാഠത്തിൽ, നാം സെഗ്മെന്റേഷൻ പ്രയോഗത്തിൽ കാണും, മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളിൽ മനുഷ്യന്റെ നെവി (മോൾസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) തിരിച്ചറിയാൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിച്ച്. ചിത്ര സ്രോതസ്സായി PH2 ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കും. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ മൂന്ന് ക്ലാസ്സുകളുള്ള 200 ചിത്രങ്ങളുണ്ട്: ടിപ്പിക്കൽ നെവി, അറ്റിപ്പിക്കൽ നെവി, മെലാനോമ. എല്ലാ ചിത്രങ്ങൾക്കും അനുബന്ധമായ **മാസ്ക്** ഉണ്ട്, അത് നെവി രേഖപ്പെടുത്തുന്നു.
-
-> ✅ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഈ തരത്തിലുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിന് പ്രത്യേകിച്ച് അനുയോജ്യമാണ്, എന്നാൽ മറ്റേതെങ്കിലും യാഥാർത്ഥ്യപ്രയോഗങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് കാണാമോ?
-
-
-
-> ചിത്രം PH2 ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്നാണ്
-
-നാം ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കും, ഏതെങ്കിലും നെവി അതിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യാൻ.
-
-## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ
-
-താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന നോട്ട്ബുക്കുകൾ തുറന്ന് വ്യത്യസ്ത സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കാം, അവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രാക്ടീസ് ചെയ്യാം, പ്രവർത്തനത്തിൽ കാണാം.
-
-* [സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ പൈടോർച്ച്](SemanticSegmentationPytorch.ipynb)
-* [സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ടെൻസർഫ്ലോ](SemanticSegmentationTF.ipynb)
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/24)
-
-## സമാപനം
-
-സെഗ്മെന്റേഷൻ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾക്കപ്പുറം പോയി പിക്സൽ തലത്തിലുള്ള ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നൽകുന്ന വളരെ ശക്തമായ സാങ്കേതിക വിദ്യയാണ്. ഇത് മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിൽ ഉൾപ്പെടെ പല പ്രയോഗങ്ങളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-ബോഡി സെഗ്മെന്റേഷൻ മനുഷ്യരുടെ ചിത്രങ്ങളിൽ ചെയ്യാവുന്ന സാധാരണ ജോലികളിൽ ഒന്നാണ്. മറ്റൊരു പ്രധാന ജോലികൾ **സ്കെലറ്റൺ ഡിറ്റക്ഷൻ**യും **പോസ് ഡിറ്റക്ഷൻ**ഉം ആണ്. പോസ് ഡിറ്റക്ഷൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണാൻ [OpenPose](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose) ലൈബ്രറി പരീക്ഷിക്കൂ.
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-ഈ [വിക്കിപീഡിയ ലേഖനം](https://wikipedia.org/wiki/Image_segmentation) ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വിവിധ പ്രയോഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് നല്ല അവലോകനം നൽകുന്നു. ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ, പാനോപ്റ്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നിവയുടെ ഉപവിഭാഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് സ്വയം കൂടുതൽ പഠിക്കുക.
-
-## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
-
-ഈ ലാബിൽ, [Segmentation Full Body MADS Dataset](https://www.kaggle.com/datasets/tapakah68/segmentation-full-body-mads-dataset) ഉപയോഗിച്ച് **മനുഷ്യ ശരീര സെഗ്മെന്റേഷൻ** പരീക്ഷിക്കൂ.
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, യന്ത്രം ചെയ്ത വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ വ്യാഖ്യാനക്കേടുകൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# സെഗ്മെന്റേഷൻ
+
+നാം മുമ്പ് ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ പഠിച്ചിരുന്നു, ഇത് ചിത്രത്തിൽ ഉള്ള വസ്തുക്കളുടെ *ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ* പ്രവചിച്ച് അവ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. എന്നാൽ ചില ജോലികൾക്ക് ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ മാത്രമല്ല, കൂടുതൽ കൃത്യമായ വസ്തു സ്ഥിതിഗതികൾ ആവശ്യമുണ്ട്. ഈ ജോലിയാണ് **സെഗ്മെന്റേഷൻ** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്.
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/23)
+
+സെഗ്മെന്റേഷൻ **പിക്സൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** എന്ന രീതിയിൽ കാണാം, ചിത്രത്തിലെ **ഓരോ** പിക്സലിനും അതിന്റെ ക്ലാസ് പ്രവചിക്കണം (*ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട്* ക്ലാസ്സുകളിൽ ഒന്നാണ്). പ്രധാനമായും രണ്ട് സെഗ്മെന്റേഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഉണ്ട്:
+
+* **സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ** പിക്സലിന്റെ ക്ലാസ് മാത്രം പറയുന്നു, ഒരേ ക്ലാസ്സിലുള്ള വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളെ വേർതിരിക്കില്ല
+* **ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ** ക്ലാസ്സുകളെ വ്യത്യസ്ത ഇൻസ്റ്റൻസുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.
+
+ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ, ഈ ആടുകൾ വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളാണ്, എന്നാൽ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ എല്ലാ ആടുകളും ഒരേ ക്ലാസ്സായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
+
+
+
+> ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://nirmalamurali.medium.com/image-classification-vs-semantic-segmentation-vs-instance-segmentation-625c33a08d50) നിന്നാണ്
+
+സെഗ്മെന്റേഷനിനായി വിവിധ ന്യൂറൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉണ്ട്, എന്നാൽ അവയ്ക്ക് ഒരേ ഘടനയുണ്ട്. ഒരു വിധത്തിൽ, ഇത് മുമ്പ് പഠിച്ച ഓട്ടോഎൻകോഡറിനെപ്പോലെ തന്നെയാണ്, പക്ഷേ ഒറിജിനൽ ചിത്രം പിളർത്തുന്നതിന് പകരം, ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം ഒരു **മാസ്ക്** പിളർത്തുകയാണ്. അതിനാൽ, ഒരു സെഗ്മെന്റേഷൻ നെറ്റ്വർക്ക് താഴെപ്പറയുന്ന ഭാഗങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
+
+* **എൻകോഡർ** ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു
+* **ഡികോഡർ** ആ ഫീച്ചറുകൾ **മാസ്ക് ചിത്രം** ആക്കുന്നു, അതിന്റെ വലിപ്പവും ചാനലുകളുടെ എണ്ണം ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം അനുസരിച്ചുള്ളതാണ്.
+
+
+
+> ചിത്രം [ഈ പ്രസിദ്ധീകരണം](https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf) നിന്നാണ്
+
+സെഗ്മെന്റേഷനിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ പ്രത്യേകമായി പറയേണ്ടതാണ്. ക്ലാസിക്കൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, രണ്ട് ചിത്രങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സമാനത അളക്കാൻ മീൻ സ്ക്വയർ എറർ (MSE) ഉപയോഗിക്കാം. സെഗ്മെന്റേഷനിൽ, ലക്ഷ്യ മാസ്ക് ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലും ക്ലാസ് നമ്പർ (മൂന്നാം ഡൈമെൻഷനിൽ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡിംഗ്) പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനാൽ, ക്ലാസിഫിക്കേഷനിനുള്ള പ്രത്യേക ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കണം - ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്, എല്ലാ പിക്സലുകളിലെയും ശരാശരി. മാസ്ക് ബൈനറി ആണെങ്കിൽ - **ബൈനറി ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്** (BCE) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+
+> ✅ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡിംഗ് എന്നത് ക്ലാസ് ലേബൽ ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം തുല്യമായ വക്ടറിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്യാനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ്. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിയാൻ [ഈ ലേഖനം](https://datagy.io/sklearn-one-hot-encode/) കാണുക.
+
+## മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിനുള്ള സെഗ്മെന്റേഷൻ
+
+ഈ പാഠത്തിൽ, നാം സെഗ്മെന്റേഷൻ പ്രയോഗത്തിൽ കാണും, മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളിൽ മനുഷ്യന്റെ നെവി (മോൾസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) തിരിച്ചറിയാൻ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിച്ച്. ചിത്ര സ്രോതസ്സായി PH2 ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കും. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ മൂന്ന് ക്ലാസ്സുകളുള്ള 200 ചിത്രങ്ങളുണ്ട്: ടിപ്പിക്കൽ നെവി, അറ്റിപ്പിക്കൽ നെവി, മെലാനോമ. എല്ലാ ചിത്രങ്ങൾക്കും അനുബന്ധമായ **മാസ്ക്** ഉണ്ട്, അത് നെവി രേഖപ്പെടുത്തുന്നു.
+
+> ✅ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഈ തരത്തിലുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിന് പ്രത്യേകിച്ച് അനുയോജ്യമാണ്, എന്നാൽ മറ്റേതെങ്കിലും യാഥാർത്ഥ്യപ്രയോഗങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് കാണാമോ?
+
+
+
+> ചിത്രം PH2 ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്നാണ്
+
+നാം ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കും, ഏതെങ്കിലും നെവി അതിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യാൻ.
+
+## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ
+
+താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന നോട്ട്ബുക്കുകൾ തുറന്ന് വ്യത്യസ്ത സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കാം, അവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രാക്ടീസ് ചെയ്യാം, പ്രവർത്തനത്തിൽ കാണാം.
+
+* [സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ പൈടോർച്ച്](SemanticSegmentationPytorch.ipynb)
+* [സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ടെൻസർഫ്ലോ](SemanticSegmentationTF.ipynb)
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/24)
+
+## സമാപനം
+
+സെഗ്മെന്റേഷൻ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾക്കപ്പുറം പോയി പിക്സൽ തലത്തിലുള്ള ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നൽകുന്ന വളരെ ശക്തമായ സാങ്കേതിക വിദ്യയാണ്. ഇത് മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിൽ ഉൾപ്പെടെ പല പ്രയോഗങ്ങളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+ബോഡി സെഗ്മെന്റേഷൻ മനുഷ്യരുടെ ചിത്രങ്ങളിൽ ചെയ്യാവുന്ന സാധാരണ ജോലികളിൽ ഒന്നാണ്. മറ്റൊരു പ്രധാന ജോലികൾ **സ്കെലറ്റൺ ഡിറ്റക്ഷൻ**യും **പോസ് ഡിറ്റക്ഷൻ**ഉം ആണ്. പോസ് ഡിറ്റക്ഷൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണാൻ [OpenPose](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose) ലൈബ്രറി പരീക്ഷിക്കൂ.
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+ഈ [വിക്കിപീഡിയ ലേഖനം](https://wikipedia.org/wiki/Image_segmentation) ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വിവിധ പ്രയോഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് നല്ല അവലോകനം നൽകുന്നു. ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ, പാനോപ്റ്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നിവയുടെ ഉപവിഭാഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് സ്വയം കൂടുതൽ പഠിക്കുക.
+
+## [അസൈൻമെന്റ്](lab/README.md)
+
+ഈ ലാബിൽ, [Segmentation Full Body MADS Dataset](https://www.kaggle.com/datasets/tapakah68/segmentation-full-body-mads-dataset) ഉപയോഗിച്ച് **മനുഷ്യ ശരീര സെഗ്മെന്റേഷൻ** പരീക്ഷിക്കൂ.
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, യന്ത്രം ചെയ്ത വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ വ്യാഖ്യാനക്കേടുകൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb
index 631a73c5..dcd13b0d 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb
@@ -1,782 +1,782 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "3AbTeDP5Tbou"
- },
- "source": [
- "# സെഗ്മെന്റേഷൻ\n",
- "\n",
- "നാം ഇതിനകം ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ പഠിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് ചിത്രത്തിൽ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ അവരുടെ *ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ* പ്രവചിച്ച് കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. എന്നാൽ ചില ജോലികൾക്കായി നമുക്ക് ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ മാത്രമല്ല, കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഒബ്ജക്റ്റ് ലൊക്കലൈസേഷനും ആവശ്യമുണ്ട്. ഈ ജോലിയാണ് **സെഗ്മെന്റേഷൻ** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്.\n",
- "\n",
- "സെഗ്മെന്റേഷൻ **പിക്സൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** ആയി കാണാം, അതായത് ചിത്രത്തിലെ **ഓരോ** പിക്സലിനും അതിന്റെ ക്ലാസ് പ്രവചിക്കണം (*ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട്* ക്ലാസ്സുകളിൽ ഒന്നാണ്). പ്രധാനമായും രണ്ട് സെഗ്മെന്റേഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഉണ്ട്:\n",
- "\n",
- "* **സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ** പിക്സലിന്റെ ക്ലാസ് മാത്രം പറയുന്നു, ഒരേ ക്ലാസ്സിലുള്ള വ്യത്യസ്ത ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തമ്മിൽ വ്യത്യാസം കാണിക്കുന്നില്ല\n",
- "* **ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ** ക്ലാസ്സുകളെ വ്യത്യസ്ത ഇൻസ്റ്റൻസുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ 10 ആട് വ്യത്യസ്ത ഒബ്ജക്റ്റുകളാണ്, സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ എല്ലാ ആടുകളും ഒരേ ക്ലാസ്സായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/instance_vs_semantic.eee9812bebf8cd450cdef4caaed2d4dd9c6c3b671e0c65d8aef312758ebb7b89.ml.jpeg\")
\n",
- "\n",
- "> ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://nirmalamurali.medium.com/image-classification-vs-semantic-segmentation-vs-instance-segmentation-625c33a08d50) നിന്നാണ്\n",
- "\n",
- "സെഗ്മെന്റേഷനിനായി വ്യത്യസ്ത ന്യൂറൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉണ്ട്, പക്ഷേ അവയ്ക്ക് എല്ലാം ഒരേ ഘടനയുണ്ട്:\n",
- "\n",
- "* **എൻകോഡർ** ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു\n",
- "* **ഡികോഡർ** ആ ഫീച്ചറുകൾ **മാസ്ക് ഇമേജായി** മാറ്റുന്നു, അതിന്റെ വലിപ്പവും ചാനലുകളുടെ എണ്ണം ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണത്തോടനുസരിച്ചുള്ളതാണ്.\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/segm.92442f2cb42ff4fa650fee858a3a02f55cf46825d9602115130e9e95a52a8526.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "> ചിത്രം [ഈ പ്രസിദ്ധീകരണം](https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf) നിന്നാണ്\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## മുൻവശം ആവശ്യങ്ങൾ\n",
- "\n",
- "ആരംഭിക്കാൻ, ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഇറക്കുമതി ചെയ്ത്, പരിശീലനത്തിന് GPU ലഭ്യമാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T15:48:06.861688Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T15:48:06.861254Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T15:48:06.868219Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T15:48:06.867567Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T15:48:06.861644Z"
- },
- "id": "tv1T3XemFMpE",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "import torch\n",
- "import torchvision\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "from torchvision import transforms\n",
- "from torch import nn\n",
- "from torch import optim\n",
- "from tqdm import tqdm\n",
- "import numpy as np\n",
- "import torch.nn.functional as F\n",
- "from skimage.io import imread\n",
- "from skimage.transform import resize\n",
- "import os\n",
- "torch.manual_seed(42)\n",
- "np.random.seed(42)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:32.933989Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:32.933733Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:32.937996Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:32.937366Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:32.933959Z"
- },
- "id": "xhSEogpDFMpK",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'\n",
- "train_size = 0.9\n",
- "lr = 1e-3\n",
- "weight_decay = 1e-6\n",
- "batch_size = 32\n",
- "epochs = 30"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "D4if75qwFMpJ"
- },
- "source": [
- "## ഡാറ്റാസെറ്റ്\n",
- "\n",
- "നാം മനുഷ്യ നേവികളുടെ ഡെർമോസ്കോപി ചിത്രങ്ങളുടെ PH2 ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കും. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ മൂന്ന് വർഗ്ഗങ്ങളിലുള്ള 200 ചിത്രങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു: സാധാരണ നേവസ്, അസാധാരണ നേവസ്, മേളനോമ. എല്ലാ ചിത്രങ്ങളിലും നേവസിന്റെ അതിരുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്ന **മാസ്ക്** ഉണ്ട്.\n",
- "\n",
- "താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന കോഡ് ഡാറ്റാസെറ്റ് അതിന്റെ യഥാർത്ഥ സ്ഥലത്ത് നിന്ന് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് അൺകമ്പ്രസ് ചെയ്യും. ഈ കോഡ് പ്രവർത്തിക്കാൻ `unrar` യൂട്ടിലിറ്റി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിരിക്കണം, ലിനക്സിൽ `sudo apt-get install unrar` ഉപയോഗിച്ച് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം, അല്ലെങ്കിൽ വിൻഡോസ്ക്കായി കമാൻഡ്-ലൈൻ പതിപ്പ് [ഇവിടെ](https://www.rarlab.com/rar_add.htm) നിന്ന് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:47:25.071036Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:47:25.070746Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:47:32.612115Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:47:32.611253Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:47:25.071005Z"
- },
- "id": "TkuYGLRKFMpK",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "#!apt-get install rar\n",
- "!wget https://www.dropbox.com/s/k88qukc20ljnbuo/PH2Dataset.rar\n",
- "!unrar x -Y PH2Dataset.rar"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ നാം ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള കോഡ് നിർവചിക്കും. എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും 256x256 വലുപ്പത്തിലേക്ക് മാറ്റുകയും, ഡാറ്റാസെറ്റ് ട്രെയിൻ ഭാഗവും ടെസ്റ്റ് ഭാഗവും ആയി വിഭജിക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ ഫംഗ്ഷൻ ട്രെയിൻ, ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തിരികെ നൽകുന്നു, ഓരോന്നിലും ഒറിജിനൽ ചിത്രങ്ങളും നിവസ് ചുറ്റിപ്പറ്റുന്ന മാസ്കുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {
- "id": "Rumy9ldAFteW"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def load_dataset(train_part, root='PH2Dataset'):\n",
- " images = []\n",
- " masks = []\n",
- "\n",
- " for root, dirs, files in os.walk(os.path.join(root, 'PH2 Dataset images')):\n",
- " if root.endswith('_Dermoscopic_Image'):\n",
- " images.append(imread(os.path.join(root, files[0])))\n",
- " if root.endswith('_lesion'):\n",
- " masks.append(imread(os.path.join(root, files[0])))\n",
- "\n",
- " size = (256, 256)\n",
- " images = torch.permute(torch.FloatTensor(np.array([resize(image, size, mode='constant', anti_aliasing=True,) for image in images])), (0, 3, 1, 2))\n",
- " masks = torch.FloatTensor(np.array([resize(mask, size, mode='constant', anti_aliasing=False) > 0.5 for mask in masks])).unsqueeze(1)\n",
- "\n",
- " indices = np.random.permutation(range(len(images)))\n",
- " train_part = int(train_part * len(images))\n",
- " train_ind = indices[:train_part]\n",
- " test_ind = indices[train_part:]\n",
- "\n",
- " train_dataset = (images[train_ind, :, :, :], masks[train_ind, :, :, :])\n",
- " test_dataset = (images[test_ind, :, :, :], masks[test_ind, :, :, :])\n",
- "\n",
- " return train_dataset, test_dataset\n",
- "\n",
- "train_dataset, test_dataset = load_dataset(train_size)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ചില ചിത്രങ്ങൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്ത് അവ എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്ന് നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 17,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:58.259127Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:58.258819Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:58.266433Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:58.265489Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:58.259090Z"
- },
- "id": "jP2_-AjIFMpO",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def plotn(n, data, only_mask=False):\n",
- " images, masks = data[0], data[1]\n",
- " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
- " fig1, ax1 = plt.subplots(1, n)\n",
- " for i, (img, mask) in enumerate(zip(images, masks)):\n",
- " if i == n:\n",
- " break\n",
- " if not only_mask:\n",
- " ax[i].imshow(torch.permute(img, (1, 2, 0)))\n",
- " else:\n",
- " ax[i].imshow(img[0])\n",
- " ax1[i].imshow(mask[0])\n",
- " ax[i].axis('off')\n",
- " ax1[i].axis('off')\n",
- " plt.show()\n",
- "\n",
- "plotn(5, train_dataset)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നാം നമ്മുടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് ഡാറ്റ ഫീഡ് ചെയ്യാൻ ഡാറ്റലോഡറുകളും ആവശ്യമാണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 16,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:58.247264Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:58.246853Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:58.256661Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:58.255964Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:58.247222Z"
- },
- "id": "rUGDAa61FMpN",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(list(zip(train_dataset[0], train_dataset[1])), batch_size=batch_size, shuffle=True)\n",
- "test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(list(zip(test_dataset[0], test_dataset[1])), batch_size=1, shuffle=False)\n",
- "dataloaders = (train_dataloader, test_dataloader)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "ORmas8XhYfS8"
- },
- "source": [
- "## സെഗ്നെറ്റ്\n",
- "\n",
- "ഏറ്റവും ലളിതമായ എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ ആർക്കിടെക്ചർ **സെഗ്നെറ്റ്** എന്നാണ് വിളിക്കുന്നത്. എൻകോഡറിൽ കോൺവല്യൂഷനുകളും പൂലിംഗുകളും ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് CNN ആണ് ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഡീകോഡറിൽ കോൺവല്യൂഷനുകളും അപ്സാമ്പ്ലിംഗുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡീകോൺവല്യൂഷൻ CNN ആണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് മൾട്ടി-ലെയർ നെറ്റ്വർക്ക് വിജയകരമായി പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഇത് ആശ്രയിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/segnet.87377542aa5a8b76c6e19b715e86daec8da5c1124df41ab6064d8409b8579be6.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "> ഈ ചിത്രം ഈ പേപ്പറിൽ നിന്നാണ്: Badrinarayanan, V., Kendall, A., & Cipolla, R. (2015). [SegNet: A deep convolutional\n",
- "encoder-decoder architecture for image segmentation](https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:59.239435Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:59.239186Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:59.257319Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:59.256388Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:59.239401Z"
- },
- "id": "QDsSrmbeTbp9",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class SegNet(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.enc_conv0 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.act0 = nn.ReLU()\n",
- " self.bn0 = nn.BatchNorm2d(16)\n",
- " self.pool0 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
- "\n",
- " self.enc_conv1 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.act1 = nn.ReLU()\n",
- " self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)\n",
- " self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
- "\n",
- " self.enc_conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.act2 = nn.ReLU()\n",
- " self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
- " self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
- "\n",
- " self.enc_conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.act3 = nn.ReLU()\n",
- " self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
- " self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
- "\n",
- " self.bottleneck_conv = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " \n",
- " self.upsample0 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
- " self.dec_conv0 = nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=128, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.dec_act0 = nn.ReLU()\n",
- " self.dec_bn0 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
- "\n",
- " self.upsample1 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
- " self.dec_conv1 = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=64, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.dec_act1 = nn.ReLU()\n",
- " self.dec_bn1 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
- "\n",
- " self.upsample2 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
- " \n",
- " self.dec_conv2 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=32, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.dec_act2 = nn.ReLU()\n",
- " self.dec_bn2 = nn.BatchNorm2d(32)\n",
- "\n",
- " self.upsample3 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
- " self.dec_conv3 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=1, kernel_size=(1,1))\n",
- "\n",
- " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
- "\n",
- " def forward(self, x):\n",
- " e0 = self.pool0(self.bn0(self.act0(self.enc_conv0(x))))\n",
- " e1 = self.pool1(self.bn1(self.act1(self.enc_conv1(e0))))\n",
- " e2 = self.pool2(self.bn2(self.act2(self.enc_conv2(e1))))\n",
- " e3 = self.pool3(self.bn3(self.act3(self.enc_conv3(e2))))\n",
- "\n",
- " b = self.bottleneck_conv(e3)\n",
- "\n",
- " d0 = self.dec_bn0(self.dec_act0(self.dec_conv0(self.upsample0(b))))\n",
- " d1 = self.dec_bn1(self.dec_act1(self.dec_conv1(self.upsample1(d0))))\n",
- " d2 = self.dec_bn2(self.dec_act2(self.dec_conv2(self.upsample2(d1))))\n",
- " d3 = self.sigmoid(self.dec_conv3(self.upsample3(d2)))\n",
- " return d3"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നാം പ്രത്യേകിച്ച് സെഗ്മെന്റേഷനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ പരാമർശിക്കണം. പരമ്പരാഗത ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിൽ, രണ്ട് ചിത്രങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സാദൃശ്യത്തെ അളക്കേണ്ടതുണ്ട്, അതിനായി മീൻ സ്ക്വയർ എറർ ഉപയോഗിക്കാം. സെഗ്മെന്റേഷനിൽ, ലക്ഷ്യ മാസ്ക് ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലും ക്ലാസ് നമ്പർ (മൂന്നാം ഡൈമെൻഷനിൽ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡഡ്) പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിനായി പ്രത്യേകമായ ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കണം - എല്ലാ പിക്സലുകളിലൂടെയും ശരാശരി എടുത്ത ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്. മാസ്ക് ബൈനറി ആയിരിക്കുകയാണെങ്കിൽ (നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽപോലെ) - **ബൈനറി ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്** (BCE) ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:59.259154Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:59.258856Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:59.284201Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:59.283559Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:59.259108Z"
- },
- "id": "2GoR8-huFMpn",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = SegNet().to(device)\n",
- "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)\n",
- "loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പ് സാധാരണ രീതിയിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 21,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:59.286008Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:59.285826Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:59.298404Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:59.297656Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:59.285986Z"
- },
- "id": "HQ_UFglyTbqM",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device):\n",
- " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
- " train_dataloader, test_dataloader = dataloaders[0], dataloaders[1]\n",
- "\n",
- " for epoch in tqdm_iter:\n",
- " model.train()\n",
- " train_loss = 0.0\n",
- " test_loss = 0.0\n",
- "\n",
- " for batch in train_dataloader:\n",
- " imgs, labels = batch\n",
- " imgs = imgs.to(device)\n",
- " labels = labels.to(device)\n",
- "\n",
- " preds = model(imgs)\n",
- " loss = loss_fn(preds, labels)\n",
- "\n",
- " optimizer.zero_grad()\n",
- " loss.backward()\n",
- " optimizer.step()\n",
- "\n",
- " train_loss += loss.item()\n",
- "\n",
- " model.eval()\n",
- " with torch.no_grad():\n",
- " for batch in test_dataloader:\n",
- " imgs, labels = batch\n",
- " imgs = imgs.to(device)\n",
- " labels = labels.to(device)\n",
- "\n",
- " preds = model(imgs)\n",
- " loss = loss_fn(preds, labels)\n",
- "\n",
- " test_loss += loss.item()\n",
- "\n",
- " train_loss /= len(train_dataloader)\n",
- " test_loss /= len(test_dataloader)\n",
- "\n",
- " tqdm_dct = {'train loss:': train_loss, 'test loss:': test_loss}\n",
- " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
- " tqdm_iter.refresh()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 12,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:59.302207Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:59.301979Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:17:44.792683Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:17:44.791975Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:59.302184Z"
- },
- "id": "MsgM_kZRFMpo",
- "outputId": "8ff2de4a-ad8d-4b57-bdeb-ecaa90f742e2",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 30/30 [16:01<00:00, 32.04s/it, train loss:=0.593, test loss:=0.577]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നമ്മുടെ മോഡൽ വിലയിരുത്താൻ, നാം ചില ചിത്രങ്ങൾക്കായി ടാർഗറ്റ് മാസ്കുകളും പ്രവചിച്ച മാസ്കുകളും മാത്രം പ്ലോട്ട് ചെയ്യും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 13,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 203
- },
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:17:44.795590Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:17:44.794942Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:17:45.663916Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:17:45.663160Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:17:44.795550Z"
- },
- "id": "FXvR7P1FFMpo",
- "outputId": "16b1f56d-93e0-48a0-d0c2-a8214b537741",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAV0AAABICAYAAABV5CYrAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAUEUlEQVR4nO3deVwVZdsH8N/MnHM4HOAAgqAIgogbGCpqCuqT5euSmRZupaaZmuaWuZRPb/vi8phLubeI9rxmmrmbqallJoqhiIJIIoiKgCDrOXCWmXn/wFYVzjLLGbi/n0//xJy5L4bjNTP3ct0Uz/MgCIIgpEHLHQBBEERDQpIuQRCEhEjSJQiCkBBJugRBEBIiSZcgCEJCJOkSBEFISFXbD/vSwxvEfLLD3DeUrceSa3J/5Lrci1yTe9l0TSgK5v5doJqXj8Pt9joVm9Ba7J2EtrPTwRkMtR5X2zUhT7oEQbgMSqVC0aTuWLx2jcslXABIe2I1shPCoWraxOFzkKRLEIRroCgUTH4Yu99Ygofd1HJHc186WoO0HpvgtpWFpV8Xh85Bkq6Lo9QaGIZ2Q/4rcTD37wJKrZE7JIIQHK3V4sb8WGx9dQmCVZ5yh1MrhqKxI+IwXl3zX5gHdLX787X26RLyotu3xc0PKByMWYqmKk8Usgb0Xj8PIR+clDs0ghBU7isxOD1tGTxpD7lDsdkAnQln/3McJ86Fgi0otPlz5EnXFVEUysZ0x/gdB5D68BY0vXvnD2A8MG7kYTCBATIHSBDCobo+hIUvbIQnrZU7FLvN80vH9bERdn2GJF0Xwvg1Qu47cSj/Lhzr3v8YIzzL7jlmdqMMu//IBOGyKAqXJ7hjsIdR7kgcoqYYzHphB+jotjZ/hiRdF8H4+4H7xh0pkz5GYodv0dHN7b7HqSkGSyd/huxFsaA7tJM4SoIQFh3VBgl9P5c7DKdM8M5H1r/dAJqx6XiSdF1EQXxr7G6zC25U3aO2/XQWZI5dizHbDuH6m3FQhQTX/ICya2otQciLopAxTY/e7pzckThtZ+w68LEP2XQsSboyY3y8YXqiK16fu9mmhPtXo72KcWHKKgw8eB6F0+JQuKsN8l6NA+PjLVK0hKLRDPjYDsheEItr78bJPjZg7tcZux//RNYYhBKlcUfOdN6mp10ye0FGln5dEPhuJhY3W/7HYJm9GIrGNJ/rmPL6KjAUDVMXC6I6TkLEuHTwFrPAERNKwwQGgA0NhEWvQfYwBrsHfIJojRYszyGi8RS0eblUlu8JrdPB740cRGuUN3j2IAndEvBh22fApmfWehxJujK69rgKR0OPA3B+XiJD1by0uFFqbOq+AR+GDgV7Jdvp8xIKQlGgYiJhaO6J4vYMzN4cJg84jHHeO6EGBV9GB6AmyTEUjdNPLkeseQ5az08BV10taaimnpHYELoCQnz3XUUPLY3s4f5o/i5Jui4r5BCLomEG+DPCzk3spLGirFMAPEnSbRAoNzeUP9UJFc+U44uOG9FBg390Vd3/+xXAeOD8sBWICZyMlovM4M5fkihgCtnP8g6/3bmyTv0u4c6i+w+C/44kXZkwej1ud1RDS9k24mkPE2+Fttgq+HkJ16MKCUb6u01wtu+yu0+y9o0LeNJaZD6yCXu66PDKvrFos6YQ7G9XxQn2LlVoCFb12ixqG3J5J3gfZkZPqfUYMpAmMVVwM+S+EwftPre7K3CE79M6XNUU2su3BD8v4VrY3jHosCcXV/p/ejfhOm6whxFZI9eh0aY7YHx9BYrw/q4PDcYAd2XOy61La7UHsobX/gRPkq6EqM5RaLmrEBcnrcKOiMOircBZfLk/rHkk6dZnVKcoDFp9FAsCU//ozxfCipD9MHUKF+x898P1KBM0ZlfTucflWn9ef39zF5Q1XI9Pgs6I/oUznPUH+AZRyrVBojpFwWfVLczyzRH83DpKDdZdxO8nzSBQXyHe+V3A2ub7av25dEmXokB7ef3xX4OcyN+8SvQm9hh0CP/6tujtEPJgH43Bo18m4esWR0U5v47WoDhSvLKKTHhzvNmi9qSkdHV19Qg+kKYKD0PWIi/otH/O/bOwDCoLPPFyr0PQUhZYeBU+2T8QEV+Vgb+UBd5kEjqMButUZQT4azflDkMUjF6PkiciUTmiHGqGRUm+Hm1XVYC/nA06NBg3nwhE0LHSmlH4evikr2oSiK7Lz+A1v99EbaeypXiDsBkzAtFLa0VDfskWPOlynlp83fXzB9YO+N3U0auRMcKExbf6I3VLZwRtvWJXeTQlspaKXwt3qM+vSGn2DCDyCLSUaK0WfLuWKF9YhcPtV/ytLzy1XzWePvESxkcn4t9+32D/VE+sGzKozgnqSlQ4MBxvNt4He2co2CusZUHNm6gIN65zQ5eDodwFP6+SCHK7oXU6lI6NRc6HsWj5RTaiNHXncoaiEaVxx5ehx3HmtZW48nETlD4XC1rn3CisK9Nnij9DL1rDIHNKAJjAgHpR8JzqFAXfI+5YvvMznIjecc/gY7RGi6zHEvCGfwYYisbjugoUdfWTKVrx0DodGo2+bvdScUc8G3wGjI+PKOf2pht2wgWcTLq0VouKZ7rD7YAXjixYjsvj12JVs9NQ2zn3VE0xSOuVgCMLl6PJUQZFe1vD3N+xrTBcWWWo+IU91BSDlJErMOXECWQu62Rz5SNXRKk1uP2eBV+1OIZ2GttuxmqKQUn/KkX/3veT92JHfNtmuyRt9dVlggsLkqSthsjhpKsKDcH1r1pi/5Jl2NXqoNPTn9QUA09ai4TmPyO58zb8e/Um3Hg9Dox//XhqYfwaYVa/A5K05UlrMdjDiDWPb4QqyPEN9ORWHh+D3R022P25l6KPg9HXn9VOjI83Rr5wRLIi3x40Bagabp+r2By6soyvL/iNLC523+z0pOwH6aezIGXaSpT/nzdUYc1FaUNKxm4tMdY7Q9I2/6WtQNFjyrx2jF6PHq+ddmi/rPHeF1E0JFKEqORhbReGsT7JkrVXzFKgqiyStdfQOJR0S/u1wbZWO4SO5R5qisGJ6B3w2lwJxq+R6O2J4u5UuRt9GMn7s3S0BlXxpYqcnmeJDscM/58d+qwvo8Pk+TtxdXGs6KurpHCnvQ6BjHTfndPVYaBukMU1YrE/6dIMiuONku5ntCnsIK7ObKvIfrqC6bF4LDEPZ0Ysk6X9hA6bwES2lqVtZ+QMdkdzJwqiTPDOx8Uxn6D4Sdu3UXFVd6I5u8dJnMHypGtBTHZfXcbTA688dESMWB7IjVLjh/H/QdGkhyVt11mUSoXoURcxr1GWaN0wdemoUeHaYOX0i1Nubsh9Kw7fDF/h9LlUYGD2VN5T/j/xKmnnHLOgAa7+zXN2FQ7d0mhK+j9IsMoTH87bAMOwbop5XeatViTvbY89BvmmwTEUjQmjvwcT0UK2GOxBtQ3H1heW1TnP21ZuZcrfCqbZDxRMvHR9rBuy48BWGiRrr6FR1HvEAJ0JHy9ZCUO8cp54gxcmYu3wp7C5Qr6nzSk+GTC28ZetfXtkTPUUbDeBQtYIj3zlDwipK1mwEq2wY3kOpv0BAMdK0l5DZHfSpbw80Ux9R4xYbNJRo0J5qIL6dnkeXEo6FiaMlC0EHa1BYSfxJ9ULIWwn8GW5MDeIL8s6QXNK2hkjSne4yh1NfyyWO4x6ze6kWzAgFP/jLl+VoFyrEUE/lcnWvqMCz5hwy1opW/vtB1xWxAo1zfdn8PaxeEHOVc2pAVb5T2xud0woYKXZx+yl48/VyyXUrsSupEu5uSF8fKYkSxEfpDGjQnmEl2ztO0rzSxreyBsgW/utPQtBqRWwUQhFoVmLIkFO1VRTCspD+cvKmbxiXLWKv8NzssmMNmuq62WxIFdiV9JlmgZidtAhsWKxiSetRczcc4rbZpyrrsbPRx+Spe0b1krs3dgLnFEB1fp5HoUpgYKc6kmPTFgiQwU5l5y48gocqxB3sUemxYCJH80Cn5wmajuEvd0LFAU1Jf/r2rTGx8CHNZM7DLupquSZdfHolnlouipJlrYd4V5AgeU5WHjnvmv+jDsMQcLMgpATZzAiszJA1DYG7JuNgLWnyVOuBOxKulxhETYV9xArFpu1VmuROcdNcU+75nbyPGmqyynwVuVsVNlsfwE6LZ2ODmtnoIR1/JptqwyA7y/XBYxMJhyLM7+FiXb6JJMFbdaXkRkLErEv6RoM+GlzVxg5aTr1H4ShaKQ/9il+e11Z6+vlml08csSPYPR6mVq3H5uZheANafC6xsPAOz7P9q2kwbDezBMwMvm4XxHviX3M6QngLtS+rxchHLtnLwR9eh4D00eIEYtd3Cg1WHdlTXxn78jzqvtjYSvwZnlvlPYqHB6JvQs+cqjgDQAYOTO8f9HWm9fl4KMG3BBh9ksRa0Djb93rzXVSAruTLmcwwP1VHWbmdQXrxFOIs1LN1Wi1Wfw9x4QUtodFGSdtzHNuxcB9mgpcdbWk7TrLrKcQwHjY/bki1oDVpSGI2fAyAjdfFCEyeahulyOPFf6mPfbKcOj3nhf8vMSDObQijUtJR9bTgZiTL9/KsKdPvAScviBb+47QXi3GQaM09W0vmY0IPzQBGcNCwGZmSdKm3IpYA/ounofv+kQh9K1EcBX1Z9dZ9mouplwYI+g5DxnVqF4YpLgbstI5vAzYev0Gkj/ojEpO+j9YmrkKrZaaFfdKxF7Jxpvnhojaxh6DDn3SB2PG+Olo9UIKrNnXRG1PLLwDHeCjM0ci8LNkWG/lCx+Q3DgWlp+FW0pu5MyYt2oS1Id+FeychG2cqr3gVmIBC+kT35nqUNDXlfkPy+sHD5tvVBvLA9AjNd7m49PMVVg5fgTUj+eDOXZW0aPRlRH2zbYwcmYUbQ2p1ztLN0k04pJZmBkwt1gzgo7Kt5y/IXMu6WYV4qcq6Qu5LErtD7ZYmV+YwH3ZOGise86lkTNj/Xvx0MfnI+bEi3UeX8ga8Nzi2WBOXQRvUdag2f1ofO17g3q7sBsCt6WLFI1roE9ewLD1c52uOFbGVaH/N3PBX6o/O0YriVNJ13rjJuadHSZULDYz3/JQXNfC76z5BXgrYQx6psYjcu1UdFw0FZ2T750NoqM1qAyiwRmNaDW/FL0vPoXcWkavr1q0aHrwlqLm49bG+4AHZuZ1tXmBxPZTXcGWKq8mh104FqGfZuCtwq52f5TlObA8hySTBT0/noOI/z1XL27OSuTcYnyeR+BXWpTEGSUt0u0eXFFTU1eJiZfnEbzwJLCYgQdX86Sh2heG/p8Nwp62O/9W18IYVDM7xJqTC+2Tbhg9cA7yhppxqNdKtFR7wsRboEJNxTUv2gxrgB6oJw8vvhsTcWWfH2KenwH//jfxfeR2vH87Bm83TrlnF4US1oimPymqSqnD2OI7OLoyFpXvnfrb7i0sz6GKN9/T3feryRPTz46Cz04PUCygz6pEUHIieCX+21GIMq4KtW0S5XQFFI+DqYj5YQYu9F0t2RY+yztsw4pWg5U9Kv+X/lbr1Ryong9Grz4zMfG13XjROw8WnoVXzp+JhDeZoNt5GhG7KIweNReVwTS8szkY/WnwDNA4pQrMrxdk6GEXD1tUjKCPTkK1JQjdh7yMoO/z0HpuLDKGrP7bzaln0iSE7DpXr3732jTenobugyZgb+f1CFa5I9tajYEnpiN0A42/XgSK5+F27Q6a56T/8X2T+xodrwb+Jd1OX7J49OzzSKllB3unky5XXY220y6h+8zZ2DplKaI04m+gF6etwKLmPlDXowp01us34LvxBtZrhuDJN5Zga0V7NPs2B/d0FvA8vDefwu8LoP+6dEDuf1Bisd7MQ8CaPFgBRL5XhaU92+N1/5oVVKeqWTR/nwdXjwfQ/oktL0fIuFxMDZ+Ea4N84XmDR8TmM/ftWnK1zqZxRycie+DncochqqqzfsCgB/9ckFp/nNGIZosTMe72bISPz0R847N42rNQtBKQo7KegvbCdSh3bP7BGickY8yVl6EpMoC7SQpw/5M1vwDfvdcbEQvy0ds9D9PSxsM/teEtYeUqKoDzlxByd12DUm644Vt4FPY3OLTwRQmKWAOanqy9r1y4jjCeh98XiSh/tAJf9uyCqB9fFLRGQ5q5CqtLQ5BiMqF6fiDYgkLBzu1KeIsZqqPJ4FJJwn0Qj+2nsanfIxgbPwVNZlQrempcQ6O9WoSzpkZyhyGaLeWR0J6pvdtT8NEH3mIGe/s2Wr2YiW4rZuGh06NQyDq3yR3Lcxj++Rx81ycKk9+aBep0/VneSTjGmpML/swFWHNy5Q6FsIM1JxfzLgyVOwzRrMvoCbakpNZjRBvy5QwGBH10Es2GZ2LgO3ORZrav5sDvdR3SzFVot2kawnYUwXorHz7/TSRPNgShVDwPr616p0p2uqoyrgq6/XVX8xN9/xbeaoVfQhLGaOfg8Pwl8K+jL6eMq0KPpInQHtDDNLAMXJIPWixKlGw3VIIgxOW9JxXjX3oau1odlDsUQS24HYvG29PqHGuSZnIjxyJwfRJ6bpiHolq6GoycGR33z0TIqCz4fZaIoPhLNXNaScIliHqDMxpxe1WYKKUq5WLiLTiYEAe2vLzOYyWbUc5brQh7Pwk9Ns5FJVeNFSVhaHFgIlr9+DxWl4YgyWRBnwvPou3cjD+rHpFkSxD1kteuc5h4ZaTcYQjm/dsxCPrKtlk0km4Py1utaLksAw9Xz0bovhK0Pl9T4Wi/Xyt8p4+Bb3kJ2HpUjo8giPvjLWZUfBqCkiXSrmYVQ7LJjCOLe0BfdMqm4yVfO8mWlCDkw5Pgzl/68/8V34E1+5pii9gQBGE/7z2pGJQmbI1gqd2wVmLi0lnQb7Et4QIyJF2CIAigpm9XvdIPWRZl9u2aeAse+XYuAtfZt9M2SboEQchGe/Achp+fIHcYdjNyZrTdOw1t3r1kd2U/knQJgpANb7XC7Wtf2XcYt0eWpRJd1s5C23mXHConSpESbwRBENIhT7oEQRASIkmXIAhCQiTpEgRBSIgkXYIgCAmRpEsQBCEhknQJgiAk9P+QCb2vAqnCigAAAABJRU5ErkJggg==",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "model.eval()\n",
- "predictions = []\n",
- "image_mask = []\n",
- "plots = 5\n",
- "images, masks = test_dataset[0], test_dataset[1]\n",
- "for i, (img, mask) in enumerate(zip(images, masks)):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " img = img.to(device).unsqueeze(0)\n",
- " predictions.append((model(img).detach().cpu()[0] > 0.5).float())\n",
- " image_mask.append(mask)\n",
- "plotn(plots, (predictions, image_mask), only_mask=True)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "പ്രകടനം വിലയിരുത്താൻ ചില ഔപചാരിക മാനദണ്ഡങ്ങളും ഉണ്ട്, അവയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് [ഇവിടെ](https://towardsdatascience.com/metrics-to-evaluate-your-semantic-segmentation-model-6bcb99639aa2) വായിക്കാം. ഏറ്റവും എളുപ്പത്തിൽ മനസിലാക്കാവുന്നത് **പിക്സൽ കൃത്യത** ആണ് - ശരിയായി വർഗ്ഗീകരിച്ച പിക്സലുകളുടെ ശതമാനം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "RU5KGWXaTbso"
- },
- "source": [
- "## U-Net\n",
- "\n",
- "SegNet ആർക്കിടെക്ചർ വളരെ സ്വാഭാവികമാണ്, പക്ഷേ അത് ഏറ്റവും കൃത്യമായതല്ല. യഥാർത്ഥത്തിൽ, ആദ്യം പിരമിഡ് CNN ആർക്കിടെക്ചർ യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ചിത്രത്തിന്റെ സവിശേഷതകളുടെ സ്ഥലം കൃത്യത കുറയ്ക്കുന്നു. പിന്നീട്, ചിത്രം പുനർനിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, പിക്സൽ സ്ഥാനങ്ങൾ ശരിയായി പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല.\n",
- "\n",
- "ഇത് എങ്കോഡർ, ഡീകോഡർ എന്നിവയിലെ കോൺവല്യൂഷൻ ലെയറുകൾക്കിടയിൽ **സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ** എന്ന ആശയത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ ആർക്കിടെക്ചർ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ വളരെ സാധാരണമാണ്, ഇത് **U-Net** എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഓരോ കോൺവല്യൂഷൻ ലെവലിലും സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ നെറ്റ്വർക്കിന് ആ ലെവലിലെ യഥാർത്ഥ ഇൻപുട്ടിലെ സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "ഇവിടെ നാം വളരെ ലളിതമായ CNN ആർക്കിടെക്ചർ ഉപയോഗിക്കും, പക്ഷേ U-Net കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ എൻകോഡർ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷനായി ഉപയോഗിക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന് ResNet-50.\n",
- "\n",
- "![](\"../../../../../translated_images/unet.3adb555bf39d3657bf535321c7ee153dbdd32895189e915e014229a9c79cf1e3.ml.png\")
\n",
- "\n",
- "> ചിത്രം പേപ്പറിൽ നിന്നാണ്: Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox. [U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation.](https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 14,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:17:45.665392Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:17:45.665102Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:17:45.691051Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:17:45.690314Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:17:45.665341Z"
- },
- "id": "ZLKGrI4YTbs9",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class UNet(nn.Module):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.enc_conv0 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.act0 = nn.ReLU()\n",
- " self.bn0 = nn.BatchNorm2d(16)\n",
- " self.pool0 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
- "\n",
- " self.enc_conv1 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.act1 = nn.ReLU()\n",
- " self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)\n",
- " self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
- "\n",
- " self.enc_conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.act2 = nn.ReLU()\n",
- " self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
- " self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
- "\n",
- " self.enc_conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.act3 = nn.ReLU()\n",
- " self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
- " self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
- "\n",
- " self.bottleneck_conv = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " \n",
- " self.upsample0 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
- " self.dec_conv0 = nn.Conv2d(in_channels=384, out_channels=128, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.dec_act0 = nn.ReLU()\n",
- " self.dec_bn0 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
- "\n",
- " self.upsample1 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
- " self.dec_conv1 = nn.Conv2d(in_channels=192, out_channels=64, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.dec_act1 = nn.ReLU()\n",
- " self.dec_bn1 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
- "\n",
- " self.upsample2 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
- " self.dec_conv2 = nn.Conv2d(in_channels=96, out_channels=32, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
- " self.dec_act2 = nn.ReLU()\n",
- " self.dec_bn2 = nn.BatchNorm2d(32)\n",
- "\n",
- " self.upsample3 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
- " self.dec_conv3 = nn.Conv2d(in_channels=48, out_channels=1, kernel_size=(1,1))\n",
- "\n",
- " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
- "\n",
- " def forward(self, x):\n",
- " e0 = self.pool0(self.bn0(self.act0(self.enc_conv0(x))))\n",
- " e1 = self.pool1(self.bn1(self.act1(self.enc_conv1(e0))))\n",
- " e2 = self.pool2(self.bn2(self.act2(self.enc_conv2(e1))))\n",
- " e3 = self.pool3(self.bn3(self.act3(self.enc_conv3(e2))))\n",
- "\n",
- " cat0 = self.bn0(self.act0(self.enc_conv0(x)))\n",
- " cat1 = self.bn1(self.act1(self.enc_conv1(e0)))\n",
- " cat2 = self.bn2(self.act2(self.enc_conv2(e1)))\n",
- " cat3 = self.bn3(self.act3(self.enc_conv3(e2)))\n",
- "\n",
- " b = self.bottleneck_conv(e3)\n",
- "\n",
- " d0 = self.dec_bn0(self.dec_act0(self.dec_conv0(torch.cat((self.upsample0(b), cat3), dim=1))))\n",
- " d1 = self.dec_bn1(self.dec_act1(self.dec_conv1(torch.cat((self.upsample1(d0), cat2), dim=1))))\n",
- " d2 = self.dec_bn2(self.dec_act2(self.dec_conv2(torch.cat((self.upsample2(d1), cat1), dim=1))))\n",
- " d3 = self.sigmoid(self.dec_conv3(torch.cat((self.upsample3(d2), cat0), dim=1)))\n",
- " return d3"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 15,
- "metadata": {
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:17:45.692880Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:17:45.692240Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:17:45.719635Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:17:45.719023Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:17:45.692842Z"
- },
- "id": "15GA_43BTbtI",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = UNet().to(device)\n",
- "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)\n",
- "loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 16,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "execution": {
- "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:17:45.721443Z",
- "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:17:45.721062Z",
- "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:20:23.193420Z",
- "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:20:23.191453Z",
- "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:17:45.721410Z"
- },
- "id": "_dgiuvVVFMpr",
- "outputId": "438c570f-9480-48c6-bce6-14fbdf5b2d5f",
- "trusted": true
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|██████████| 30/30 [29:07<00:00, 58.26s/it, train loss:=0.595, test loss:=0.572] \n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 17,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 203
- },
- "id": "iEu5wjuMFMps",
- "outputId": "cf76869c-cf86-493f-fa73-a8790d21bf20"
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "model.eval()\n",
- "predictions = []\n",
- "image_mask = []\n",
- "plots = 5\n",
- "images, masks = test_dataset[0], test_dataset[1]\n",
- "for i, (img, mask) in enumerate(zip(images, masks)):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " img = img.to(device).unsqueeze(0)\n",
- " predictions.append((model(img).detach().cpu()[0] > 0.5).float())\n",
- " image_mask.append(mask)\n",
- "plotn(plots, (predictions, image_mask), only_mask=True)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "accelerator": "GPU",
- "colab": {
- "collapsed_sections": [],
- "name": "SemanticSegmentation.ipynb",
- "provenance": []
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3",
- "language": "python",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.8.12"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "c0381c913f8945105ea15a54e55faaa9",
- "translation_date": "2025-11-26T01:23:05+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 0
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "3AbTeDP5Tbou"
+ },
+ "source": [
+ "# സെഗ്മെന്റേഷൻ\n",
+ "\n",
+ "നാം ഇതിനകം ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ പഠിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് ചിത്രത്തിൽ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ അവരുടെ *ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ* പ്രവചിച്ച് കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. എന്നാൽ ചില ജോലികൾക്കായി നമുക്ക് ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ മാത്രമല്ല, കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഒബ്ജക്റ്റ് ലൊക്കലൈസേഷനും ആവശ്യമുണ്ട്. ഈ ജോലിയാണ് **സെഗ്മെന്റേഷൻ** എന്ന് വിളിക്കുന്നത്.\n",
+ "\n",
+ "സെഗ്മെന്റേഷൻ **പിക്സൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** ആയി കാണാം, അതായത് ചിത്രത്തിലെ **ഓരോ** പിക്സലിനും അതിന്റെ ക്ലാസ് പ്രവചിക്കണം (*ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട്* ക്ലാസ്സുകളിൽ ഒന്നാണ്). പ്രധാനമായും രണ്ട് സെഗ്മെന്റേഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഉണ്ട്:\n",
+ "\n",
+ "* **സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ** പിക്സലിന്റെ ക്ലാസ് മാത്രം പറയുന്നു, ഒരേ ക്ലാസ്സിലുള്ള വ്യത്യസ്ത ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തമ്മിൽ വ്യത്യാസം കാണിക്കുന്നില്ല\n",
+ "* **ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ** ക്ലാസ്സുകളെ വ്യത്യസ്ത ഇൻസ്റ്റൻസുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ 10 ആട് വ്യത്യസ്ത ഒബ്ജക്റ്റുകളാണ്, സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ എല്ലാ ആടുകളും ഒരേ ക്ലാസ്സായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/instance_vs_semantic.eee9812bebf8cd45.ml.jpeg\")
\n",
+ "\n",
+ "> ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://nirmalamurali.medium.com/image-classification-vs-semantic-segmentation-vs-instance-segmentation-625c33a08d50) നിന്നാണ്\n",
+ "\n",
+ "സെഗ്മെന്റേഷനിനായി വ്യത്യസ്ത ന്യൂറൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉണ്ട്, പക്ഷേ അവയ്ക്ക് എല്ലാം ഒരേ ഘടനയുണ്ട്:\n",
+ "\n",
+ "* **എൻകോഡർ** ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു\n",
+ "* **ഡികോഡർ** ആ ഫീച്ചറുകൾ **മാസ്ക് ഇമേജായി** മാറ്റുന്നു, അതിന്റെ വലിപ്പവും ചാനലുകളുടെ എണ്ണം ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണത്തോടനുസരിച്ചുള്ളതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/segm.92442f2cb42ff4fa.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "> ചിത്രം [ഈ പ്രസിദ്ധീകരണം](https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf) നിന്നാണ്\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## മുൻവശം ആവശ്യങ്ങൾ\n",
+ "\n",
+ "ആരംഭിക്കാൻ, ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഇറക്കുമതി ചെയ്ത്, പരിശീലനത്തിന് GPU ലഭ്യമാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T15:48:06.861688Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T15:48:06.861254Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T15:48:06.868219Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T15:48:06.867567Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T15:48:06.861644Z"
+ },
+ "id": "tv1T3XemFMpE",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import torch\n",
+ "import torchvision\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "from torchvision import transforms\n",
+ "from torch import nn\n",
+ "from torch import optim\n",
+ "from tqdm import tqdm\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "import torch.nn.functional as F\n",
+ "from skimage.io import imread\n",
+ "from skimage.transform import resize\n",
+ "import os\n",
+ "torch.manual_seed(42)\n",
+ "np.random.seed(42)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:32.933989Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:32.933733Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:32.937996Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:32.937366Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:32.933959Z"
+ },
+ "id": "xhSEogpDFMpK",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'\n",
+ "train_size = 0.9\n",
+ "lr = 1e-3\n",
+ "weight_decay = 1e-6\n",
+ "batch_size = 32\n",
+ "epochs = 30"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "D4if75qwFMpJ"
+ },
+ "source": [
+ "## ഡാറ്റാസെറ്റ്\n",
+ "\n",
+ "നാം മനുഷ്യ നേവികളുടെ ഡെർമോസ്കോപി ചിത്രങ്ങളുടെ PH2 ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കും. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ മൂന്ന് വർഗ്ഗങ്ങളിലുള്ള 200 ചിത്രങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു: സാധാരണ നേവസ്, അസാധാരണ നേവസ്, മേളനോമ. എല്ലാ ചിത്രങ്ങളിലും നേവസിന്റെ അതിരുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്ന **മാസ്ക്** ഉണ്ട്.\n",
+ "\n",
+ "താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന കോഡ് ഡാറ്റാസെറ്റ് അതിന്റെ യഥാർത്ഥ സ്ഥലത്ത് നിന്ന് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് അൺകമ്പ്രസ് ചെയ്യും. ഈ കോഡ് പ്രവർത്തിക്കാൻ `unrar` യൂട്ടിലിറ്റി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിരിക്കണം, ലിനക്സിൽ `sudo apt-get install unrar` ഉപയോഗിച്ച് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം, അല്ലെങ്കിൽ വിൻഡോസ്ക്കായി കമാൻഡ്-ലൈൻ പതിപ്പ് [ഇവിടെ](https://www.rarlab.com/rar_add.htm) നിന്ന് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:47:25.071036Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:47:25.070746Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:47:32.612115Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:47:32.611253Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:47:25.071005Z"
+ },
+ "id": "TkuYGLRKFMpK",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "#!apt-get install rar\n",
+ "!wget https://www.dropbox.com/s/k88qukc20ljnbuo/PH2Dataset.rar\n",
+ "!unrar x -Y PH2Dataset.rar"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ നാം ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള കോഡ് നിർവചിക്കും. എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും 256x256 വലുപ്പത്തിലേക്ക് മാറ്റുകയും, ഡാറ്റാസെറ്റ് ട്രെയിൻ ഭാഗവും ടെസ്റ്റ് ഭാഗവും ആയി വിഭജിക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ ഫംഗ്ഷൻ ട്രെയിൻ, ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തിരികെ നൽകുന്നു, ഓരോന്നിലും ഒറിജിനൽ ചിത്രങ്ങളും നിവസ് ചുറ്റിപ്പറ്റുന്ന മാസ്കുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {
+ "id": "Rumy9ldAFteW"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def load_dataset(train_part, root='PH2Dataset'):\n",
+ " images = []\n",
+ " masks = []\n",
+ "\n",
+ " for root, dirs, files in os.walk(os.path.join(root, 'PH2 Dataset images')):\n",
+ " if root.endswith('_Dermoscopic_Image'):\n",
+ " images.append(imread(os.path.join(root, files[0])))\n",
+ " if root.endswith('_lesion'):\n",
+ " masks.append(imread(os.path.join(root, files[0])))\n",
+ "\n",
+ " size = (256, 256)\n",
+ " images = torch.permute(torch.FloatTensor(np.array([resize(image, size, mode='constant', anti_aliasing=True,) for image in images])), (0, 3, 1, 2))\n",
+ " masks = torch.FloatTensor(np.array([resize(mask, size, mode='constant', anti_aliasing=False) > 0.5 for mask in masks])).unsqueeze(1)\n",
+ "\n",
+ " indices = np.random.permutation(range(len(images)))\n",
+ " train_part = int(train_part * len(images))\n",
+ " train_ind = indices[:train_part]\n",
+ " test_ind = indices[train_part:]\n",
+ "\n",
+ " train_dataset = (images[train_ind, :, :, :], masks[train_ind, :, :, :])\n",
+ " test_dataset = (images[test_ind, :, :, :], masks[test_ind, :, :, :])\n",
+ "\n",
+ " return train_dataset, test_dataset\n",
+ "\n",
+ "train_dataset, test_dataset = load_dataset(train_size)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ചില ചിത്രങ്ങൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്ത് അവ എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്ന് നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:58.259127Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:58.258819Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:58.266433Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:58.265489Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:58.259090Z"
+ },
+ "id": "jP2_-AjIFMpO",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def plotn(n, data, only_mask=False):\n",
+ " images, masks = data[0], data[1]\n",
+ " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
+ " fig1, ax1 = plt.subplots(1, n)\n",
+ " for i, (img, mask) in enumerate(zip(images, masks)):\n",
+ " if i == n:\n",
+ " break\n",
+ " if not only_mask:\n",
+ " ax[i].imshow(torch.permute(img, (1, 2, 0)))\n",
+ " else:\n",
+ " ax[i].imshow(img[0])\n",
+ " ax1[i].imshow(mask[0])\n",
+ " ax[i].axis('off')\n",
+ " ax1[i].axis('off')\n",
+ " plt.show()\n",
+ "\n",
+ "plotn(5, train_dataset)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നാം നമ്മുടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് ഡാറ്റ ഫീഡ് ചെയ്യാൻ ഡാറ്റലോഡറുകളും ആവശ്യമാണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:58.247264Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:58.246853Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:58.256661Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:58.255964Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:58.247222Z"
+ },
+ "id": "rUGDAa61FMpN",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(list(zip(train_dataset[0], train_dataset[1])), batch_size=batch_size, shuffle=True)\n",
+ "test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(list(zip(test_dataset[0], test_dataset[1])), batch_size=1, shuffle=False)\n",
+ "dataloaders = (train_dataloader, test_dataloader)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "ORmas8XhYfS8"
+ },
+ "source": [
+ "## സെഗ്നെറ്റ്\n",
+ "\n",
+ "ഏറ്റവും ലളിതമായ എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ ആർക്കിടെക്ചർ **സെഗ്നെറ്റ്** എന്നാണ് വിളിക്കുന്നത്. എൻകോഡറിൽ കോൺവല്യൂഷനുകളും പൂലിംഗുകളും ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് CNN ആണ് ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഡീകോഡറിൽ കോൺവല്യൂഷനുകളും അപ്സാമ്പ്ലിംഗുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡീകോൺവല്യൂഷൻ CNN ആണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് മൾട്ടി-ലെയർ നെറ്റ്വർക്ക് വിജയകരമായി പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഇത് ആശ്രയിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/segnet.87377542aa5a8b76.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "> ഈ ചിത്രം ഈ പേപ്പറിൽ നിന്നാണ്: Badrinarayanan, V., Kendall, A., & Cipolla, R. (2015). [SegNet: A deep convolutional\n",
+ "encoder-decoder architecture for image segmentation](https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:59.239435Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:59.239186Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:59.257319Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:59.256388Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:59.239401Z"
+ },
+ "id": "QDsSrmbeTbp9",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class SegNet(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.enc_conv0 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.act0 = nn.ReLU()\n",
+ " self.bn0 = nn.BatchNorm2d(16)\n",
+ " self.pool0 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv1 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.act1 = nn.ReLU()\n",
+ " self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)\n",
+ " self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.act2 = nn.ReLU()\n",
+ " self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
+ " self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.act3 = nn.ReLU()\n",
+ " self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
+ " self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
+ "\n",
+ " self.bottleneck_conv = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " \n",
+ " self.upsample0 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
+ " self.dec_conv0 = nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=128, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.dec_act0 = nn.ReLU()\n",
+ " self.dec_bn0 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
+ "\n",
+ " self.upsample1 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
+ " self.dec_conv1 = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=64, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.dec_act1 = nn.ReLU()\n",
+ " self.dec_bn1 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
+ "\n",
+ " self.upsample2 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
+ " \n",
+ " self.dec_conv2 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=32, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.dec_act2 = nn.ReLU()\n",
+ " self.dec_bn2 = nn.BatchNorm2d(32)\n",
+ "\n",
+ " self.upsample3 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
+ " self.dec_conv3 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=1, kernel_size=(1,1))\n",
+ "\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, x):\n",
+ " e0 = self.pool0(self.bn0(self.act0(self.enc_conv0(x))))\n",
+ " e1 = self.pool1(self.bn1(self.act1(self.enc_conv1(e0))))\n",
+ " e2 = self.pool2(self.bn2(self.act2(self.enc_conv2(e1))))\n",
+ " e3 = self.pool3(self.bn3(self.act3(self.enc_conv3(e2))))\n",
+ "\n",
+ " b = self.bottleneck_conv(e3)\n",
+ "\n",
+ " d0 = self.dec_bn0(self.dec_act0(self.dec_conv0(self.upsample0(b))))\n",
+ " d1 = self.dec_bn1(self.dec_act1(self.dec_conv1(self.upsample1(d0))))\n",
+ " d2 = self.dec_bn2(self.dec_act2(self.dec_conv2(self.upsample2(d1))))\n",
+ " d3 = self.sigmoid(self.dec_conv3(self.upsample3(d2)))\n",
+ " return d3"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നാം പ്രത്യേകിച്ച് സെഗ്മെന്റേഷനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ പരാമർശിക്കണം. പരമ്പരാഗത ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളിൽ, രണ്ട് ചിത്രങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സാദൃശ്യത്തെ അളക്കേണ്ടതുണ്ട്, അതിനായി മീൻ സ്ക്വയർ എറർ ഉപയോഗിക്കാം. സെഗ്മെന്റേഷനിൽ, ലക്ഷ്യ മാസ്ക് ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലും ക്ലാസ് നമ്പർ (മൂന്നാം ഡൈമെൻഷനിൽ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡഡ്) പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിനായി പ്രത്യേകമായ ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കണം - എല്ലാ പിക്സലുകളിലൂടെയും ശരാശരി എടുത്ത ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്. മാസ്ക് ബൈനറി ആയിരിക്കുകയാണെങ്കിൽ (നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽപോലെ) - **ബൈനറി ക്രോസ്-എൻട്രോപി ലോസ്** (BCE) ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:59.259154Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:59.258856Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:59.284201Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:59.283559Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:59.259108Z"
+ },
+ "id": "2GoR8-huFMpn",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = SegNet().to(device)\n",
+ "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)\n",
+ "loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പ് സാധാരണ രീതിയിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 21,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:59.286008Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:59.285826Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:03:59.298404Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:03:59.297656Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:59.285986Z"
+ },
+ "id": "HQ_UFglyTbqM",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device):\n",
+ " tqdm_iter = tqdm(range(epochs))\n",
+ " train_dataloader, test_dataloader = dataloaders[0], dataloaders[1]\n",
+ "\n",
+ " for epoch in tqdm_iter:\n",
+ " model.train()\n",
+ " train_loss = 0.0\n",
+ " test_loss = 0.0\n",
+ "\n",
+ " for batch in train_dataloader:\n",
+ " imgs, labels = batch\n",
+ " imgs = imgs.to(device)\n",
+ " labels = labels.to(device)\n",
+ "\n",
+ " preds = model(imgs)\n",
+ " loss = loss_fn(preds, labels)\n",
+ "\n",
+ " optimizer.zero_grad()\n",
+ " loss.backward()\n",
+ " optimizer.step()\n",
+ "\n",
+ " train_loss += loss.item()\n",
+ "\n",
+ " model.eval()\n",
+ " with torch.no_grad():\n",
+ " for batch in test_dataloader:\n",
+ " imgs, labels = batch\n",
+ " imgs = imgs.to(device)\n",
+ " labels = labels.to(device)\n",
+ "\n",
+ " preds = model(imgs)\n",
+ " loss = loss_fn(preds, labels)\n",
+ "\n",
+ " test_loss += loss.item()\n",
+ "\n",
+ " train_loss /= len(train_dataloader)\n",
+ " test_loss /= len(test_dataloader)\n",
+ "\n",
+ " tqdm_dct = {'train loss:': train_loss, 'test loss:': test_loss}\n",
+ " tqdm_iter.set_postfix(tqdm_dct, refresh=True)\n",
+ " tqdm_iter.refresh()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:03:59.302207Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:03:59.301979Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:17:44.792683Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:17:44.791975Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:03:59.302184Z"
+ },
+ "id": "MsgM_kZRFMpo",
+ "outputId": "8ff2de4a-ad8d-4b57-bdeb-ecaa90f742e2",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 30/30 [16:01<00:00, 32.04s/it, train loss:=0.593, test loss:=0.577]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നമ്മുടെ മോഡൽ വിലയിരുത്താൻ, നാം ചില ചിത്രങ്ങൾക്കായി ടാർഗറ്റ് മാസ്കുകളും പ്രവചിച്ച മാസ്കുകളും മാത്രം പ്ലോട്ട് ചെയ്യും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 203
+ },
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:17:44.795590Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:17:44.794942Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:17:45.663916Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:17:45.663160Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:17:44.795550Z"
+ },
+ "id": "FXvR7P1FFMpo",
+ "outputId": "16b1f56d-93e0-48a0-d0c2-a8214b537741",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.eval()\n",
+ "predictions = []\n",
+ "image_mask = []\n",
+ "plots = 5\n",
+ "images, masks = test_dataset[0], test_dataset[1]\n",
+ "for i, (img, mask) in enumerate(zip(images, masks)):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " img = img.to(device).unsqueeze(0)\n",
+ " predictions.append((model(img).detach().cpu()[0] > 0.5).float())\n",
+ " image_mask.append(mask)\n",
+ "plotn(plots, (predictions, image_mask), only_mask=True)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "പ്രകടനം വിലയിരുത്താൻ ചില ഔപചാരിക മാനദണ്ഡങ്ങളും ഉണ്ട്, അവയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് [ഇവിടെ](https://towardsdatascience.com/metrics-to-evaluate-your-semantic-segmentation-model-6bcb99639aa2) വായിക്കാം. ഏറ്റവും എളുപ്പത്തിൽ മനസിലാക്കാവുന്നത് **പിക്സൽ കൃത്യത** ആണ് - ശരിയായി വർഗ്ഗീകരിച്ച പിക്സലുകളുടെ ശതമാനം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "RU5KGWXaTbso"
+ },
+ "source": [
+ "## U-Net\n",
+ "\n",
+ "SegNet ആർക്കിടെക്ചർ വളരെ സ്വാഭാവികമാണ്, പക്ഷേ അത് ഏറ്റവും കൃത്യമായതല്ല. യഥാർത്ഥത്തിൽ, ആദ്യം പിരമിഡ് CNN ആർക്കിടെക്ചർ യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ചിത്രത്തിന്റെ സവിശേഷതകളുടെ സ്ഥലം കൃത്യത കുറയ്ക്കുന്നു. പിന്നീട്, ചിത്രം പുനർനിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, പിക്സൽ സ്ഥാനങ്ങൾ ശരിയായി പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല.\n",
+ "\n",
+ "ഇത് എങ്കോഡർ, ഡീകോഡർ എന്നിവയിലെ കോൺവല്യൂഷൻ ലെയറുകൾക്കിടയിൽ **സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ** എന്ന ആശയത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ ആർക്കിടെക്ചർ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ വളരെ സാധാരണമാണ്, ഇത് **U-Net** എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഓരോ കോൺവല്യൂഷൻ ലെവലിലും സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ നെറ്റ്വർക്കിന് ആ ലെവലിലെ യഥാർത്ഥ ഇൻപുട്ടിലെ സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "ഇവിടെ നാം വളരെ ലളിതമായ CNN ആർക്കിടെക്ചർ ഉപയോഗിക്കും, പക്ഷേ U-Net കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ എൻകോഡർ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷനായി ഉപയോഗിക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന് ResNet-50.\n",
+ "\n",
+ "![](\"../../../../../translated_images/unet.3adb555bf39d3657.ml.png\")
\n",
+ "\n",
+ "> ചിത്രം പേപ്പറിൽ നിന്നാണ്: Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox. [U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation.](https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:17:45.665392Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:17:45.665102Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:17:45.691051Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:17:45.690314Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:17:45.665341Z"
+ },
+ "id": "ZLKGrI4YTbs9",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class UNet(nn.Module):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.enc_conv0 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.act0 = nn.ReLU()\n",
+ " self.bn0 = nn.BatchNorm2d(16)\n",
+ " self.pool0 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv1 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.act1 = nn.ReLU()\n",
+ " self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)\n",
+ " self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.act2 = nn.ReLU()\n",
+ " self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
+ " self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.act3 = nn.ReLU()\n",
+ " self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
+ " self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2))\n",
+ "\n",
+ " self.bottleneck_conv = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " \n",
+ " self.upsample0 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
+ " self.dec_conv0 = nn.Conv2d(in_channels=384, out_channels=128, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.dec_act0 = nn.ReLU()\n",
+ " self.dec_bn0 = nn.BatchNorm2d(128)\n",
+ "\n",
+ " self.upsample1 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
+ " self.dec_conv1 = nn.Conv2d(in_channels=192, out_channels=64, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.dec_act1 = nn.ReLU()\n",
+ " self.dec_bn1 = nn.BatchNorm2d(64)\n",
+ "\n",
+ " self.upsample2 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
+ " self.dec_conv2 = nn.Conv2d(in_channels=96, out_channels=32, kernel_size=(3,3), padding=1)\n",
+ " self.dec_act2 = nn.ReLU()\n",
+ " self.dec_bn2 = nn.BatchNorm2d(32)\n",
+ "\n",
+ " self.upsample3 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)\n",
+ " self.dec_conv3 = nn.Conv2d(in_channels=48, out_channels=1, kernel_size=(1,1))\n",
+ "\n",
+ " self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, x):\n",
+ " e0 = self.pool0(self.bn0(self.act0(self.enc_conv0(x))))\n",
+ " e1 = self.pool1(self.bn1(self.act1(self.enc_conv1(e0))))\n",
+ " e2 = self.pool2(self.bn2(self.act2(self.enc_conv2(e1))))\n",
+ " e3 = self.pool3(self.bn3(self.act3(self.enc_conv3(e2))))\n",
+ "\n",
+ " cat0 = self.bn0(self.act0(self.enc_conv0(x)))\n",
+ " cat1 = self.bn1(self.act1(self.enc_conv1(e0)))\n",
+ " cat2 = self.bn2(self.act2(self.enc_conv2(e1)))\n",
+ " cat3 = self.bn3(self.act3(self.enc_conv3(e2)))\n",
+ "\n",
+ " b = self.bottleneck_conv(e3)\n",
+ "\n",
+ " d0 = self.dec_bn0(self.dec_act0(self.dec_conv0(torch.cat((self.upsample0(b), cat3), dim=1))))\n",
+ " d1 = self.dec_bn1(self.dec_act1(self.dec_conv1(torch.cat((self.upsample1(d0), cat2), dim=1))))\n",
+ " d2 = self.dec_bn2(self.dec_act2(self.dec_conv2(torch.cat((self.upsample2(d1), cat1), dim=1))))\n",
+ " d3 = self.sigmoid(self.dec_conv3(torch.cat((self.upsample3(d2), cat0), dim=1)))\n",
+ " return d3"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:17:45.692880Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:17:45.692240Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:17:45.719635Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:17:45.719023Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:17:45.692842Z"
+ },
+ "id": "15GA_43BTbtI",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = UNet().to(device)\n",
+ "optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)\n",
+ "loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2022-04-08T16:17:45.721443Z",
+ "iopub.status.busy": "2022-04-08T16:17:45.721062Z",
+ "iopub.status.idle": "2022-04-08T16:20:23.193420Z",
+ "shell.execute_reply": "2022-04-08T16:20:23.191453Z",
+ "shell.execute_reply.started": "2022-04-08T16:17:45.721410Z"
+ },
+ "id": "_dgiuvVVFMpr",
+ "outputId": "438c570f-9480-48c6-bce6-14fbdf5b2d5f",
+ "trusted": true
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|██████████| 30/30 [29:07<00:00, 58.26s/it, train loss:=0.595, test loss:=0.572] \n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train(dataloaders, model, loss_fn, optimizer, epochs, device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 203
+ },
+ "id": "iEu5wjuMFMps",
+ "outputId": "cf76869c-cf86-493f-fa73-a8790d21bf20"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAV0AAABICAYAAABV5CYrAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAYAklEQVR4nO3deXxMV/8H8M+9d7ZMZhKRfRcRQogSsato0dq60FLa+rVVW7Wo0ip9unr6UFq0eJQW9fDUVk9Rni5PVNoiIog1sogtm2yyTCaz3Xt/f9BaEpOZm7l3ZuK8X6+8XmTuPee4Zr5zzrnnfg/F8zwIgiAIadDObgBBEMT9hARdgiAICZGgSxAEISESdAmCICREgi5BEISESNAlCIKQkMzai4Pop++L9WS/cNspW48l16Rh5LrUR65JfVJeE/PABCQuPoZFgRn1X+NZLCqPw7oD/RH77nmwlVUOrdvaNSE9XYIgXAbVJQ5MXLsml0NrtYhfdLLBgAsAcorBO37nkTVqFXJWRYH29GxynTa3TbKaCIIgrGCTumLed5sxfdf3uPRRLzC+LQWXRQX54yXfPxo9Tk4xOPHgahRM7iy4LnuRoOviaLUaJdN6I3tNIgwjugOUXaN+gnAb5R1UeFAFPKo24sxLK1D6jR+YwABQMhkYHx+73vt8QTHmXHjKpmM1tAozJu4E0zZaaNPtQoKuC5MFB+H88jgcfHsZLg5fiy+++BwVL/Z0drMIQhTyWh4sz934M8XgUJdv0fWnIngd8MYTh7JQ8kovm8vi9HpgfkvsrlXbdPwE72JUfc5DFhkuqO32IEHXBclaReDSgl54+Jds5A79EmpaAQCIV6jw0bx1oLp1dHILCcLxKO7Ov8spBgsCTmNb62RM8i5E/5fSQKtUtheYegozUsbZfPhvnXagz55slE3uBSamNWit1va67GB19QIhLca3JfKmx+Jvz2zFM5pSMBSNu78XH1UbsWCBHtqnteBqapzTUIIQgU9mDYpYPcJkmnqvmXkWZUYNAINdZSquyW0+lqFozPPLwhvvnsGJt2gc0sdgZUZ/BO5RwudIIWBhAQC82Qy2pBQQmCyMBF0XQavVKPg6ECcTl0NJyWFtEJLcaStil05F7IxMcLW10jWSIETEVOhw2aJG2G1R6UAdjReTJyA4mYFPWhE4Q6XtBdIM1B2v290OJSVHTxXQU5WHWQ/lQZdkwEmTAmb+RsPKWQ3m/DQWse9mg71uf/lkesFFlI7rjIPd1t8MuNYpKTnOD/knctbGQBYVKUHrCEJ8lktXMfXUs3/9fdn1Vvh4/Hi0nZwO7dZUWC5etqs8umMMvorf2OR2aWgV+qhoJHlwSPLgMEpTjayRq2DcrgXdMdbu8kjQdQFMXDu8PGs3NLTt81VKSo7cpA0Yue8I8t/uDcbLS8QWEoQEOBbhs+oQvf9FdE4bix9f6AfqYIbgYXze0z54QCHOYF5OMUjusBtjd/wPxTN7g/HztflcEnSdjFarwX2hw5QWBYLOn+BdjKPTlqFiSwCYDm0d3DqCkJYl7xLaPJ+BoCfPgz96WnA5lEyG6L6Xb94XEc94rzKkzVmOuJ8rwPeyba0vCbpOVjOkE76N2d6kMtS0AqkP7EDo+oIb6xkJoiEUBVlQIGrG9LwxOopp7ewWNYzn7evdUhRkUZEwDksE178LZJHhqB2RgPdb7RKvjbdRUnIsDjoB84eVoNWNL1EjN9KciaJQMIiHD2PbWsLGLAn9Hx7rOwOqPWkOKY9wYzQD2kMFKiQQnMYDFZ29UD7QgPe67cFIzS5oaBWeG5GEiicDwF4rcXZrBWFiWqNoUBBq+uqxvPsWDFBVQ8ebkWdWIURWh4gGVkGIaU/7rej/3OvwW3PY6nEk6DoJExiAvGnR2D9kMQDHvDm8aQ8U9WEQtcchxRFuhmnhjbLHO6C0nxmtW5VgRPAp9FYfQAhjRCDjATnF3Dzyxr2DbyL3o+fXz8B/pifY3IvOa/hdKJkM5eMToQun4H2Bg++Bq7AUFN7q/dIMrj/fHW/N34wnPCtvm0JQQA0FAhjAUZ8pe2hoFfpMSkfuNm+rx5Gg6wzdO6HVyhzsCVkJhnLsm8O7Y/mNxyXJhqP3DUomg6VfPLQfXsGBqOV/PUxzg/zmT30MReNo121YuTscW94ZCvXOI5K01xqmbTQy3/LBoUGLESzTwMibsavWD4uzHwG91ReaAhPyxtLYP3gxouQauNoM6cKgg+g3eobVY0jQlRjTwhvqT4uwKjQVYrxhnoo8gRRtMNjqaoeXTbgYmkHdiASwU8uwJnYl4hQeABSNnna3aS2uwn/hFmw4MxBs9gXHt9MWFIWyST3x4Zz1GKY24M+eqpKSY7SmCqO7boOxixlVnAkBjCec0ZO1hZpWIPK5XKvHuNbXxH3g+pD22Bi1T7TyB2jOgfKxPrwhmgGaQf5bPfDvLz7DwfidNwOucKM1Vcia6u+chEoUhdLJPbHp7U9vBtyGKSn5zYDr2kI8rHd4RAu6lEwGWqsFrdWC8fcH1SUOVMKNH6ZtNCjZ/dnJLhlmvGv4RxD2Y/t3xo7JSxp8ZFaobU98DsuArg4rz1a1o7pj89xP0V7hmBvKrk6UyGce3A2KuUV4PCgDANCC0aOvx9W/Xi9klXj13DjwO/wQkFIErrAYnMG+Z6rdEkWhTXCpqFUw4AGGafxAd0ff/DdyrHPb4QSMny+0H15xeJBKUCogm38N9CGVZJ9HWq1GwPS8ZhVw23sWWn3d4UGX698F01ZswyjN3V3sW9/IYTIgrct2GB8w44SRxtelDyLt294I3ZwDtlTcoORMjLcXRoWki1pHezlQ1SUQnnmXRK3HGWi1GmznGBT18UTo0BuPhF7bEYmQXZdgKSy6P24e0gzO/y0GOa1XQYyB6oaYLRjf4zXQKSccXnZD6EB/zA/fDiFz0a7q/7xyrL7usKBLa7WoHhKHgfN/byDgNuyvxBLhB2GccwBfTWqN5buHo83SC267dtAaytMTQfJKUetQ0wq0nH4ZlhRfsGXlotYlGYoC9+ADqH27Cls6rLxjSG2cb8YPM30xO2UM2n9SDjYnz4kNlUC3Dtj52HIwlFKU4gMYNUrjPRCYIkrx9TXDpPyNPc7f5K9KSq7A9Rd6IeQXHj98+hk+8D8rqBwlJce0FleR+fxK9Pg5H2WTet0aQjYT5UkRGKASf1XBf9rsQ+6KUFBKcT6YUqJkMlx5txf+vmEN/ojfWW8OU0nJMUpTjYvD1qL/ztNg2rVxUkslQFHImSbHAyL+vzIUjapOZtHKJ5oYdCm5AnkfJGDfR0vwdcQfDnmyiqFovOd/DrveWYzCN3o0m8BLyRVoMeGqJDfRGIpGSu9VqBsk3b5PYql+qhv2T/gE3ZWNZ197yzcH5+d5NcveEwAwbaKwtu83otcTEiHdCIltqUEL2iRZfa6gSUG37IUEHHp+CfxEWMYRJtPgv6990mwCL9UhGp+0/k6y+oJlGuSPce8eC+3piYjXshFsxx36LQ9+CdoBu8m6opwJgUhSif9/+kTYSdF2TbhbRZwWEbKmLXdzN4KDbu1TPfDlvOWiBNw/NafAW9zHB3FyaW8WvNj5sFunfLR0bYul4bvtOidBwSBrkrfbv1/uJgsLxRuP7RY9axYAtGRqQTHSLOGveKTutseT7w/CrizNgH+5FAlK8YNImEyD71/9BPrHu4lel5iqYzhJPjC3m+ZzHFWPdpC0Tkcq6u1hVy8XuDG1snPE56A6259c2pVdHR2Jid5XGz/QAQy8HODEXwkiCw7CBwn3X6IQQVFAFh6C99pId7Gi5RrEzj1jV6Jgl+OE1Uw+jBqJb6W77XUzxNcJOi9OIUNtlGs+JioIRUE7uFiyL+1vLvYEK8H+e+bWQXhEfUX0elyNoP/F2g5B6K2SdlPEVWG/IfOjaFASD9EdxecsBTMv/UL+RUGHkfeaG85xUhSig5rvmm27UDTCtZWSVMXyHAzJ/pKseaZNLAz3w9rquwgKumWd5XZtLeMIcorB8eHLcPHdBLe8O+1/5DqyzdLfpVVScswbsw2y4CDJ626qOovtO7nejgPX+EFEg46ZWIT9WCZJXXTOFeyo6ShJXa5EUNBlndTZ9GHUeOax30C74/rT3Ev4R+EQp1Q9UpOPmh4RTqlbMJ5HwdlAQadetpigySPb0wvx3JEJYM9Lk2mMrazC8rSHJalLShlGo9XXBQVdQ5BFUGMcoa2qGJS3+92R5wwGHE1u75S6NbQKpfHul2CItggb0YQwDOpCXT8blStheQ6j8x5GzNtVkuaziNxGo4Stlaw+sZWwtRi7/nWrxwgKun4RlUJOc4hE1RXAt4XT6m8Kv9M89Jz0UwxmnoVnkfvNnQldM6+k5GCVzStrKceLO6WWeGwsap9R2b3NeVOpD2bhq+vSZzYTQ5rRjKHvz0bkP6znV3G7d2YYI0dNrHtuvuhZYICel/6BhV/rVAhMLpK83qYKTGeh4+zPdnXRYoDnVb0ILXISjsXRrCjRir9o1sF3sRqWfGE7UjcFV2dAsck1Rq46zoAFZbFov/oVdEx9Fixv+72BbHMtpiyaDt91qeAbuXcjaMwpwRK+e1JSMhi8abhjIjim1oQqjoefxGvBpx5+Dm0uZkhbqQNoDmRhXnE/fB5y1K7zXsx8HtpT2SK1yjnoKvGmh1ZX9IXsePZ9eftRxxkwInMMrh0Ihf8pCzwPX0BE2SEw7drg2I8sutswYsq36PDMwjnw/zLVplUfgnq61Wedt+6ToWgox1wD7el+c3bU1WIcM4ZKWqeZZ+H3i8ot0x6ylVXY+1uCXefoORPYfwWAb+RmhrsJSAeMIoySWJ7Drj29wNU2n3lVW+k4A+J3zoDq8VKE//0QVHvSbmXmKynHEb1tyZP6Jc9AwNqjNn/GBAXd4MPChn2OsrfjZlSMjHda/YKZLcg3SfuFddZkge9RaZYAicEr17636MOnx8Ln+9MitcZ5Wh4swP/qHJ8PYUlFO0R/Ke087u0olRK+cukDfobRiIQNr6PdmyfB6etPRbGVlVh9vm+j5fyslyN2mR68xfbFBYKCrjbtCnbonLcEyZv2QNUIndPqF4qtrsaK9AHS1cdzGHdsArhc532omqouyPYe+jadN3xm0c2y12a5ko+5p0c6tEyW57Du+4E3tjd3EtqvJYZ7ZUhWH8tzmHi1D954+RW0+lvqPXfIoBgGRqP1deJ6zoRZX00EdzLTrjYICrqWomJ8mPykkFMd57x7PubZ8neFKMPEu+k4AzofeR6tpl5rdGLflXkU237X/q2U0WAzrWftd1s8D59vNMi3OK6zsboqEtGbnPzUn0QPOuk5ExaVx6DdlldQ+IQWsuRj95wOYFp4I2tVF6T2W3nP8lieQ9dDExC+0v5RleDVC612sShy4BvAHnrOhMA099wbK3DfRfyzMka08lmeQ6qBRdd/vY7wcRfcfvsjbYEFZTas49RxBgTtb97ZqtQ/HEe/fbMc8qWdYTRi8wfDwGZZ3y5cbHxNLTIM4o6aN1QHoO+CGUhJCkf0G6mwFBVbPT5nbgdkD1ttNYPilPx+iJ5TCU5AjgrBQVfx6yk8dW680NOb5BprgqpEWDIUZ7MUFWPtpqE25WHQcyZsrPZD3OFn0fqXlxqdR9dxBrTZMwUfPPYsoubde+jkTtT7MtDr37MbXUD/RuEA+Ow9J1GrnIO3WBA7JxPtkyc3KfBeZ/UYt+51aLemOrB1wnCVVThZGy5a+WuqQrD55aHwX30YbHlF4yfQDKK7X7GabrLIosOF+bGwXBaW9U1w0OXNJshW+Dmlt5tS1xpMnvPmoZoqcl0uEo4+h0cyhyNuxSuI3jalXm9Oz5mQsGYmtiYlIGzUWbR7JQtvFiXds0wjb0ann15F7Kwz4M6cd8vVCg3hzSZEv3MMQz+cjeS6hj8IF806nFsYD7Za/K2QnI2rqUG7aTl46PQYu89leQ4bqgPw0MLZiFgo7gaptuJZFsfLxAm6a6pCsH3iYNB/ZNh+Esei4MdIqx2c/XWRUJ0WnmazSQ9HePyU4ZTe7scZj9r2reWi2GslCB6ZDQwqQtjHhxAz5zgGn3jpjmM21bRC1D9zYCm+BgDgamtxYFdXXDDrsKYqBAPOPo6N1X4oYWuxpcYH8eumI3Z6ZoN3Yt0dbzbBd+1hzHt/Ek6Z6n8YHj4wHervXSOISIGrqYHnB1pkm22/YZhtrkXMd1Ox/ZEeCFh5yHXm+TkWxm2BDn8UWFDAvSls5UnMLep/z9d7qi4DfsIf0GrSius/e7v5q3T1NgwUi5ln4f2zp/v35G57vp03m+D7qRppG8x/7QX2j5ThaFuadscpEYvSMW3vZDDF5VAUX8HWwARsihoGeX45Wl093OwXt7fYlIpJ/Ew8Mud3zPJNhzftgWNGE9quMIOXMF+AK6CPn8fi4sFYHvorLlss0NIcghk1OPC4YqlDOafEd5WJ2JXTCaZiNaJ2WRDzazosLnidfDceRVLIHKx76Qv0VN0azbC8sMT/y663wt7JSYICLgCAplFtuXdSrTCZElUdWkAjbA/epm/B7vHjcQz49xyceG6pJOkes80m+B+pgOu9dZqG/i0DM+e+hlbTs1BY6432S+v/G3mzCThxFn+uCLQUXwNVfA3OSz8kMZ6H96ZUHN0bgMHDZyF0Yi4yk2MQkX7Y2S2THG80IntBZzwYGI+A30thaekJXYQHKB7wyqoCXVMHrrAYkQbXX7PMWywI//thvL93PC6O8oI5wgiqXAGfsxTKe1iwY+BKm3apMfJm9D85Fi1n8qCzMwS3h2JoHMxtjZ/9D2Owuv7ceaaJg0eZ8Dl1irfSYxxEP21Td5JWq1G2LQxHu24T3BBbzSzqhqw+MofeJPqF227zuhVbr4lQlFIJsKxdi63FYM81AcS/Lg2h5ArwFrOkox5Xeq+4ClGvCUWBTeqCgAUX8a9Wyffs+R40cJiwaRqiFp1yzDptioLx0W5YtmoFouQcUup8kWUMxrd53aBd4w3VvmNWs7FZuyYOeaCb0+vh944M323zwiiNuDczftifiGhD8+3ZNLfHV8XkMvOShHh4Hsyvx1E5MgBtPpyMs8NWQk3f2et9taAHcqfGIPJYKjhHfQHzPJQ/puP1KdPAMxQ8TxaAu14Jf0Nuk1NfOizLGJdxDsvnPINXC3og0+T4mzksz2FOcRe0XVvi8LIJgnBt7LUSxM4+j7nFfe74faqBRe7UGPDpZxw/4uF5KH5Kh3LfUVgKCm/cpHbAnLhDUxd57ErDhV/UeL3DJFyZC6T3XFfvW0moh8+OhOcEC9ir0mS1JwjCtfB1dSisa3HH7/brOoA6lydo31daqwXt64PqLsEofYABG6OH4owaIQfrwBw8LdoUn8PzxXF6PZB+BpHj1ej+2kx8NnFtg5PR9lhdGQr1NBqWq/kOaiVBEO6GiovB22HfALjVkRuoPYM/IscBdj7+XTm+FwbN+gNDvFLQWWG6tQggCbgyRYeHts9Gm3knRJnuEy2JOafXI3TRIXz29GjEp421a8eEKxYdLphv/Gys9sPGD0aAzckTq6kEQbg4WqvFhbfl9VYxJCgY5Pyfn105HCi5Ag+8moEFAafRR0XXW3UVIdPg2JilKJ5sX1pRW4m+cRZ/4ixCn/VEl7kz8OP4xYiS33s9b75Fh/47ZyNmkw60/kaQpqp00BY4/3FFgiCcJ3d+R5zp9zmAOzN/MRSNvWOXYPyZN+C9yfY4oaStTx140x545MVDOLVeKyi/gjWSbNfD1dai1XtpeOHVWeh0ZBwumO98dNjIm/GbARi07k20mXUUfPoZsOeywZ7LdmraOYIgnI+Oj8Wyp9ZDSTWcarGt3BOvvLMDTIe2Dq13pu8fMCU6tkxAgp7uXzgWqj1pCP2vDFP6vIaKdre69IoaHj7pJYjIPez+T5oRBOFQWRO9MUxtfV3+eK8yLBzlh/Bztm3TVMc2foM/WKbB5WFyRO+3qUibSb4vN2+xgE45Ab+UO3/f3J4wIwii6Zi20fhiyDc2HRv/6HlUfqJs9OYXbzYhOa0LEH6w0TK79shBtVzh0DXhbrcbMEEQ9wmKQtZU/0Z7uX9aEr4b5j4dbTrWO8u23MuJLS6BUljfQcJeJOgSBOGSDMMT8Z8nl9l8fJhMg7yxtoW0yk7i795yLyToEgThckyPJuLNpRsRr7A9iZaeM0Fe1viMKSWTITHOeUtQrQZdxrelVO0giGaHfH6EU1QYsL6o7z0T199OxxmwsjIcnTfPQPTHZxo9nud4nL0W1OhxLM/hy5MPgqtz7A4sVrOMEQRBEI5FphcIgiAkRIIuQRCEhEjQJQiCkBAJugRBEBIiQZcgCEJCJOgSBEFI6P8BZqBM3AZ7UPIAAAAASUVORK5CYII=",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model.eval()\n",
+ "predictions = []\n",
+ "image_mask = []\n",
+ "plots = 5\n",
+ "images, masks = test_dataset[0], test_dataset[1]\n",
+ "for i, (img, mask) in enumerate(zip(images, masks)):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " img = img.to(device).unsqueeze(0)\n",
+ " predictions.append((model(img).detach().cpu()[0] > 0.5).float())\n",
+ " image_mask.append(mask)\n",
+ "plotn(plots, (predictions, image_mask), only_mask=True)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "accelerator": "GPU",
+ "colab": {
+ "collapsed_sections": [],
+ "name": "SemanticSegmentation.ipynb",
+ "provenance": []
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.8.12"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "c0381c913f8945105ea15a54e55faaa9",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:23:05+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb
index 139e8e57..99a354fd 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb
@@ -1,1024 +1,1024 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "3AbTeDP5Tbou"
- },
- "source": [
- "# സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ\n",
- "\n",
- "**സെഗ്മെന്റേഷൻ** കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ的重要മായ ഒരു ടാസ്കാണ്. ഒരു ചിത്രത്തിലെ **ഓരോ** പിക്സലിനും ക്ലാസ് (ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട് ഉൾപ്പെടെ) നിർദ്ദേശിക്കണം. സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ പിക്സലിന്റെ ക്ലാസ് മാത്രമാണ് പറയുന്നത്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ ക്ലാസുകളെ വ്യത്യസ്ത ഇൻസ്റ്റൻസുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ പത്ത് കാറുകൾ **വ്യത്യസ്ത** വസ്തുക്കളാണ്, സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ **എല്ലാ** കാറുകളും ഒരേ ക്ലാസായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "> ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://nirmalamurali.medium.com/image-classification-vs-semantic-segmentation-vs-instance-segmentation-625c33a08d50) നിന്നാണ്\n",
- "\n",
- "ഏതാണ്ട് എല്ലാ ആർക്കിടെക്ചറുകളും ഒരേ ഘടനയുള്ളതാണ്. ആദ്യഭാഗം **എൻകോഡർ** ആണ്, ഇത് ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു, രണ്ടാം ഭാഗം **ഡികോഡർ** ആണ്, ഇത് ഈ ഫീച്ചറുകൾ ചിത്രത്തിന്റെ സമാന ഉയരം, വീതി, ചിലപ്പോൾ ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം തുല്യമായ ചാനലുകളുള്ള ചിത്രമായി മാറ്റുന്നു.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "> ചിത്രം [ഈ പ്രസിദ്ധീകരണം](https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf) നിന്നാണ്\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 210,
- "metadata": {
- "id": "Ug57Bnb5QhfP"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "import tensorflow as tf\n",
- "import tensorflow.keras.layers as keras\n",
- "import matplotlib.pyplot as plt\n",
- "from tqdm import tqdm\n",
- "import numpy as np\n",
- "from skimage.io import imread\n",
- "from skimage.transform import resize\n",
- "import os\n",
- "import tensorflow.keras.optimizers as optimizers\n",
- "import tensorflow.keras.losses as losses\n",
- "from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator\n",
- "tf.random.set_seed(42)\n",
- "np.random.seed(42)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 211,
- "metadata": {
- "id": "xhSEogpDFMpK"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "train_size = 0.8\n",
- "lr = 3e-4\n",
- "weight_decay = 8e-9\n",
- "batch_size = 64\n",
- "epochs = 100"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "D4if75qwFMpJ"
- },
- "source": [
- "## ഡാറ്റാസെറ്റ്\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {
- "id": "TkuYGLRKFMpK"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "!apt-get install rar\n",
- "!wget https://www.dropbox.com/s/k88qukc20ljnbuo/PH2Dataset.rar\n",
- "!unrar x -Y PH2Dataset.rar"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 198,
- "metadata": {
- "id": "Rumy9ldAFteW"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def load_dataset(train_part, root='PH2Dataset'):\n",
- " images = []\n",
- " masks = []\n",
- "\n",
- " for root, dirs, files in os.walk(os.path.join(root, 'PH2 Dataset images')):\n",
- " if root.endswith('_Dermoscopic_Image'):\n",
- " images.append(imread(os.path.join(root, files[0])))\n",
- " if root.endswith('_lesion'):\n",
- " masks.append(imread(os.path.join(root, files[0])))\n",
- "\n",
- " size = (256, 256)\n",
- " images = np.array([resize(image, size, mode='constant', anti_aliasing=True,) for image in images])\n",
- " masks = np.expand_dims(np.array([resize(mask, size, mode='constant', anti_aliasing=False) > 0.5 for mask in masks]), axis=3)\n",
- "\n",
- " indices = np.random.permutation(range(len(images)))\n",
- " train_part = int(train_part * len(images))\n",
- " train_ind = indices[:train_part]\n",
- " test_ind = indices[train_part:]\n",
- "\n",
- " X_train = tf.cast(images[train_ind, :, :, :], tf.float32)\n",
- " y_train = tf.cast(masks[train_ind, :, :, :], tf.float32)\n",
- "\n",
- " X_test = tf.cast(images[test_ind, :, :, :], tf.float32)\n",
- " y_test = tf.cast(masks[test_ind, :, :, :], tf.float32)\n",
- "\n",
- " return (X_train, y_train), (X_test, y_test)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 199,
- "metadata": {
- "id": "kCjj0YKcGBKr"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "(X_train, y_train), (X_test, y_test) = load_dataset(train_size)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 200,
- "metadata": {
- "id": "jP2_-AjIFMpO"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def plotn(n, data):\n",
- " images, masks = data[0], data[1]\n",
- " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
- " fig1, ax1 = plt.subplots(1, n)\n",
- " for i, (img, mask) in enumerate(zip(images, masks)):\n",
- " if i == n:\n",
- " break\n",
- " ax[i].imshow(img)\n",
- " ax1[i].imshow(mask[:, :, 0])\n",
- " plt.show()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "9tBja_1KFMpP"
- },
- "source": [
- "**ചില ചിത്രങ്ങളും അവയുടെ അനുബന്ധ മാസ്കുകളും പ്ലോട്ട് ചെയ്യാം.**\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 201,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 203
- },
- "id": "IA8ziDUJFMpQ",
- "outputId": "941c2263-ee84-48f4-9127-334f13b4d9ff"
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "plotn(5, (X_train, y_train))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "ORmas8XhYfS8"
- },
- "source": [
- "## സെഗ്നെറ്റ്\n",
- "\n",
- "എൻകോഡറിൽ കോൺവല്യൂഷനുകളും പൂലിംഗുകളും, ഡികോഡറിൽ കോൺവല്യൂഷനുകളും അപ്സാമ്പ്ലിംഗുകളും ഉള്ള ലളിതമായ എൻകോഡർ-ഡികോഡർ ആർക്കിടെക്ചർ.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "* Badrinarayanan, V., Kendall, A., & Cipolla, R. (2015). [SegNet: A deep convolutional\n",
- "encoder-decoder architecture for image segmentation](https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 212,
- "metadata": {
- "id": "pmSOZXhfp6sL"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class SegNet(tf.keras.Model):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.enc_conv0 = keras.Conv2D(16, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.bn0 = keras.BatchNormalization()\n",
- " self.relu0 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.pool0 = keras.MaxPool2D()\n",
- "\n",
- " self.enc_conv1 = keras.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.relu1 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.bn1 = keras.BatchNormalization()\n",
- " self.pool1 = keras.MaxPool2D()\n",
- "\n",
- " self.enc_conv2 = keras.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.relu2 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.bn2 = keras.BatchNormalization()\n",
- " self.pool2 = keras.MaxPool2D()\n",
- "\n",
- " self.enc_conv3 = keras.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.relu3 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.bn3 = keras.BatchNormalization()\n",
- " self.pool3 = keras.MaxPool2D()\n",
- "\n",
- " self.bottleneck_conv = keras.Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- "\n",
- " self.upsample0 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
- " self.dec_conv0 = keras.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.dec_relu0 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.dec_bn0 = keras.BatchNormalization()\n",
- "\n",
- " self.upsample1 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
- " self.dec_conv1 = keras.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.dec_relu1 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.dec_bn1 = keras.BatchNormalization()\n",
- "\n",
- " self.upsample2 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
- " self.dec_conv2 = keras.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.dec_relu2 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.dec_bn2 = keras.BatchNormalization()\n",
- "\n",
- " self.upsample3 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
- " self.dec_conv3 = keras.Conv2D(1, kernel_size=1)\n",
- "\n",
- " def call(self, input):\n",
- " e0 = self.pool0(self.relu0(self.bn0(self.enc_conv0(input))))\n",
- " e1 = self.pool1(self.relu1(self.bn1(self.enc_conv1(e0))))\n",
- " e2 = self.pool2(self.relu2(self.bn2(self.enc_conv2(e1))))\n",
- " e3 = self.pool3(self.relu3(self.bn3(self.enc_conv3(e2))))\n",
- "\n",
- " b = self.bottleneck_conv(e3)\n",
- "\n",
- " d0 = self.dec_relu0(self.dec_bn0(self.upsample0(self.dec_conv0(b))))\n",
- " d1 = self.dec_relu1(self.dec_bn1(self.upsample1(self.dec_conv1(d0))))\n",
- " d2 = self.dec_relu2(self.dec_bn2(self.upsample2(self.dec_conv2(d1))))\n",
- " d3 = self.dec_conv3(self.upsample3(d2))\n",
- "\n",
- " return d3"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 213,
- "metadata": {
- "id": "2GoR8-huFMpn"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = SegNet()\n",
- "optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=lr, decay=weight_decay)\n",
- "loss_fn = losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)\n",
- "\n",
- "model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 214,
- "metadata": {
- "id": "HQ_UFglyTbqM"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train(datasets, model, epochs, batch_size):\n",
- " train_dataset, test_dataset = datasets[0], datasets[1]\n",
- "\n",
- " model.fit(train_dataset[0], train_dataset[1],\n",
- " epochs=epochs,\n",
- " batch_size=batch_size,\n",
- " shuffle=True,\n",
- " validation_data=(test_dataset[0], test_dataset[1]))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 215,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "MsgM_kZRFMpo",
- "outputId": "fe7cb83b-f6e4-46da-f077-74c6c44aabca"
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 1/100\n",
- "3/3 [==============================] - 2s 298ms/step - loss: 0.6123 - val_loss: 0.6960\n",
- "Epoch 2/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.3332 - val_loss: 0.6874\n",
- "Epoch 3/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.2715 - val_loss: 0.6707\n",
- "Epoch 4/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 205ms/step - loss: 0.2508 - val_loss: 0.6544\n",
- "Epoch 5/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 286ms/step - loss: 0.2290 - val_loss: 0.6403\n",
- "Epoch 6/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 235ms/step - loss: 0.2110 - val_loss: 0.6242\n",
- "Epoch 7/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 231ms/step - loss: 0.1986 - val_loss: 0.6138\n",
- "Epoch 8/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.1923 - val_loss: 0.6068\n",
- "Epoch 9/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.1789 - val_loss: 0.6018\n",
- "Epoch 10/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1714 - val_loss: 0.5979\n",
- "Epoch 11/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1745 - val_loss: 0.5945\n",
- "Epoch 12/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 196ms/step - loss: 0.1613 - val_loss: 0.5912\n",
- "Epoch 13/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1570 - val_loss: 0.5877\n",
- "Epoch 14/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1547 - val_loss: 0.5861\n",
- "Epoch 15/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.1546 - val_loss: 0.5862\n",
- "Epoch 16/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.1527 - val_loss: 0.5853\n",
- "Epoch 17/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.1456 - val_loss: 0.5865\n",
- "Epoch 18/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.1567 - val_loss: 0.5903\n",
- "Epoch 19/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.1429 - val_loss: 0.5939\n",
- "Epoch 20/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 207ms/step - loss: 0.1432 - val_loss: 0.5960\n",
- "Epoch 21/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1438 - val_loss: 0.5940\n",
- "Epoch 22/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.1449 - val_loss: 0.5933\n",
- "Epoch 23/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1424 - val_loss: 0.5972\n",
- "Epoch 24/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1407 - val_loss: 0.5999\n",
- "Epoch 25/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.1370 - val_loss: 0.6001\n",
- "Epoch 26/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 215ms/step - loss: 0.1371 - val_loss: 0.6021\n",
- "Epoch 27/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1345 - val_loss: 0.6194\n",
- "Epoch 28/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1312 - val_loss: 0.6287\n",
- "Epoch 29/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1304 - val_loss: 0.6154\n",
- "Epoch 30/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1265 - val_loss: 0.6151\n",
- "Epoch 31/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1219 - val_loss: 0.6220\n",
- "Epoch 32/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 210ms/step - loss: 0.1200 - val_loss: 0.6249\n",
- "Epoch 33/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1151 - val_loss: 0.6268\n",
- "Epoch 34/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.1139 - val_loss: 0.6328\n",
- "Epoch 35/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1117 - val_loss: 0.6297\n",
- "Epoch 36/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1081 - val_loss: 0.6288\n",
- "Epoch 37/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.1064 - val_loss: 0.6330\n",
- "Epoch 38/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.1056 - val_loss: 0.6385\n",
- "Epoch 39/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.1086 - val_loss: 0.6446\n",
- "Epoch 40/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1047 - val_loss: 0.6595\n",
- "Epoch 41/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.1040 - val_loss: 0.6602\n",
- "Epoch 42/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.1073 - val_loss: 0.6681\n",
- "Epoch 43/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1074 - val_loss: 0.6802\n",
- "Epoch 44/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0992 - val_loss: 0.6728\n",
- "Epoch 45/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.0976 - val_loss: 0.6802\n",
- "Epoch 46/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0973 - val_loss: 0.6865\n",
- "Epoch 47/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1094 - val_loss: 0.7038\n",
- "Epoch 48/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0974 - val_loss: 0.7115\n",
- "Epoch 49/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0964 - val_loss: 0.7044\n",
- "Epoch 50/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.0922 - val_loss: 0.7199\n",
- "Epoch 51/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0951 - val_loss: 0.7396\n",
- "Epoch 52/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.1069 - val_loss: 0.7395\n",
- "Epoch 53/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.1093 - val_loss: 0.7520\n",
- "Epoch 54/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0953 - val_loss: 0.7568\n",
- "Epoch 55/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.1025 - val_loss: 0.7783\n",
- "Epoch 56/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0912 - val_loss: 0.7390\n",
- "Epoch 57/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.0931 - val_loss: 0.7246\n",
- "Epoch 58/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0870 - val_loss: 0.7614\n",
- "Epoch 59/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0896 - val_loss: 0.7579\n",
- "Epoch 60/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0872 - val_loss: 0.7351\n",
- "Epoch 61/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0839 - val_loss: 0.7296\n",
- "Epoch 62/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.0797 - val_loss: 0.7343\n",
- "Epoch 63/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0776 - val_loss: 0.7349\n",
- "Epoch 64/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 205ms/step - loss: 0.0794 - val_loss: 0.7375\n",
- "Epoch 65/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0758 - val_loss: 0.7488\n",
- "Epoch 66/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0774 - val_loss: 0.7626\n",
- "Epoch 67/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.0758 - val_loss: 0.7650\n",
- "Epoch 68/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 205ms/step - loss: 0.0792 - val_loss: 0.7603\n",
- "Epoch 69/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0764 - val_loss: 0.7573\n",
- "Epoch 70/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0791 - val_loss: 0.7603\n",
- "Epoch 71/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.0749 - val_loss: 0.7415\n",
- "Epoch 72/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0730 - val_loss: 0.7432\n",
- "Epoch 73/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0729 - val_loss: 0.7702\n",
- "Epoch 74/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0711 - val_loss: 0.7692\n",
- "Epoch 75/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0710 - val_loss: 0.7545\n",
- "Epoch 76/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0680 - val_loss: 0.7410\n",
- "Epoch 77/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0683 - val_loss: 0.7372\n",
- "Epoch 78/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0684 - val_loss: 0.6997\n",
- "Epoch 79/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0654 - val_loss: 0.7236\n",
- "Epoch 80/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 196ms/step - loss: 0.0682 - val_loss: 0.7213\n",
- "Epoch 81/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 194ms/step - loss: 0.0721 - val_loss: 0.6602\n",
- "Epoch 82/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0821 - val_loss: 0.6739\n",
- "Epoch 83/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0835 - val_loss: 0.7153\n",
- "Epoch 84/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 195ms/step - loss: 0.0793 - val_loss: 0.6923\n",
- "Epoch 85/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0796 - val_loss: 0.6331\n",
- "Epoch 86/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0719 - val_loss: 0.6116\n",
- "Epoch 87/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0782 - val_loss: 0.5826\n",
- "Epoch 88/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0681 - val_loss: 0.5903\n",
- "Epoch 89/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0683 - val_loss: 0.6258\n",
- "Epoch 90/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 196ms/step - loss: 0.0659 - val_loss: 0.5808\n",
- "Epoch 91/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 196ms/step - loss: 0.0660 - val_loss: 0.5802\n",
- "Epoch 92/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0668 - val_loss: 0.5854\n",
- "Epoch 93/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0659 - val_loss: 0.5884\n",
- "Epoch 94/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0675 - val_loss: 0.5855\n",
- "Epoch 95/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0608 - val_loss: 0.5175\n",
- "Epoch 96/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0624 - val_loss: 0.4879\n",
- "Epoch 97/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0631 - val_loss: 0.4896\n",
- "Epoch 98/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0591 - val_loss: 0.4590\n",
- "Epoch 99/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0624 - val_loss: 0.4910\n",
- "Epoch 100/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 190ms/step - loss: 0.0604 - val_loss: 0.4450\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train(((X_train, y_train), (X_test, y_test)), model, epochs, batch_size)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 216,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 203
- },
- "id": "FXvR7P1FFMpo",
- "outputId": "9f4f9a5d-18db-482f-cf1c-143afaee0497"
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "predictions = []\n",
- "image_mask = []\n",
- "plots = 5\n",
- "\n",
- "for i, (img, mask) in enumerate(zip(X_test, y_test)):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " img = tf.expand_dims(img, 0)\n",
- " pred = np.array(model.predict(img))\n",
- " predictions.append(pred[0, :, :, 0] > 0.5)\n",
- " image_mask.append(mask)\n",
- "plotn(plots, (predictions, image_mask))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "id": "RU5KGWXaTbso"
- },
- "source": [
- "## U-Net\n",
- "\n",
- "സൂക്ഷ്മമായ സങ്കേതം, സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ കോൺവല്യൂഷൻ ലെവലിലും സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ആ ലെവലിലെ മൗലിക ഇൻപുട്ടിലെ ഫീച്ചറുകളുടെ വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "U-Net സാധാരണയായി ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷനിനായി ഒരു ഡിഫോൾട്ട് എൻകോഡർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് resnet50.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "* Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox. [U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation.](https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf)\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 217,
- "metadata": {
- "id": "dFFh1_UYQc-K"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "class UNet(tf.keras.Model):\n",
- " def __init__(self):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.enc_conv0 = keras.Conv2D(16, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.bn0 = keras.BatchNormalization()\n",
- " self.relu0 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.pool0 = keras.MaxPool2D()\n",
- "\n",
- " self.enc_conv1 = keras.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.relu1 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.bn1 = keras.BatchNormalization()\n",
- " self.pool1 = keras.MaxPool2D()\n",
- "\n",
- " self.enc_conv2 = keras.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.relu2 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.bn2 = keras.BatchNormalization()\n",
- " self.pool2 = keras.MaxPool2D()\n",
- "\n",
- " self.enc_conv3 = keras.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same')\n",
- " self.relu3 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.bn3 = keras.BatchNormalization()\n",
- " self.pool3 = keras.MaxPool2D()\n",
- "\n",
- " self.bottleneck_conv = keras.Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
- "\n",
- " self.upsample0 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
- " self.dec_conv0 = keras.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same', input_shape=[None, 384, None, None])\n",
- " self.dec_relu0 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.dec_bn0 = keras.BatchNormalization()\n",
- "\n",
- " self.upsample1 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
- " self.dec_conv1 = keras.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same', input_shape=[None, 192, None, None])\n",
- " self.dec_relu1 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.dec_bn1 = keras.BatchNormalization()\n",
- "\n",
- " self.upsample2 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
- " self.dec_conv2 = keras.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same', input_shape=[None, 96, None, None])\n",
- " self.dec_relu2 = keras.Activation('relu')\n",
- " self.dec_bn2 = keras.BatchNormalization()\n",
- "\n",
- " self.upsample3 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
- " self.dec_conv3 = keras.Conv2D(1, kernel_size=1, input_shape=[None, 48, None, None])\n",
- "\n",
- " self.cat0 = keras.Concatenate(axis=3)\n",
- " self.cat1 = keras.Concatenate(axis=3)\n",
- " self.cat2 = keras.Concatenate(axis=3)\n",
- " self.cat3 = keras.Concatenate(axis=3)\n",
- "\n",
- " def call(self, input):\n",
- " e0 = self.pool0(self.relu0(self.bn0(self.enc_conv0(input))))\n",
- " e1 = self.pool1(self.relu1(self.bn1(self.enc_conv1(e0))))\n",
- " e2 = self.pool2(self.relu2(self.bn2(self.enc_conv2(e1))))\n",
- " e3 = self.pool3(self.relu3(self.bn3(self.enc_conv3(e2))))\n",
- "\n",
- " cat0 = self.relu0(self.bn0(self.enc_conv0(input)))\n",
- " cat1 = self.relu1(self.bn1(self.enc_conv1(e0)))\n",
- " cat2 = self.relu2(self.bn2(self.enc_conv2(e1)))\n",
- " cat3 = self.relu3(self.bn3(self.enc_conv3(e2)))\n",
- "\n",
- " b = self.bottleneck_conv(e3)\n",
- "\n",
- " cat_tens0 = self.cat0([self.upsample0(b), cat3])\n",
- " d0 = self.dec_relu0(self.dec_bn0(self.dec_conv0(cat_tens0)))\n",
- "\n",
- " cat_tens1 = self.cat1([self.upsample1(d0), cat2])\n",
- " d1 = self.dec_relu1(self.dec_bn1(self.dec_conv1(cat_tens1)))\n",
- "\n",
- " cat_tens2 = self.cat2([self.upsample2(d1), cat1])\n",
- " d2 = self.dec_relu2(self.dec_bn2(self.dec_conv2(cat_tens2)))\n",
- "\n",
- " cat_tens3 = self.cat3([self.upsample3(d2), cat0])\n",
- " d3 = self.dec_conv3(cat_tens3)\n",
- "\n",
- " return d3"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 221,
- "metadata": {
- "id": "15GA_43BTbtI"
- },
- "outputs": [],
- "source": [
- "model = UNet()\n",
- "optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=lr, decay=weight_decay)\n",
- "loss_fn = losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)\n",
- "\n",
- "model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 222,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/"
- },
- "id": "_dgiuvVVFMpr",
- "outputId": "6140f029-b42b-417a-9f70-4c0656e49047"
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Epoch 1/100\n",
- "3/3 [==============================] - 5s 482ms/step - loss: 0.5073 - val_loss: 0.6237\n",
- "Epoch 2/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.3388 - val_loss: 0.6192\n",
- "Epoch 3/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 363ms/step - loss: 0.2867 - val_loss: 0.6133\n",
- "Epoch 4/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.2624 - val_loss: 0.6043\n",
- "Epoch 5/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.2435 - val_loss: 0.5949\n",
- "Epoch 6/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 364ms/step - loss: 0.2320 - val_loss: 0.5844\n",
- "Epoch 7/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.2201 - val_loss: 0.5781\n",
- "Epoch 8/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 362ms/step - loss: 0.2119 - val_loss: 0.5673\n",
- "Epoch 9/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.2047 - val_loss: 0.5588\n",
- "Epoch 10/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 360ms/step - loss: 0.1946 - val_loss: 0.5544\n",
- "Epoch 11/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1959 - val_loss: 0.5412\n",
- "Epoch 12/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1814 - val_loss: 0.5346\n",
- "Epoch 13/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1780 - val_loss: 0.5336\n",
- "Epoch 14/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1727 - val_loss: 0.5344\n",
- "Epoch 15/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1715 - val_loss: 0.5280\n",
- "Epoch 16/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1691 - val_loss: 0.5166\n",
- "Epoch 17/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1641 - val_loss: 0.5133\n",
- "Epoch 18/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1707 - val_loss: 0.5221\n",
- "Epoch 19/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1628 - val_loss: 0.5239\n",
- "Epoch 20/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 363ms/step - loss: 0.1615 - val_loss: 0.5177\n",
- "Epoch 21/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 362ms/step - loss: 0.1577 - val_loss: 0.5221\n",
- "Epoch 22/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1566 - val_loss: 0.5044\n",
- "Epoch 23/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1561 - val_loss: 0.5046\n",
- "Epoch 24/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1469 - val_loss: 0.5063\n",
- "Epoch 25/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1437 - val_loss: 0.4947\n",
- "Epoch 26/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.1428 - val_loss: 0.4857\n",
- "Epoch 27/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1449 - val_loss: 0.4850\n",
- "Epoch 28/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1426 - val_loss: 0.4875\n",
- "Epoch 29/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 392ms/step - loss: 0.1444 - val_loss: 0.4638\n",
- "Epoch 30/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1341 - val_loss: 0.4796\n",
- "Epoch 31/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1357 - val_loss: 0.4689\n",
- "Epoch 32/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1351 - val_loss: 0.4550\n",
- "Epoch 33/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1294 - val_loss: 0.4419\n",
- "Epoch 34/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1271 - val_loss: 0.4100\n",
- "Epoch 35/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1265 - val_loss: 0.4188\n",
- "Epoch 36/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1214 - val_loss: 0.4285\n",
- "Epoch 37/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.1206 - val_loss: 0.4129\n",
- "Epoch 38/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1230 - val_loss: 0.4196\n",
- "Epoch 39/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1213 - val_loss: 0.3899\n",
- "Epoch 40/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1184 - val_loss: 0.3972\n",
- "Epoch 41/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1163 - val_loss: 0.3951\n",
- "Epoch 42/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1193 - val_loss: 0.3735\n",
- "Epoch 43/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1239 - val_loss: 0.3669\n",
- "Epoch 44/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1137 - val_loss: 0.3668\n",
- "Epoch 45/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1096 - val_loss: 0.3684\n",
- "Epoch 46/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1144 - val_loss: 0.3403\n",
- "Epoch 47/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.1209 - val_loss: 0.3419\n",
- "Epoch 48/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 395ms/step - loss: 0.1071 - val_loss: 0.3213\n",
- "Epoch 49/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 370ms/step - loss: 0.1074 - val_loss: 0.3212\n",
- "Epoch 50/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1039 - val_loss: 0.3247\n",
- "Epoch 51/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1085 - val_loss: 0.3067\n",
- "Epoch 52/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 394ms/step - loss: 0.1090 - val_loss: 0.3093\n",
- "Epoch 53/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1098 - val_loss: 0.2827\n",
- "Epoch 54/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.1039 - val_loss: 0.2746\n",
- "Epoch 55/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1037 - val_loss: 0.2868\n",
- "Epoch 56/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1004 - val_loss: 0.2750\n",
- "Epoch 57/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0995 - val_loss: 0.2636\n",
- "Epoch 58/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.0940 - val_loss: 0.2648\n",
- "Epoch 59/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0953 - val_loss: 0.2583\n",
- "Epoch 60/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.0976 - val_loss: 0.2508\n",
- "Epoch 61/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0905 - val_loss: 0.2378\n",
- "Epoch 62/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0900 - val_loss: 0.2481\n",
- "Epoch 63/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 396ms/step - loss: 0.0858 - val_loss: 0.2540\n",
- "Epoch 64/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0847 - val_loss: 0.2499\n",
- "Epoch 65/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0841 - val_loss: 0.2326\n",
- "Epoch 66/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.0871 - val_loss: 0.2275\n",
- "Epoch 67/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0827 - val_loss: 0.2274\n",
- "Epoch 68/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 370ms/step - loss: 0.0889 - val_loss: 0.2166\n",
- "Epoch 69/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 370ms/step - loss: 0.0882 - val_loss: 0.2222\n",
- "Epoch 70/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.0885 - val_loss: 0.2330\n",
- "Epoch 71/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.0878 - val_loss: 0.2104\n",
- "Epoch 72/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0843 - val_loss: 0.2211\n",
- "Epoch 73/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 392ms/step - loss: 0.0837 - val_loss: 0.2141\n",
- "Epoch 74/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 374ms/step - loss: 0.0858 - val_loss: 0.1999\n",
- "Epoch 75/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.0798 - val_loss: 0.2131\n",
- "Epoch 76/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0769 - val_loss: 0.1851\n",
- "Epoch 77/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 396ms/step - loss: 0.0788 - val_loss: 0.1921\n",
- "Epoch 78/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0771 - val_loss: 0.2266\n",
- "Epoch 79/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0738 - val_loss: 0.1826\n",
- "Epoch 80/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0728 - val_loss: 0.1870\n",
- "Epoch 81/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0759 - val_loss: 0.1821\n",
- "Epoch 82/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0830 - val_loss: 0.1887\n",
- "Epoch 83/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0861 - val_loss: 0.1783\n",
- "Epoch 84/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0854 - val_loss: 0.1988\n",
- "Epoch 85/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0857 - val_loss: 0.1749\n",
- "Epoch 86/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0820 - val_loss: 0.1620\n",
- "Epoch 87/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.0874 - val_loss: 0.1668\n",
- "Epoch 88/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 374ms/step - loss: 0.0744 - val_loss: 0.1711\n",
- "Epoch 89/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0750 - val_loss: 0.1632\n",
- "Epoch 90/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 399ms/step - loss: 0.0717 - val_loss: 0.1742\n",
- "Epoch 91/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0723 - val_loss: 0.1670\n",
- "Epoch 92/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 374ms/step - loss: 0.0713 - val_loss: 0.1652\n",
- "Epoch 93/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0718 - val_loss: 0.1707\n",
- "Epoch 94/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0739 - val_loss: 0.1692\n",
- "Epoch 95/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 400ms/step - loss: 0.0650 - val_loss: 0.1621\n",
- "Epoch 96/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 374ms/step - loss: 0.0653 - val_loss: 0.1547\n",
- "Epoch 97/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0681 - val_loss: 0.1475\n",
- "Epoch 98/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.0613 - val_loss: 0.1513\n",
- "Epoch 99/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0665 - val_loss: 0.1537\n",
- "Epoch 100/100\n",
- "3/3 [==============================] - 1s 363ms/step - loss: 0.0640 - val_loss: 0.1525\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "train(((X_train, y_train), (X_test, y_test)), model, epochs, batch_size)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 228,
- "metadata": {
- "colab": {
- "base_uri": "https://localhost:8080/",
- "height": 203
- },
- "id": "iEu5wjuMFMps",
- "outputId": "9deaded5-fe99-4cf4-dfe1-4e5eb12d3c0f"
- },
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- },
- {
- "data": {
- "image/png": "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",
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "metadata": {
- "needs_background": "light"
- },
- "output_type": "display_data"
- }
- ],
- "source": [
- "predictions = []\n",
- "image_mask = []\n",
- "plots = 5\n",
- "\n",
- "for i, (img, mask) in enumerate(zip(X_test, y_test)):\n",
- " if i == plots:\n",
- " break\n",
- " img = tf.expand_dims(img, 0)\n",
- " pred = np.array(model.predict(img))\n",
- " predictions.append(pred[0, :, :, 0] > 0.5)\n",
- " image_mask.append(mask)\n",
- "plotn(plots, (predictions, image_mask))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് കരുതേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ വ്യാഖ്യാനക്കേടുകൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "accelerator": "GPU",
- "colab": {
- "collapsed_sections": [],
- "name": "SemanticSegmentation.ipynb",
- "provenance": []
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3",
- "language": "python",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.7.12"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "172cf0962ecc0d67bc198015f5bb0459",
- "translation_date": "2025-11-26T01:25:01+00:00",
- "source_file": "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 0
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "3AbTeDP5Tbou"
+ },
+ "source": [
+ "# സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ\n",
+ "\n",
+ "**സെഗ്മെന്റേഷൻ** കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ的重要മായ ഒരു ടാസ്കാണ്. ഒരു ചിത്രത്തിലെ **ഓരോ** പിക്സലിനും ക്ലാസ് (ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട് ഉൾപ്പെടെ) നിർദ്ദേശിക്കണം. സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ പിക്സലിന്റെ ക്ലാസ് മാത്രമാണ് പറയുന്നത്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ ക്ലാസുകളെ വ്യത്യസ്ത ഇൻസ്റ്റൻസുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ പത്ത് കാറുകൾ **വ്യത്യസ്ത** വസ്തുക്കളാണ്, സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ **എല്ലാ** കാറുകളും ഒരേ ക്ലാസായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "> ചിത്രം [ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്](https://nirmalamurali.medium.com/image-classification-vs-semantic-segmentation-vs-instance-segmentation-625c33a08d50) നിന്നാണ്\n",
+ "\n",
+ "ഏതാണ്ട് എല്ലാ ആർക്കിടെക്ചറുകളും ഒരേ ഘടനയുള്ളതാണ്. ആദ്യഭാഗം **എൻകോഡർ** ആണ്, ഇത് ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഫീച്ചറുകൾ എടുക്കുന്നു, രണ്ടാം ഭാഗം **ഡികോഡർ** ആണ്, ഇത് ഈ ഫീച്ചറുകൾ ചിത്രത്തിന്റെ സമാന ഉയരം, വീതി, ചിലപ്പോൾ ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം തുല്യമായ ചാനലുകളുള്ള ചിത്രമായി മാറ്റുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "> ചിത്രം [ഈ പ്രസിദ്ധീകരണം](https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf) നിന്നാണ്\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 210,
+ "metadata": {
+ "id": "Ug57Bnb5QhfP"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import tensorflow as tf\n",
+ "import tensorflow.keras.layers as keras\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "from tqdm import tqdm\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "from skimage.io import imread\n",
+ "from skimage.transform import resize\n",
+ "import os\n",
+ "import tensorflow.keras.optimizers as optimizers\n",
+ "import tensorflow.keras.losses as losses\n",
+ "from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator\n",
+ "tf.random.set_seed(42)\n",
+ "np.random.seed(42)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 211,
+ "metadata": {
+ "id": "xhSEogpDFMpK"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "train_size = 0.8\n",
+ "lr = 3e-4\n",
+ "weight_decay = 8e-9\n",
+ "batch_size = 64\n",
+ "epochs = 100"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "D4if75qwFMpJ"
+ },
+ "source": [
+ "## ഡാറ്റാസെറ്റ്\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {
+ "id": "TkuYGLRKFMpK"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "!apt-get install rar\n",
+ "!wget https://www.dropbox.com/s/k88qukc20ljnbuo/PH2Dataset.rar\n",
+ "!unrar x -Y PH2Dataset.rar"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 198,
+ "metadata": {
+ "id": "Rumy9ldAFteW"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def load_dataset(train_part, root='PH2Dataset'):\n",
+ " images = []\n",
+ " masks = []\n",
+ "\n",
+ " for root, dirs, files in os.walk(os.path.join(root, 'PH2 Dataset images')):\n",
+ " if root.endswith('_Dermoscopic_Image'):\n",
+ " images.append(imread(os.path.join(root, files[0])))\n",
+ " if root.endswith('_lesion'):\n",
+ " masks.append(imread(os.path.join(root, files[0])))\n",
+ "\n",
+ " size = (256, 256)\n",
+ " images = np.array([resize(image, size, mode='constant', anti_aliasing=True,) for image in images])\n",
+ " masks = np.expand_dims(np.array([resize(mask, size, mode='constant', anti_aliasing=False) > 0.5 for mask in masks]), axis=3)\n",
+ "\n",
+ " indices = np.random.permutation(range(len(images)))\n",
+ " train_part = int(train_part * len(images))\n",
+ " train_ind = indices[:train_part]\n",
+ " test_ind = indices[train_part:]\n",
+ "\n",
+ " X_train = tf.cast(images[train_ind, :, :, :], tf.float32)\n",
+ " y_train = tf.cast(masks[train_ind, :, :, :], tf.float32)\n",
+ "\n",
+ " X_test = tf.cast(images[test_ind, :, :, :], tf.float32)\n",
+ " y_test = tf.cast(masks[test_ind, :, :, :], tf.float32)\n",
+ "\n",
+ " return (X_train, y_train), (X_test, y_test)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 199,
+ "metadata": {
+ "id": "kCjj0YKcGBKr"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "(X_train, y_train), (X_test, y_test) = load_dataset(train_size)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 200,
+ "metadata": {
+ "id": "jP2_-AjIFMpO"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def plotn(n, data):\n",
+ " images, masks = data[0], data[1]\n",
+ " fig, ax = plt.subplots(1, n)\n",
+ " fig1, ax1 = plt.subplots(1, n)\n",
+ " for i, (img, mask) in enumerate(zip(images, masks)):\n",
+ " if i == n:\n",
+ " break\n",
+ " ax[i].imshow(img)\n",
+ " ax1[i].imshow(mask[:, :, 0])\n",
+ " plt.show()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "9tBja_1KFMpP"
+ },
+ "source": [
+ "**ചില ചിത്രങ്ങളും അവയുടെ അനുബന്ധ മാസ്കുകളും പ്ലോട്ട് ചെയ്യാം.**\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 201,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 203
+ },
+ "id": "IA8ziDUJFMpQ",
+ "outputId": "941c2263-ee84-48f4-9127-334f13b4d9ff"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "plotn(5, (X_train, y_train))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "ORmas8XhYfS8"
+ },
+ "source": [
+ "## സെഗ്നെറ്റ്\n",
+ "\n",
+ "എൻകോഡറിൽ കോൺവല്യൂഷനുകളും പൂലിംഗുകളും, ഡികോഡറിൽ കോൺവല്യൂഷനുകളും അപ്സാമ്പ്ലിംഗുകളും ഉള്ള ലളിതമായ എൻകോഡർ-ഡികോഡർ ആർക്കിടെക്ചർ.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "* Badrinarayanan, V., Kendall, A., & Cipolla, R. (2015). [SegNet: A deep convolutional\n",
+ "encoder-decoder architecture for image segmentation](https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 212,
+ "metadata": {
+ "id": "pmSOZXhfp6sL"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class SegNet(tf.keras.Model):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.enc_conv0 = keras.Conv2D(16, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.bn0 = keras.BatchNormalization()\n",
+ " self.relu0 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.pool0 = keras.MaxPool2D()\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv1 = keras.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.relu1 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.bn1 = keras.BatchNormalization()\n",
+ " self.pool1 = keras.MaxPool2D()\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv2 = keras.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.relu2 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.bn2 = keras.BatchNormalization()\n",
+ " self.pool2 = keras.MaxPool2D()\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv3 = keras.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.relu3 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.bn3 = keras.BatchNormalization()\n",
+ " self.pool3 = keras.MaxPool2D()\n",
+ "\n",
+ " self.bottleneck_conv = keras.Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ "\n",
+ " self.upsample0 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
+ " self.dec_conv0 = keras.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.dec_relu0 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.dec_bn0 = keras.BatchNormalization()\n",
+ "\n",
+ " self.upsample1 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
+ " self.dec_conv1 = keras.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.dec_relu1 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.dec_bn1 = keras.BatchNormalization()\n",
+ "\n",
+ " self.upsample2 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
+ " self.dec_conv2 = keras.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.dec_relu2 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.dec_bn2 = keras.BatchNormalization()\n",
+ "\n",
+ " self.upsample3 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
+ " self.dec_conv3 = keras.Conv2D(1, kernel_size=1)\n",
+ "\n",
+ " def call(self, input):\n",
+ " e0 = self.pool0(self.relu0(self.bn0(self.enc_conv0(input))))\n",
+ " e1 = self.pool1(self.relu1(self.bn1(self.enc_conv1(e0))))\n",
+ " e2 = self.pool2(self.relu2(self.bn2(self.enc_conv2(e1))))\n",
+ " e3 = self.pool3(self.relu3(self.bn3(self.enc_conv3(e2))))\n",
+ "\n",
+ " b = self.bottleneck_conv(e3)\n",
+ "\n",
+ " d0 = self.dec_relu0(self.dec_bn0(self.upsample0(self.dec_conv0(b))))\n",
+ " d1 = self.dec_relu1(self.dec_bn1(self.upsample1(self.dec_conv1(d0))))\n",
+ " d2 = self.dec_relu2(self.dec_bn2(self.upsample2(self.dec_conv2(d1))))\n",
+ " d3 = self.dec_conv3(self.upsample3(d2))\n",
+ "\n",
+ " return d3"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 213,
+ "metadata": {
+ "id": "2GoR8-huFMpn"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = SegNet()\n",
+ "optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=lr, decay=weight_decay)\n",
+ "loss_fn = losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)\n",
+ "\n",
+ "model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 214,
+ "metadata": {
+ "id": "HQ_UFglyTbqM"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train(datasets, model, epochs, batch_size):\n",
+ " train_dataset, test_dataset = datasets[0], datasets[1]\n",
+ "\n",
+ " model.fit(train_dataset[0], train_dataset[1],\n",
+ " epochs=epochs,\n",
+ " batch_size=batch_size,\n",
+ " shuffle=True,\n",
+ " validation_data=(test_dataset[0], test_dataset[1]))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 215,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "MsgM_kZRFMpo",
+ "outputId": "fe7cb83b-f6e4-46da-f077-74c6c44aabca"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 1/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 2s 298ms/step - loss: 0.6123 - val_loss: 0.6960\n",
+ "Epoch 2/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.3332 - val_loss: 0.6874\n",
+ "Epoch 3/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.2715 - val_loss: 0.6707\n",
+ "Epoch 4/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 205ms/step - loss: 0.2508 - val_loss: 0.6544\n",
+ "Epoch 5/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 286ms/step - loss: 0.2290 - val_loss: 0.6403\n",
+ "Epoch 6/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 235ms/step - loss: 0.2110 - val_loss: 0.6242\n",
+ "Epoch 7/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 231ms/step - loss: 0.1986 - val_loss: 0.6138\n",
+ "Epoch 8/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.1923 - val_loss: 0.6068\n",
+ "Epoch 9/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.1789 - val_loss: 0.6018\n",
+ "Epoch 10/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1714 - val_loss: 0.5979\n",
+ "Epoch 11/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1745 - val_loss: 0.5945\n",
+ "Epoch 12/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 196ms/step - loss: 0.1613 - val_loss: 0.5912\n",
+ "Epoch 13/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1570 - val_loss: 0.5877\n",
+ "Epoch 14/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1547 - val_loss: 0.5861\n",
+ "Epoch 15/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.1546 - val_loss: 0.5862\n",
+ "Epoch 16/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.1527 - val_loss: 0.5853\n",
+ "Epoch 17/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.1456 - val_loss: 0.5865\n",
+ "Epoch 18/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.1567 - val_loss: 0.5903\n",
+ "Epoch 19/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.1429 - val_loss: 0.5939\n",
+ "Epoch 20/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 207ms/step - loss: 0.1432 - val_loss: 0.5960\n",
+ "Epoch 21/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1438 - val_loss: 0.5940\n",
+ "Epoch 22/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.1449 - val_loss: 0.5933\n",
+ "Epoch 23/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1424 - val_loss: 0.5972\n",
+ "Epoch 24/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1407 - val_loss: 0.5999\n",
+ "Epoch 25/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.1370 - val_loss: 0.6001\n",
+ "Epoch 26/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 215ms/step - loss: 0.1371 - val_loss: 0.6021\n",
+ "Epoch 27/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1345 - val_loss: 0.6194\n",
+ "Epoch 28/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1312 - val_loss: 0.6287\n",
+ "Epoch 29/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1304 - val_loss: 0.6154\n",
+ "Epoch 30/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1265 - val_loss: 0.6151\n",
+ "Epoch 31/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.1219 - val_loss: 0.6220\n",
+ "Epoch 32/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 210ms/step - loss: 0.1200 - val_loss: 0.6249\n",
+ "Epoch 33/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1151 - val_loss: 0.6268\n",
+ "Epoch 34/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.1139 - val_loss: 0.6328\n",
+ "Epoch 35/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1117 - val_loss: 0.6297\n",
+ "Epoch 36/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1081 - val_loss: 0.6288\n",
+ "Epoch 37/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.1064 - val_loss: 0.6330\n",
+ "Epoch 38/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.1056 - val_loss: 0.6385\n",
+ "Epoch 39/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.1086 - val_loss: 0.6446\n",
+ "Epoch 40/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.1047 - val_loss: 0.6595\n",
+ "Epoch 41/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.1040 - val_loss: 0.6602\n",
+ "Epoch 42/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.1073 - val_loss: 0.6681\n",
+ "Epoch 43/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1074 - val_loss: 0.6802\n",
+ "Epoch 44/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0992 - val_loss: 0.6728\n",
+ "Epoch 45/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 204ms/step - loss: 0.0976 - val_loss: 0.6802\n",
+ "Epoch 46/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0973 - val_loss: 0.6865\n",
+ "Epoch 47/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.1094 - val_loss: 0.7038\n",
+ "Epoch 48/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0974 - val_loss: 0.7115\n",
+ "Epoch 49/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0964 - val_loss: 0.7044\n",
+ "Epoch 50/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.0922 - val_loss: 0.7199\n",
+ "Epoch 51/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0951 - val_loss: 0.7396\n",
+ "Epoch 52/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.1069 - val_loss: 0.7395\n",
+ "Epoch 53/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.1093 - val_loss: 0.7520\n",
+ "Epoch 54/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0953 - val_loss: 0.7568\n",
+ "Epoch 55/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 206ms/step - loss: 0.1025 - val_loss: 0.7783\n",
+ "Epoch 56/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0912 - val_loss: 0.7390\n",
+ "Epoch 57/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.0931 - val_loss: 0.7246\n",
+ "Epoch 58/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0870 - val_loss: 0.7614\n",
+ "Epoch 59/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0896 - val_loss: 0.7579\n",
+ "Epoch 60/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0872 - val_loss: 0.7351\n",
+ "Epoch 61/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0839 - val_loss: 0.7296\n",
+ "Epoch 62/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.0797 - val_loss: 0.7343\n",
+ "Epoch 63/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0776 - val_loss: 0.7349\n",
+ "Epoch 64/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 205ms/step - loss: 0.0794 - val_loss: 0.7375\n",
+ "Epoch 65/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0758 - val_loss: 0.7488\n",
+ "Epoch 66/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0774 - val_loss: 0.7626\n",
+ "Epoch 67/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 203ms/step - loss: 0.0758 - val_loss: 0.7650\n",
+ "Epoch 68/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 205ms/step - loss: 0.0792 - val_loss: 0.7603\n",
+ "Epoch 69/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0764 - val_loss: 0.7573\n",
+ "Epoch 70/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0791 - val_loss: 0.7603\n",
+ "Epoch 71/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 197ms/step - loss: 0.0749 - val_loss: 0.7415\n",
+ "Epoch 72/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0730 - val_loss: 0.7432\n",
+ "Epoch 73/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0729 - val_loss: 0.7702\n",
+ "Epoch 74/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0711 - val_loss: 0.7692\n",
+ "Epoch 75/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0710 - val_loss: 0.7545\n",
+ "Epoch 76/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0680 - val_loss: 0.7410\n",
+ "Epoch 77/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0683 - val_loss: 0.7372\n",
+ "Epoch 78/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0684 - val_loss: 0.6997\n",
+ "Epoch 79/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0654 - val_loss: 0.7236\n",
+ "Epoch 80/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 196ms/step - loss: 0.0682 - val_loss: 0.7213\n",
+ "Epoch 81/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 194ms/step - loss: 0.0721 - val_loss: 0.6602\n",
+ "Epoch 82/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0821 - val_loss: 0.6739\n",
+ "Epoch 83/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0835 - val_loss: 0.7153\n",
+ "Epoch 84/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 195ms/step - loss: 0.0793 - val_loss: 0.6923\n",
+ "Epoch 85/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0796 - val_loss: 0.6331\n",
+ "Epoch 86/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0719 - val_loss: 0.6116\n",
+ "Epoch 87/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0782 - val_loss: 0.5826\n",
+ "Epoch 88/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0681 - val_loss: 0.5903\n",
+ "Epoch 89/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0683 - val_loss: 0.6258\n",
+ "Epoch 90/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 196ms/step - loss: 0.0659 - val_loss: 0.5808\n",
+ "Epoch 91/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 196ms/step - loss: 0.0660 - val_loss: 0.5802\n",
+ "Epoch 92/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0668 - val_loss: 0.5854\n",
+ "Epoch 93/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0659 - val_loss: 0.5884\n",
+ "Epoch 94/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0675 - val_loss: 0.5855\n",
+ "Epoch 95/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 202ms/step - loss: 0.0608 - val_loss: 0.5175\n",
+ "Epoch 96/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 199ms/step - loss: 0.0624 - val_loss: 0.4879\n",
+ "Epoch 97/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 198ms/step - loss: 0.0631 - val_loss: 0.4896\n",
+ "Epoch 98/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 201ms/step - loss: 0.0591 - val_loss: 0.4590\n",
+ "Epoch 99/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 200ms/step - loss: 0.0624 - val_loss: 0.4910\n",
+ "Epoch 100/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 190ms/step - loss: 0.0604 - val_loss: 0.4450\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train(((X_train, y_train), (X_test, y_test)), model, epochs, batch_size)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 216,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 203
+ },
+ "id": "FXvR7P1FFMpo",
+ "outputId": "9f4f9a5d-18db-482f-cf1c-143afaee0497"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "predictions = []\n",
+ "image_mask = []\n",
+ "plots = 5\n",
+ "\n",
+ "for i, (img, mask) in enumerate(zip(X_test, y_test)):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " img = tf.expand_dims(img, 0)\n",
+ " pred = np.array(model.predict(img))\n",
+ " predictions.append(pred[0, :, :, 0] > 0.5)\n",
+ " image_mask.append(mask)\n",
+ "plotn(plots, (predictions, image_mask))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {
+ "id": "RU5KGWXaTbso"
+ },
+ "source": [
+ "## U-Net\n",
+ "\n",
+ "സൂക്ഷ്മമായ സങ്കേതം, സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ കോൺവല്യൂഷൻ ലെവലിലും സ്കിപ്പ് കണക്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ആ ലെവലിലെ മൗലിക ഇൻപുട്ടിലെ ഫീച്ചറുകളുടെ വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "U-Net സാധാരണയായി ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷനിനായി ഒരു ഡിഫോൾട്ട് എൻകോഡർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് resnet50.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "* Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox. [U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation.](https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 217,
+ "metadata": {
+ "id": "dFFh1_UYQc-K"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class UNet(tf.keras.Model):\n",
+ " def __init__(self):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.enc_conv0 = keras.Conv2D(16, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.bn0 = keras.BatchNormalization()\n",
+ " self.relu0 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.pool0 = keras.MaxPool2D()\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv1 = keras.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.relu1 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.bn1 = keras.BatchNormalization()\n",
+ " self.pool1 = keras.MaxPool2D()\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv2 = keras.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.relu2 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.bn2 = keras.BatchNormalization()\n",
+ " self.pool2 = keras.MaxPool2D()\n",
+ "\n",
+ " self.enc_conv3 = keras.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same')\n",
+ " self.relu3 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.bn3 = keras.BatchNormalization()\n",
+ " self.pool3 = keras.MaxPool2D()\n",
+ "\n",
+ " self.bottleneck_conv = keras.Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), padding='same')\n",
+ "\n",
+ " self.upsample0 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
+ " self.dec_conv0 = keras.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same', input_shape=[None, 384, None, None])\n",
+ " self.dec_relu0 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.dec_bn0 = keras.BatchNormalization()\n",
+ "\n",
+ " self.upsample1 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
+ " self.dec_conv1 = keras.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same', input_shape=[None, 192, None, None])\n",
+ " self.dec_relu1 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.dec_bn1 = keras.BatchNormalization()\n",
+ "\n",
+ " self.upsample2 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
+ " self.dec_conv2 = keras.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same', input_shape=[None, 96, None, None])\n",
+ " self.dec_relu2 = keras.Activation('relu')\n",
+ " self.dec_bn2 = keras.BatchNormalization()\n",
+ "\n",
+ " self.upsample3 = keras.UpSampling2D(interpolation='bilinear')\n",
+ " self.dec_conv3 = keras.Conv2D(1, kernel_size=1, input_shape=[None, 48, None, None])\n",
+ "\n",
+ " self.cat0 = keras.Concatenate(axis=3)\n",
+ " self.cat1 = keras.Concatenate(axis=3)\n",
+ " self.cat2 = keras.Concatenate(axis=3)\n",
+ " self.cat3 = keras.Concatenate(axis=3)\n",
+ "\n",
+ " def call(self, input):\n",
+ " e0 = self.pool0(self.relu0(self.bn0(self.enc_conv0(input))))\n",
+ " e1 = self.pool1(self.relu1(self.bn1(self.enc_conv1(e0))))\n",
+ " e2 = self.pool2(self.relu2(self.bn2(self.enc_conv2(e1))))\n",
+ " e3 = self.pool3(self.relu3(self.bn3(self.enc_conv3(e2))))\n",
+ "\n",
+ " cat0 = self.relu0(self.bn0(self.enc_conv0(input)))\n",
+ " cat1 = self.relu1(self.bn1(self.enc_conv1(e0)))\n",
+ " cat2 = self.relu2(self.bn2(self.enc_conv2(e1)))\n",
+ " cat3 = self.relu3(self.bn3(self.enc_conv3(e2)))\n",
+ "\n",
+ " b = self.bottleneck_conv(e3)\n",
+ "\n",
+ " cat_tens0 = self.cat0([self.upsample0(b), cat3])\n",
+ " d0 = self.dec_relu0(self.dec_bn0(self.dec_conv0(cat_tens0)))\n",
+ "\n",
+ " cat_tens1 = self.cat1([self.upsample1(d0), cat2])\n",
+ " d1 = self.dec_relu1(self.dec_bn1(self.dec_conv1(cat_tens1)))\n",
+ "\n",
+ " cat_tens2 = self.cat2([self.upsample2(d1), cat1])\n",
+ " d2 = self.dec_relu2(self.dec_bn2(self.dec_conv2(cat_tens2)))\n",
+ "\n",
+ " cat_tens3 = self.cat3([self.upsample3(d2), cat0])\n",
+ " d3 = self.dec_conv3(cat_tens3)\n",
+ "\n",
+ " return d3"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 221,
+ "metadata": {
+ "id": "15GA_43BTbtI"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "model = UNet()\n",
+ "optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=lr, decay=weight_decay)\n",
+ "loss_fn = losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)\n",
+ "\n",
+ "model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 222,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/"
+ },
+ "id": "_dgiuvVVFMpr",
+ "outputId": "6140f029-b42b-417a-9f70-4c0656e49047"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Epoch 1/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 5s 482ms/step - loss: 0.5073 - val_loss: 0.6237\n",
+ "Epoch 2/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.3388 - val_loss: 0.6192\n",
+ "Epoch 3/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 363ms/step - loss: 0.2867 - val_loss: 0.6133\n",
+ "Epoch 4/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.2624 - val_loss: 0.6043\n",
+ "Epoch 5/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.2435 - val_loss: 0.5949\n",
+ "Epoch 6/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 364ms/step - loss: 0.2320 - val_loss: 0.5844\n",
+ "Epoch 7/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.2201 - val_loss: 0.5781\n",
+ "Epoch 8/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 362ms/step - loss: 0.2119 - val_loss: 0.5673\n",
+ "Epoch 9/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.2047 - val_loss: 0.5588\n",
+ "Epoch 10/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 360ms/step - loss: 0.1946 - val_loss: 0.5544\n",
+ "Epoch 11/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1959 - val_loss: 0.5412\n",
+ "Epoch 12/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1814 - val_loss: 0.5346\n",
+ "Epoch 13/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1780 - val_loss: 0.5336\n",
+ "Epoch 14/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1727 - val_loss: 0.5344\n",
+ "Epoch 15/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1715 - val_loss: 0.5280\n",
+ "Epoch 16/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1691 - val_loss: 0.5166\n",
+ "Epoch 17/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1641 - val_loss: 0.5133\n",
+ "Epoch 18/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1707 - val_loss: 0.5221\n",
+ "Epoch 19/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1628 - val_loss: 0.5239\n",
+ "Epoch 20/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 363ms/step - loss: 0.1615 - val_loss: 0.5177\n",
+ "Epoch 21/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 362ms/step - loss: 0.1577 - val_loss: 0.5221\n",
+ "Epoch 22/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1566 - val_loss: 0.5044\n",
+ "Epoch 23/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1561 - val_loss: 0.5046\n",
+ "Epoch 24/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1469 - val_loss: 0.5063\n",
+ "Epoch 25/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1437 - val_loss: 0.4947\n",
+ "Epoch 26/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.1428 - val_loss: 0.4857\n",
+ "Epoch 27/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1449 - val_loss: 0.4850\n",
+ "Epoch 28/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1426 - val_loss: 0.4875\n",
+ "Epoch 29/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 392ms/step - loss: 0.1444 - val_loss: 0.4638\n",
+ "Epoch 30/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1341 - val_loss: 0.4796\n",
+ "Epoch 31/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1357 - val_loss: 0.4689\n",
+ "Epoch 32/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1351 - val_loss: 0.4550\n",
+ "Epoch 33/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1294 - val_loss: 0.4419\n",
+ "Epoch 34/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1271 - val_loss: 0.4100\n",
+ "Epoch 35/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1265 - val_loss: 0.4188\n",
+ "Epoch 36/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1214 - val_loss: 0.4285\n",
+ "Epoch 37/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.1206 - val_loss: 0.4129\n",
+ "Epoch 38/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1230 - val_loss: 0.4196\n",
+ "Epoch 39/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1213 - val_loss: 0.3899\n",
+ "Epoch 40/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1184 - val_loss: 0.3972\n",
+ "Epoch 41/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 366ms/step - loss: 0.1163 - val_loss: 0.3951\n",
+ "Epoch 42/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1193 - val_loss: 0.3735\n",
+ "Epoch 43/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1239 - val_loss: 0.3669\n",
+ "Epoch 44/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1137 - val_loss: 0.3668\n",
+ "Epoch 45/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.1096 - val_loss: 0.3684\n",
+ "Epoch 46/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1144 - val_loss: 0.3403\n",
+ "Epoch 47/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.1209 - val_loss: 0.3419\n",
+ "Epoch 48/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 395ms/step - loss: 0.1071 - val_loss: 0.3213\n",
+ "Epoch 49/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 370ms/step - loss: 0.1074 - val_loss: 0.3212\n",
+ "Epoch 50/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1039 - val_loss: 0.3247\n",
+ "Epoch 51/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1085 - val_loss: 0.3067\n",
+ "Epoch 52/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 394ms/step - loss: 0.1090 - val_loss: 0.3093\n",
+ "Epoch 53/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.1098 - val_loss: 0.2827\n",
+ "Epoch 54/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.1039 - val_loss: 0.2746\n",
+ "Epoch 55/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.1037 - val_loss: 0.2868\n",
+ "Epoch 56/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.1004 - val_loss: 0.2750\n",
+ "Epoch 57/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0995 - val_loss: 0.2636\n",
+ "Epoch 58/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 365ms/step - loss: 0.0940 - val_loss: 0.2648\n",
+ "Epoch 59/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0953 - val_loss: 0.2583\n",
+ "Epoch 60/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.0976 - val_loss: 0.2508\n",
+ "Epoch 61/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0905 - val_loss: 0.2378\n",
+ "Epoch 62/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0900 - val_loss: 0.2481\n",
+ "Epoch 63/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 396ms/step - loss: 0.0858 - val_loss: 0.2540\n",
+ "Epoch 64/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0847 - val_loss: 0.2499\n",
+ "Epoch 65/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0841 - val_loss: 0.2326\n",
+ "Epoch 66/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.0871 - val_loss: 0.2275\n",
+ "Epoch 67/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0827 - val_loss: 0.2274\n",
+ "Epoch 68/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 370ms/step - loss: 0.0889 - val_loss: 0.2166\n",
+ "Epoch 69/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 370ms/step - loss: 0.0882 - val_loss: 0.2222\n",
+ "Epoch 70/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.0885 - val_loss: 0.2330\n",
+ "Epoch 71/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.0878 - val_loss: 0.2104\n",
+ "Epoch 72/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0843 - val_loss: 0.2211\n",
+ "Epoch 73/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 392ms/step - loss: 0.0837 - val_loss: 0.2141\n",
+ "Epoch 74/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 374ms/step - loss: 0.0858 - val_loss: 0.1999\n",
+ "Epoch 75/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 367ms/step - loss: 0.0798 - val_loss: 0.2131\n",
+ "Epoch 76/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0769 - val_loss: 0.1851\n",
+ "Epoch 77/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 396ms/step - loss: 0.0788 - val_loss: 0.1921\n",
+ "Epoch 78/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0771 - val_loss: 0.2266\n",
+ "Epoch 79/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0738 - val_loss: 0.1826\n",
+ "Epoch 80/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0728 - val_loss: 0.1870\n",
+ "Epoch 81/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0759 - val_loss: 0.1821\n",
+ "Epoch 82/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0830 - val_loss: 0.1887\n",
+ "Epoch 83/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0861 - val_loss: 0.1783\n",
+ "Epoch 84/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0854 - val_loss: 0.1988\n",
+ "Epoch 85/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0857 - val_loss: 0.1749\n",
+ "Epoch 86/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0820 - val_loss: 0.1620\n",
+ "Epoch 87/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 368ms/step - loss: 0.0874 - val_loss: 0.1668\n",
+ "Epoch 88/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 374ms/step - loss: 0.0744 - val_loss: 0.1711\n",
+ "Epoch 89/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0750 - val_loss: 0.1632\n",
+ "Epoch 90/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 399ms/step - loss: 0.0717 - val_loss: 0.1742\n",
+ "Epoch 91/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0723 - val_loss: 0.1670\n",
+ "Epoch 92/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 374ms/step - loss: 0.0713 - val_loss: 0.1652\n",
+ "Epoch 93/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0718 - val_loss: 0.1707\n",
+ "Epoch 94/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 373ms/step - loss: 0.0739 - val_loss: 0.1692\n",
+ "Epoch 95/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 400ms/step - loss: 0.0650 - val_loss: 0.1621\n",
+ "Epoch 96/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 374ms/step - loss: 0.0653 - val_loss: 0.1547\n",
+ "Epoch 97/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 372ms/step - loss: 0.0681 - val_loss: 0.1475\n",
+ "Epoch 98/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 369ms/step - loss: 0.0613 - val_loss: 0.1513\n",
+ "Epoch 99/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 371ms/step - loss: 0.0665 - val_loss: 0.1537\n",
+ "Epoch 100/100\n",
+ "3/3 [==============================] - 1s 363ms/step - loss: 0.0640 - val_loss: 0.1525\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train(((X_train, y_train), (X_test, y_test)), model, epochs, batch_size)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 228,
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 203
+ },
+ "id": "iEu5wjuMFMps",
+ "outputId": "9deaded5-fe99-4cf4-dfe1-4e5eb12d3c0f"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "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",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX8AAABdCAYAAABNV2buAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAZn0lEQVR4nO3deXwUVbrw8d/pPZ2VhIQtK0tYFQRk01ERFxQX7tVxRNxGBVG4KKPOdRzmdfR6Z+Z1HdRRhxnhii8OLrjgyHJlcRlklbAoGJaEQCBhS8jWSSfdfd4/ugkJaSBLdao6fb6fDx/Sla6qp55UPV196tQpIaVEURRFiSwmvQNQFEVR2p8q/oqiKBFIFX9FUZQIpIq/oihKBFLFX1EUJQKp4q8oihKBQlL8hRDjhRC5Qoi9QognQ7GOcKTy0pTKSVMqJ8GpvGhLaN3PXwhhBnYDVwOFwCZgkpRyp6YrCjMqL02pnDSlchKcyov2QnHmPwLYK6XMk1LWAouAm0OwnnCj8tKUyklTKifBqbxoLBTFvwdwsMHrwsC0SKfy0pTKSVMqJ8GpvGjMoteKhRBTgakAZszDnMTpFUq7cBBNDVU1wANne4/KSXCRlBcH0bipBpWTRtTxE1wFpcellMmtmTcUxf8QkNbgdWpgWiNSyrnAXIA4kShHinEhCMU4TsoTbGZNbYNJTfKicqL2lZPyBDl823BSxOcE1PFzNivlRwWtnTcUzT6bgD5CiCwhhA24HVgSgvWElTg6AThUXk5TOWkqjk748KFy0pjaV7Sn+Zm/lNIjhJgBrADMwDwp5Y9aryfcmIQJJAdQeamnctKUSZhwSCfVVKqcNKD2Fe2FpM1fSrkUWBqKZYe5MinlcL2DMBiVkzNYsCKlzNY7DgNS+4qG1B2+iqIoEUgVf0U5gyW1B7XXDsec3KpOFIoSFlTxV5QGzMnJZHxygs/ffp2fZvfSOxxFCRlV/BWlgfyH+jCn+1piTA7emDCfEw+MxuR0YklLpezOUVi6dgGTWe8wFaXNVPFXFAAhqLlhBH+8awFW4S/u451uvvr9K6SuEdy4IoeVf/ozU75dS9kdF+scrKK0nW53+CqKnswJ8ZRM6M+Rq+owWXzYHB4+ungOA21Rjd4XY3Lwt7S1gVcOJjjLeM4u2j9gRdGYKv6RRghoMJKrKTqakzddQGl/QdRRQdf525BuN9Inwef1z2KxID0evSLWnslM7us92XHFqzhNtga/iDrrLKcc91aTkOcOXWyK0k5U8e/AzL2z2DOlK0JC5hIXVT0clNzmIu0VE+aqWsqz4+g0/QDLe79CvCmKSl8NT/9yDCfrnGwsSse+NJ6SIT6GXriPPYuzSV20D0/xEb03q81cNw9n5c9ewmmKafG83Swx5N0j6LMmBIEpSjuK2OJv6ZmJtFvx7tqjdyias2SkseuZFF67dCHjo1yYhYmiOyoxC0GKOZqikZXUAYkmCzEmB6fOeGNMDl7qtsW/kHRg5Oll1j2xgqfuHs7SD8eQ8VExvvwDYfltwJwQT8YTuWRZW174T7lh0Hb2OBz4amo0jEwJKyLQ9Kfx81DaU+Rd8BWC4kfGMGXFSnbPbn0BMCpL1y4ce8NB3jVvM8FZg1n4/8TdLDGkmKPrf063xAQKf/NYhZkXuuawfcbr/Hr5p+x+aTjmzkkh2YZQKru6H6+lte3m81+nrMEzvJ9GESnhxpzdi6Of9qVqWRbHpo0O2vtLWG2Ye2dhSUvVIcLmiYjib+6SUt9Fr+7qYbzz6CtMjK7k+r4/IKy28y8gDFh6dOfo9DGkLiln3ZD3Q7YeszBxRZSPH255leJ5nTEnJYZsXaFwdJiJTmZnm5aRbLZT3cWuUURKODEnJ1P8ooWcixfxrws/ZuGTL+Ebc8Hp3/ftTdFjY4hZHcd/ffk+D65ezcHZYxB24+0vHa74mxPiG7229MwkZrGX+75Zh3V1CjP/soghgT+E3eQBU3j33DAN6seJ+0cz+J+FbH7qdf6auq7+bD+UnCYbG4a9Bx85MA8In2FoEgadaPMy7MJKyQDV1z+SCKuN4llj6PFPl3+/D+hvc1L2myrMcXGIYQMZuziH73/1Gh/1Wskwu42bol188+ALlEwaqmP0wXWoNv+aG0cw+Okccv4wktiVu5A9U4n/SxHvZfmvzt2SvazR+/dUpIC37cVAL9UTRzD7xfmMjaoJ9E1v389yqzCztO9Srn3tBkwTwqMNPMauTU8dGd7nDC0i7Ha4MJvi0bF0W12Cb+ee+p5gkaLqxotYPut5ulli8A8qetrqwe/yX1+PYnTMZ0yMrmzy+87maMy/OAoLzIbKW1gWf2G1Ye6cCCZ/sZNuN9JdywX/Zxuvdt/EgT+vYXlVNkMcqxhht551OT9s7EkvT/j2Xim5u4prnHWcubO1t7d6L+K+yx/F9mUOSF9YXwRTGvNdOoT4PxYyO/Xv9LeZyP2Vl5tXzaDvW25MlTUcHdOZlCV78R47pneoIWNOTmbU7I2Bwt9UjMnB/+2y9ZzLmNf/XR4Z/TBi7bnf157CrvhX3jaKtEd2c2+XNViFv7fJwboknvlqIvO6vAz4L2ZOjT8MnL3wA0QdCePTNyFI71SqdxQAZFljeOT1RSw6OoKN3/eh37N78R4P329UzVGTWqd3CCFjTojnyG0DKLu8hjkj/8EEZw3gbyq90GYl/7q/s2uciwppZYDVy99/1Y85X19D/zkleHP36ht8CBy9qTcfpXwBtP76YH+bk323OOi99vzvbS9h1eZvTkrkqt9+y6Ks1Yx3uhkX5WVclJd7446Sf9Pcs34yn82j93/MsWmjDXkx5rykZFded72jqDcxupJFWavJveUNSt9NwORs20VVo5s2+issqR3v+eEmp5OCt1P57ulX2Tt2fqDwN9Xf5mSE3UqMycGjnfaTP3EuifOPG7p3S2uYnE4y791zxs2ArfPshA8NdX0sbIq/sFjY80Rfnuqs3dem++OLWf7bF6m58kLNltmeei/w8nJJTyp9NXilT+9wAP91gEu75CG9xmnbDIXHE3MpmJyhdxiaqx47kDUj5mIX5/7WHMz8jFVc9HkBVbeOPN0PPswdmzSYt7M+12RZk2NPkPubaMPkJiyKvzkujoLZI/jmjhdatVOey0GPFWtFeH6FN32dw6qrs7nx/hn0WfkAbmmM7ThUnQA+47X7C6uNeJs2F6XNwsQ9d60Iu66u52LJymDMcxvq7wdpKasw81zKDh547hPMCQkaR6cP9w1lxJvOP+xHc12UeRDaoTdecxgjinMwd+rEgf9JY+uUOS1u1mmO29dNxbR2m+bLbS+eomJsKzbTd8Ye7tl/rd7hsLbGx+H/7o2sq9U7lKYGZ/NK5mLNFnfI3QlfeaVmy9PbkXHdeSYlp83LiTXVgNnwpeW8TA4H49J3a7rMFEclwmqMS62G/wvlP9KfnJELND/jB6iTXpK+cHSI3immxARuT9modxhU+ew495fpHUZQppNV7KzrjMtXq0kz2dXxP2BO6axBZMbgnlBWP5x1Wwy1H8aX0VWDiHRmtdIvqkjTRQ6MPmSY62GGLv6eK4fxzj1zNNkhgzEhqE42dAqarbpvFy53HNU7DK5x1nHbx1/h+9lFeofShHdvPi/OuIsrn5zJ4qpObV5eV3M52MP/DnFht5P3p9G8Nfj/abK8Ep8NU034jfvUHl7JuQpvqTF66Rm38glB3mRxzn76bWUWJn790Pv4LjdeoWoRIThwraXNwxZo5a7YYo4O066dVEu25ZtIWrUfM+H/bU8rJqeTy67YwSUObcrBpPVT8O7qeF0+teA7bpyehYYt/uakRJ6+ZEnI1zM59gQF04zRU6a1zAOymfdvb+kdRj2zMOHqbtziWnh7T26KNsbZlxF4S0vZ8Il2Pd5kgdNQd7IaibnaGD19wMDF35fRlaucee2yLs+x5o9uaUSHrkniEnt4f4C1p/KBtZo0JRZ746DWGD2s2sLStQsP3v2FZsuTVuN+8LeI18sBt3Yj13qlj8QfNVtcmxm2+CNEuwxacNxbRcbS8C6cXTa6WFiRoncYjcT2K9E7hJB7YuuteA4X6x1Gm1UPSuXWWO2qUq8hhR3iIfc+l4sPVo/R9B4aYaAu0MYt/u1kbulQotZr252rvYm1W3n5jdv0DqMRIYyzk58p/TMTiypaf8H3f11Wsv/nIbKeqOgQzRuHrrBp2o16ZsZKzL0zNVuenvq+cpCnjw3WbHk+i2r2aZOtbjd95z3UpgP4lH+d6IW3rFyDqPRlPykp81XrHUa98p3GfdCL4/ONvDXrVnbXVbV43q+qTTz/wF1kPbUOT35BCKJrf8lbfZR6XZotb3yUC+fbZdRdMxxzcrJmy9WDp/AQy968VJMbKM3CRMkgDYLSSNgVf5evljv/OovM363nD3MnGWZYA70lff4TQz+ahcun/81VddJL4g96R3Fuji+3MTV3covmccs6pv99GuavtoQoKn3Ef19Mnke7G4/MwsTCnst4+29/pmZwumbL1UuXxbuZX5apybJ8NuN8IzZs8TcXlbDJ3bQd+76C8aT9ZQdISfJWN6VtPNv96WDXDnGTl7e0lOzf/cigVdOok/o2Reytc5P0vbFH9ZR1tfBKMj0/eZCsz6byQkmvc76/TnoZ+PUU0l/f0U4Rth9ZXsHcY5drut/YhZVUSxQnBhqna2NreUtO8vyqG9p0olnoqeTBwtGkLzdOM6Fhi7/vZBm7ak6PmnjcW8V/HhnC8d9m4quoAMB2opqyVl5A+araxMB1k+n3bMfp8uerqKDfI/vo9/50PqiMp9Knz8NVVlb1hyPHdVl3S9iXbaLP9A1kP7SRpY+NZWFFEkWeykZf8R8tGk7WkqncmHsT2bMO1+97HYn3RAmFv0hhzOwZDFw3WbMPAasw4xqpXXOSbnxesudVss/TuhPNO/dfwb33zOTgVVbsyzZpHFzrGWOQiSB8VVV88buxvDV+LLG7LSRvc2Pfkoe59PRX7mMXx5NpafmNTbtqXfz3fdNJ/WYr3g5w1t+Q92QZvR/bwDvPj+LlcVkMfzSH13tsaLf1l/mq+eu7E+hx4rt2W6cWbCs2895Vo3m3y3Xk/Xssq+98gViTmY3PDyf7w02Y4mLwnjTmsBVa8OQXkJhfQPK3WaxdYeWKqLY3py4o70zvP9XQERpmxe79zD54Ex/0XNWi+aYcvITSOxMw523BOOf8foYt/gBRn24k+9PTrxsmT1gsxPy8qFXPq91Qk4ltdxGeDlb460mJp/gI8QuPkL8uk6c/GcgzyaHtYLyvrpIHdk+mZl430j7ZEpYHvOdgIRwsJGuLmetKfs0F/7aLhFV78Pq8Hbrwn2IaMgDvS+UMtlUCbb9bPNN2nLokp87PmdOGr6qKihkZvLYwg4cT8ptVd1y+WjYvGExKnjFPhAzb7HM+3ksuYG7fha2ad1LsIY5dm6VxRMbkydvPumnDGbX1VnbVuijyaD8K5UZ3HXc/8Tj264uI+8f6sHiW7zn5vHR/aR0nr/N2+CeSNXTg+gRW9P+nZsOEXOaAfZPDtsQ04du6k+U3DCH7w4cpPM9xVOmrYeAX0+m6wLjXiAx95n8ueydZyba2btxxu7BSniVoe0fR8CDWbaPTrU4eS7ubuq6xHHjYy2vD/gHAl+WDWLxuBNbO1VyUWsjEzjkkmivpaqmgv9Vafyesy1fL5lobF1hd2IWl/slGZb5qfjn3MVI/+K5jjZYjJd7y8O8C3BJx+T6Oe6vo3Mrx/M+0uDKO3u8arbGjbTz5BfR5/BB3fjmLY/e52DRyfqOnfJX5qvld8WUsWzWcfk/nGPpEKCyLv3lANn+9an6r5v3D8b4s+PRKsj45GZZNE63lc7kgdy+mXMj6zsacpCtBCGSViz7lG0AISoWJBUnDERYzslMcBRM7M2XyUtw+Kwveu5rM9w7izkrGnWjlyM9r8JxwkLTFRPp74dnMozQW/3EOF18zkxVXvtrqE6tTynzVvPDsNOK/Xq9RdMYhPR7sX2wi49s4Lnn3blYMfZskUxQfVibxzMKHyXxpGz2r1hn+mAjL4r/n3iSucbb8povddVWseXg0Gf8y/h8mlGRdLZ7iI2dMlCC9eI8d878uKib1p32seC0NfD5Sq77DA5gLDuIEsj4+PWsk57IjkW43fads46HLZuL7zXH+d8DHrR4DaX5Zf5JW7acjD+zsLS+n6yQPk0bNpCLdRvLXh0nP/y5sjofzFn8hRBqwAOgCSGCulHKOECIReB/IBPYDt0kpS4UQApgDXA+4gHullJrdFWPp1pXpE5a1aJ5Sr4thq2cQu8VBtw2b29w8USNd/MgmaqkBBD3IIl30oU7WsoP1VOMiCicXMAqrsCGlZDfbAAYJIbajcU5CxudtdtfGiMlJC7UmLzW4EELsJQTHz/lIjwfL6u+x7OzCLz8ex/yMVa36AHhjx2VkFW0P+ruOtK/4XC4sq7+nE4TdB11zrsZ4gMeklAOAUcB0IcQA4ElglZSyD7Aq8BrgOqBP4N9U4E0tA95/b0+mJ+xr9vu90sewJbPIfuAHus75TpPHCwoEfbiQ0eJaLmYsheyjUpazn59IJIVLxHgSSWE/PwFwgmJcVAD8QAhyYgQqJ8G1Ji8+f7+2kBw/zeUpPkLpLQ6ylzzU5N6H88mvqyRh2dmbjdS+YgznLf5SyqJTn7JSygpgF9ADuBl4J/C2d4CJgZ9vBhZIv/VAghCimybBRkdz6+1ft+hMZHFVJ/r/6ZCmz5S1iyjihP9ysUVYcRKLm2qOcZhuZADQjQyOcRig0XStc2IUKifBtSYvVuyE4vhpKU9RMQOePcAv/uNX3F9wdZPfH/VWMfvoBY1uCttXV8l/5P+cxIVnv5lJ7SvG0KI2fyFEJnARsAHoIqU89YDLYvzNQuD/YDjYYLbCwLS2PwxTSlze4I/Nc8u6oM/5HeU4xJsDu2E7WNjm1QdTLauo4CTxJFKLG7vwP8HKhoNa3P7YqMbRuN+0djkxIJWT4JqbF9H4nEzXvHiKion6rJjv/n0ou7ovZUdtNxyijv9ceC/RhZIuywoYesfPuPGOfzE+fju/ffwxAJye5oWr9hX9NLv4CyFigMXAo1LKcn/Tvp+UUooWjuErhJiK/yvcmX/Ys/K5XKx5czSrntzOuKjTZxu766q4/oPHWX/7i026qaVbYii43kSf5S2Jrnk80sN21tGXIViElYYXE4QQtPTiQmtyYjRa5yQwn8rLGdo7J/1/f4KZ6dOx5R5GxkaTvned/2ZCoPsLh9n2bje2xmfj3LO52cNch3tOwl2z7sAQQljxF/6FUspT/TyOnPrqFfj/1NPDDwFpDWZPDUxrREo5V0o5XEo53ErzB39K+ts6nnxuav1wvG5Zx7XLZtHn2R8Yu3lK8MGXErR/2pJP+tjOOrqSTorwj0Fkw45bVgfiqsYW2C47UdTQaIwTTXNiFKHICUReXmTj/iKG2Fc8+QWYvs7BU3wE7568JoMheoqP4M3d2+zCr44f/Z23+Ad677wN7JJSvtzgV0uAewI/3wN81mD63cJvFFDWoHlIE4nvbGTGHdPp9cE0Lpw3k35P7MJXUUHa1GP0XfQwI3J+TqGnksWVcWQte4B+f9R2MC4pJTvZTDSxZIjs+unJdKcI/xjvRRSQTPcm00OVE72pnATXmrzU4SaUx4/e1L5iDEKeZ3wbIcSlwLfADk536X4Kf7v/B0A6UIC/q2dJ4MPidWA8/q5qv5RSbj7XOuJEohwpxrVlOxrHbLFQefMwoo7WYvo2R7PlnnJSHmczXxFDfP203gwijkR2sJ4aqpt0VctlK4XscwN70CEnodYeOYHIyMs3/JM63HnodPyEmjp+tLNSfvS9lHJ4a+Y9b/FvD+oP1ZTKSXCRkJcNchXlsqTZz/uLhJyAOn6CaUvx7zijLimKoijNpoq/oihKBFLFX1EUJQKp4q8oihKBVPFXFEWJQKr4K4qiRCBV/BVFUSKQKv6KoigRyBA3eQkhKoBcveMIsc5AtJQyuTlvVjkJLgLyonLSVGfgOJChjp9GWryvNGSUxzjmtvYutXAhhNgspcxswSwqJ8F16LyonDQVyElLt69D5wRava/UU80+iqIoEUgVf0VRlAhklOI/V+8A2kFLt1HlRLt5wonKSVMqJ8G1aRsNccFXURRFaV9GOfNXFEVR2pHuxV8IMV4IkSuE2CuEeFLveFpDCJEmhFgjhNgphPhRCPFIYPrvhRCHhBBbA/+ubzDPbwLbnCuEuPaM5amcqJycmqdD5wRUXoLROidBSSl1+weYgX1AT8AGbAMG6BlTK7ejGzA08HMssBsYAPweeDzI+wcEttUOZAVyYFY5UTmJtJyovIQ+J2f7p/eZ/whgr5QyT0pZCywCbtY5phaTUhZJKbcEfq4AdgE9zjHLzcAiKaVbSpkP7MWfC1A5UTk5rcPnBFRegtE4J0HpXfx7AAcbvC7k3BtoeEKITOAi/M84BpghhNguhJgnhOgUmHau7VY58VM5ibCcgMpLMBrkJCi9i3+HIoSIARYDj0opy4E3gV7AEKAIeEnH8HShctKUyklwKi9NhTInehf/Q0Bag9epgWlhRwhhxf9HWiil/BhASnlESumVUvqAv3H6a9i5tlvlxE/lJEJyAiovwWiYk+B0vqhhAfLwX6A4dXFmoJ4xtXI7BLAA+PMZ07s1+HkW/jY5gIE0vjiTx+kLVionKicRkxOVl9Dn5Gz/dB3YTUrpEULMAFbgv0o/T0r5o54xtdIlwF3ADiHE1sC0p4BJQoghgAT2Aw8CSCl/FEJ8AOwEPMB0KaU38DuVE5WTSMoJqLwEo1lOzkbd4asoihKB9G7zVxRFUXSgir+iKEoEUsVfURQlAqniryiKEoFU8VcURYlAqvgriqJEIFX8FUVRIpAq/oqiKBHo/wMue1tI0s605wAAAABJRU5ErkJggg==",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "metadata": {
+ "needs_background": "light"
+ },
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "predictions = []\n",
+ "image_mask = []\n",
+ "plots = 5\n",
+ "\n",
+ "for i, (img, mask) in enumerate(zip(X_test, y_test)):\n",
+ " if i == plots:\n",
+ " break\n",
+ " img = tf.expand_dims(img, 0)\n",
+ " pred = np.array(model.predict(img))\n",
+ " predictions.append(pred[0, :, :, 0] > 0.5)\n",
+ " image_mask.append(mask)\n",
+ "plotn(plots, (predictions, image_mask))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് കരുതേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ വ്യാഖ്യാനക്കേടുകൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "accelerator": "GPU",
+ "colab": {
+ "collapsed_sections": [],
+ "name": "SemanticSegmentation.ipynb",
+ "provenance": []
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.7.12"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "172cf0962ecc0d67bc198015f5bb0459",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:25:01+00:00",
+ "source_file": "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/README.md b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/README.md
index b4853530..b444a6ff 100644
--- a/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/4-ComputerVision/README.md
@@ -1,29 +1,29 @@
-
-# കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ
-
-
-
-ഈ വിഭാഗത്തിൽ നാം പഠിക്കാനിരിക്കുന്നവ:
-
-* [കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനും OpenCV യും പരിചയം](06-IntroCV/README.md)
-* [കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](07-ConvNets/README.md)
-* [പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത നെറ്റ്വർക്കുകളും ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിങ്ങും](08-TransferLearning/README.md)
-* [ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](09-Autoencoders/README.md)
-* [ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](10-GANs/README.md)
-* [ഓബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ](11-ObjectDetection/README.md)
-* [സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ](12-Segmentation/README.md)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ
+
+
+
+ഈ വിഭാഗത്തിൽ നാം പഠിക്കാനിരിക്കുന്നവ:
+
+* [കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനും OpenCV യും പരിചയം](06-IntroCV/README.md)
+* [കോൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](07-ConvNets/README.md)
+* [പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത നെറ്റ്വർക്കുകളും ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിങ്ങും](08-TransferLearning/README.md)
+* [ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ](09-Autoencoders/README.md)
+* [ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ](10-GANs/README.md)
+* [ഓബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ](11-ObjectDetection/README.md)
+* [സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ](12-Segmentation/README.md)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md b/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md
index 7ff051f0..b639e249 100644
--- a/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md
+++ b/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md
@@ -1,89 +1,89 @@
-
-# ടെക്സ്റ്റ് ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യൽ
-
-## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/25)
-
-## ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ
-
-ഈ വിഭാഗത്തിന്റെ ആദ്യഭാഗം മുഴുവൻ, നാം **ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** ടാസ്കിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും. നാം ഉപയോഗിക്കുന്നത് [AG News](https://www.kaggle.com/amananandrai/ag-news-classification-dataset) ഡാറ്റാസെറ്റ് ആണ്, ഇതിൽ താഴെപറയുന്ന പോലുള്ള വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
-
-* വിഭാഗം: സയൻസ്/ടെക്
-* തലക്കെട്ട്: Ky. കമ്പനി പേപ്റ്റൈഡുകൾ പഠിക്കാൻ ഗ്രാന്റ് നേടി (AP)
-* ഉള്ളടക്കം: AP - ലൂയിസ്വിൽ സർവകലാശാലയിലെ രാസ ശാസ്ത്ര ഗവേഷകനായ ഒരാൾ സ്ഥാപിച്ച കമ്പനി വികസിപ്പിക്കാൻ ഗ്രാന്റ് നേടി...
-
-നമ്മുടെ ലക്ഷ്യം ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കി വാർത്താ വസ്തുവിനെ ഒരു വിഭാഗത്തിലേക്ക് ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യുക എന്നതാണ്.
-
-## ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യൽ
-
-നാചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ടാസ്കുകൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലൂടെ പരിഹരിക്കാൻ, ടെക്സ്റ്റ് ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനുള്ള മാർഗ്ഗം വേണം. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഇതിനകം തന്നെ ASCII അല്ലെങ്കിൽ UTF-8 പോലുള്ള എൻകോഡിങ്ങുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രീനിലെ ഫോണ്ടുകളുമായി മാപ്പ് ചെയ്യുന്ന സംഖ്യകളായി ടെക്സ്റ്റ് അക്ഷരങ്ങളെ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു.
-
-
-
-> [ചിത്രം സ്രോതസ്സ്](https://www.seobility.net/en/wiki/ASCII)
-
-മനുഷ്യരായി, ഓരോ അക്ഷരവും എന്ത് **പ്രതിനിധാനം** ചെയ്യുന്നു എന്നും, എല്ലാ അക്ഷരങ്ങളും ചേർന്ന് വാക്യത്തിലെ വാക്കുകൾ എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുന്നു എന്നും നാം മനസ്സിലാക്കുന്നു. എന്നാൽ, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് സ്വയം ഇത്തരത്തിലുള്ള ബോധം ഇല്ല, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലന സമയത്ത് അർത്ഥം പഠിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
-
-അതിനാൽ, ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുമ്പോൾ നാം വിവിധ സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം:
-
-* **അക്ഷര-നില പ്രതിനിധാനം**: ഓരോ അക്ഷരത്തെയും ഒരു സംഖ്യയായി പരിഗണിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നത്. ടെക്സ്റ്റ് കോർപ്പസിൽ *C* വ്യത്യസ്ത അക്ഷരങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, *Hello* എന്ന വാക്ക് 5x*C* ടെൻസറായിരിക്കും. ഓരോ അക്ഷരവും ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങിൽ ടെൻസറിന്റെ ഒരു കോളമായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യും.
-* **വാക്ക്-നില പ്രതിനിധാനം**: ടെക്സ്റ്റിലെ എല്ലാ വാക്കുകളുടെയും **വോകാബുലറി** സൃഷ്ടിച്ച്, വാക്കുകൾ ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനം കുറച്ച് മെച്ചമാണ്, കാരണം ഓരോ അക്ഷരത്തിനും സ്വതന്ത്രമായി വലിയ അർത്ഥമില്ല, അതിനാൽ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സാംവേദനാത്മക ആശയങ്ങളായ വാക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് ടാസ്ക് ലളിതമാക്കാം. എന്നാൽ, വാക്കുകളുടെ വലിയ നിഘണ്ടു വലുപ്പം കാരണം ഉയർന്ന-ഡൈമെൻഷണൽ സ്പാർസ് ടെൻസറുകളുമായി കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടിവരും.
-
-പ്രതിനിധാനം ഏതായാലും, ആദ്യം ടെക്സ്റ്റ് **ടോക്കണുകളുടെ** ഒരു ശ്രേണിയാക്കി മാറ്റണം, ഓരോ ടോക്കനും അക്ഷരം, വാക്ക്, അല്ലെങ്കിൽ ചിലപ്പോൾ വാക്കിന്റെ ഭാഗമായിരിക്കും. തുടർന്ന്, ടോക്കൺ ഒരു സംഖ്യയാക്കി മാറ്റുന്നു, സാധാരണയായി **വോകാബുലറി** ഉപയോഗിച്ച്, ഈ സംഖ്യ ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകാം.
-
-## എൻ-ഗ്രാമുകൾ
-
-സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ, വാക്കുകളുടെ കൃത്യമായ അർത്ഥം സാന്ദർഭ്യത്തിൽ മാത്രമേ നിർണയിക്കാനാകൂ. ഉദാഹരണത്തിന്, *ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്* ഉം *ഫിഷിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക്* ഉം പൂർണ്ണമായും വ്യത്യസ്ത അർത്ഥങ്ങളാണ്. ഇതു പരിഗണിക്കാൻ ഒരു മാർഗ്ഗം വാക്കുകളുടെ ജോഡികളിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കി മോഡൽ നിർമ്മിക്കുക, വാക്കു ജോഡികളെ വേറെ വോകാബുലറി ടോക്കണുകളായി കണക്കാക്കുക എന്നതാണ്. ഈ രീതിയിൽ, *I like to go fishing* എന്ന വാക്യം താഴെപറയുന്ന ടോക്കൺ ശ്രേണിയായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യും: *I like*, *like to*, *to go*, *go fishing*. ഈ സമീപനത്തിലെ പ്രശ്നം നിഘണ്ടു വലുപ്പം വളരെ വലുതാകുക മാത്രമല്ല, *go fishing* ഉം *go shopping* ഉം പോലുള്ള സംയോജിതങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ടോക്കണുകളായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അവയ്ക്ക് ഒരേ ക്രിയാപദമുണ്ടെങ്കിലും സാംവേദനാത്മക സമാനത ഇല്ല.
-
-ചിലപ്പോൾ, മൂന്ന് വാക്കുകളുടെ സംയോജിതമായ ട്രൈ-ഗ്രാമുകളും പരിഗണിക്കാം. ഈ സമീപനം സാധാരണയായി **എൻ-ഗ്രാമുകൾ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു. കൂടാതെ, അക്ഷര-നില പ്രതിനിധാനത്തോടൊപ്പം എൻ-ഗ്രാമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് യുക്തിയുള്ളതാണ്, അപ്പോൾ എൻ-ഗ്രാമുകൾ ഏകദേശം വ്യത്യസ്ത സ്വരഭാഗങ്ങളായി കാണാം.
-
-## ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് (BoW) & TF/IDF
-
-ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പോലുള്ള ടാസ്കുകൾ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ, ടെക്സ്റ്റ് ഒരു സ്ഥിരമായ വലിപ്പമുള്ള വെക്ടറായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ കഴിയണം, ഇത് ഫൈനൽ ഡെൻസ് ക്ലാസിഫയറിലേക്ക് ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കും. ഏറ്റവും ലളിതമായ മാർഗ്ഗങ്ങളിൽ ഒന്ന് എല്ലാ വ്യക്തിഗത വാക്കുകളുടെ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ ചേർക്കലാണ്. ഓരോ വാക്കിന്റെയും ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങുകൾ ചേർത്താൽ, ഓരോ വാക്കും ടെക്സ്റ്റിൽ എത്ര തവണ വന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന ഫ്രീക്വൻസി വെക്ടർ ലഭിക്കും. ഈ ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം **ബാഗ് ഓഫ് വേർഡ്സ്** (BoW) എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
-
-
-
-> ചിത്രകാരൻ: ലേഖകൻ
-
-BoW അടിസ്ഥാനത്തിൽ ടെക്സ്റ്റിൽ ഏത് വാക്കുകൾ എത്രത്തോളം ഉണ്ടെന്ന് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ടെക്സ്റ്റിന്റെ വിഷയം എന്താണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കാൻ നല്ല മാർഗ്ഗമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, രാഷ്ട്രീയ വാർത്താ ലേഖനത്തിൽ *president* (പ്രസിഡന്റ്), *country* (രാജ്യം) പോലുള്ള വാക്കുകൾ കൂടുതലായിരിക്കും, ശാസ്ത്രീയ പ്രസിദ്ധീകരണത്തിൽ *collider*, *discovered* പോലുള്ള വാക്കുകൾ കാണാം. അതിനാൽ, വാക്കുകളുടെ ആവൃത്തി പലപ്പോഴും ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
-
-BoW-യുടെ പ്രശ്നം ചില സാധാരണ വാക്കുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന് *and*, *is* തുടങ്ങിയവ, പല ടെക്സ്റ്റുകളിലും കൂടുതലായി വരികയും, അതിനാൽ പ്രധാനപ്പെട്ട വാക്കുകൾ മറയ്ക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ വാക്കുകളുടെ പ്രാധാന്യം കുറയ്ക്കാൻ, വാക്കുകൾ മുഴുവൻ ഡോക്യുമെന്റ് ശേഖരത്തിൽ എത്രത്തോളം വരുന്നു എന്നത് പരിഗണിക്കാം. ഇതാണ് TF/IDF സമീപനത്തിന്റെ മുഖ്യ ആശയം, ഇത് ഈ പാഠഭാഗത്തോടൊപ്പം നൽകിയ നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ കൂടുതൽ വിശദമായി പഠിക്കാം.
-
-എന്നാൽ, ഈ സമീപനങ്ങളിൽ ഒന്നും ടെക്സ്റ്റിന്റെ **സാംവേദനാത്മക അർത്ഥം** പൂർണ്ണമായി പരിഗണിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇതിന് കൂടുതൽ ശക്തമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകൾ ആവശ്യമുണ്ട്, അവയെക്കുറിച്ച് ഈ വിഭാഗത്തിൽ പിന്നീട് പഠിക്കും.
-
-## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം
-
-താഴെപ്പറയുന്ന നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ നിങ്ങളുടെ പഠനം തുടരുക:
-
-* [PyTorch ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം](TextRepresentationPyTorch.ipynb)
-* [TensorFlow ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം](TextRepresentationTF.ipynb)
-
-## സമാപനം
-
-ഇതുവരെ, നാം വ്യത്യസ്ത വാക്കുകൾക്ക് ആവൃത്തി ഭാരങ്ങൾ ചേർക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പഠിച്ചു. എന്നാൽ, അവ അർത്ഥം അല്ലെങ്കിൽ ക്രമം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല. പ്രശസ്ത ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞൻ J. R. Firth 1935-ൽ പറഞ്ഞതുപോലെ, "ഒരു വാക്കിന്റെ പൂർണ്ണ അർത്ഥം എപ്പോഴും സാന്ദർഭ്യപരമാണ്, സാന്ദർഭ്യത്തിന് പുറമേ അർത്ഥ പഠനം ഗൗരവത്തോടെ എടുക്കാനാകില്ല." നാം കോഴ്സിന്റെ പിന്നീട് ഭാഗങ്ങളിൽ ഭാഷാ മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നുള്ള സാന്ദർഭ്യ വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ പിടിച്ചെടുക്കാമെന്ന് പഠിക്കും.
-
-## 🚀 ചലഞ്ച്
-
-ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് ഉപയോഗിച്ച് മറ്റ് അഭ്യാസങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുക, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ മോഡലുകളും പരീക്ഷിക്കാം. ഈ [കാഗിൾ മത്സരം](https://www.kaggle.com/competitions/word2vec-nlp-tutorial/overview/part-1-for-beginners-bag-of-words) നിങ്ങൾക്ക് പ്രചോദനമായേക്കാം.
-
-## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/26)
-
-## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
-
-ടെക്സ്റ്റ് എംബെഡിംഗുകളും ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് സാങ്കേതിക വിദ്യകളും പ്രാക്ടീസ് ചെയ്യാൻ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) സന്ദർശിക്കുക.
-
-## [അസൈൻമെന്റ്: നോട്ട്ബുക്കുകൾ](assignment.md)
-
----
-
-
-**അസൂയാ**:
-ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
+
+# ടെക്സ്റ്റ് ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യൽ
+
+## [പ്രീ-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/25)
+
+## ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ
+
+ഈ വിഭാഗത്തിന്റെ ആദ്യഭാഗം മുഴുവൻ, നാം **ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ** ടാസ്കിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും. നാം ഉപയോഗിക്കുന്നത് [AG News](https://www.kaggle.com/amananandrai/ag-news-classification-dataset) ഡാറ്റാസെറ്റ് ആണ്, ഇതിൽ താഴെപറയുന്ന പോലുള്ള വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
+
+* വിഭാഗം: സയൻസ്/ടെക്
+* തലക്കെട്ട്: Ky. കമ്പനി പേപ്റ്റൈഡുകൾ പഠിക്കാൻ ഗ്രാന്റ് നേടി (AP)
+* ഉള്ളടക്കം: AP - ലൂയിസ്വിൽ സർവകലാശാലയിലെ രാസ ശാസ്ത്ര ഗവേഷകനായ ഒരാൾ സ്ഥാപിച്ച കമ്പനി വികസിപ്പിക്കാൻ ഗ്രാന്റ് നേടി...
+
+നമ്മുടെ ലക്ഷ്യം ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കി വാർത്താ വസ്തുവിനെ ഒരു വിഭാഗത്തിലേക്ക് ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യുക എന്നതാണ്.
+
+## ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യൽ
+
+നാചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ടാസ്കുകൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലൂടെ പരിഹരിക്കാൻ, ടെക്സ്റ്റ് ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനുള്ള മാർഗ്ഗം വേണം. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഇതിനകം തന്നെ ASCII അല്ലെങ്കിൽ UTF-8 പോലുള്ള എൻകോഡിങ്ങുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രീനിലെ ഫോണ്ടുകളുമായി മാപ്പ് ചെയ്യുന്ന സംഖ്യകളായി ടെക്സ്റ്റ് അക്ഷരങ്ങളെ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു.
+
+
+
+> [ചിത്രം സ്രോതസ്സ്](https://www.seobility.net/en/wiki/ASCII)
+
+മനുഷ്യരായി, ഓരോ അക്ഷരവും എന്ത് **പ്രതിനിധാനം** ചെയ്യുന്നു എന്നും, എല്ലാ അക്ഷരങ്ങളും ചേർന്ന് വാക്യത്തിലെ വാക്കുകൾ എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുന്നു എന്നും നാം മനസ്സിലാക്കുന്നു. എന്നാൽ, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് സ്വയം ഇത്തരത്തിലുള്ള ബോധം ഇല്ല, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലന സമയത്ത് അർത്ഥം പഠിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
+
+അതിനാൽ, ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുമ്പോൾ നാം വിവിധ സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം:
+
+* **അക്ഷര-നില പ്രതിനിധാനം**: ഓരോ അക്ഷരത്തെയും ഒരു സംഖ്യയായി പരിഗണിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നത്. ടെക്സ്റ്റ് കോർപ്പസിൽ *C* വ്യത്യസ്ത അക്ഷരങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, *Hello* എന്ന വാക്ക് 5x*C* ടെൻസറായിരിക്കും. ഓരോ അക്ഷരവും ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങിൽ ടെൻസറിന്റെ ഒരു കോളമായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യും.
+* **വാക്ക്-നില പ്രതിനിധാനം**: ടെക്സ്റ്റിലെ എല്ലാ വാക്കുകളുടെയും **വോകാബുലറി** സൃഷ്ടിച്ച്, വാക്കുകൾ ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനം കുറച്ച് മെച്ചമാണ്, കാരണം ഓരോ അക്ഷരത്തിനും സ്വതന്ത്രമായി വലിയ അർത്ഥമില്ല, അതിനാൽ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സാംവേദനാത്മക ആശയങ്ങളായ വാക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് ടാസ്ക് ലളിതമാക്കാം. എന്നാൽ, വാക്കുകളുടെ വലിയ നിഘണ്ടു വലുപ്പം കാരണം ഉയർന്ന-ഡൈമെൻഷണൽ സ്പാർസ് ടെൻസറുകളുമായി കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടിവരും.
+
+പ്രതിനിധാനം ഏതായാലും, ആദ്യം ടെക്സ്റ്റ് **ടോക്കണുകളുടെ** ഒരു ശ്രേണിയാക്കി മാറ്റണം, ഓരോ ടോക്കനും അക്ഷരം, വാക്ക്, അല്ലെങ്കിൽ ചിലപ്പോൾ വാക്കിന്റെ ഭാഗമായിരിക്കും. തുടർന്ന്, ടോക്കൺ ഒരു സംഖ്യയാക്കി മാറ്റുന്നു, സാധാരണയായി **വോകാബുലറി** ഉപയോഗിച്ച്, ഈ സംഖ്യ ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് നൽകാം.
+
+## എൻ-ഗ്രാമുകൾ
+
+സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ, വാക്കുകളുടെ കൃത്യമായ അർത്ഥം സാന്ദർഭ്യത്തിൽ മാത്രമേ നിർണയിക്കാനാകൂ. ഉദാഹരണത്തിന്, *ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്* ഉം *ഫിഷിംഗ് നെറ്റ്വർക്ക്* ഉം പൂർണ്ണമായും വ്യത്യസ്ത അർത്ഥങ്ങളാണ്. ഇതു പരിഗണിക്കാൻ ഒരു മാർഗ്ഗം വാക്കുകളുടെ ജോഡികളിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കി മോഡൽ നിർമ്മിക്കുക, വാക്കു ജോഡികളെ വേറെ വോകാബുലറി ടോക്കണുകളായി കണക്കാക്കുക എന്നതാണ്. ഈ രീതിയിൽ, *I like to go fishing* എന്ന വാക്യം താഴെപറയുന്ന ടോക്കൺ ശ്രേണിയായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യും: *I like*, *like to*, *to go*, *go fishing*. ഈ സമീപനത്തിലെ പ്രശ്നം നിഘണ്ടു വലുപ്പം വളരെ വലുതാകുക മാത്രമല്ല, *go fishing* ഉം *go shopping* ഉം പോലുള്ള സംയോജിതങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ടോക്കണുകളായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അവയ്ക്ക് ഒരേ ക്രിയാപദമുണ്ടെങ്കിലും സാംവേദനാത്മക സമാനത ഇല്ല.
+
+ചിലപ്പോൾ, മൂന്ന് വാക്കുകളുടെ സംയോജിതമായ ട്രൈ-ഗ്രാമുകളും പരിഗണിക്കാം. ഈ സമീപനം സാധാരണയായി **എൻ-ഗ്രാമുകൾ** എന്ന് വിളിക്കുന്നു. കൂടാതെ, അക്ഷര-നില പ്രതിനിധാനത്തോടൊപ്പം എൻ-ഗ്രാമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് യുക്തിയുള്ളതാണ്, അപ്പോൾ എൻ-ഗ്രാമുകൾ ഏകദേശം വ്യത്യസ്ത സ്വരഭാഗങ്ങളായി കാണാം.
+
+## ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് (BoW) & TF/IDF
+
+ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പോലുള്ള ടാസ്കുകൾ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ, ടെക്സ്റ്റ് ഒരു സ്ഥിരമായ വലിപ്പമുള്ള വെക്ടറായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ കഴിയണം, ഇത് ഫൈനൽ ഡെൻസ് ക്ലാസിഫയറിലേക്ക് ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കും. ഏറ്റവും ലളിതമായ മാർഗ്ഗങ്ങളിൽ ഒന്ന് എല്ലാ വ്യക്തിഗത വാക്കുകളുടെ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ ചേർക്കലാണ്. ഓരോ വാക്കിന്റെയും ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങുകൾ ചേർത്താൽ, ഓരോ വാക്കും ടെക്സ്റ്റിൽ എത്ര തവണ വന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന ഫ്രീക്വൻസി വെക്ടർ ലഭിക്കും. ഈ ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം **ബാഗ് ഓഫ് വേർഡ്സ്** (BoW) എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
+
+
+
+> ചിത്രകാരൻ: ലേഖകൻ
+
+BoW അടിസ്ഥാനത്തിൽ ടെക്സ്റ്റിൽ ഏത് വാക്കുകൾ എത്രത്തോളം ഉണ്ടെന്ന് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ടെക്സ്റ്റിന്റെ വിഷയം എന്താണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കാൻ നല്ല മാർഗ്ഗമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, രാഷ്ട്രീയ വാർത്താ ലേഖനത്തിൽ *president* (പ്രസിഡന്റ്), *country* (രാജ്യം) പോലുള്ള വാക്കുകൾ കൂടുതലായിരിക്കും, ശാസ്ത്രീയ പ്രസിദ്ധീകരണത്തിൽ *collider*, *discovered* പോലുള്ള വാക്കുകൾ കാണാം. അതിനാൽ, വാക്കുകളുടെ ആവൃത്തി പലപ്പോഴും ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
+
+BoW-യുടെ പ്രശ്നം ചില സാധാരണ വാക്കുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന് *and*, *is* തുടങ്ങിയവ, പല ടെക്സ്റ്റുകളിലും കൂടുതലായി വരികയും, അതിനാൽ പ്രധാനപ്പെട്ട വാക്കുകൾ മറയ്ക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ വാക്കുകളുടെ പ്രാധാന്യം കുറയ്ക്കാൻ, വാക്കുകൾ മുഴുവൻ ഡോക്യുമെന്റ് ശേഖരത്തിൽ എത്രത്തോളം വരുന്നു എന്നത് പരിഗണിക്കാം. ഇതാണ് TF/IDF സമീപനത്തിന്റെ മുഖ്യ ആശയം, ഇത് ഈ പാഠഭാഗത്തോടൊപ്പം നൽകിയ നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ കൂടുതൽ വിശദമായി പഠിക്കാം.
+
+എന്നാൽ, ഈ സമീപനങ്ങളിൽ ഒന്നും ടെക്സ്റ്റിന്റെ **സാംവേദനാത്മക അർത്ഥം** പൂർണ്ണമായി പരിഗണിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇതിന് കൂടുതൽ ശക്തമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകൾ ആവശ്യമുണ്ട്, അവയെക്കുറിച്ച് ഈ വിഭാഗത്തിൽ പിന്നീട് പഠിക്കും.
+
+## ✍️ അഭ്യാസങ്ങൾ: ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം
+
+താഴെപ്പറയുന്ന നോട്ട്ബുക്കുകളിൽ നിങ്ങളുടെ പഠനം തുടരുക:
+
+* [PyTorch ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം](TextRepresentationPyTorch.ipynb)
+* [TensorFlow ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം](TextRepresentationTF.ipynb)
+
+## സമാപനം
+
+ഇതുവരെ, നാം വ്യത്യസ്ത വാക്കുകൾക്ക് ആവൃത്തി ഭാരങ്ങൾ ചേർക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പഠിച്ചു. എന്നാൽ, അവ അർത്ഥം അല്ലെങ്കിൽ ക്രമം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല. പ്രശസ്ത ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞൻ J. R. Firth 1935-ൽ പറഞ്ഞതുപോലെ, "ഒരു വാക്കിന്റെ പൂർണ്ണ അർത്ഥം എപ്പോഴും സാന്ദർഭ്യപരമാണ്, സാന്ദർഭ്യത്തിന് പുറമേ അർത്ഥ പഠനം ഗൗരവത്തോടെ എടുക്കാനാകില്ല." നാം കോഴ്സിന്റെ പിന്നീട് ഭാഗങ്ങളിൽ ഭാഷാ മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നുള്ള സാന്ദർഭ്യ വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ പിടിച്ചെടുക്കാമെന്ന് പഠിക്കും.
+
+## 🚀 ചലഞ്ച്
+
+ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് ഉപയോഗിച്ച് മറ്റ് അഭ്യാസങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുക, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ മോഡലുകളും പരീക്ഷിക്കാം. ഈ [കാഗിൾ മത്സരം](https://www.kaggle.com/competitions/word2vec-nlp-tutorial/overview/part-1-for-beginners-bag-of-words) നിങ്ങൾക്ക് പ്രചോദനമായേക്കാം.
+
+## [പോസ്റ്റ്-ലെക്ചർ ക്വിസ്](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/26)
+
+## അവലോകനം & സ്വയം പഠനം
+
+ടെക്സ്റ്റ് എംബെഡിംഗുകളും ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് സാങ്കേതിക വിദ്യകളും പ്രാക്ടീസ് ചെയ്യാൻ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) സന്ദർശിക്കുക.
+
+## [അസൈൻമെന്റ്: നോട്ട്ബുക്കുകൾ](assignment.md)
+
+---
+
+
+**അസൂയാ**:
+ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb b/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb
index 556c01e1..214c694a 100644
--- a/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb
@@ -1,577 +1,577 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "# ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രവർത്തി\n",
- "\n",
- "നാം പറഞ്ഞതുപോലെ, നാം **AG_NEWS** ഡാറ്റാസെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ലളിതമായ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രവർത്തനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും, ഇത് വാർത്താ തലക്കെട്ടുകൾ നാല് വിഭാഗങ്ങളിൽ ഒന്നായി വർഗ്ഗീകരിക്കുകയാണ്: ലോകം, കായികം, ബിസിനസ്സ്, സയൻസ്/ടെക്.\n",
- "\n",
- "## ഡാറ്റാസെറ്റ്\n",
- "\n",
- "ഈ ഡാറ്റാസെറ്റ് [`torchtext`](https://github.com/pytorch/text) മോഡ്യൂളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ളതാണ്, അതിനാൽ നാം എളുപ്പത്തിൽ അതിലേക്ക് പ്രവേശിക്കാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "import torch\n",
- "import torchtext\n",
- "import os\n",
- "import collections\n",
- "os.makedirs('./data',exist_ok=True)\n",
- "train_dataset, test_dataset = torchtext.datasets.AG_NEWS(root='./data')\n",
- "classes = ['World', 'Sports', 'Business', 'Sci/Tech']"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇവിടെ, `train_dataset` ഉം `test_dataset` ഉം ലേബൽ (ക്ലാസിന്റെ സംഖ്യ)യും ടെക്സ്റ്റും യോജിപ്പായി നൽകുന്ന ശേഖരങ്ങളാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "(3,\n",
- " \"Wall St. Bears Claw Back Into the Black (Reuters) Reuters - Short-sellers, Wall Street's dwindling\\\\band of ultra-cynics, are seeing green again.\")"
- ]
- },
- "execution_count": 2,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "list(train_dataset)[0]"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "അപ്പോൾ, നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ആദ്യ 10 പുതിയ തലക്കെട്ടുകൾ പ്രിന്റ് ചെയ്യാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "**Sci/Tech** -> Wall St. Bears Claw Back Into the Black (Reuters) Reuters - Short-sellers, Wall Street's dwindling\\band of ultra-cynics, are seeing green again.\n",
- "**Sci/Tech** -> Carlyle Looks Toward Commercial Aerospace (Reuters) Reuters - Private investment firm Carlyle Group,\\which has a reputation for making well-timed and occasionally\\controversial plays in the defense industry, has quietly placed\\its bets on another part of the market.\n",
- "**Sci/Tech** -> Oil and Economy Cloud Stocks' Outlook (Reuters) Reuters - Soaring crude prices plus worries\\about the economy and the outlook for earnings are expected to\\hang over the stock market next week during the depth of the\\summer doldrums.\n",
- "**Sci/Tech** -> Iraq Halts Oil Exports from Main Southern Pipeline (Reuters) Reuters - Authorities have halted oil export\\flows from the main pipeline in southern Iraq after\\intelligence showed a rebel militia could strike\\infrastructure, an oil official said on Saturday.\n",
- "**Sci/Tech** -> Oil prices soar to all-time record, posing new menace to US economy (AFP) AFP - Tearaway world oil prices, toppling records and straining wallets, present a new economic menace barely three months before the US presidential elections.\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "for i,x in zip(range(5),train_dataset):\n",
- " print(f\"**{classes[x[0]]}** -> {x[1]}\")\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഇറ്ററേറ്ററുകളായതിനാൽ, ഡാറ്റ പലതവണ ഉപയോഗിക്കണമെങ്കിൽ അത് ലിസ്റ്റായി മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "train_dataset, test_dataset = torchtext.datasets.AG_NEWS(root='./data')\n",
- "train_dataset = list(train_dataset)\n",
- "test_dataset = list(test_dataset)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ടോക്കനൈസേഷൻ\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ടെക്സ്റ്റ് **സംഖ്യകളായി** മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്, അവ ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കാനാകും. വാക്ക്-നിലവാരത്തിലുള്ള പ്രതിനിധാനം വേണമെങ്കിൽ, നമുക്ക് രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യണം:\n",
- "* ടെക്സ്റ്റ് **ടോക്കണുകളായി** വിഭജിക്കാൻ **ടോക്കനൈസർ** ഉപയോഗിക്കുക\n",
- "* ആ ടോക്കണുകളുടെ **വോകാബുലറി** നിർമ്മിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "['he', 'said', 'hello']"
- ]
- },
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "tokenizer = torchtext.data.utils.get_tokenizer('basic_english')\n",
- "tokenizer('He said: hello')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "counter = collections.Counter()\n",
- "for (label, line) in train_dataset:\n",
- " counter.update(tokenizer(line))\n",
- "vocab = torchtext.vocab.vocab(counter, min_freq=1)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "വാക്ക് സമ്പത്തിനെ ഉപയോഗിച്ച്, നാം എളുപ്പത്തിൽ ടോക്കൺ ചെയ്ത സ്ട്രിംഗ് ഒരു സംഖ്യാ സമാഹാരമായി എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 19,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Vocab size if 95810\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "[599, 3279, 97, 1220, 329, 225, 7368]"
- ]
- },
- "execution_count": 19,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "vocab_size = len(vocab)\n",
- "print(f\"Vocab size if {vocab_size}\")\n",
- "\n",
- "stoi = vocab.get_stoi() # dict to convert tokens to indices\n",
- "\n",
- "def encode(x):\n",
- " return [stoi[s] for s in tokenizer(x)]\n",
- "\n",
- "encode('I love to play with my words')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## വാക്കുകളുടെ ബാഗ് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം\n",
- "\n",
- "വാക്കുകൾ അർത്ഥം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, വാചകത്തിലെ ക്രമം നോക്കാതെ ചിലപ്പോൾ ഓരോ വാക്കുകളും നോക്കി ടെക്സ്റ്റിന്റെ അർത്ഥം മനസിലാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, വാർത്തകൾ വർഗ്ഗീകരിക്കുമ്പോൾ *weather*, *snow* പോലുള്ള വാക്കുകൾ *weather forecast* സൂചിപ്പിക്കാം, അതേസമയം *stocks*, *dollar* പോലുള്ള വാക്കുകൾ *financial news* എന്ന വിഭാഗത്തിലേക്ക് പെടും.\n",
- "\n",
- "**Bag of Words** (BoW) വെക്ടർ പ്രതിനിധാനം ഏറ്റവും സാധാരണമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പരമ്പരാഗത വെക്ടർ പ്രതിനിധാനമാണ്. ഓരോ വാക്കും ഒരു വെക്ടർ ഇൻഡക്സുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, വെക്ടർ ഘടകം ഒരു നൽകിയ ഡോക്യുമെന്റിൽ ആ വാക്കിന്റെ ആവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.\n",
- "\n",
- " \n",
- "\n",
- "> **Note**: BoW-നെ ടെക്സ്റ്റിലെ ഓരോ വാക്കിനും ഉള്ള ഒന്ന്-ഹോട്ട്-എൻകോഡഡ് വെക്ടറുകളുടെ മൊത്തം കൂട്ടമായി കാണാം.\n",
- "\n",
- "താഴെ Scikit Learn പൈതൺ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് വാക്കുകളുടെ ബാഗ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഒരു ഉദാഹരണം കൊടുത്തിരിക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 7,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([[1, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int64)"
- ]
- },
- "execution_count": 7,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
- "vectorizer = CountVectorizer()\n",
- "corpus = [\n",
- " 'I like hot dogs.',\n",
- " 'The dog ran fast.',\n",
- " 'Its hot outside.',\n",
- " ]\n",
- "vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
- "vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "AG_NEWS ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ വെക്ടർ പ്രതിനിധാനത്തിൽ നിന്ന് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് വെക്ടർ കണക്കാക്കാൻ, നാം താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 20,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "tensor([2., 1., 2., ..., 0., 0., 0.])\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "vocab_size = len(vocab)\n",
- "\n",
- "def to_bow(text,bow_vocab_size=vocab_size):\n",
- " res = torch.zeros(bow_vocab_size,dtype=torch.float32)\n",
- " for i in encode(text):\n",
- " if i **കുറിപ്പ്:** ഇവിടെ നാം ഡിഫോൾട്ട് വാക്ക് സമാഹാരത്തിന്റെ വലിപ്പം നിർദ്ദേശിക്കാൻ ഗ്ലോബൽ `vocab_size` വേരിയബിൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധാരണയായി വാക്ക് സമാഹാരത്തിന്റെ വലിപ്പം വളരെ വലുതായിരിക്കും, അതിനാൽ വാക്ക് സമാഹാരത്തിന്റെ വലിപ്പം ഏറ്റവും സാധാരണമായ വാക്കുകളിലേക്കു പരിമിതപ്പെടുത്താം. `vocab_size` മൂല്യം കുറച്ച് താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് നോക്കൂ, അത് കൃത്യതയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്ന് കാണൂ. ചില കൃത്യത കുറവ് പ്രതീക്ഷിക്കാം, പക്ഷേ പ്രകടനത്തിൽ വലിയ വ്യത്യാസമുണ്ടാകില്ല.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## BoW ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനം\n",
- "\n",
- "നമ്മൾ ടെക്സ്റ്റിന്റെ Bag-of-Words പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് പഠിച്ചപ്പോൾ, അതിന്റെ മുകളിൽ ഒരു ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാം. ആദ്യം, പരിശീലനത്തിനായി നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് എല്ലാ സ്ഥാനവിവര വക്ടർ പ്രതിനിധാനങ്ങളും bag-of-words പ്രതിനിധാനങ്ങളായി മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് സാധാരണ torch `DataLoader`-ലേക്ക് `collate_fn` പാരാമീറ്ററായി `bowify` ഫംഗ്ഷൻ നൽകിക്കൊണ്ട് സാധ്യമാക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 21,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "from torch.utils.data import DataLoader\n",
- "import numpy as np \n",
- "\n",
- "# this collate function gets list of batch_size tuples, and needs to \n",
- "# return a pair of label-feature tensors for the whole minibatch\n",
- "def bowify(b):\n",
- " return (\n",
- " torch.LongTensor([t[0]-1 for t in b]),\n",
- " torch.stack([to_bow(t[1]) for t in b])\n",
- " )\n",
- "\n",
- "train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=bowify, shuffle=True)\n",
- "test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=16, collate_fn=bowify, shuffle=True)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ ഒരു ലീനിയർ ലെയർ അടങ്ങിയ ഒരു ലളിതമായ ക്ലാസിഫയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർവചിക്കാം. ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിന്റെ വലുപ്പം `vocab_size`-നോട് തുല്യമാണ്, ഔട്ട്പുട്ട് വലുപ്പം ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം (4) അനുസരിച്ചാണ്. നാം ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക് പരിഹരിക്കുന്നതിനാൽ, അവസാന ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ `LogSoftmax()` ആണ്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 22,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "net = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(vocab_size,4),torch.nn.LogSoftmax(dim=1))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ നാം സ്റ്റാൻഡേർഡ് PyTorch ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പ് നിർവചിക്കും. നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വളരെ വലുതായതിനാൽ, പഠനത്തിനായി നാം ഒരു epoch മാത്രമേ ട്രെയിൻ ചെയ്യൂ, ചിലപ്പോൾ ഒരു epoch-ലും കുറവായി (epoch_size പാരാമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ട്രെയിനിംഗ് പരിധി നിശ്ചയിക്കാം). ട്രെയിനിംഗിനിടെ സമാഹരിച്ച accuracy-യും നാം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യും; റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാനുള്ള ആവൃത്തി report_freq പാരാമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് നിശ്ചയിക്കാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 24,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "def train_epoch(net,dataloader,lr=0.01,optimizer=None,loss_fn = torch.nn.NLLLoss(),epoch_size=None, report_freq=200):\n",
- " optimizer = optimizer or torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=lr)\n",
- " net.train()\n",
- " total_loss,acc,count,i = 0,0,0,0\n",
- " for labels,features in dataloader:\n",
- " optimizer.zero_grad()\n",
- " out = net(features)\n",
- " loss = loss_fn(out,labels) #cross_entropy(out,labels)\n",
- " loss.backward()\n",
- " optimizer.step()\n",
- " total_loss+=loss\n",
- " _,predicted = torch.max(out,1)\n",
- " acc+=(predicted==labels).sum()\n",
- " count+=len(labels)\n",
- " i+=1\n",
- " if i%report_freq==0:\n",
- " print(f\"{count}: acc={acc.item()/count}\")\n",
- " if epoch_size and count>epoch_size:\n",
- " break\n",
- " return total_loss.item()/count, acc.item()/count"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 25,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "3200: acc=0.8028125\n",
- "6400: acc=0.8371875\n",
- "9600: acc=0.8534375\n",
- "12800: acc=0.85765625\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "(0.026090790722161722, 0.8620069296375267)"
- ]
- },
- "execution_count": 25,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "train_epoch(net,train_loader,epoch_size=15000)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ബൈഗ്രാമുകൾ, ട്രൈഗ്രാമുകൾ, എൻ-ഗ്രാമുകൾ\n",
- "\n",
- "ഒരു ബാഗ് ഓഫ് വേഡ്സ് സമീപനത്തിന്റെ ഒരു പരിമിതിയാണ് ചില വാക്കുകൾ മൾട്ടി വേഡ് എക്സ്പ്രഷനുകളുടെ ഭാഗമായിരിക്കുക എന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, 'hot dog' എന്ന വാക്കിന് 'hot' ഉം 'dog' ഉം എന്ന വാക്കുകളുടെ വ്യത്യസ്തമായ അർത്ഥമുണ്ട്. 'hot' ഉം 'dog' ഉം എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരേ വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിച്ചാൽ, അത് നമ്മുടെ മോഡലിനെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കാം.\n",
- "\n",
- "ഇതിന് പരിഹാരമായി, **N-ഗ്രാം പ്രതിനിധാനങ്ങൾ** ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്, ഇവിടെ ഓരോ വാക്കിന്റെയും, ബൈ-വേഡിന്റെയും, ട്രൈ-വേഡിന്റെയും ആവൃത്തി ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനത്തിന് ഉപകാരപ്രദമായ ഫീച്ചറാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ബൈഗ്രാം പ്രതിനിധാനത്തിൽ, നാം വാക്കുകളുടെ യോജിപ്പുകൾ എല്ലാം വാക്കുകളുടെ ശബ്ദകോശത്തിൽ ചേർക്കും, ഒറിജിനൽ വാക്കുകൾക്കൊപ്പം.\n",
- "\n",
- "താഴെ Scikit Learn ഉപയോഗിച്ച് ബൈഗ്രാം ബാഗ് ഓഫ് വേഡ്സ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഒരു ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 26,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Vocabulary:\n",
- " {'i': 7, 'like': 11, 'hot': 4, 'dogs': 2, 'i like': 8, 'like hot': 12, 'hot dogs': 5, 'the': 16, 'dog': 0, 'ran': 14, 'fast': 3, 'the dog': 17, 'dog ran': 1, 'ran fast': 15, 'its': 9, 'outside': 13, 'its hot': 10, 'hot outside': 6}\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([[1, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],\n",
- " dtype=int64)"
- ]
- },
- "execution_count": 26,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "bigram_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), token_pattern=r'\\b\\w+\\b', min_df=1)\n",
- "corpus = [\n",
- " 'I like hot dogs.',\n",
- " 'The dog ran fast.',\n",
- " 'Its hot outside.',\n",
- " ]\n",
- "bigram_vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
- "print(\"Vocabulary:\\n\",bigram_vectorizer.vocabulary_)\n",
- "bigram_vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "N-gram സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന ദോഷം വാക്കുകളുടെ വലുപ്പം അതിവേഗം വളരാൻ തുടങ്ങുന്നതാണ്. പ്രായോഗികമായി, N-gram പ്രതിനിധാനം ചില ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായി, ഉദാഹരണത്തിന് *എംബെഡിംഗുകൾ*, സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ നാം ചർച്ച ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ **AG News** ഡാറ്റാസെറ്റിൽ N-gram പ്രതിനിധാനം ഉപയോഗിക്കാൻ, നാം പ്രത്യേക ngram വാക്ക് സമാഹാരം നിർമ്മിക്കേണ്ടതാണ്:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 27,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Bigram vocabulary length = 1308842\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "counter = collections.Counter()\n",
- "for (label, line) in train_dataset:\n",
- " l = tokenizer(line)\n",
- " counter.update(torchtext.data.utils.ngrams_iterator(l,ngrams=2))\n",
- " \n",
- "bi_vocab = torchtext.vocab.vocab(counter, min_freq=1)\n",
- "\n",
- "print(\"Bigram vocabulary length = \",len(bi_vocab))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "അപ്പോൾ മുകളിൽ നൽകിയ കോഡ് തന്നെ ക്ലാസിഫയർ ട്രെയിൻ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാം, എന്നാൽ അത് മെമ്മറി കാര്യക്ഷമമല്ല. അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ, നാം എംബെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബിഗ്രാം ക്ലാസിഫയർ ട്രെയിൻ ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "> **Note:** നിഗ്രാമുകൾ ടെക്സ്റ്റിൽ നിശ്ചിത തവണകളിൽ കൂടുതൽ സംഭവിക്കുന്നവ മാത്രമേ നിങ്ങൾ വയ്ക്കാൻ കഴിയൂ. ഇതിലൂടെ അപൂർവമായ ബിഗ്രാമുകൾ ഒഴിവാക്കപ്പെടുകയും, ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി ഗണ്യമായി കുറയുകയും ചെയ്യും. ഇത് ചെയ്യാൻ, `min_freq` പാരാമീറ്റർ ഉയർന്ന മൂല്യത്തിൽ സജ്ജമാക്കി, വാക്കുകളുടെ വാക്ക്സഭയുടെ നീളം എങ്ങനെ മാറുന്നു എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ടെർമ് ഫ്രീക്വൻസി ഇൻവേഴ്സ് ഡോക്യുമെന്റ് ഫ്രീക്വൻസി TF-IDF\n",
- "\n",
- "BoW പ്രതിനിധാനത്തിൽ, വാക്കുകളുടെ സംഭവങ്ങൾ വാക്കിന്റെ സ്വഭാവം നോക്കാതെ സമാനമായി ഭാരം നൽകപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ, *a*, *in* പോലുള്ള സാധാരണ വാക്കുകൾ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ പ്രത്യേകമായ വാക്കുകളേക്കാൾ വളരെ കുറവ് പ്രാധാന്യമുള്ളവയാണ് എന്ന് വ്യക്തമാകുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, പല NLP ജോലികളിലും ചില വാക്കുകൾ മറ്റുള്ളവയെക്കാൾ കൂടുതൽ പ്രസക്തമാണ്.\n",
- "\n",
- "**TF-IDF** എന്നത് **term frequency–inverse document frequency** എന്നതിന്റെ ചുരുക്കമാണ്. ഇത് bag of words ന്റെ ഒരു വ്യത്യാസമാണ്, ഇവിടെ ഒരു വാക്ക് ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ ഉണ്ടെന്നത് സൂചിപ്പിക്കുന്ന 0/1 ബൈനറി മൂല്യത്തിന് പകരം, കോർപ്പസിൽ വാക്കിന്റെ സംഭവങ്ങളുടെ ആവൃത്തി സംബന്ധിച്ച ഫ്ലോട്ടിംഗ് പോയിന്റ് മൂല്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "കൂടുതൽ ഔപചാരികമായി, ഒരു വാക്ക് $i$ ഡോക്യുമെന്റ് $j$ ൽ ഉള്ള ഭാരം $w_{ij}$ ഇങ്ങനെ നിർവചിക്കുന്നു:\n",
- "$$\n",
- "w_{ij} = tf_{ij}\\times\\log({N\\over df_i})\n",
- "$$\n",
- "ഇവിടെ\n",
- "* $tf_{ij}$ എന്നത് $j$ ഡോക്യുമെന്റിൽ $i$ വാക്ക് എത്ര തവണ സംഭവിച്ചുവെന്ന്, അതായത് മുമ്പ് കണ്ട BoW മൂല്യം\n",
- "* $N$ എന്നത് സമാഹാരത്തിലെ ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം\n",
- "* $df_i$ എന്നത് ആ വാക്ക് $i$ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം മുഴുവൻ സമാഹാരത്തിൽ\n",
- "\n",
- "TF-IDF മൂല്യം $w_{ij}$ ഒരു വാക്ക് ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ എത്ര തവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു എന്നതിന്റെ അനുപാതത്തിൽ വർദ്ധിക്കുന്നു, കൂടാതെ ആ വാക്ക് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം കൊണ്ട് കുറയ്ക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് ചില വാക്കുകൾ മറ്റുള്ളവയെക്കാൾ കൂടുതലായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന കാര്യം പരിഗണിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വാക്ക് സമാഹാരത്തിലെ *എല്ലാ* ഡോക്യുമെന്റുകളിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ, $df_i=N$ ആകും, അതിനാൽ $w_{ij}=0$ ആകും, അത്തരത്തിലുള്ള വാക്കുകൾ പൂർണ്ണമായും അവഗണിക്കപ്പെടും.\n",
- "\n",
- "Scikit Learn ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ടെക്സ്റ്റിന്റെ TF-IDF വെക്ടറൈസേഷൻ സൃഷ്ടിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 28,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([[0.43381609, 0. , 0.43381609, 0. , 0.65985664,\n",
- " 0.43381609, 0. , 0. , 0. , 0. ,\n",
- " 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,\n",
- " 0. ]])"
- ]
- },
- "execution_count": 28,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
- "vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2))\n",
- "vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
- "vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## നിഗമനം\n",
- "\n",
- "എങ്കിലും TF-IDF പ്രതിനിധാനങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത വാക്കുകൾക്ക് ആവൃത്തി ഭാരമൊരുക്കിയിരുന്നാലും അവ അർത്ഥം അല്ലെങ്കിൽ ക്രമം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല. പ്രശസ്ത ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞൻ J. R. Firth 1935-ൽ പറഞ്ഞതുപോലെ, \"ഒരു വാക്കിന്റെ പൂർണ്ണ അർത്ഥം എപ്പോഴും സാന്ദർഭികമാണ്, സാന്ദർഭം ഒഴികെയുള്ള അർത്ഥ പഠനം ഗൗരവത്തോടെ സ്വീകരിക്കാനാകില്ല.\" ഈ കോഴ്സിൽ പിന്നീട് നാം ഭാഷാ മോഡലിംഗിലൂടെ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നുള്ള സാന്ദർഭിക വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ പിടിച്ചെടുക്കാമെന്ന് പഠിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "interpreter": {
- "hash": "16af2a8bbb083ea23e5e41c7f5787656b2ce26968575d8763f2c4b17f9cd711f"
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "Python 3.8.12 ('py38')",
- "language": "python",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.8.12"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "7b9040985e748e4e2d4c689892456ad7",
- "translation_date": "2025-11-26T01:35:56+00:00",
- "source_file": "lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 2
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "# ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രവർത്തി\n",
+ "\n",
+ "നാം പറഞ്ഞതുപോലെ, നാം **AG_NEWS** ഡാറ്റാസെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ലളിതമായ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രവർത്തനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും, ഇത് വാർത്താ തലക്കെട്ടുകൾ നാല് വിഭാഗങ്ങളിൽ ഒന്നായി വർഗ്ഗീകരിക്കുകയാണ്: ലോകം, കായികം, ബിസിനസ്സ്, സയൻസ്/ടെക്.\n",
+ "\n",
+ "## ഡാറ്റാസെറ്റ്\n",
+ "\n",
+ "ഈ ഡാറ്റാസെറ്റ് [`torchtext`](https://github.com/pytorch/text) മോഡ്യൂളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ളതാണ്, അതിനാൽ നാം എളുപ്പത്തിൽ അതിലേക്ക് പ്രവേശിക്കാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import torch\n",
+ "import torchtext\n",
+ "import os\n",
+ "import collections\n",
+ "os.makedirs('./data',exist_ok=True)\n",
+ "train_dataset, test_dataset = torchtext.datasets.AG_NEWS(root='./data')\n",
+ "classes = ['World', 'Sports', 'Business', 'Sci/Tech']"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇവിടെ, `train_dataset` ഉം `test_dataset` ഉം ലേബൽ (ക്ലാസിന്റെ സംഖ്യ)യും ടെക്സ്റ്റും യോജിപ്പായി നൽകുന്ന ശേഖരങ്ങളാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "(3,\n",
+ " \"Wall St. Bears Claw Back Into the Black (Reuters) Reuters - Short-sellers, Wall Street's dwindling\\\\band of ultra-cynics, are seeing green again.\")"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "list(train_dataset)[0]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "അപ്പോൾ, നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ആദ്യ 10 പുതിയ തലക്കെട്ടുകൾ പ്രിന്റ് ചെയ്യാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "**Sci/Tech** -> Wall St. Bears Claw Back Into the Black (Reuters) Reuters - Short-sellers, Wall Street's dwindling\\band of ultra-cynics, are seeing green again.\n",
+ "**Sci/Tech** -> Carlyle Looks Toward Commercial Aerospace (Reuters) Reuters - Private investment firm Carlyle Group,\\which has a reputation for making well-timed and occasionally\\controversial plays in the defense industry, has quietly placed\\its bets on another part of the market.\n",
+ "**Sci/Tech** -> Oil and Economy Cloud Stocks' Outlook (Reuters) Reuters - Soaring crude prices plus worries\\about the economy and the outlook for earnings are expected to\\hang over the stock market next week during the depth of the\\summer doldrums.\n",
+ "**Sci/Tech** -> Iraq Halts Oil Exports from Main Southern Pipeline (Reuters) Reuters - Authorities have halted oil export\\flows from the main pipeline in southern Iraq after\\intelligence showed a rebel militia could strike\\infrastructure, an oil official said on Saturday.\n",
+ "**Sci/Tech** -> Oil prices soar to all-time record, posing new menace to US economy (AFP) AFP - Tearaway world oil prices, toppling records and straining wallets, present a new economic menace barely three months before the US presidential elections.\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "for i,x in zip(range(5),train_dataset):\n",
+ " print(f\"**{classes[x[0]]}** -> {x[1]}\")\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഇറ്ററേറ്ററുകളായതിനാൽ, ഡാറ്റ പലതവണ ഉപയോഗിക്കണമെങ്കിൽ അത് ലിസ്റ്റായി മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "train_dataset, test_dataset = torchtext.datasets.AG_NEWS(root='./data')\n",
+ "train_dataset = list(train_dataset)\n",
+ "test_dataset = list(test_dataset)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ടോക്കനൈസേഷൻ\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ടെക്സ്റ്റ് **സംഖ്യകളായി** മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്, അവ ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കാനാകും. വാക്ക്-നിലവാരത്തിലുള്ള പ്രതിനിധാനം വേണമെങ്കിൽ, നമുക്ക് രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യണം:\n",
+ "* ടെക്സ്റ്റ് **ടോക്കണുകളായി** വിഭജിക്കാൻ **ടോക്കനൈസർ** ഉപയോഗിക്കുക\n",
+ "* ആ ടോക്കണുകളുടെ **വോകാബുലറി** നിർമ്മിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "['he', 'said', 'hello']"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "tokenizer = torchtext.data.utils.get_tokenizer('basic_english')\n",
+ "tokenizer('He said: hello')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "counter = collections.Counter()\n",
+ "for (label, line) in train_dataset:\n",
+ " counter.update(tokenizer(line))\n",
+ "vocab = torchtext.vocab.vocab(counter, min_freq=1)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "വാക്ക് സമ്പത്തിനെ ഉപയോഗിച്ച്, നാം എളുപ്പത്തിൽ ടോക്കൺ ചെയ്ത സ്ട്രിംഗ് ഒരു സംഖ്യാ സമാഹാരമായി എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 19,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Vocab size if 95810\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[599, 3279, 97, 1220, 329, 225, 7368]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 19,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "vocab_size = len(vocab)\n",
+ "print(f\"Vocab size if {vocab_size}\")\n",
+ "\n",
+ "stoi = vocab.get_stoi() # dict to convert tokens to indices\n",
+ "\n",
+ "def encode(x):\n",
+ " return [stoi[s] for s in tokenizer(x)]\n",
+ "\n",
+ "encode('I love to play with my words')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## വാക്കുകളുടെ ബാഗ് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം\n",
+ "\n",
+ "വാക്കുകൾ അർത്ഥം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, വാചകത്തിലെ ക്രമം നോക്കാതെ ചിലപ്പോൾ ഓരോ വാക്കുകളും നോക്കി ടെക്സ്റ്റിന്റെ അർത്ഥം മനസിലാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, വാർത്തകൾ വർഗ്ഗീകരിക്കുമ്പോൾ *weather*, *snow* പോലുള്ള വാക്കുകൾ *weather forecast* സൂചിപ്പിക്കാം, അതേസമയം *stocks*, *dollar* പോലുള്ള വാക്കുകൾ *financial news* എന്ന വിഭാഗത്തിലേക്ക് പെടും.\n",
+ "\n",
+ "**Bag of Words** (BoW) വെക്ടർ പ്രതിനിധാനം ഏറ്റവും സാധാരണമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പരമ്പരാഗത വെക്ടർ പ്രതിനിധാനമാണ്. ഓരോ വാക്കും ഒരു വെക്ടർ ഇൻഡക്സുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, വെക്ടർ ഘടകം ഒരു നൽകിയ ഡോക്യുമെന്റിൽ ആ വാക്കിന്റെ ആവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.\n",
+ "\n",
+ " \n",
+ "\n",
+ "> **Note**: BoW-നെ ടെക്സ്റ്റിലെ ഓരോ വാക്കിനും ഉള്ള ഒന്ന്-ഹോട്ട്-എൻകോഡഡ് വെക്ടറുകളുടെ മൊത്തം കൂട്ടമായി കാണാം.\n",
+ "\n",
+ "താഴെ Scikit Learn പൈതൺ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് വാക്കുകളുടെ ബാഗ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഒരു ഉദാഹരണം കൊടുത്തിരിക്കുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[1, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int64)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
+ "vectorizer = CountVectorizer()\n",
+ "corpus = [\n",
+ " 'I like hot dogs.',\n",
+ " 'The dog ran fast.',\n",
+ " 'Its hot outside.',\n",
+ " ]\n",
+ "vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
+ "vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "AG_NEWS ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ വെക്ടർ പ്രതിനിധാനത്തിൽ നിന്ന് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് വെക്ടർ കണക്കാക്കാൻ, നാം താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 20,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "tensor([2., 1., 2., ..., 0., 0., 0.])\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "vocab_size = len(vocab)\n",
+ "\n",
+ "def to_bow(text,bow_vocab_size=vocab_size):\n",
+ " res = torch.zeros(bow_vocab_size,dtype=torch.float32)\n",
+ " for i in encode(text):\n",
+ " if i **കുറിപ്പ്:** ഇവിടെ നാം ഡിഫോൾട്ട് വാക്ക് സമാഹാരത്തിന്റെ വലിപ്പം നിർദ്ദേശിക്കാൻ ഗ്ലോബൽ `vocab_size` വേരിയബിൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധാരണയായി വാക്ക് സമാഹാരത്തിന്റെ വലിപ്പം വളരെ വലുതായിരിക്കും, അതിനാൽ വാക്ക് സമാഹാരത്തിന്റെ വലിപ്പം ഏറ്റവും സാധാരണമായ വാക്കുകളിലേക്കു പരിമിതപ്പെടുത്താം. `vocab_size` മൂല്യം കുറച്ച് താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്ന കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് നോക്കൂ, അത് കൃത്യതയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്ന് കാണൂ. ചില കൃത്യത കുറവ് പ്രതീക്ഷിക്കാം, പക്ഷേ പ്രകടനത്തിൽ വലിയ വ്യത്യാസമുണ്ടാകില്ല.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## BoW ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനം\n",
+ "\n",
+ "നമ്മൾ ടെക്സ്റ്റിന്റെ Bag-of-Words പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് പഠിച്ചപ്പോൾ, അതിന്റെ മുകളിൽ ഒരു ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാം. ആദ്യം, പരിശീലനത്തിനായി നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് എല്ലാ സ്ഥാനവിവര വക്ടർ പ്രതിനിധാനങ്ങളും bag-of-words പ്രതിനിധാനങ്ങളായി മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് സാധാരണ torch `DataLoader`-ലേക്ക് `collate_fn` പാരാമീറ്ററായി `bowify` ഫംഗ്ഷൻ നൽകിക്കൊണ്ട് സാധ്യമാക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 21,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "from torch.utils.data import DataLoader\n",
+ "import numpy as np \n",
+ "\n",
+ "# this collate function gets list of batch_size tuples, and needs to \n",
+ "# return a pair of label-feature tensors for the whole minibatch\n",
+ "def bowify(b):\n",
+ " return (\n",
+ " torch.LongTensor([t[0]-1 for t in b]),\n",
+ " torch.stack([to_bow(t[1]) for t in b])\n",
+ " )\n",
+ "\n",
+ "train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=bowify, shuffle=True)\n",
+ "test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=16, collate_fn=bowify, shuffle=True)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ ഒരു ലീനിയർ ലെയർ അടങ്ങിയ ഒരു ലളിതമായ ക്ലാസിഫയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർവചിക്കാം. ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിന്റെ വലുപ്പം `vocab_size`-നോട് തുല്യമാണ്, ഔട്ട്പുട്ട് വലുപ്പം ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം (4) അനുസരിച്ചാണ്. നാം ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക് പരിഹരിക്കുന്നതിനാൽ, അവസാന ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ `LogSoftmax()` ആണ്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 22,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "net = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(vocab_size,4),torch.nn.LogSoftmax(dim=1))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ നാം സ്റ്റാൻഡേർഡ് PyTorch ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പ് നിർവചിക്കും. നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വളരെ വലുതായതിനാൽ, പഠനത്തിനായി നാം ഒരു epoch മാത്രമേ ട്രെയിൻ ചെയ്യൂ, ചിലപ്പോൾ ഒരു epoch-ലും കുറവായി (epoch_size പാരാമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ട്രെയിനിംഗ് പരിധി നിശ്ചയിക്കാം). ട്രെയിനിംഗിനിടെ സമാഹരിച്ച accuracy-യും നാം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യും; റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാനുള്ള ആവൃത്തി report_freq പാരാമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് നിശ്ചയിക്കാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 24,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def train_epoch(net,dataloader,lr=0.01,optimizer=None,loss_fn = torch.nn.NLLLoss(),epoch_size=None, report_freq=200):\n",
+ " optimizer = optimizer or torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=lr)\n",
+ " net.train()\n",
+ " total_loss,acc,count,i = 0,0,0,0\n",
+ " for labels,features in dataloader:\n",
+ " optimizer.zero_grad()\n",
+ " out = net(features)\n",
+ " loss = loss_fn(out,labels) #cross_entropy(out,labels)\n",
+ " loss.backward()\n",
+ " optimizer.step()\n",
+ " total_loss+=loss\n",
+ " _,predicted = torch.max(out,1)\n",
+ " acc+=(predicted==labels).sum()\n",
+ " count+=len(labels)\n",
+ " i+=1\n",
+ " if i%report_freq==0:\n",
+ " print(f\"{count}: acc={acc.item()/count}\")\n",
+ " if epoch_size and count>epoch_size:\n",
+ " break\n",
+ " return total_loss.item()/count, acc.item()/count"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "3200: acc=0.8028125\n",
+ "6400: acc=0.8371875\n",
+ "9600: acc=0.8534375\n",
+ "12800: acc=0.85765625\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "(0.026090790722161722, 0.8620069296375267)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train_epoch(net,train_loader,epoch_size=15000)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ബൈഗ്രാമുകൾ, ട്രൈഗ്രാമുകൾ, എൻ-ഗ്രാമുകൾ\n",
+ "\n",
+ "ഒരു ബാഗ് ഓഫ് വേഡ്സ് സമീപനത്തിന്റെ ഒരു പരിമിതിയാണ് ചില വാക്കുകൾ മൾട്ടി വേഡ് എക്സ്പ്രഷനുകളുടെ ഭാഗമായിരിക്കുക എന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, 'hot dog' എന്ന വാക്കിന് 'hot' ഉം 'dog' ഉം എന്ന വാക്കുകളുടെ വ്യത്യസ്തമായ അർത്ഥമുണ്ട്. 'hot' ഉം 'dog' ഉം എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരേ വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിച്ചാൽ, അത് നമ്മുടെ മോഡലിനെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കാം.\n",
+ "\n",
+ "ഇതിന് പരിഹാരമായി, **N-ഗ്രാം പ്രതിനിധാനങ്ങൾ** ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്, ഇവിടെ ഓരോ വാക്കിന്റെയും, ബൈ-വേഡിന്റെയും, ട്രൈ-വേഡിന്റെയും ആവൃത്തി ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനത്തിന് ഉപകാരപ്രദമായ ഫീച്ചറാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ബൈഗ്രാം പ്രതിനിധാനത്തിൽ, നാം വാക്കുകളുടെ യോജിപ്പുകൾ എല്ലാം വാക്കുകളുടെ ശബ്ദകോശത്തിൽ ചേർക്കും, ഒറിജിനൽ വാക്കുകൾക്കൊപ്പം.\n",
+ "\n",
+ "താഴെ Scikit Learn ഉപയോഗിച്ച് ബൈഗ്രാം ബാഗ് ഓഫ് വേഡ്സ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഒരു ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 26,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Vocabulary:\n",
+ " {'i': 7, 'like': 11, 'hot': 4, 'dogs': 2, 'i like': 8, 'like hot': 12, 'hot dogs': 5, 'the': 16, 'dog': 0, 'ran': 14, 'fast': 3, 'the dog': 17, 'dog ran': 1, 'ran fast': 15, 'its': 9, 'outside': 13, 'its hot': 10, 'hot outside': 6}\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[1, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],\n",
+ " dtype=int64)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 26,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "bigram_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), token_pattern=r'\\b\\w+\\b', min_df=1)\n",
+ "corpus = [\n",
+ " 'I like hot dogs.',\n",
+ " 'The dog ran fast.',\n",
+ " 'Its hot outside.',\n",
+ " ]\n",
+ "bigram_vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
+ "print(\"Vocabulary:\\n\",bigram_vectorizer.vocabulary_)\n",
+ "bigram_vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "N-gram സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന ദോഷം വാക്കുകളുടെ വലുപ്പം അതിവേഗം വളരാൻ തുടങ്ങുന്നതാണ്. പ്രായോഗികമായി, N-gram പ്രതിനിധാനം ചില ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായി, ഉദാഹരണത്തിന് *എംബെഡിംഗുകൾ*, സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ നാം ചർച്ച ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ **AG News** ഡാറ്റാസെറ്റിൽ N-gram പ്രതിനിധാനം ഉപയോഗിക്കാൻ, നാം പ്രത്യേക ngram വാക്ക് സമാഹാരം നിർമ്മിക്കേണ്ടതാണ്:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 27,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Bigram vocabulary length = 1308842\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "counter = collections.Counter()\n",
+ "for (label, line) in train_dataset:\n",
+ " l = tokenizer(line)\n",
+ " counter.update(torchtext.data.utils.ngrams_iterator(l,ngrams=2))\n",
+ " \n",
+ "bi_vocab = torchtext.vocab.vocab(counter, min_freq=1)\n",
+ "\n",
+ "print(\"Bigram vocabulary length = \",len(bi_vocab))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "അപ്പോൾ മുകളിൽ നൽകിയ കോഡ് തന്നെ ക്ലാസിഫയർ ട്രെയിൻ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാം, എന്നാൽ അത് മെമ്മറി കാര്യക്ഷമമല്ല. അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ, നാം എംബെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബിഗ്രാം ക്ലാസിഫയർ ട്രെയിൻ ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "> **Note:** നിഗ്രാമുകൾ ടെക്സ്റ്റിൽ നിശ്ചിത തവണകളിൽ കൂടുതൽ സംഭവിക്കുന്നവ മാത്രമേ നിങ്ങൾ വയ്ക്കാൻ കഴിയൂ. ഇതിലൂടെ അപൂർവമായ ബിഗ്രാമുകൾ ഒഴിവാക്കപ്പെടുകയും, ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി ഗണ്യമായി കുറയുകയും ചെയ്യും. ഇത് ചെയ്യാൻ, `min_freq` പാരാമീറ്റർ ഉയർന്ന മൂല്യത്തിൽ സജ്ജമാക്കി, വാക്കുകളുടെ വാക്ക്സഭയുടെ നീളം എങ്ങനെ മാറുന്നു എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ടെർമ് ഫ്രീക്വൻസി ഇൻവേഴ്സ് ഡോക്യുമെന്റ് ഫ്രീക്വൻസി TF-IDF\n",
+ "\n",
+ "BoW പ്രതിനിധാനത്തിൽ, വാക്കുകളുടെ സംഭവങ്ങൾ വാക്കിന്റെ സ്വഭാവം നോക്കാതെ സമാനമായി ഭാരം നൽകപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ, *a*, *in* പോലുള്ള സാധാരണ വാക്കുകൾ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ പ്രത്യേകമായ വാക്കുകളേക്കാൾ വളരെ കുറവ് പ്രാധാന്യമുള്ളവയാണ് എന്ന് വ്യക്തമാകുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, പല NLP ജോലികളിലും ചില വാക്കുകൾ മറ്റുള്ളവയെക്കാൾ കൂടുതൽ പ്രസക്തമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "**TF-IDF** എന്നത് **term frequency–inverse document frequency** എന്നതിന്റെ ചുരുക്കമാണ്. ഇത് bag of words ന്റെ ഒരു വ്യത്യാസമാണ്, ഇവിടെ ഒരു വാക്ക് ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ ഉണ്ടെന്നത് സൂചിപ്പിക്കുന്ന 0/1 ബൈനറി മൂല്യത്തിന് പകരം, കോർപ്പസിൽ വാക്കിന്റെ സംഭവങ്ങളുടെ ആവൃത്തി സംബന്ധിച്ച ഫ്ലോട്ടിംഗ് പോയിന്റ് മൂല്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "കൂടുതൽ ഔപചാരികമായി, ഒരു വാക്ക് $i$ ഡോക്യുമെന്റ് $j$ ൽ ഉള്ള ഭാരം $w_{ij}$ ഇങ്ങനെ നിർവചിക്കുന്നു:\n",
+ "$$\n",
+ "w_{ij} = tf_{ij}\\times\\log({N\\over df_i})\n",
+ "$$\n",
+ "ഇവിടെ\n",
+ "* $tf_{ij}$ എന്നത് $j$ ഡോക്യുമെന്റിൽ $i$ വാക്ക് എത്ര തവണ സംഭവിച്ചുവെന്ന്, അതായത് മുമ്പ് കണ്ട BoW മൂല്യം\n",
+ "* $N$ എന്നത് സമാഹാരത്തിലെ ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം\n",
+ "* $df_i$ എന്നത് ആ വാക്ക് $i$ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം മുഴുവൻ സമാഹാരത്തിൽ\n",
+ "\n",
+ "TF-IDF മൂല്യം $w_{ij}$ ഒരു വാക്ക് ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ എത്ര തവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു എന്നതിന്റെ അനുപാതത്തിൽ വർദ്ധിക്കുന്നു, കൂടാതെ ആ വാക്ക് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം കൊണ്ട് കുറയ്ക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് ചില വാക്കുകൾ മറ്റുള്ളവയെക്കാൾ കൂടുതലായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന കാര്യം പരിഗണിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വാക്ക് സമാഹാരത്തിലെ *എല്ലാ* ഡോക്യുമെന്റുകളിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ, $df_i=N$ ആകും, അതിനാൽ $w_{ij}=0$ ആകും, അത്തരത്തിലുള്ള വാക്കുകൾ പൂർണ്ണമായും അവഗണിക്കപ്പെടും.\n",
+ "\n",
+ "Scikit Learn ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ടെക്സ്റ്റിന്റെ TF-IDF വെക്ടറൈസേഷൻ സൃഷ്ടിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 28,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[0.43381609, 0. , 0.43381609, 0. , 0.65985664,\n",
+ " 0.43381609, 0. , 0. , 0. , 0. ,\n",
+ " 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,\n",
+ " 0. ]])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 28,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
+ "vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2))\n",
+ "vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
+ "vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## നിഗമനം\n",
+ "\n",
+ "എങ്കിലും TF-IDF പ്രതിനിധാനങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത വാക്കുകൾക്ക് ആവൃത്തി ഭാരമൊരുക്കിയിരുന്നാലും അവ അർത്ഥം അല്ലെങ്കിൽ ക്രമം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല. പ്രശസ്ത ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞൻ J. R. Firth 1935-ൽ പറഞ്ഞതുപോലെ, \"ഒരു വാക്കിന്റെ പൂർണ്ണ അർത്ഥം എപ്പോഴും സാന്ദർഭികമാണ്, സാന്ദർഭം ഒഴികെയുള്ള അർത്ഥ പഠനം ഗൗരവത്തോടെ സ്വീകരിക്കാനാകില്ല.\" ഈ കോഴ്സിൽ പിന്നീട് നാം ഭാഷാ മോഡലിംഗിലൂടെ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നുള്ള സാന്ദർഭിക വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ പിടിച്ചെടുക്കാമെന്ന് പഠിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "interpreter": {
+ "hash": "16af2a8bbb083ea23e5e41c7f5787656b2ce26968575d8763f2c4b17f9cd711f"
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3.8.12 ('py38')",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.8.12"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "7b9040985e748e4e2d4c689892456ad7",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:35:56+00:00",
+ "source_file": "lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb b/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb
index 36abb03e..a49ab9b1 100644
--- a/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb
@@ -1,647 +1,647 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "# ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രവർത്തി\n",
- "\n",
- "ഈ മോഡ്യൂളിൽ, നാം ഒരു ലളിതമായ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രവർത്തനത്തോടെ തുടങ്ങും, ഇത് **[AG_NEWS](http://www.di.unipi.it/~gulli/AG_corpus_of_news_articles.html)** ഡാറ്റാസെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്: നാം വാർത്താ തലക്കെട്ടുകൾ 4 വിഭാഗങ്ങളിൽ ഒന്നായി വർഗ്ഗീകരിക്കും: ലോകം, കായികം, ബിസിനസ്സ്, സയൻസ്/ടെക്.\n",
- "\n",
- "## ഡാറ്റാസെറ്റ്\n",
- "\n",
- "ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യാൻ, നാം **[TensorFlow Datasets](https://www.tensorflow.org/datasets)** API ഉപയോഗിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "import tensorflow as tf\n",
- "from tensorflow import keras\n",
- "import tensorflow_datasets as tfds\n",
- "\n",
- "# In this tutorial, we will be training a lot of models. In order to use GPU memory cautiously,\n",
- "# we will set tensorflow option to grow GPU memory allocation when required.\n",
- "physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') \n",
- "if len(physical_devices)>0:\n",
- " tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)\n",
- "\n",
- "dataset = tfds.load('ag_news_subset')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ നാം dataset['train'] എന്നതും dataset['test'] എന്നതും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ പരിശീലനവും പരിശോധനാ ഭാഗങ്ങളും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Length of train dataset = 120000\n",
- "Length of test dataset = 7600\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "ds_train = dataset['train']\n",
- "ds_test = dataset['test']\n",
- "\n",
- "print(f\"Length of train dataset = {len(ds_train)}\")\n",
- "print(f\"Length of test dataset = {len(ds_test)}\")"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ആദ്യ 10 പുതിയ തലക്കെട്ടുകൾ പ്രിന്റ് ചെയ്യാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "3 (Sci/Tech) -> b'AMD Debuts Dual-Core Opteron Processor' b'AMD #39;s new dual-core Opteron chip is designed mainly for corporate computing applications, including databases, Web services, and financial transactions.'\n",
- "1 (Sports) -> b\"Wood's Suspension Upheld (Reuters)\" b'Reuters - Major League Baseball\\\\Monday announced a decision on the appeal filed by Chicago Cubs\\\\pitcher Kerry Wood regarding a suspension stemming from an\\\\incident earlier this season.'\n",
- "2 (Business) -> b'Bush reform may have blue states seeing red' b'President Bush #39;s quot;revenue-neutral quot; tax reform needs losers to balance its winners, and people claiming the federal deduction for state and local taxes may be in administration planners #39; sights, news reports say.'\n",
- "3 (Sci/Tech) -> b\"'Halt science decline in schools'\" b'Britain will run out of leading scientists unless science education is improved, says Professor Colin Pillinger.'\n",
- "1 (Sports) -> b'Gerrard leaves practice' b'London, England (Sports Network) - England midfielder Steven Gerrard injured his groin late in Thursday #39;s training session, but is hopeful he will be ready for Saturday #39;s World Cup qualifier against Austria.'\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "classes = ['World', 'Sports', 'Business', 'Sci/Tech']\n",
- "\n",
- "for i,x in zip(range(5),ds_train):\n",
- " print(f\"{x['label']} ({classes[x['label']]}) -> {x['title']} {x['description']}\")"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ടെക്സ്റ്റ് വെക്ടറൈസേഷൻ\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ ടെക്സ്റ്റ് **സംഖ്യകളായി** മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്, അവ ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കാനാകും. വാക്ക്-നിലവാര പ്രതിനിധാനം വേണമെങ്കിൽ, രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യണം:\n",
- "\n",
- "* ടെക്സ്റ്റ് **ടോക്കണുകളായി** വിഭജിക്കാൻ **ടോക്കണൈസർ** ഉപയോഗിക്കുക.\n",
- "* ആ ടോക്കണുകളുടെ **വോകാബുലറി** നിർമ്മിക്കുക.\n",
- "\n",
- "### വോകാബുലറി വലുപ്പം പരിമിതപ്പെടുത്തൽ\n",
- "\n",
- "AG News ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉദാഹരണത്തിൽ, വോകാബുലറി വലുപ്പം വളരെ വലുതാണ്, 100k-ലധികം വാക്കുകൾ. സാധാരണയായി, ടെക്സ്റ്റിൽ അപൂർവമായി വരുന്ന വാക്കുകൾ ആവശ്യമില്ല — ചില വാചകങ്ങളിൽ മാത്രമേ അവ ഉണ്ടാകൂ, മോഡൽ അവയിൽ നിന്ന് പഠിക്കില്ല. അതിനാൽ, വോകാബുലറി വലുപ്പം ചെറിയ ഒരു സംഖ്യയിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടില്ല, vectorizer കൺസ്ട്രക്ടറിലേക്ക് ഒരു argument നൽകിക്കൊണ്ട്:\n",
- "\n",
- "ഈ രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളും **TextVectorization** ലെയർ ഉപയോഗിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യാം. vectorizer ഒബ്ജക്റ്റ് സൃഷ്ടിച്ച്, ശേഷം `adapt` മെത്തഡ് വിളിച്ച് എല്ലാ ടെക്സ്റ്റും പരിശോധിച്ച് വോകാബുലറി നിർമ്മിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "vocab_size = 50000\n",
- "vectorizer = keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=vocab_size)\n",
- "vectorizer.adapt(ds_train.take(500).map(lambda x: x['title']+' '+x['description']))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "> **കുറിപ്പ്**: നാം വാക്കുകളുടെ ഒരു പൂർണ്ണസമാഹാരത്തിന്റെ ഒരു ഉപസമാഹാരം മാത്രം വാക്കുസഞ്ചയം നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് പ്രവർത്തനസമയം വേഗത്തിലാക്കാനും നിങ്ങളെ കാത്തിരിക്കേണ്ടിവരാതിരിക്കാൻ ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പൂർണ്ണ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ചില വാക്കുകൾ വാക്കുസഞ്ചയത്തിൽ ഉൾപ്പെടാതിരിക്കാമെന്നു ഞങ്ങൾ അപകടം ഏറ്റെടുക്കുന്നു, അവ പരിശീലനത്തിനിടെ അവഗണിക്കപ്പെടും. അതിനാൽ, മുഴുവൻ വാക്കുസഞ്ചയ വലുപ്പവും മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റും `adapt` സമയത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്നത് അന്തിമ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുമെങ്കിലും, അത്ര വലിയ മാറ്റമല്ല.\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ നാം യഥാർത്ഥ വാക്കുസഞ്ചയത്തിലേക്ക് പ്രവേശിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 6,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "['', '[UNK]', 'the', 'to', 'a', 'in', 'of', 'and', 'on', 'for']\n",
- "Length of vocabulary: 5335\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "vocab = vectorizer.get_vocabulary()\n",
- "vocab_size = len(vocab)\n",
- "print(vocab[:10])\n",
- "print(f\"Length of vocabulary: {vocab_size}\")"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "വെക്ടറൈസർ ഉപയോഗിച്ച്, നാം എളുപ്പത്തിൽ ഏതെങ്കിലും ടെക്സ്റ്റ് സംഖ്യകളുടെ ഒരു സെറ്റായി എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 7,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 7,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "vectorizer('I love to play with my words')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## വാക്കുകളുടെ ബാഗ് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം\n",
- "\n",
- "വാക്കുകൾ അർത്ഥം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, വാചകത്തിലെ വാക്കുകളുടെ ക്രമം നോക്കാതെ വെറും ഓരോ വാക്കുകളും നോക്കി ഒരു ടെക്സ്റ്റിന്റെ അർത്ഥം കണ്ടെത്താൻ സാധിക്കാറുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, വാർത്തകൾ വർഗ്ഗീകരിക്കുമ്പോൾ *weather* (കാലാവസ്ഥ) എന്നതും *snow* (മഞ്ഞ്) എന്നതും *weather forecast* (കാലാവസ്ഥ പ്രവചനം) സൂചിപ്പിക്കാനിടയുള്ളവയാണ്, അതേസമയം *stocks* (സ്റ്റോക്കുകൾ) എന്നും *dollar* (ഡോളർ) എന്നും വരുന്ന വാക്കുകൾ *financial news* (സാമ്പത്തിക വാർത്തകൾ) എന്ന വിഭാഗത്തിലേക്ക് പോകും.\n",
- "\n",
- "**Bag-of-words** (BoW) വെക്ടർ പ്രതിനിധാനം ഏറ്റവും എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന പരമ്പരാഗത വെക്ടർ പ്രതിനിധാനമാണ്. ഓരോ വാക്കിനും ഒരു വെക്ടർ ഇൻഡക്സ് ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഒരു വെക്ടർ ഘടകം ഒരു നൽകിയ ഡോക്യുമെന്റിൽ ഓരോ വാക്കിന്റെയും ആവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.\n",
- "\n",
- " \n",
- "\n",
- "> **Note**: BoW-നെ ടെക്സ്റ്റിലെ ഓരോ വാക്കിനും ഉള്ള ഒന്ന്-ഹോട്ട്-എൻകോഡഡ് വെക്ടറുകളുടെ മൊത്തം കൂട്ടമായി കാണാം.\n",
- "\n",
- "താഴെ Scikit Learn പൈതൺ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഒരു ഉദാഹരണം കൊടുത്തിരിക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 8,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([[1, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int64)"
- ]
- },
- "execution_count": 8,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
- "sc_vectorizer = CountVectorizer()\n",
- "corpus = [\n",
- " 'I like hot dogs.',\n",
- " 'The dog ran fast.',\n",
- " 'Its hot outside.',\n",
- " ]\n",
- "sc_vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
- "sc_vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "മുകളിൽ നാം നിർവചിച്ച കേരാസ് വെക്ടറൈസർ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ വാക്കിന്റെ നമ്പറിനെയും വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങിലേക്ക് മാറ്റി ആ വെക്ടറുകൾ എല്ലാം കൂട്ടിച്ചേർക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 9,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([0., 5., 0., ..., 0., 0., 0.], dtype=float32)"
- ]
- },
- "execution_count": 9,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "def to_bow(text):\n",
- " return tf.reduce_sum(tf.one_hot(vectorizer(text),vocab_size),axis=0)\n",
- "\n",
- "to_bow('My dog likes hot dogs on a hot day.').numpy()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "> **Note**: മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണത്തേക്കാൾ ഫലം വ്യത്യസ്തമാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് അത്ഭുതമാകാം. കാരണം, Keras ഉദാഹരണത്തിൽ വെക്ടറിന്റെ നീളം വാക്കുകളുടെ വാക്ക്സഭയുടെ വലുപ്പത്തോട് പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, അത് മുഴുവൻ AG News ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നാണ് നിർമ്മിച്ചത്, എന്നാൽ Scikit Learn ഉദാഹരണത്തിൽ നാം സാമ്പിൾ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നാണ് വാക്ക്സഭ സൃഷ്ടിച്ചത്.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## BoW ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനം\n",
- "\n",
- "നമ്മൾ ടെക്സ്റ്റിന്റെ ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് പഠിച്ചപ്പോൾ, അതുപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാം. ആദ്യം, നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് പ്രതിനിധാനമായി മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് `map` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് താഴെ കാണുന്ന രീതിയിൽ സാധ്യമാക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 11,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "batch_size = 128\n",
- "\n",
- "ds_train_bow = ds_train.map(lambda x: (to_bow(x['title']+x['description']),x['label'])).batch(batch_size)\n",
- "ds_test_bow = ds_test.map(lambda x: (to_bow(x['title']+x['description']),x['label'])).batch(batch_size)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ ഒരു ലീനിയർ ലെയർ അടങ്ങിയ ഒരു ലളിതമായ ക്ലാസിഫയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർവചിക്കാം. ഇൻപുട്ട് വലുപ്പം `vocab_size` ആണ്, ഔട്ട്പുട്ട് വലുപ്പം ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം (4) അനുസരിക്കുന്നു. നാം ഒരു ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക് പരിഹരിക്കുന്നതിനാൽ, അവസാന ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ **softmax** ആണ്:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 12,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "938/938 [==============================] - 66s 70ms/step - loss: 0.6144 - acc: 0.8427 - val_loss: 0.4416 - val_acc: 0.8697\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 12,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "model = keras.models.Sequential([\n",
- " keras.layers.Dense(4,activation='softmax',input_shape=(vocab_size,))\n",
- "])\n",
- "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])\n",
- "model.fit(ds_train_bow,validation_data=ds_test_bow)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നമുക്ക് 4 ക്ലാസുകൾ ഉള്ളതിനാൽ, 80% മുകളിൽ ഉള്ള കൃത്യത നല്ല ഫലം ആണ്.\n",
- "\n",
- "## ഒരു നെറ്റ്വർക്കായി ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കൽ\n",
- "\n",
- "വെക്ടറൈസർ ഒരു Keras ലെയർ ആയതിനാൽ, അതിനെ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് നിർവചിച്ച്, അതിനെ end-to-end ആയി പരിശീലിപ്പിക്കാം. ഇതിലൂടെ `map` ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റ് വെക്ടറൈസ് ചെയ്യേണ്ടതില്ല, നാം നേരിട്ട് ഒറിജിനൽ ഡാറ്റാസെറ്റ് നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടിലേക്ക് നൽകാം.\n",
- "\n",
- "> **Note**: നമുക്ക് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് ഫീൽഡുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന് `title`, `description`, `label`) ഡിക്ഷണറികളിൽ നിന്ന് ട്യൂപ്പിളുകളിലേക്ക് മാറ്റാൻ map പ്രയോഗിക്കേണ്ടി വരും. എന്നാൽ, ഡിസ്കിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ആവശ്യമായ ഘടനയുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റ് ആദ്യം തന്നെ നിർമ്മിക്കാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 13,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Model: \"model\"\n",
- "_________________________________________________________________\n",
- " Layer (type) Output Shape Param # \n",
- "=================================================================\n",
- " input_1 (InputLayer) [(None, 1)] 0 \n",
- " \n",
- " text_vectorization (TextVec (None, None) 0 \n",
- " torization) \n",
- " \n",
- " tf.one_hot (TFOpLambda) (None, None, 5335) 0 \n",
- " \n",
- " tf.math.reduce_sum (TFOpLam (None, 5335) 0 \n",
- " bda) \n",
- " \n",
- " dense_2 (Dense) (None, 4) 21344 \n",
- " \n",
- "=================================================================\n",
- "Total params: 21,344\n",
- "Trainable params: 21,344\n",
- "Non-trainable params: 0\n",
- "_________________________________________________________________\n",
- "938/938 [==============================] - 73s 77ms/step - loss: 0.6057 - acc: 0.8414 - val_loss: 0.4202 - val_acc: 0.8736\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 13,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "def extract_text(x):\n",
- " return x['title']+' '+x['description']\n",
- "\n",
- "def tupelize(x):\n",
- " return (extract_text(x),x['label'])\n",
- "\n",
- "inp = keras.Input(shape=(1,),dtype=tf.string)\n",
- "x = vectorizer(inp)\n",
- "x = tf.reduce_sum(tf.one_hot(x,vocab_size),axis=1)\n",
- "out = keras.layers.Dense(4,activation='softmax')(x)\n",
- "model = keras.models.Model(inp,out)\n",
- "model.summary()\n",
- "\n",
- "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])\n",
- "model.fit(ds_train.map(tupelize).batch(batch_size),validation_data=ds_test.map(tupelize).batch(batch_size))\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ബിഗ്രാമുകൾ, ട്രൈഗ്രാമുകൾ, എൻ-ഗ്രാമുകൾ\n",
- "\n",
- "ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് സമീപനത്തിന്റെ ഒരു പരിമിതിയാണ് ചില വാക്കുകൾ ബഹുവാക്ക് വ്യഞ്ജനങ്ങളുടെ ഭാഗമായിരിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, 'ഹോട്ട് ഡോഗ്' എന്ന വാക്കിന് 'ഹോട്ട്' എന്നും 'ഡോഗ്' എന്നും വേറിട്ട അർത്ഥമുണ്ട്. 'ഹോട്ട്' എന്നും 'ഡോഗ്' എന്നും വാക്കുകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരേ വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിച്ചാൽ, നമ്മുടെ മോഡൽ ആശയക്കുഴപ്പം അനുഭവിക്കാം.\n",
- "\n",
- "ഇതിന് പരിഹാരമായി, **എൻ-ഗ്രാം പ്രതിനിധാനങ്ങൾ** ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിലെ രീതികളിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇവിടെ ഓരോ വാക്കിന്റെയും, ബൈ-വേർഡിന്റെയും, ട്രൈ-വേർഡിന്റെയും ആവൃത്തി ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനത്തിന് ഉപകാരപ്രദമായ ഫീച്ചറാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ബിഗ്രാം പ്രതിനിധാനങ്ങളിൽ, നാം യഥാർത്ഥ വാക്കുകൾക്കൊപ്പം എല്ലാ വാക്കു ജോഡികളും വാക്ക് സമാഹാരത്തിൽ ചേർക്കും.\n",
- "\n",
- "താഴെ Scikit Learn ഉപയോഗിച്ച് ബിഗ്രാം ബാഗ് ഓഫ് വേഡ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഒരു ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 14,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Vocabulary:\n",
- " {'i': 7, 'like': 11, 'hot': 4, 'dogs': 2, 'i like': 8, 'like hot': 12, 'hot dogs': 5, 'the': 16, 'dog': 0, 'ran': 14, 'fast': 3, 'the dog': 17, 'dog ran': 1, 'ran fast': 15, 'its': 9, 'outside': 13, 'its hot': 10, 'hot outside': 6}\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([[1, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],\n",
- " dtype=int64)"
- ]
- },
- "execution_count": 14,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "bigram_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), token_pattern=r'\\b\\w+\\b', min_df=1)\n",
- "corpus = [\n",
- " 'I like hot dogs.',\n",
- " 'The dog ran fast.',\n",
- " 'Its hot outside.',\n",
- " ]\n",
- "bigram_vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
- "print(\"Vocabulary:\\n\",bigram_vectorizer.vocabulary_)\n",
- "bigram_vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "n-ഗ്രാം സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന ദോഷം വാക്കുകളുടെ വലുപ്പം അതിവേഗം വളരാൻ തുടങ്ങുന്നതാണ്. പ്രായോഗികമായി, n-ഗ്രാം പ്രതിനിധാനം *എംബെഡ്ഡിംഗ്സ്* പോലുള്ള ഒരു ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ നാം ചർച്ച ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ **AG News** ഡാറ്റാസെറ്റിൽ n-ഗ്രാം പ്രതിനിധാനം ഉപയോഗിക്കാൻ, `TextVectorization` കൺസ്ട്രക്ടറിലേക്ക് `ngrams` പാരാമീറ്റർ നൽകേണ്ടതാണ്. ബിഗ്രാം വാക്കുകളുടെ എണ്ണം **വളരെ കൂടുതലാണ്**, നമ്മുടെ കേസിൽ ഇത് 1.3 മില്യൺ ടോക്കണുകൾക്കുമപ്പുറം ആണ്! അതിനാൽ ബിഗ്രാം ടോക്കണുകളും ഒരു യുക്തിപരമായ പരിധിയിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടില്ല.\n",
- "\n",
- "മുകളിൽ നൽകിയ കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാമെങ്കിലും, അത് മെമ്മറി കാര്യക്ഷമമല്ല. അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ, നാം എംബെഡ്ഡിംഗ്സ് ഉപയോഗിച്ച് ബിഗ്രാം ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കും. അതുവരെ, ഈ നോട്ട്ബുക്കിൽ ബിഗ്രാം ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനത്തിൽ പരീക്ഷണം നടത്തുകയും ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുമോ എന്ന് നോക്കുകയും ചെയ്യാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## സ്വയം ബോഡ് വെക്ടറുകൾ കണക്കാക്കൽ\n",
- "\n",
- "മുകളിൽ നൽകിയ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഓരോ വാക്കിന്റെയും വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങുകൾ കൂട്ടിച്ചേർത്ത് ബോഡ് വെക്ടറുകൾ കൈയോടെ കണക്കാക്കിയിരുന്നു. എന്നാൽ, TensorFlow-ന്റെ ഏറ്റവും പുതിയ പതിപ്പ്, വക്ടറൈസർ കൺസ്ട്രക്ടറിലേക്ക് `output_mode='count'` പാരാമീറ്റർ നൽകുന്നതിലൂടെ ബോഡ് വെക്ടറുകൾ സ്വയം കണക്കാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് നമ്മുടെ മോഡൽ നിർവചിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 15,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Training vectorizer\n",
- "938/938 [==============================] - 7s 7ms/step - loss: 0.5929 - acc: 0.8486 - val_loss: 0.4168 - val_acc: 0.8772\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 15,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "model = keras.models.Sequential([\n",
- " keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=vocab_size,output_mode='count'),\n",
- " keras.layers.Dense(4,input_shape=(vocab_size,), activation='softmax')\n",
- "])\n",
- "print(\"Training vectorizer\")\n",
- "model.layers[0].adapt(ds_train.take(500).map(extract_text))\n",
- "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])\n",
- "model.fit(ds_train.map(tupelize).batch(batch_size),validation_data=ds_test.map(tupelize).batch(batch_size))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## ടെർമ് ഫ്രീക്വൻസി - ഇൻവേഴ്സ് ഡോക്യുമെന്റ് ഫ്രീക്വൻസി (TF-IDF)\n",
- "\n",
- "BoW പ്രതിനിധാനത്തിൽ, വാക്കുകളുടെ ആവർത്തനങ്ങൾ വാക്കിന്റെ സ്വഭാവം നോക്കാതെ ഒരേ രീതിയിൽ ഭാരം നൽകുന്നു. എന്നാൽ, *a*യും *in* പോലുള്ള സാധാരണ വാക്കുകൾ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ പ്രത്യേകമായ പദങ്ങളേക്കാൾ വളരെ കുറവ് പ്രാധാന്യമുള്ളവയാണ് എന്ന് വ്യക്തമാകുന്നു. പല NLP ജോലികളിലും ചില വാക്കുകൾ മറ്റുള്ളവയെക്കാൾ കൂടുതൽ പ്രസക്തമാണ്.\n",
- "\n",
- "**TF-IDF** എന്നത് **ടെർമ് ഫ്രീക്വൻസി - ഇൻവേഴ്സ് ഡോക്യുമെന്റ് ഫ്രീക്വൻസി** എന്നർത്ഥം വരുന്ന ഒരു രീതിയാണ്. ഇത് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സിന്റെ ഒരു വ്യത്യാസമാണ്, ഇവിടെ ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ ഒരു വാക്ക് ഉണ്ടെന്നത് സൂചിപ്പിക്കുന്ന 0/1 ബൈനറി മൂല്യത്തിന് പകരം, കോർപ്പസിൽ വാക്കിന്റെ ആവർത്തനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു ഫ്ലോട്ടിംഗ്-പോയിന്റ് മൂല്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "കൂടുതൽ ഔപചാരികമായി, ഒരു ഡോക്യുമെന്റ് $j$-ൽ വാക്ക് $i$-യുടെ ഭാരം $w_{ij}$ ഇങ്ങനെ നിർവചിക്കുന്നു:\n",
- "$$\n",
- "w_{ij} = tf_{ij}\\times\\log({N\\over df_i})\n",
- "$$\n",
- "ഇവിടെ\n",
- "* $tf_{ij}$ എന്നത് $j$-ൽ $i$ വാക്കിന്റെ ആവർത്തനസംഖ്യയാണ്, അതായത് മുമ്പ് കണ്ട BoW മൂല്യം\n",
- "* $N$ എന്നത് സമാഹാരത്തിലെ ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം\n",
- "* $df_i$ എന്നത് ആ വാക്ക് $i$ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം\n",
- "\n",
- "TF-IDF മൂല്യം $w_{ij}$ ഒരു വാക്ക് ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ എത്ര തവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു എന്നതിന്റെ അനുപാതത്തിൽ വർദ്ധിക്കുന്നു, കൂടാതെ ആ വാക്ക് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം കൊണ്ട് കുറയ്ക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് ചില വാക്കുകൾ മറ്റുള്ളവയെക്കാൾ കൂടുതലായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന കാര്യം പരിഹരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വാക്ക് സമാഹാരത്തിലെ *എല്ലാ* ഡോക്യുമെന്റുകളിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ, $df_i=N$ ആകും, അതിനാൽ $w_{ij}=0$ ആകും, അത്തരത്തിലുള്ള പദങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും അവഗണിക്കപ്പെടും.\n",
- "\n",
- "Scikit Learn ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റിന്റെ TF-IDF വെക്ടറൈസേഷൻ എളുപ്പത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 16,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([[0.43381609, 0. , 0.43381609, 0. , 0.65985664,\n",
- " 0.43381609, 0. , 0. , 0. , 0. ,\n",
- " 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,\n",
- " 0. ]])"
- ]
- },
- "execution_count": 16,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
- "vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2))\n",
- "vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
- "vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "Keras-ൽ, `TextVectorization` ലെയർ `output_mode='tf-idf'` പാരാമീറ്റർ നൽകുന്നതിലൂടെ സ്വയം TF-IDF ഫ്രീക്വൻസികൾ കണക്കാക്കാൻ കഴിയും. TF-IDF ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കാൻ മുകളിൽ ഉപയോഗിച്ച കോഡ് വീണ്ടും ആവർത്തിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 17,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Training vectorizer\n",
- "938/938 [==============================] - 12s 12ms/step - loss: 0.4197 - acc: 0.8662 - val_loss: 0.3432 - val_acc: 0.8849\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 17,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "model = keras.models.Sequential([\n",
- " keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=vocab_size,output_mode='tf-idf'),\n",
- " keras.layers.Dense(4,input_shape=(vocab_size,), activation='softmax')\n",
- "])\n",
- "print(\"Training vectorizer\")\n",
- "model.layers[0].adapt(ds_train.take(500).map(extract_text))\n",
- "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])\n",
- "model.fit(ds_train.map(tupelize).batch(batch_size),validation_data=ds_test.map(tupelize).batch(batch_size))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## നിഗമനം\n",
- "\n",
- "TF-IDF പ്രതിനിധാനങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത വാക്കുകൾക്ക് ആവൃത്തി ഭാരങ്ങൾ നൽകുന്നുവെങ്കിലും, അവ അർത്ഥം അല്ലെങ്കിൽ ക്രമം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല. പ്രശസ്ത ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞൻ J. R. Firth 1935-ൽ പറഞ്ഞതുപോലെ, \"ഒരു വാക്കിന്റെ പൂർണ്ണ അർത്ഥം എപ്പോഴും സാന്ദർഭികമാണ്, സാന്ദർഭം ഒഴികെയുള്ള അർത്ഥ പഠനം ഗൗരവത്തോടെ സ്വീകരിക്കാനാകില്ല.\" കോഴ്സിന്റെ പിന്നീട് ഭാഗങ്ങളിൽ ഭാഷാ മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നുള്ള സാന്ദർഭിക വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ പിടിച്ചെടുക്കാമെന്ന് നാം പഠിക്കും.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "interpreter": {
- "hash": "0cb620c6d4b9f7a635928804c26cf22403d89d98d79684e4529119355ee6d5a5"
- },
- "kernel_info": {
- "name": "conda-env-py37_tensorflow-py"
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "py37_tensorflow",
- "language": "python",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.8.12"
- },
- "nteract": {
- "version": "nteract-front-end@1.0.0"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "19b43951d55b377a76209c24c1f017e4",
- "translation_date": "2025-11-26T01:40:32+00:00",
- "source_file": "lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 4
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "# ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രവർത്തി\n",
+ "\n",
+ "ഈ മോഡ്യൂളിൽ, നാം ഒരു ലളിതമായ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രവർത്തനത്തോടെ തുടങ്ങും, ഇത് **[AG_NEWS](http://www.di.unipi.it/~gulli/AG_corpus_of_news_articles.html)** ഡാറ്റാസെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്: നാം വാർത്താ തലക്കെട്ടുകൾ 4 വിഭാഗങ്ങളിൽ ഒന്നായി വർഗ്ഗീകരിക്കും: ലോകം, കായികം, ബിസിനസ്സ്, സയൻസ്/ടെക്.\n",
+ "\n",
+ "## ഡാറ്റാസെറ്റ്\n",
+ "\n",
+ "ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യാൻ, നാം **[TensorFlow Datasets](https://www.tensorflow.org/datasets)** API ഉപയോഗിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import tensorflow as tf\n",
+ "from tensorflow import keras\n",
+ "import tensorflow_datasets as tfds\n",
+ "\n",
+ "# In this tutorial, we will be training a lot of models. In order to use GPU memory cautiously,\n",
+ "# we will set tensorflow option to grow GPU memory allocation when required.\n",
+ "physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') \n",
+ "if len(physical_devices)>0:\n",
+ " tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)\n",
+ "\n",
+ "dataset = tfds.load('ag_news_subset')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ നാം dataset['train'] എന്നതും dataset['test'] എന്നതും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ പരിശീലനവും പരിശോധനാ ഭാഗങ്ങളും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Length of train dataset = 120000\n",
+ "Length of test dataset = 7600\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "ds_train = dataset['train']\n",
+ "ds_test = dataset['test']\n",
+ "\n",
+ "print(f\"Length of train dataset = {len(ds_train)}\")\n",
+ "print(f\"Length of test dataset = {len(ds_test)}\")"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ആദ്യ 10 പുതിയ തലക്കെട്ടുകൾ പ്രിന്റ് ചെയ്യാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "3 (Sci/Tech) -> b'AMD Debuts Dual-Core Opteron Processor' b'AMD #39;s new dual-core Opteron chip is designed mainly for corporate computing applications, including databases, Web services, and financial transactions.'\n",
+ "1 (Sports) -> b\"Wood's Suspension Upheld (Reuters)\" b'Reuters - Major League Baseball\\\\Monday announced a decision on the appeal filed by Chicago Cubs\\\\pitcher Kerry Wood regarding a suspension stemming from an\\\\incident earlier this season.'\n",
+ "2 (Business) -> b'Bush reform may have blue states seeing red' b'President Bush #39;s quot;revenue-neutral quot; tax reform needs losers to balance its winners, and people claiming the federal deduction for state and local taxes may be in administration planners #39; sights, news reports say.'\n",
+ "3 (Sci/Tech) -> b\"'Halt science decline in schools'\" b'Britain will run out of leading scientists unless science education is improved, says Professor Colin Pillinger.'\n",
+ "1 (Sports) -> b'Gerrard leaves practice' b'London, England (Sports Network) - England midfielder Steven Gerrard injured his groin late in Thursday #39;s training session, but is hopeful he will be ready for Saturday #39;s World Cup qualifier against Austria.'\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "classes = ['World', 'Sports', 'Business', 'Sci/Tech']\n",
+ "\n",
+ "for i,x in zip(range(5),ds_train):\n",
+ " print(f\"{x['label']} ({classes[x['label']]}) -> {x['title']} {x['description']}\")"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ടെക്സ്റ്റ് വെക്ടറൈസേഷൻ\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ ടെക്സ്റ്റ് **സംഖ്യകളായി** മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്, അവ ടെൻസറുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കാനാകും. വാക്ക്-നിലവാര പ്രതിനിധാനം വേണമെങ്കിൽ, രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യണം:\n",
+ "\n",
+ "* ടെക്സ്റ്റ് **ടോക്കണുകളായി** വിഭജിക്കാൻ **ടോക്കണൈസർ** ഉപയോഗിക്കുക.\n",
+ "* ആ ടോക്കണുകളുടെ **വോകാബുലറി** നിർമ്മിക്കുക.\n",
+ "\n",
+ "### വോകാബുലറി വലുപ്പം പരിമിതപ്പെടുത്തൽ\n",
+ "\n",
+ "AG News ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉദാഹരണത്തിൽ, വോകാബുലറി വലുപ്പം വളരെ വലുതാണ്, 100k-ലധികം വാക്കുകൾ. സാധാരണയായി, ടെക്സ്റ്റിൽ അപൂർവമായി വരുന്ന വാക്കുകൾ ആവശ്യമില്ല — ചില വാചകങ്ങളിൽ മാത്രമേ അവ ഉണ്ടാകൂ, മോഡൽ അവയിൽ നിന്ന് പഠിക്കില്ല. അതിനാൽ, വോകാബുലറി വലുപ്പം ചെറിയ ഒരു സംഖ്യയിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടില്ല, vectorizer കൺസ്ട്രക്ടറിലേക്ക് ഒരു argument നൽകിക്കൊണ്ട്:\n",
+ "\n",
+ "ഈ രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളും **TextVectorization** ലെയർ ഉപയോഗിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യാം. vectorizer ഒബ്ജക്റ്റ് സൃഷ്ടിച്ച്, ശേഷം `adapt` മെത്തഡ് വിളിച്ച് എല്ലാ ടെക്സ്റ്റും പരിശോധിച്ച് വോകാബുലറി നിർമ്മിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "vocab_size = 50000\n",
+ "vectorizer = keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=vocab_size)\n",
+ "vectorizer.adapt(ds_train.take(500).map(lambda x: x['title']+' '+x['description']))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "> **കുറിപ്പ്**: നാം വാക്കുകളുടെ ഒരു പൂർണ്ണസമാഹാരത്തിന്റെ ഒരു ഉപസമാഹാരം മാത്രം വാക്കുസഞ്ചയം നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് പ്രവർത്തനസമയം വേഗത്തിലാക്കാനും നിങ്ങളെ കാത്തിരിക്കേണ്ടിവരാതിരിക്കാൻ ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പൂർണ്ണ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ചില വാക്കുകൾ വാക്കുസഞ്ചയത്തിൽ ഉൾപ്പെടാതിരിക്കാമെന്നു ഞങ്ങൾ അപകടം ഏറ്റെടുക്കുന്നു, അവ പരിശീലനത്തിനിടെ അവഗണിക്കപ്പെടും. അതിനാൽ, മുഴുവൻ വാക്കുസഞ്ചയ വലുപ്പവും മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റും `adapt` സമയത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്നത് അന്തിമ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുമെങ്കിലും, അത്ര വലിയ മാറ്റമല്ല.\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ നാം യഥാർത്ഥ വാക്കുസഞ്ചയത്തിലേക്ക് പ്രവേശിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 6,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "['', '[UNK]', 'the', 'to', 'a', 'in', 'of', 'and', 'on', 'for']\n",
+ "Length of vocabulary: 5335\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "vocab = vectorizer.get_vocabulary()\n",
+ "vocab_size = len(vocab)\n",
+ "print(vocab[:10])\n",
+ "print(f\"Length of vocabulary: {vocab_size}\")"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "വെക്ടറൈസർ ഉപയോഗിച്ച്, നാം എളുപ്പത്തിൽ ഏതെങ്കിലും ടെക്സ്റ്റ് സംഖ്യകളുടെ ഒരു സെറ്റായി എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "vectorizer('I love to play with my words')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## വാക്കുകളുടെ ബാഗ് ടെക്സ്റ്റ് പ്രതിനിധാനം\n",
+ "\n",
+ "വാക്കുകൾ അർത്ഥം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, വാചകത്തിലെ വാക്കുകളുടെ ക്രമം നോക്കാതെ വെറും ഓരോ വാക്കുകളും നോക്കി ഒരു ടെക്സ്റ്റിന്റെ അർത്ഥം കണ്ടെത്താൻ സാധിക്കാറുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, വാർത്തകൾ വർഗ്ഗീകരിക്കുമ്പോൾ *weather* (കാലാവസ്ഥ) എന്നതും *snow* (മഞ്ഞ്) എന്നതും *weather forecast* (കാലാവസ്ഥ പ്രവചനം) സൂചിപ്പിക്കാനിടയുള്ളവയാണ്, അതേസമയം *stocks* (സ്റ്റോക്കുകൾ) എന്നും *dollar* (ഡോളർ) എന്നും വരുന്ന വാക്കുകൾ *financial news* (സാമ്പത്തിക വാർത്തകൾ) എന്ന വിഭാഗത്തിലേക്ക് പോകും.\n",
+ "\n",
+ "**Bag-of-words** (BoW) വെക്ടർ പ്രതിനിധാനം ഏറ്റവും എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന പരമ്പരാഗത വെക്ടർ പ്രതിനിധാനമാണ്. ഓരോ വാക്കിനും ഒരു വെക്ടർ ഇൻഡക്സ് ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഒരു വെക്ടർ ഘടകം ഒരു നൽകിയ ഡോക്യുമെന്റിൽ ഓരോ വാക്കിന്റെയും ആവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.\n",
+ "\n",
+ " \n",
+ "\n",
+ "> **Note**: BoW-നെ ടെക്സ്റ്റിലെ ഓരോ വാക്കിനും ഉള്ള ഒന്ന്-ഹോട്ട്-എൻകോഡഡ് വെക്ടറുകളുടെ മൊത്തം കൂട്ടമായി കാണാം.\n",
+ "\n",
+ "താഴെ Scikit Learn പൈതൺ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഒരു ഉദാഹരണം കൊടുത്തിരിക്കുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 8,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[1, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int64)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 8,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
+ "sc_vectorizer = CountVectorizer()\n",
+ "corpus = [\n",
+ " 'I like hot dogs.',\n",
+ " 'The dog ran fast.',\n",
+ " 'Its hot outside.',\n",
+ " ]\n",
+ "sc_vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
+ "sc_vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "മുകളിൽ നാം നിർവചിച്ച കേരാസ് വെക്ടറൈസർ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ വാക്കിന്റെ നമ്പറിനെയും വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങിലേക്ക് മാറ്റി ആ വെക്ടറുകൾ എല്ലാം കൂട്ടിച്ചേർക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([0., 5., 0., ..., 0., 0., 0.], dtype=float32)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def to_bow(text):\n",
+ " return tf.reduce_sum(tf.one_hot(vectorizer(text),vocab_size),axis=0)\n",
+ "\n",
+ "to_bow('My dog likes hot dogs on a hot day.').numpy()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "> **Note**: മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണത്തേക്കാൾ ഫലം വ്യത്യസ്തമാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് അത്ഭുതമാകാം. കാരണം, Keras ഉദാഹരണത്തിൽ വെക്ടറിന്റെ നീളം വാക്കുകളുടെ വാക്ക്സഭയുടെ വലുപ്പത്തോട് പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, അത് മുഴുവൻ AG News ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്നാണ് നിർമ്മിച്ചത്, എന്നാൽ Scikit Learn ഉദാഹരണത്തിൽ നാം സാമ്പിൾ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നാണ് വാക്ക്സഭ സൃഷ്ടിച്ചത്.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## BoW ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനം\n",
+ "\n",
+ "നമ്മൾ ടെക്സ്റ്റിന്റെ ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് പഠിച്ചപ്പോൾ, അതുപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാം. ആദ്യം, നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് പ്രതിനിധാനമായി മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് `map` ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് താഴെ കാണുന്ന രീതിയിൽ സാധ്യമാക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 11,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "batch_size = 128\n",
+ "\n",
+ "ds_train_bow = ds_train.map(lambda x: (to_bow(x['title']+x['description']),x['label'])).batch(batch_size)\n",
+ "ds_test_bow = ds_test.map(lambda x: (to_bow(x['title']+x['description']),x['label'])).batch(batch_size)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ ഒരു ലീനിയർ ലെയർ അടങ്ങിയ ഒരു ലളിതമായ ക്ലാസിഫയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർവചിക്കാം. ഇൻപുട്ട് വലുപ്പം `vocab_size` ആണ്, ഔട്ട്പുട്ട് വലുപ്പം ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം (4) അനുസരിക്കുന്നു. നാം ഒരു ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ടാസ്ക് പരിഹരിക്കുന്നതിനാൽ, അവസാന ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ **softmax** ആണ്:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "938/938 [==============================] - 66s 70ms/step - loss: 0.6144 - acc: 0.8427 - val_loss: 0.4416 - val_acc: 0.8697\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model = keras.models.Sequential([\n",
+ " keras.layers.Dense(4,activation='softmax',input_shape=(vocab_size,))\n",
+ "])\n",
+ "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])\n",
+ "model.fit(ds_train_bow,validation_data=ds_test_bow)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നമുക്ക് 4 ക്ലാസുകൾ ഉള്ളതിനാൽ, 80% മുകളിൽ ഉള്ള കൃത്യത നല്ല ഫലം ആണ്.\n",
+ "\n",
+ "## ഒരു നെറ്റ്വർക്കായി ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "വെക്ടറൈസർ ഒരു Keras ലെയർ ആയതിനാൽ, അതിനെ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് നിർവചിച്ച്, അതിനെ end-to-end ആയി പരിശീലിപ്പിക്കാം. ഇതിലൂടെ `map` ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റ് വെക്ടറൈസ് ചെയ്യേണ്ടതില്ല, നാം നേരിട്ട് ഒറിജിനൽ ഡാറ്റാസെറ്റ് നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടിലേക്ക് നൽകാം.\n",
+ "\n",
+ "> **Note**: നമുക്ക് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് ഫീൽഡുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന് `title`, `description`, `label`) ഡിക്ഷണറികളിൽ നിന്ന് ട്യൂപ്പിളുകളിലേക്ക് മാറ്റാൻ map പ്രയോഗിക്കേണ്ടി വരും. എന്നാൽ, ഡിസ്കിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ആവശ്യമായ ഘടനയുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റ് ആദ്യം തന്നെ നിർമ്മിക്കാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Model: \"model\"\n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ " Layer (type) Output Shape Param # \n",
+ "=================================================================\n",
+ " input_1 (InputLayer) [(None, 1)] 0 \n",
+ " \n",
+ " text_vectorization (TextVec (None, None) 0 \n",
+ " torization) \n",
+ " \n",
+ " tf.one_hot (TFOpLambda) (None, None, 5335) 0 \n",
+ " \n",
+ " tf.math.reduce_sum (TFOpLam (None, 5335) 0 \n",
+ " bda) \n",
+ " \n",
+ " dense_2 (Dense) (None, 4) 21344 \n",
+ " \n",
+ "=================================================================\n",
+ "Total params: 21,344\n",
+ "Trainable params: 21,344\n",
+ "Non-trainable params: 0\n",
+ "_________________________________________________________________\n",
+ "938/938 [==============================] - 73s 77ms/step - loss: 0.6057 - acc: 0.8414 - val_loss: 0.4202 - val_acc: 0.8736\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "def extract_text(x):\n",
+ " return x['title']+' '+x['description']\n",
+ "\n",
+ "def tupelize(x):\n",
+ " return (extract_text(x),x['label'])\n",
+ "\n",
+ "inp = keras.Input(shape=(1,),dtype=tf.string)\n",
+ "x = vectorizer(inp)\n",
+ "x = tf.reduce_sum(tf.one_hot(x,vocab_size),axis=1)\n",
+ "out = keras.layers.Dense(4,activation='softmax')(x)\n",
+ "model = keras.models.Model(inp,out)\n",
+ "model.summary()\n",
+ "\n",
+ "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])\n",
+ "model.fit(ds_train.map(tupelize).batch(batch_size),validation_data=ds_test.map(tupelize).batch(batch_size))\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ബിഗ്രാമുകൾ, ട്രൈഗ്രാമുകൾ, എൻ-ഗ്രാമുകൾ\n",
+ "\n",
+ "ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് സമീപനത്തിന്റെ ഒരു പരിമിതിയാണ് ചില വാക്കുകൾ ബഹുവാക്ക് വ്യഞ്ജനങ്ങളുടെ ഭാഗമായിരിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, 'ഹോട്ട് ഡോഗ്' എന്ന വാക്കിന് 'ഹോട്ട്' എന്നും 'ഡോഗ്' എന്നും വേറിട്ട അർത്ഥമുണ്ട്. 'ഹോട്ട്' എന്നും 'ഡോഗ്' എന്നും വാക്കുകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരേ വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിച്ചാൽ, നമ്മുടെ മോഡൽ ആശയക്കുഴപ്പം അനുഭവിക്കാം.\n",
+ "\n",
+ "ഇതിന് പരിഹാരമായി, **എൻ-ഗ്രാം പ്രതിനിധാനങ്ങൾ** ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിലെ രീതികളിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇവിടെ ഓരോ വാക്കിന്റെയും, ബൈ-വേർഡിന്റെയും, ട്രൈ-വേർഡിന്റെയും ആവൃത്തി ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനത്തിന് ഉപകാരപ്രദമായ ഫീച്ചറാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ബിഗ്രാം പ്രതിനിധാനങ്ങളിൽ, നാം യഥാർത്ഥ വാക്കുകൾക്കൊപ്പം എല്ലാ വാക്കു ജോഡികളും വാക്ക് സമാഹാരത്തിൽ ചേർക്കും.\n",
+ "\n",
+ "താഴെ Scikit Learn ഉപയോഗിച്ച് ബിഗ്രാം ബാഗ് ഓഫ് വേഡ് പ്രതിനിധാനം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഒരു ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Vocabulary:\n",
+ " {'i': 7, 'like': 11, 'hot': 4, 'dogs': 2, 'i like': 8, 'like hot': 12, 'hot dogs': 5, 'the': 16, 'dog': 0, 'ran': 14, 'fast': 3, 'the dog': 17, 'dog ran': 1, 'ran fast': 15, 'its': 9, 'outside': 13, 'its hot': 10, 'hot outside': 6}\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[1, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],\n",
+ " dtype=int64)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "bigram_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), token_pattern=r'\\b\\w+\\b', min_df=1)\n",
+ "corpus = [\n",
+ " 'I like hot dogs.',\n",
+ " 'The dog ran fast.',\n",
+ " 'Its hot outside.',\n",
+ " ]\n",
+ "bigram_vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
+ "print(\"Vocabulary:\\n\",bigram_vectorizer.vocabulary_)\n",
+ "bigram_vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "n-ഗ്രാം സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന ദോഷം വാക്കുകളുടെ വലുപ്പം അതിവേഗം വളരാൻ തുടങ്ങുന്നതാണ്. പ്രായോഗികമായി, n-ഗ്രാം പ്രതിനിധാനം *എംബെഡ്ഡിംഗ്സ്* പോലുള്ള ഒരു ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ നാം ചർച്ച ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ **AG News** ഡാറ്റാസെറ്റിൽ n-ഗ്രാം പ്രതിനിധാനം ഉപയോഗിക്കാൻ, `TextVectorization` കൺസ്ട്രക്ടറിലേക്ക് `ngrams` പാരാമീറ്റർ നൽകേണ്ടതാണ്. ബിഗ്രാം വാക്കുകളുടെ എണ്ണം **വളരെ കൂടുതലാണ്**, നമ്മുടെ കേസിൽ ഇത് 1.3 മില്യൺ ടോക്കണുകൾക്കുമപ്പുറം ആണ്! അതിനാൽ ബിഗ്രാം ടോക്കണുകളും ഒരു യുക്തിപരമായ പരിധിയിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടില്ല.\n",
+ "\n",
+ "മുകളിൽ നൽകിയ കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാമെങ്കിലും, അത് മെമ്മറി കാര്യക്ഷമമല്ല. അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ, നാം എംബെഡ്ഡിംഗ്സ് ഉപയോഗിച്ച് ബിഗ്രാം ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കും. അതുവരെ, ഈ നോട്ട്ബുക്കിൽ ബിഗ്രാം ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനത്തിൽ പരീക്ഷണം നടത്തുകയും ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാൻ കഴിയുമോ എന്ന് നോക്കുകയും ചെയ്യാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## സ്വയം ബോഡ് വെക്ടറുകൾ കണക്കാക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "മുകളിൽ നൽകിയ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഓരോ വാക്കിന്റെയും വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡിങ്ങുകൾ കൂട്ടിച്ചേർത്ത് ബോഡ് വെക്ടറുകൾ കൈയോടെ കണക്കാക്കിയിരുന്നു. എന്നാൽ, TensorFlow-ന്റെ ഏറ്റവും പുതിയ പതിപ്പ്, വക്ടറൈസർ കൺസ്ട്രക്ടറിലേക്ക് `output_mode='count'` പാരാമീറ്റർ നൽകുന്നതിലൂടെ ബോഡ് വെക്ടറുകൾ സ്വയം കണക്കാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് നമ്മുടെ മോഡൽ നിർവചിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Training vectorizer\n",
+ "938/938 [==============================] - 7s 7ms/step - loss: 0.5929 - acc: 0.8486 - val_loss: 0.4168 - val_acc: 0.8772\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model = keras.models.Sequential([\n",
+ " keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=vocab_size,output_mode='count'),\n",
+ " keras.layers.Dense(4,input_shape=(vocab_size,), activation='softmax')\n",
+ "])\n",
+ "print(\"Training vectorizer\")\n",
+ "model.layers[0].adapt(ds_train.take(500).map(extract_text))\n",
+ "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])\n",
+ "model.fit(ds_train.map(tupelize).batch(batch_size),validation_data=ds_test.map(tupelize).batch(batch_size))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## ടെർമ് ഫ്രീക്വൻസി - ഇൻവേഴ്സ് ഡോക്യുമെന്റ് ഫ്രീക്വൻസി (TF-IDF)\n",
+ "\n",
+ "BoW പ്രതിനിധാനത്തിൽ, വാക്കുകളുടെ ആവർത്തനങ്ങൾ വാക്കിന്റെ സ്വഭാവം നോക്കാതെ ഒരേ രീതിയിൽ ഭാരം നൽകുന്നു. എന്നാൽ, *a*യും *in* പോലുള്ള സാധാരണ വാക്കുകൾ ക്ലാസിഫിക്കേഷനിൽ പ്രത്യേകമായ പദങ്ങളേക്കാൾ വളരെ കുറവ് പ്രാധാന്യമുള്ളവയാണ് എന്ന് വ്യക്തമാകുന്നു. പല NLP ജോലികളിലും ചില വാക്കുകൾ മറ്റുള്ളവയെക്കാൾ കൂടുതൽ പ്രസക്തമാണ്.\n",
+ "\n",
+ "**TF-IDF** എന്നത് **ടെർമ് ഫ്രീക്വൻസി - ഇൻവേഴ്സ് ഡോക്യുമെന്റ് ഫ്രീക്വൻസി** എന്നർത്ഥം വരുന്ന ഒരു രീതിയാണ്. ഇത് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സിന്റെ ഒരു വ്യത്യാസമാണ്, ഇവിടെ ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ ഒരു വാക്ക് ഉണ്ടെന്നത് സൂചിപ്പിക്കുന്ന 0/1 ബൈനറി മൂല്യത്തിന് പകരം, കോർപ്പസിൽ വാക്കിന്റെ ആവർത്തനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു ഫ്ലോട്ടിംഗ്-പോയിന്റ് മൂല്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "കൂടുതൽ ഔപചാരികമായി, ഒരു ഡോക്യുമെന്റ് $j$-ൽ വാക്ക് $i$-യുടെ ഭാരം $w_{ij}$ ഇങ്ങനെ നിർവചിക്കുന്നു:\n",
+ "$$\n",
+ "w_{ij} = tf_{ij}\\times\\log({N\\over df_i})\n",
+ "$$\n",
+ "ഇവിടെ\n",
+ "* $tf_{ij}$ എന്നത് $j$-ൽ $i$ വാക്കിന്റെ ആവർത്തനസംഖ്യയാണ്, അതായത് മുമ്പ് കണ്ട BoW മൂല്യം\n",
+ "* $N$ എന്നത് സമാഹാരത്തിലെ ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം\n",
+ "* $df_i$ എന്നത് ആ വാക്ക് $i$ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം\n",
+ "\n",
+ "TF-IDF മൂല്യം $w_{ij}$ ഒരു വാക്ക് ഒരു ഡോക്യുമെന്റിൽ എത്ര തവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു എന്നതിന്റെ അനുപാതത്തിൽ വർദ്ധിക്കുന്നു, കൂടാതെ ആ വാക്ക് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ എണ്ണം കൊണ്ട് കുറയ്ക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് ചില വാക്കുകൾ മറ്റുള്ളവയെക്കാൾ കൂടുതലായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന കാര്യം പരിഹരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വാക്ക് സമാഹാരത്തിലെ *എല്ലാ* ഡോക്യുമെന്റുകളിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ, $df_i=N$ ആകും, അതിനാൽ $w_{ij}=0$ ആകും, അത്തരത്തിലുള്ള പദങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും അവഗണിക്കപ്പെടും.\n",
+ "\n",
+ "Scikit Learn ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റിന്റെ TF-IDF വെക്ടറൈസേഷൻ എളുപ്പത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[0.43381609, 0. , 0.43381609, 0. , 0.65985664,\n",
+ " 0.43381609, 0. , 0. , 0. , 0. ,\n",
+ " 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,\n",
+ " 0. ]])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
+ "vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2))\n",
+ "vectorizer.fit_transform(corpus)\n",
+ "vectorizer.transform(['My dog likes hot dogs on a hot day.']).toarray()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Keras-ൽ, `TextVectorization` ലെയർ `output_mode='tf-idf'` പാരാമീറ്റർ നൽകുന്നതിലൂടെ സ്വയം TF-IDF ഫ്രീക്വൻസികൾ കണക്കാക്കാൻ കഴിയും. TF-IDF ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കാൻ മുകളിൽ ഉപയോഗിച്ച കോഡ് വീണ്ടും ആവർത്തിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Training vectorizer\n",
+ "938/938 [==============================] - 12s 12ms/step - loss: 0.4197 - acc: 0.8662 - val_loss: 0.3432 - val_acc: 0.8849\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "model = keras.models.Sequential([\n",
+ " keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=vocab_size,output_mode='tf-idf'),\n",
+ " keras.layers.Dense(4,input_shape=(vocab_size,), activation='softmax')\n",
+ "])\n",
+ "print(\"Training vectorizer\")\n",
+ "model.layers[0].adapt(ds_train.take(500).map(extract_text))\n",
+ "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])\n",
+ "model.fit(ds_train.map(tupelize).batch(batch_size),validation_data=ds_test.map(tupelize).batch(batch_size))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## നിഗമനം\n",
+ "\n",
+ "TF-IDF പ്രതിനിധാനങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത വാക്കുകൾക്ക് ആവൃത്തി ഭാരങ്ങൾ നൽകുന്നുവെങ്കിലും, അവ അർത്ഥം അല്ലെങ്കിൽ ക്രമം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല. പ്രശസ്ത ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞൻ J. R. Firth 1935-ൽ പറഞ്ഞതുപോലെ, \"ഒരു വാക്കിന്റെ പൂർണ്ണ അർത്ഥം എപ്പോഴും സാന്ദർഭികമാണ്, സാന്ദർഭം ഒഴികെയുള്ള അർത്ഥ പഠനം ഗൗരവത്തോടെ സ്വീകരിക്കാനാകില്ല.\" കോഴ്സിന്റെ പിന്നീട് ഭാഗങ്ങളിൽ ഭാഷാ മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നുള്ള സാന്ദർഭിക വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ പിടിച്ചെടുക്കാമെന്ന് നാം പഠിക്കും.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "interpreter": {
+ "hash": "0cb620c6d4b9f7a635928804c26cf22403d89d98d79684e4529119355ee6d5a5"
+ },
+ "kernel_info": {
+ "name": "conda-env-py37_tensorflow-py"
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "py37_tensorflow",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.8.12"
+ },
+ "nteract": {
+ "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "19b43951d55b377a76209c24c1f017e4",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:40:32+00:00",
+ "source_file": "lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb b/translations/ml/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb
index a8063e4c..f53f9ccb 100644
--- a/translations/ml/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb
@@ -1,725 +1,725 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## എംബെഡിംഗുകൾ\n",
- "\n",
- "മുൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ഉയർന്ന-ഡൈമെൻഷണൽ ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ് വെക്ടറുകളുമായി പ്രവർത്തിച്ചിരുന്നു, അവയുടെ നീളം `vocab_size` ആയിരുന്നു, കൂടാതെ നാം താഴ്ന്ന-ഡൈമെൻഷണൽ പൊസിഷണൽ പ്രതിനിധാന വെക്ടറുകളിൽ നിന്ന് സ്പാർസ് വൺ-ഹോട്ട് പ്രതിനിധാനത്തിലേക്ക് വ്യക്തമായി മാറ്റം നടത്തുകയായിരുന്നു. ഈ വൺ-ഹോട്ട് പ്രതിനിധാനം മെമ്മറി കാര്യക്ഷമമല്ല, കൂടാതെ ഓരോ വാക്കും പരസ്പരം സ്വതന്ത്രമായി പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നു, അഥവാ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡുചെയ്ത വെക്ടറുകൾ വാക്കുകൾക്കിടയിലെ സാംസാരിക സമാനതയെ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നില്ല.\n",
- "\n",
- "ഈ യൂണിറ്റിൽ, നാം **News AG** ഡാറ്റാസെറ്റിനെ തുടർന്നു പരിശോധിക്കും. തുടങ്ങാൻ, ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്ത് മുൻ നോട്ട്ബുക്കിൽ നിന്നുള്ള ചില നിർവചനങ്ങൾ നേടാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 1,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Loading dataset...\n"
- ]
- },
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "d:\\WORK\\ai-for-beginners\\5-NLP\\14-Embeddings\\data\\train.csv: 29.5MB [00:01, 18.8MB/s] \n",
- "d:\\WORK\\ai-for-beginners\\5-NLP\\14-Embeddings\\data\\test.csv: 1.86MB [00:00, 11.2MB/s] \n"
- ]
- },
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Building vocab...\n",
- "Vocab size = 95812\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "import torch\n",
- "import torchtext\n",
- "import numpy as np\n",
- "from torchnlp import *\n",
- "train_dataset, test_dataset, classes, vocab = load_dataset()\n",
- "vocab_size = len(vocab)\n",
- "print(\"Vocab size = \",vocab_size)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## എമ്പെഡ്ഡിംഗ് എന്താണ്?\n",
- "\n",
- "**എമ്പെഡ്ഡിംഗ്** എന്ന ആശയം വാക്കുകളെ കുറവ്-ഡൈമെൻഷണൽ സാന്ദ്ര വെക്ടറുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതാണ്, അവ വാക്കിന്റെ അർത്ഥപരമായ അർത്ഥം ഏതോ വിധത്തിൽ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. നാം പിന്നീട് അർത്ഥവത്തായ വാക്ക് എമ്പെഡ്ഡിംഗുകൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് ചർച്ച ചെയ്യും, പക്ഷേ ഇപ്പോൾ എമ്പെഡ്ഡിംഗുകളെ വാക്ക് വെക്ടറിന്റെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗമായി മാത്രം കരുതാം.\n",
- "\n",
- "അതിനാൽ, എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ ഒരു വാക്ക് ഇൻപുട്ടായി സ്വീകരിച്ച്, നിശ്ചിത `embedding_size` ഉള്ള ഔട്ട്പുട്ട് വെക്ടർ ഉത്പാദിപ്പിക്കും. ഒരു അർത്ഥത്തിൽ, ഇത് `Linear` ലെയറിനോട് വളരെ സമാനമാണ്, പക്ഷേ ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡുചെയ്ത വെക്ടർ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് പകരം, വാക്കിന്റെ നമ്പർ ഇൻപുട്ടായി സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയും.\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്കിലെ ആദ്യ ലെയറായി എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ ഉപയോഗിച്ച്, നാം ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് മോഡലിൽ നിന്ന് **എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ബാഗ്** മോഡലിലേക്ക് മാറാം, ഇവിടെ ആദ്യം നമ്മുടെ ടെക്സ്റ്റിലെ ഓരോ വാക്കും അനുയോജ്യമായ എമ്പെഡ്ഡിങ്ങിലേക്ക് മാറ്റുകയും, പിന്നീട് ആ എമ്പെഡ്ഡിങ്ങുകളുടെ മേൽ `sum`, `average` അല്ലെങ്കിൽ `max` പോലുള്ള ഏതെങ്കിലും സംഗ്രഹ ഫംഗ്ഷൻ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ ക്ലാസിഫയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയറോടെ ആരംഭിച്ച്, തുടർന്ന് അഗ്രിഗേഷൻ ലെയർ, അതിന്റെ മുകളിൽ ലീനിയർ ക്ലാസിഫയർ എന്നിവയാകും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "class EmbedClassifier(torch.nn.Module):\n",
- " def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_class):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)\n",
- " self.fc = torch.nn.Linear(embed_dim, num_class)\n",
- "\n",
- " def forward(self, x):\n",
- " x = self.embedding(x)\n",
- " x = torch.mean(x,dim=1)\n",
- " return self.fc(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "### വ്യത്യസ്ത സീക്വൻസ് വലുപ്പം കൈകാര്യം ചെയ്യൽ\n",
- "\n",
- "ഈ ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ ഫലമായി, നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് മിനിബാച്ചുകൾ ഒരു പ്രത്യേക രീതിയിൽ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടിവരും. മുമ്പത്തെ യൂണിറ്റിൽ, ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, മിനിബാച്ചിലെ എല്ലാ BoW ടെൻസറുകളും വാസ്തവത്തിൽ ഉള്ള ടെക്സ്റ്റ് സീക്വൻസിന്റെ നീളത്തെ ആശ്രയിക്കാതെ സമാനമായ വലുപ്പമുള്ള `vocab_size` ആയിരുന്നു. വാക്ക് എംബെഡിംഗ്സിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ, ഓരോ ടെക്സ്റ്റ് സാമ്പിളിലും വ്യത്യസ്തമായ വാക്കുകളുടെ എണ്ണം ഉണ്ടാകും, ആ സാമ്പിളുകൾ മിനിബാച്ചുകളായി ചേർക്കുമ്പോൾ പാഡിംഗ് പ്രയോഗിക്കേണ്ടിവരും.\n",
- "\n",
- "ഇത് ഡാറ്റാസോഴ്സിന് `collate_fn` ഫംഗ്ഷൻ നൽകുന്ന സമാന സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "def padify(b):\n",
- " # b is the list of tuples of length batch_size\n",
- " # - first element of a tuple = label, \n",
- " # - second = feature (text sequence)\n",
- " # build vectorized sequence\n",
- " v = [encode(x[1]) for x in b]\n",
- " # first, compute max length of a sequence in this minibatch\n",
- " l = max(map(len,v))\n",
- " return ( # tuple of two tensors - labels and features\n",
- " torch.LongTensor([t[0]-1 for t in b]),\n",
- " torch.stack([torch.nn.functional.pad(torch.tensor(t),(0,l-len(t)),mode='constant',value=0) for t in v])\n",
- " )\n",
- "\n",
- "train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=padify, shuffle=True)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "### എംബെഡ്ഡിംഗ് ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനം\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ശരിയായ ഡാറ്റലോഡർ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു, മുൻ യൂണിറ്റിൽ നിർവചിച്ച പരിശീലന ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "3200: acc=0.6415625\n",
- "6400: acc=0.6865625\n",
- "9600: acc=0.7103125\n",
- "12800: acc=0.726953125\n",
- "16000: acc=0.739375\n",
- "19200: acc=0.75046875\n",
- "22400: acc=0.7572321428571429\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "(0.889799795315499, 0.7623160588611644)"
- ]
- },
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "net = EmbedClassifier(vocab_size,32,len(classes)).to(device)\n",
- "train_epoch(net,train_loader, lr=1, epoch_size=25000)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "> **കുറിപ്പ്**: സമയപരിധി കണക്കിലെടുത്ത് ഇവിടെ നാം 25,000 റെക്കോർഡുകൾക്ക് മാത്രമേ പരിശീലനം നടത്തുകയുള്ളൂ (ഒരു പൂർണ്ണ എപ്പോക്കിന് താഴെ), പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് പരിശീലനം തുടർന്നു നടത്താനും, പല എപ്പോക്കുകൾക്കായി പരിശീലനം നടത്താനുള്ള ഫംഗ്ഷൻ എഴുതാനും, ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാൻ ലേണിംഗ് റേറ്റ് പാരാമീറ്ററിൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്താനും കഴിയും. ഏകദേശം 90% കൃത്യത നേടാൻ നിങ്ങൾക്ക് സാധിക്കണം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "### EmbeddingBag ലെയർ ಮತ್ತು വ്യത്യസ്ത നീളമുള്ള സീക്വൻസ് പ്രതിനിധാനം\n",
- "\n",
- "മുൻവർഷത്തെ ആർക്കിടെക്ചറിൽ, മിനിബാച്ചിൽ ഫിറ്റ് ചെയ്യാൻ എല്ലാ സീക്വൻസുകളും ഒരേ നീളത്തിലേക്ക് പാഡ് ചെയ്യേണ്ടിവന്നു. വ്യത്യസ്ത നീളമുള്ള സീക്വൻസുകൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനുള്ള ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ മാർഗം ഇത് അല്ല - മറ്റൊരു സമീപനം **ഓഫ്സെറ്റ്** വെക്ടർ ഉപയോഗിക്കുകയാണ്, ഇത് ഒരു വലിയ വെക്ടറിൽ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ സീക്വൻസുകളുടെ ഓഫ്സെറ്റുകൾ സൂക്ഷിക്കും.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "> **Note**: മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രത്തിൽ, ഒരു അക്ഷരങ്ങളുടെ സീക്വൻസ് കാണിക്കുന്നു, എന്നാൽ നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ നാം വാക്കുകളുടെ സീക്വൻസുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഓഫ്സെറ്റ് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് സീക്വൻസുകൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനുള്ള പൊതുവായ സിദ്ധാന്തം അതേപോലെ തുടരുന്നു.\n",
- "\n",
- "ഓഫ്സെറ്റ് പ്രതിനിധാനത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കാൻ, നാം [`EmbeddingBag`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.EmbeddingBag.html) ലെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് `Embedding` പോലെയാണ്, പക്ഷേ ഇത് ഇൻപുട്ടായി ഉള്ളടക്ക വെക്ടറും ഓഫ്സെറ്റ് വെക്ടറും സ്വീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇത് ശരാശരി ലെയർ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അത് `mean`, `sum` അല്ലെങ്കിൽ `max` ആകാം.\n",
- "\n",
- "ഇവിടെ `EmbeddingBag` ഉപയോഗിക്കുന്ന മാറ്റം വരുത്തിയ നെറ്റ്വർക്ക് കാണിക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "class EmbedClassifier(torch.nn.Module):\n",
- " def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_class):\n",
- " super().__init__()\n",
- " self.embedding = torch.nn.EmbeddingBag(vocab_size, embed_dim)\n",
- " self.fc = torch.nn.Linear(embed_dim, num_class)\n",
- "\n",
- " def forward(self, text, off):\n",
- " x = self.embedding(text, off)\n",
- " return self.fc(x)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ട്രെയിനിംഗിനായി ഡാറ്റാസെറ്റ് തയ്യാറാക്കാൻ, ഓഫ്സെറ്റ് വെക്ടർ തയ്യാറാക്കുന്ന ഒരു കൺവർഷൻ ഫംഗ്ഷൻ നൽകേണ്ടതുണ്ട്:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 6,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "def offsetify(b):\n",
- " # first, compute data tensor from all sequences\n",
- " x = [torch.tensor(encode(t[1])) for t in b]\n",
- " # now, compute the offsets by accumulating the tensor of sequence lengths\n",
- " o = [0] + [len(t) for t in x]\n",
- " o = torch.tensor(o[:-1]).cumsum(dim=0)\n",
- " return ( \n",
- " torch.LongTensor([t[0]-1 for t in b]), # labels\n",
- " torch.cat(x), # text \n",
- " o\n",
- " )\n",
- "\n",
- "train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=offsetify, shuffle=True)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "കുറിപ്പ്, മുമ്പത്തെ എല്ലാ ഉദാഹരണങ്ങളിലെയും വ്യത്യാസമായി, നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്ക് ഇപ്പോൾ രണ്ട് പാരാമീറ്ററുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നു: ഡാറ്റ വെക്ടറും ഓഫ്സെറ്റ് വെക്ടറും, ഇവയുടെ വലിപ്പം വ്യത്യസ്തമാണ്. അതുപോലെ, നമ്മുടെ ഡാറ്റ ലോഡറും 2-ന്റെ പകരം 3 മൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നു: ടെക്സ്റ്റും ഓഫ്സെറ്റും വെക്ടറുകളും ഫീച്ചറുകളായി നൽകുന്നു. അതിനാൽ, അത് പരിഗണിച്ച് നമ്മുടെ ട്രെയിനിംഗ് ഫംഗ്ഷൻ ചെറിയ മാറ്റം വരുത്തേണ്ടതുണ്ട്:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 7,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "3200: acc=0.6153125\n",
- "6400: acc=0.6615625\n",
- "9600: acc=0.6932291666666667\n",
- "12800: acc=0.715078125\n",
- "16000: acc=0.7270625\n",
- "19200: acc=0.7382291666666667\n",
- "22400: acc=0.7486160714285715\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "(22.771553103007037, 0.7551983365323096)"
- ]
- },
- "execution_count": 7,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "net = EmbedClassifier(vocab_size,32,len(classes)).to(device)\n",
- "\n",
- "def train_epoch_emb(net,dataloader,lr=0.01,optimizer=None,loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(),epoch_size=None, report_freq=200):\n",
- " optimizer = optimizer or torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=lr)\n",
- " loss_fn = loss_fn.to(device)\n",
- " net.train()\n",
- " total_loss,acc,count,i = 0,0,0,0\n",
- " for labels,text,off in dataloader:\n",
- " optimizer.zero_grad()\n",
- " labels,text,off = labels.to(device), text.to(device), off.to(device)\n",
- " out = net(text, off)\n",
- " loss = loss_fn(out,labels) #cross_entropy(out,labels)\n",
- " loss.backward()\n",
- " optimizer.step()\n",
- " total_loss+=loss\n",
- " _,predicted = torch.max(out,1)\n",
- " acc+=(predicted==labels).sum()\n",
- " count+=len(labels)\n",
- " i+=1\n",
- " if i%report_freq==0:\n",
- " print(f\"{count}: acc={acc.item()/count}\")\n",
- " if epoch_size and count>epoch_size:\n",
- " break\n",
- " return total_loss.item()/count, acc.item()/count\n",
- "\n",
- "\n",
- "train_epoch_emb(net,train_loader, lr=4, epoch_size=25000)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## സിമാന്റിക് എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ: Word2Vec\n",
- "\n",
- "മുൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, മോഡൽ എംബെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ വാക്കുകളെ വെക്ടർ പ്രതിനിധാനമായി മാപ്പ് ചെയ്യാൻ പഠിച്ചു, എന്നാൽ ഈ പ്രതിനിധാനം വളരെ സിമാന്റിക് അർത്ഥം നൽകുന്നില്ല. സമാനമായ വാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പദസമാനാർത്ഥങ്ങൾ ചില വെക്ടർ ദൂരത്തിൽ (ഉദാ. യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം) അടുത്തുള്ള വെക്ടറുകളായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടുന്ന വിധം വെക്ടർ പ്രതിനിധാനം പഠിക്കാനാകും നല്ലത്.\n",
- "\n",
- "അതിനായി, നമുക്ക് ഒരു വലിയ ടെക്സ്റ്റ് ശേഖരത്തിൽ പ്രത്യേക രീതിയിൽ എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡൽ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. സിമാന്റിക് എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന ആദ്യ മാർഗങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് [Word2Vec](https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec). ഇത് വാക്കുകളുടെ വിതരണ പ്രതിനിധാനം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് പ്രധാന ആർക്കിടെക്ചറുകളിലാണ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയിരിക്കുന്നത്:\n",
- "\n",
- " - **കണ്ടിന്യൂവസ് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ്** (CBoW) — ഈ ആർക്കിടെക്ചറിൽ, മോഡൽ ചുറ്റുപാടിലുള്ള കോൺടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നൊരു വാക്ക് പ്രവചിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. n-ഗ്രാം $(W_{-2},W_{-1},W_0,W_1,W_2)$ നൽകിയാൽ, മോഡലിന്റെ ലക്ഷ്യം $(W_{-2},W_{-1},W_1,W_2)$-ൽ നിന്നു $W_0$ പ്രവചിക്കുക എന്നതാണ്.\n",
- " - **കണ്ടിന്യൂവസ് സ്കിപ്പ്-ഗ്രാം** CBoW-യുടെ വിപരീതമാണ്. മോഡൽ നിലവിലുള്ള വാക്ക് പ്രവചിക്കാൻ ചുറ്റുപാടിലുള്ള കോൺടെക്സ്റ്റ് വാക്കുകളുടെ വിൻഡോ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "CBoW വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, സ്കിപ്പ്-ഗ്രാം മന്ദഗതിയിലാണ്, പക്ഷേ അപൂർവമായ വാക്കുകൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നതിൽ മികച്ചതാണ്.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "Google News ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത word2vec എംബെഡ്ഡിംഗ് പരീക്ഷിക്കാൻ, നാം **gensim** ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കാം. താഴെ 'neural' എന്ന വാക്കിനോട് ഏറ്റവും സമാനമായ വാക്കുകൾ കാണിക്കുന്നു\n",
- "\n",
- "> **Note:** വാക്ക് വെക്ടറുകൾ ആദ്യമായി സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കുറച്ച് സമയം എടുക്കാം!\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 8,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "import gensim.downloader as api\n",
- "w2v = api.load('word2vec-google-news-300')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 9,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "neuronal -> 0.7804799675941467\n",
- "neurons -> 0.7326500415802002\n",
- "neural_circuits -> 0.7252851724624634\n",
- "neuron -> 0.7174385190010071\n",
- "cortical -> 0.6941086649894714\n",
- "brain_circuitry -> 0.6923246383666992\n",
- "synaptic -> 0.6699118614196777\n",
- "neural_circuitry -> 0.6638563275337219\n",
- "neurochemical -> 0.6555314064025879\n",
- "neuronal_activity -> 0.6531826257705688\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "for w,p in w2v.most_similar('neural'):\n",
- " print(f\"{w} -> {p}\")"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നാം വാക്കിൽ നിന്നുള്ള വെക്ടർ എംബെഡിംഗുകളും കണക്കാക്കാം, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ (വെക്ടറിന്റെ ആദ്യ 20 ഘടകങ്ങൾ മാത്രമാണ് വ്യക്തതയ്ക്കായി കാണിക്കുന്നത്):\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 10,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "array([ 0.01226807, 0.06225586, 0.10693359, 0.05810547, 0.23828125,\n",
- " 0.03686523, 0.05151367, -0.20703125, 0.01989746, 0.10058594,\n",
- " -0.03759766, -0.1015625 , -0.15820312, -0.08105469, -0.0390625 ,\n",
- " -0.05053711, 0.16015625, 0.2578125 , 0.10058594, -0.25976562],\n",
- " dtype=float32)"
- ]
- },
- "execution_count": 10,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "w2v.word_vec('play')[:20]"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "സെമാന്റിക്കൽ എംബെഡിംഗുകളുടെ വലിയ ഗുണം എന്തെന്നാൽ, സെമാന്റിക്സ് മാറ്റാൻ വെക്ടർ എൻകോഡിംഗ് മാനിപ്പുലേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, *king* ഉം *woman* ഉം എന്ന വാക്കുകളുടെ വെക്ടർ പ്രതിനിധാനത്തിന് όσο അടുത്തുള്ള ഒരു വാക്ക് കണ്ടെത്താൻ, *man* എന്ന വാക്കിൽ നിന്ന് όσο ദൂരമുള്ളതായിരിക്കണം എന്ന് ചോദിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 10,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "('queen', 0.7118192911148071)"
- ]
- },
- "execution_count": 10,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "w2v.most_similar(positive=['king','woman'],negative=['man'])[0]"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "CBoW ഉം Skip-Grams ഉം “പ്രിഡിക്ടീവ്” embeddings ആണ്, കാരണം അവയ്ക്ക് പ്രാദേശിക കോൺടെക്സ്റ്റുകൾ മാത്രമേ പരിഗണിക്കൂ. Word2Vec ആഗോള കോൺടെക്സ്റ്റിന്റെ പ്രയോജനം ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നില്ല.\n",
- "\n",
- "**FastText**, Word2Vec-നെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഓരോ വാക്കിനും അതിലെ അക്ഷര n-ഗ്രാമുകൾക്കും വെക്ടർ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. ഈ പ്രതിനിധാനങ്ങളുടെ മൂല്യങ്ങൾ ഓരോ പരിശീലന ഘട്ടത്തിലും ശരാശരി എടുത്ത് ഒരു വെക്ടറായി മാറ്റുന്നു. ഇതു പ്രീ-ട്രെയിനിംഗിൽ അധിക കണക്കുകൂട്ടലുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നുവെങ്കിലും, വാക്കുകളുടെ സബ്-വേർഡ് വിവരങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ സാധ്യമാക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "മറ്റൊരു രീതി, **GloVe**, കോ-ഓക്കറൻസ് മാട്രിക്സ് എന്ന ആശയം ഉപയോഗിച്ച്, കോ-ഓക്കറൻസ് മാട്രിക്സ് ന്യുറൽ രീതികളിലൂടെ കൂടുതൽ പ്രകടനശേഷിയുള്ള, നോൺ-ലീനിയർ വേഡ് വെക്ടറുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "gensim വിവിധ വേഡ് എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡലുകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനാൽ, FastText, GloVe എന്നിവയിലേക്ക് embeddings മാറ്റി ഉദാഹരണം പരീക്ഷിക്കാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## PyTorch-ൽ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത എംബെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ\n",
- "\n",
- "മുകളിൽ നൽകിയ ഉദാഹരണം മാറ്റി, നമ്മുടെ എംബെഡിംഗ് ലെയറിലെ മാട്രിക്സ് സെമാന്റിക്കൽ എംബെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മുൻകൂട്ടി പൂരിപ്പിക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന് Word2Vec. പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത എംബെഡിംഗിന്റെയും നമ്മുടെ ടെക്സ്റ്റ് കോർപസിന്റെയും വാക്കുകളുടെ ലിസ്റ്റുകൾ സാധാരണയായി പൊരുത്തപ്പെടില്ല എന്ന കാര്യം പരിഗണിക്കണം, അതിനാൽ കാണാതിരിക്കുന്ന വാക്കുകൾക്ക് റാൻഡം മൂല്യങ്ങളോടെ വെയ്റ്റുകൾ ആരംഭിക്കും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 11,
- "metadata": {
- "tags": []
- },
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Embedding size: 300\n",
- "Populating matrix, this will take some time...Done, found 41080 words, 54732 words missing\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "embed_size = len(w2v.get_vector('hello'))\n",
- "print(f'Embedding size: {embed_size}')\n",
- "\n",
- "net = EmbedClassifier(vocab_size,embed_size,len(classes))\n",
- "\n",
- "print('Populating matrix, this will take some time...',end='')\n",
- "found, not_found = 0,0\n",
- "for i,w in enumerate(vocab.get_itos()):\n",
- " try:\n",
- " net.embedding.weight[i].data = torch.tensor(w2v.get_vector(w))\n",
- " found+=1\n",
- " except:\n",
- " net.embedding.weight[i].data = torch.normal(0.0,1.0,(embed_size,))\n",
- " not_found+=1\n",
- "\n",
- "print(f\"Done, found {found} words, {not_found} words missing\")\n",
- "net = net.to(device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് നമ്മുടെ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാം. മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ എടുക്കുന്ന സമയം മുൻവരെയുള്ള ഉദാഹരണത്തേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്, കാരണം എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ വലുപ്പം കൂടുതലായതിനാൽ, അതിനാൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം വളരെ കൂടുതലാണ്. കൂടാതെ, ഇതിന്റെ കാരണം, ഓവർഫിറ്റിംഗ് ഒഴിവാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, നമുക്ക് കൂടുതൽ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ടാകാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 12,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "3200: acc=0.6359375\n",
- "6400: acc=0.68109375\n",
- "9600: acc=0.7067708333333333\n",
- "12800: acc=0.723671875\n",
- "16000: acc=0.73625\n",
- "19200: acc=0.7463541666666667\n",
- "22400: acc=0.7560714285714286\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "(214.1013875559821, 0.7626759436980166)"
- ]
- },
- "execution_count": 12,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "train_epoch_emb(net,train_loader, lr=4, epoch_size=25000)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നമ്മുടെ കേസിൽ, വാക്കുകളുടെ വ്യത്യസ്തതകൾ കാരണം കൃത്യതയിൽ വലിയ വർദ്ധനവ് കാണുന്നില്ല. വ്യത്യസ്ത വാക്കുകൾ എന്ന പ്രശ്നം മറികടക്കാൻ, താഴെ പറയുന്ന പരിഹാരങ്ങളിൽ ഒന്നിനെ ഉപയോഗിക്കാം:\n",
- "* നമ്മുടെ വാക്കുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ word2vec മോഡൽ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുക\n",
- "* മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച word2vec മോഡലിലെ വാക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് dataset ലോഡ് ചെയ്യുക. Dataset ലോഡുചെയ്യുമ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന വാക്കുകൾ വ്യക്തമാക്കാം.\n",
- "\n",
- "അവസാന മാർഗം എളുപ്പമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് PyTorch `torchtext` ഫ്രെയിംവർക്ക് എംബെഡിംഗുകൾക്ക് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന പിന്തുണ ഉള്ളതിനാൽ. ഉദാഹരണത്തിന്, GloVe അടിസ്ഥാനമാക്കിയ വാക്കുകൾ ഇങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 14,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stderr",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "100%|█████████▉| 399999/400000 [00:15<00:00, 25411.14it/s]\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "vocab = torchtext.vocab.GloVe(name='6B', dim=50)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ലോഡ് ചെയ്ത വാക്ക് സമാഹാരത്തിന് താഴെ പറയുന്ന അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉണ്ട്:\n",
- "* `vocab.stoi` ഡിക്ഷണറി ഒരു വാക്കിനെ അതിന്റെ ഡിക്ഷണറി ഇൻഡക്സിലേക്ക് മാറ്റാൻ സഹായിക്കുന്നു\n",
- "* `vocab.itos` അതിന്റെ വിപരീതം ചെയ്യുന്നു - സംഖ്യയെ വാക്കായി മാറ്റുന്നു\n",
- "* `vocab.vectors` എമ്പെഡിംഗ് വെക്ടറുകളുടെ അറേയാണ്, അതിനാൽ ഒരു വാക്ക് `s` ന്റെ എമ്പെഡിംഗ് ലഭിക്കാൻ `vocab.vectors[vocab.stoi[s]]` ഉപയോഗിക്കണം\n",
- "\n",
- "ഇവിടെ എമ്പെഡിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്ത് സമവാക്യം **kind-man+woman = queen** കാണിക്കുന്ന ഉദാഹരണം ആണ് (ഇത് പ്രവർത്തിക്കാൻ കോഫിഷ്യന്റ് കുറച്ച് ക്രമീകരിക്കേണ്ടി വന്നു):\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 15,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "'queen'"
- ]
- },
- "execution_count": 15,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "# get the vector corresponding to kind-man+woman\n",
- "qvec = vocab.vectors[vocab.stoi['king']]-vocab.vectors[vocab.stoi['man']]+1.3*vocab.vectors[vocab.stoi['woman']]\n",
- "# find the index of the closest embedding vector \n",
- "d = torch.sum((vocab.vectors-qvec)**2,dim=1)\n",
- "min_idx = torch.argmin(d)\n",
- "# find the corresponding word\n",
- "vocab.itos[min_idx]"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ആ എമ്പെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം നമുക്ക് GloVe വാക്ക് സമാഹാരം ഉപയോഗിച്ച് നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് എൻകോഡ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 16,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "def offsetify(b):\n",
- " # first, compute data tensor from all sequences\n",
- " x = [torch.tensor(encode(t[1],voc=vocab)) for t in b] # pass the instance of vocab to encode function!\n",
- " # now, compute the offsets by accumulating the tensor of sequence lengths\n",
- " o = [0] + [len(t) for t in x]\n",
- " o = torch.tensor(o[:-1]).cumsum(dim=0)\n",
- " return ( \n",
- " torch.LongTensor([t[0]-1 for t in b]), # labels\n",
- " torch.cat(x), # text \n",
- " o\n",
- " )"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "മുകളിൽ കാണിച്ചതുപോലെ, എല്ലാ വെക്ടർ എംബെഡിംഗുകളും `vocab.vectors` മാട്രിക്സിൽ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു. എളുപ്പത്തിൽ ഈ വെയ്റ്റുകൾ എംബെഡിംഗ് ലെയറിന്റെ വെയ്റ്റുകളിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാൻ ഇത് വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു, സാധാരണ കോപ്പി ചെയ്യലിലൂടെ:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 17,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "net = EmbedClassifier(len(vocab),len(vocab.vectors[0]),len(classes))\n",
- "net.embedding.weight.data = vocab.vectors\n",
- "net = net.to(device)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് നമ്മുടെ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ച് മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നോക്കാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 18,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "3200: acc=0.6271875\n",
- "6400: acc=0.68078125\n",
- "9600: acc=0.7030208333333333\n",
- "12800: acc=0.71984375\n",
- "16000: acc=0.7346875\n",
- "19200: acc=0.7455729166666667\n",
- "22400: acc=0.7529464285714286\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "(35.53972978646833, 0.7575175943698017)"
- ]
- },
- "execution_count": 18,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=offsetify, shuffle=True)\n",
- "train_epoch_emb(net,train_loader, lr=4, epoch_size=25000)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "നമ്മുടെ കൃത്യതയിൽ വലിയ വർദ്ധനവ് കാണാത്തതിന്റെ ഒരു കാരണമാണ് നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ചില വാക്കുകൾ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത GloVe വാക്കസഞ്ചാരത്തിൽ ഇല്ലാതിരിക്കുക, അതിനാൽ അവ അടിസ്ഥാനപരമായി അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രശ്നം മറികടക്കാൻ, നാം നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ തന്നെ embeddings പരിശീലിപ്പിക്കാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## സാന്ദർഭിക എംബെഡിംഗുകൾ\n",
- "\n",
- "Word2Vec പോലുള്ള പരമ്പരാഗത പ്രീട്രെയിൻഡ് എംബെഡിംഗ് പ്രതിനിധാനങ്ങളുടെ ഒരു പ്രധാന പരിമിതിയാണ് വാക്കിന്റെ അർത്ഥ വ്യത്യാസം തിരിച്ചറിയാനുള്ള പ്രശ്നം. പ്രീട്രെയിൻഡ് എംബെഡിംഗുകൾ വാക്കുകളുടെ ചില അർത്ഥങ്ങൾ സാന്ദർഭികമായി പിടിച്ചുപറ്റാൻ കഴിയുമ്പോഴും, ഒരു വാക്കിന്റെ എല്ലാ സാധ്യതയുള്ള അർത്ഥങ്ങളും ഒരേ എംബെഡിംഗിൽ കോഡ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഇത് ഡൗൺസ്ട്രീം മോഡലുകളിൽ പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാം, കാരണം 'play' പോലുള്ള പല വാക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാന്ദർഭം അനുസരിച്ച് വ്യത്യസ്ത അർത്ഥങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം.\n",
- "\n",
- "ഉദാഹരണത്തിന്, 'play' എന്ന വാക്ക് താഴെ കൊടുത്ത രണ്ട് വ്യത്യസ്ത വാചകങ്ങളിൽ വളരെ വ്യത്യസ്ത അർത്ഥം നൽകുന്നു:\n",
- "- ഞാൻ തിയേറ്ററിൽ ഒരു **play** കാണാൻ പോയി.\n",
- "- ജോൺ തന്റെ സുഹൃത്തുക്കളുമായി **play** ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.\n",
- "\n",
- "മുകളിൽ കൊടുത്ത പ്രീട്രെയിൻഡ് എംബെഡിംഗുകൾ ഈ രണ്ട് അർത്ഥങ്ങളും ഒരേ എംബെഡിംഗിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിമിതിയെ മറികടക്കാൻ, വലിയ വാചകശേഖരത്തിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച **ഭാഷാ മോഡൽ** അടിസ്ഥാനമാക്കി എംബെഡിംഗുകൾ നിർമ്മിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് വാക്കുകൾ വ്യത്യസ്ത സാന്ദർഭങ്ങളിൽ എങ്ങനെ ചേർക്കാമെന്ന് *അറിയുന്നു*. സാന്ദർഭിക എംബെഡിംഗുകൾ സംബന്ധിച്ച ചർച്ച ഈ ട്യൂട്ടോറിയലിന്റെ പരിധിയിൽ ഇല്ല, പക്ഷേ അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ അവയെക്കുറിച്ച് വീണ്ടും വരാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
- ]
- }
- ],
- "metadata": {
- "interpreter": {
- "hash": "0cb620c6d4b9f7a635928804c26cf22403d89d98d79684e4529119355ee6d5a5"
- },
- "kernelspec": {
- "display_name": "py37_pytorch",
- "language": "python",
- "name": "python3"
- },
- "language_info": {
- "codemirror_mode": {
- "name": "ipython",
- "version": 3
- },
- "file_extension": ".py",
- "mimetype": "text/x-python",
- "name": "python",
- "nbconvert_exporter": "python",
- "pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.8.12"
- },
- "coopTranslator": {
- "original_hash": "f50b026abce5cf36783a560ea72cb9b1",
- "translation_date": "2025-11-26T01:45:54+00:00",
- "source_file": "lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb",
- "language_code": "ml"
- }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 2
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## എംബെഡിംഗുകൾ\n",
+ "\n",
+ "മുൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം ഉയർന്ന-ഡൈമെൻഷണൽ ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ് വെക്ടറുകളുമായി പ്രവർത്തിച്ചിരുന്നു, അവയുടെ നീളം `vocab_size` ആയിരുന്നു, കൂടാതെ നാം താഴ്ന്ന-ഡൈമെൻഷണൽ പൊസിഷണൽ പ്രതിനിധാന വെക്ടറുകളിൽ നിന്ന് സ്പാർസ് വൺ-ഹോട്ട് പ്രതിനിധാനത്തിലേക്ക് വ്യക്തമായി മാറ്റം നടത്തുകയായിരുന്നു. ഈ വൺ-ഹോട്ട് പ്രതിനിധാനം മെമ്മറി കാര്യക്ഷമമല്ല, കൂടാതെ ഓരോ വാക്കും പരസ്പരം സ്വതന്ത്രമായി പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നു, അഥവാ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡുചെയ്ത വെക്ടറുകൾ വാക്കുകൾക്കിടയിലെ സാംസാരിക സമാനതയെ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നില്ല.\n",
+ "\n",
+ "ഈ യൂണിറ്റിൽ, നാം **News AG** ഡാറ്റാസെറ്റിനെ തുടർന്നു പരിശോധിക്കും. തുടങ്ങാൻ, ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്ത് മുൻ നോട്ട്ബുക്കിൽ നിന്നുള്ള ചില നിർവചനങ്ങൾ നേടാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Loading dataset...\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "d:\\WORK\\ai-for-beginners\\5-NLP\\14-Embeddings\\data\\train.csv: 29.5MB [00:01, 18.8MB/s] \n",
+ "d:\\WORK\\ai-for-beginners\\5-NLP\\14-Embeddings\\data\\test.csv: 1.86MB [00:00, 11.2MB/s] \n"
+ ]
+ },
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Building vocab...\n",
+ "Vocab size = 95812\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "import torch\n",
+ "import torchtext\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "from torchnlp import *\n",
+ "train_dataset, test_dataset, classes, vocab = load_dataset()\n",
+ "vocab_size = len(vocab)\n",
+ "print(\"Vocab size = \",vocab_size)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## എമ്പെഡ്ഡിംഗ് എന്താണ്?\n",
+ "\n",
+ "**എമ്പെഡ്ഡിംഗ്** എന്ന ആശയം വാക്കുകളെ കുറവ്-ഡൈമെൻഷണൽ സാന്ദ്ര വെക്ടറുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതാണ്, അവ വാക്കിന്റെ അർത്ഥപരമായ അർത്ഥം ഏതോ വിധത്തിൽ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. നാം പിന്നീട് അർത്ഥവത്തായ വാക്ക് എമ്പെഡ്ഡിംഗുകൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് ചർച്ച ചെയ്യും, പക്ഷേ ഇപ്പോൾ എമ്പെഡ്ഡിംഗുകളെ വാക്ക് വെക്ടറിന്റെ ഡൈമെൻഷൻ കുറയ്ക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗമായി മാത്രം കരുതാം.\n",
+ "\n",
+ "അതിനാൽ, എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ ഒരു വാക്ക് ഇൻപുട്ടായി സ്വീകരിച്ച്, നിശ്ചിത `embedding_size` ഉള്ള ഔട്ട്പുട്ട് വെക്ടർ ഉത്പാദിപ്പിക്കും. ഒരു അർത്ഥത്തിൽ, ഇത് `Linear` ലെയറിനോട് വളരെ സമാനമാണ്, പക്ഷേ ഒന്ന്-ഹോട്ട് എൻകോഡുചെയ്ത വെക്ടർ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് പകരം, വാക്കിന്റെ നമ്പർ ഇൻപുട്ടായി സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയും.\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്കിലെ ആദ്യ ലെയറായി എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ ഉപയോഗിച്ച്, നാം ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് മോഡലിൽ നിന്ന് **എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ബാഗ്** മോഡലിലേക്ക് മാറാം, ഇവിടെ ആദ്യം നമ്മുടെ ടെക്സ്റ്റിലെ ഓരോ വാക്കും അനുയോജ്യമായ എമ്പെഡ്ഡിങ്ങിലേക്ക് മാറ്റുകയും, പിന്നീട് ആ എമ്പെഡ്ഡിങ്ങുകളുടെ മേൽ `sum`, `average` അല്ലെങ്കിൽ `max` പോലുള്ള ഏതെങ്കിലും സംഗ്രഹ ഫംഗ്ഷൻ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യും.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "നമ്മുടെ ക്ലാസിഫയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയറോടെ ആരംഭിച്ച്, തുടർന്ന് അഗ്രിഗേഷൻ ലെയർ, അതിന്റെ മുകളിൽ ലീനിയർ ക്ലാസിഫയർ എന്നിവയാകും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class EmbedClassifier(torch.nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_class):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)\n",
+ " self.fc = torch.nn.Linear(embed_dim, num_class)\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, x):\n",
+ " x = self.embedding(x)\n",
+ " x = torch.mean(x,dim=1)\n",
+ " return self.fc(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### വ്യത്യസ്ത സീക്വൻസ് വലുപ്പം കൈകാര്യം ചെയ്യൽ\n",
+ "\n",
+ "ഈ ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ ഫലമായി, നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് മിനിബാച്ചുകൾ ഒരു പ്രത്യേക രീതിയിൽ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടിവരും. മുമ്പത്തെ യൂണിറ്റിൽ, ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, മിനിബാച്ചിലെ എല്ലാ BoW ടെൻസറുകളും വാസ്തവത്തിൽ ഉള്ള ടെക്സ്റ്റ് സീക്വൻസിന്റെ നീളത്തെ ആശ്രയിക്കാതെ സമാനമായ വലുപ്പമുള്ള `vocab_size` ആയിരുന്നു. വാക്ക് എംബെഡിംഗ്സിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ, ഓരോ ടെക്സ്റ്റ് സാമ്പിളിലും വ്യത്യസ്തമായ വാക്കുകളുടെ എണ്ണം ഉണ്ടാകും, ആ സാമ്പിളുകൾ മിനിബാച്ചുകളായി ചേർക്കുമ്പോൾ പാഡിംഗ് പ്രയോഗിക്കേണ്ടിവരും.\n",
+ "\n",
+ "ഇത് ഡാറ്റാസോഴ്സിന് `collate_fn` ഫംഗ്ഷൻ നൽകുന്ന സമാന സാങ്കേതിക വിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def padify(b):\n",
+ " # b is the list of tuples of length batch_size\n",
+ " # - first element of a tuple = label, \n",
+ " # - second = feature (text sequence)\n",
+ " # build vectorized sequence\n",
+ " v = [encode(x[1]) for x in b]\n",
+ " # first, compute max length of a sequence in this minibatch\n",
+ " l = max(map(len,v))\n",
+ " return ( # tuple of two tensors - labels and features\n",
+ " torch.LongTensor([t[0]-1 for t in b]),\n",
+ " torch.stack([torch.nn.functional.pad(torch.tensor(t),(0,l-len(t)),mode='constant',value=0) for t in v])\n",
+ " )\n",
+ "\n",
+ "train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=padify, shuffle=True)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### എംബെഡ്ഡിംഗ് ക്ലാസിഫയർ പരിശീലനം\n",
+ "\n",
+ "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ശരിയായ ഡാറ്റലോഡർ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു, മുൻ യൂണിറ്റിൽ നിർവചിച്ച പരിശീലന ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "3200: acc=0.6415625\n",
+ "6400: acc=0.6865625\n",
+ "9600: acc=0.7103125\n",
+ "12800: acc=0.726953125\n",
+ "16000: acc=0.739375\n",
+ "19200: acc=0.75046875\n",
+ "22400: acc=0.7572321428571429\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "(0.889799795315499, 0.7623160588611644)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "net = EmbedClassifier(vocab_size,32,len(classes)).to(device)\n",
+ "train_epoch(net,train_loader, lr=1, epoch_size=25000)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "> **കുറിപ്പ്**: സമയപരിധി കണക്കിലെടുത്ത് ഇവിടെ നാം 25,000 റെക്കോർഡുകൾക്ക് മാത്രമേ പരിശീലനം നടത്തുകയുള്ളൂ (ഒരു പൂർണ്ണ എപ്പോക്കിന് താഴെ), പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് പരിശീലനം തുടർന്നു നടത്താനും, പല എപ്പോക്കുകൾക്കായി പരിശീലനം നടത്താനുള്ള ഫംഗ്ഷൻ എഴുതാനും, ഉയർന്ന കൃത്യത നേടാൻ ലേണിംഗ് റേറ്റ് പാരാമീറ്ററിൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്താനും കഴിയും. ഏകദേശം 90% കൃത്യത നേടാൻ നിങ്ങൾക്ക് സാധിക്കണം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### EmbeddingBag ലെയർ ಮತ್ತು വ്യത്യസ്ത നീളമുള്ള സീക്വൻസ് പ്രതിനിധാനം\n",
+ "\n",
+ "മുൻവർഷത്തെ ആർക്കിടെക്ചറിൽ, മിനിബാച്ചിൽ ഫിറ്റ് ചെയ്യാൻ എല്ലാ സീക്വൻസുകളും ഒരേ നീളത്തിലേക്ക് പാഡ് ചെയ്യേണ്ടിവന്നു. വ്യത്യസ്ത നീളമുള്ള സീക്വൻസുകൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനുള്ള ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ മാർഗം ഇത് അല്ല - മറ്റൊരു സമീപനം **ഓഫ്സെറ്റ്** വെക്ടർ ഉപയോഗിക്കുകയാണ്, ഇത് ഒരു വലിയ വെക്ടറിൽ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ സീക്വൻസുകളുടെ ഓഫ്സെറ്റുകൾ സൂക്ഷിക്കും.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "> **Note**: മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രത്തിൽ, ഒരു അക്ഷരങ്ങളുടെ സീക്വൻസ് കാണിക്കുന്നു, എന്നാൽ നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ നാം വാക്കുകളുടെ സീക്വൻസുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഓഫ്സെറ്റ് വെക്ടർ ഉപയോഗിച്ച് സീക്വൻസുകൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യാനുള്ള പൊതുവായ സിദ്ധാന്തം അതേപോലെ തുടരുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "ഓഫ്സെറ്റ് പ്രതിനിധാനത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കാൻ, നാം [`EmbeddingBag`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.EmbeddingBag.html) ലെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് `Embedding` പോലെയാണ്, പക്ഷേ ഇത് ഇൻപുട്ടായി ഉള്ളടക്ക വെക്ടറും ഓഫ്സെറ്റ് വെക്ടറും സ്വീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇത് ശരാശരി ലെയർ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അത് `mean`, `sum` അല്ലെങ്കിൽ `max` ആകാം.\n",
+ "\n",
+ "ഇവിടെ `EmbeddingBag` ഉപയോഗിക്കുന്ന മാറ്റം വരുത്തിയ നെറ്റ്വർക്ക് കാണിക്കുന്നു:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "class EmbedClassifier(torch.nn.Module):\n",
+ " def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_class):\n",
+ " super().__init__()\n",
+ " self.embedding = torch.nn.EmbeddingBag(vocab_size, embed_dim)\n",
+ " self.fc = torch.nn.Linear(embed_dim, num_class)\n",
+ "\n",
+ " def forward(self, text, off):\n",
+ " x = self.embedding(text, off)\n",
+ " return self.fc(x)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ട്രെയിനിംഗിനായി ഡാറ്റാസെറ്റ് തയ്യാറാക്കാൻ, ഓഫ്സെറ്റ് വെക്ടർ തയ്യാറാക്കുന്ന ഒരു കൺവർഷൻ ഫംഗ്ഷൻ നൽകേണ്ടതുണ്ട്:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 6,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def offsetify(b):\n",
+ " # first, compute data tensor from all sequences\n",
+ " x = [torch.tensor(encode(t[1])) for t in b]\n",
+ " # now, compute the offsets by accumulating the tensor of sequence lengths\n",
+ " o = [0] + [len(t) for t in x]\n",
+ " o = torch.tensor(o[:-1]).cumsum(dim=0)\n",
+ " return ( \n",
+ " torch.LongTensor([t[0]-1 for t in b]), # labels\n",
+ " torch.cat(x), # text \n",
+ " o\n",
+ " )\n",
+ "\n",
+ "train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=offsetify, shuffle=True)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "കുറിപ്പ്, മുമ്പത്തെ എല്ലാ ഉദാഹരണങ്ങളിലെയും വ്യത്യാസമായി, നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്ക് ഇപ്പോൾ രണ്ട് പാരാമീറ്ററുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നു: ഡാറ്റ വെക്ടറും ഓഫ്സെറ്റ് വെക്ടറും, ഇവയുടെ വലിപ്പം വ്യത്യസ്തമാണ്. അതുപോലെ, നമ്മുടെ ഡാറ്റ ലോഡറും 2-ന്റെ പകരം 3 മൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നു: ടെക്സ്റ്റും ഓഫ്സെറ്റും വെക്ടറുകളും ഫീച്ചറുകളായി നൽകുന്നു. അതിനാൽ, അത് പരിഗണിച്ച് നമ്മുടെ ട്രെയിനിംഗ് ഫംഗ്ഷൻ ചെറിയ മാറ്റം വരുത്തേണ്ടതുണ്ട്:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "3200: acc=0.6153125\n",
+ "6400: acc=0.6615625\n",
+ "9600: acc=0.6932291666666667\n",
+ "12800: acc=0.715078125\n",
+ "16000: acc=0.7270625\n",
+ "19200: acc=0.7382291666666667\n",
+ "22400: acc=0.7486160714285715\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "(22.771553103007037, 0.7551983365323096)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "net = EmbedClassifier(vocab_size,32,len(classes)).to(device)\n",
+ "\n",
+ "def train_epoch_emb(net,dataloader,lr=0.01,optimizer=None,loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(),epoch_size=None, report_freq=200):\n",
+ " optimizer = optimizer or torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=lr)\n",
+ " loss_fn = loss_fn.to(device)\n",
+ " net.train()\n",
+ " total_loss,acc,count,i = 0,0,0,0\n",
+ " for labels,text,off in dataloader:\n",
+ " optimizer.zero_grad()\n",
+ " labels,text,off = labels.to(device), text.to(device), off.to(device)\n",
+ " out = net(text, off)\n",
+ " loss = loss_fn(out,labels) #cross_entropy(out,labels)\n",
+ " loss.backward()\n",
+ " optimizer.step()\n",
+ " total_loss+=loss\n",
+ " _,predicted = torch.max(out,1)\n",
+ " acc+=(predicted==labels).sum()\n",
+ " count+=len(labels)\n",
+ " i+=1\n",
+ " if i%report_freq==0:\n",
+ " print(f\"{count}: acc={acc.item()/count}\")\n",
+ " if epoch_size and count>epoch_size:\n",
+ " break\n",
+ " return total_loss.item()/count, acc.item()/count\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "train_epoch_emb(net,train_loader, lr=4, epoch_size=25000)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## സിമാന്റിക് എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ: Word2Vec\n",
+ "\n",
+ "മുൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, മോഡൽ എംബെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ വാക്കുകളെ വെക്ടർ പ്രതിനിധാനമായി മാപ്പ് ചെയ്യാൻ പഠിച്ചു, എന്നാൽ ഈ പ്രതിനിധാനം വളരെ സിമാന്റിക് അർത്ഥം നൽകുന്നില്ല. സമാനമായ വാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പദസമാനാർത്ഥങ്ങൾ ചില വെക്ടർ ദൂരത്തിൽ (ഉദാ. യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം) അടുത്തുള്ള വെക്ടറുകളായി പ്രതിനിധാനം ചെയ്യപ്പെടുന്ന വിധം വെക്ടർ പ്രതിനിധാനം പഠിക്കാനാകും നല്ലത്.\n",
+ "\n",
+ "അതിനായി, നമുക്ക് ഒരു വലിയ ടെക്സ്റ്റ് ശേഖരത്തിൽ പ്രത്യേക രീതിയിൽ എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡൽ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. സിമാന്റിക് എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന ആദ്യ മാർഗങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് [Word2Vec](https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec). ഇത് വാക്കുകളുടെ വിതരണ പ്രതിനിധാനം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് പ്രധാന ആർക്കിടെക്ചറുകളിലാണ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയിരിക്കുന്നത്:\n",
+ "\n",
+ " - **കണ്ടിന്യൂവസ് ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ്** (CBoW) — ഈ ആർക്കിടെക്ചറിൽ, മോഡൽ ചുറ്റുപാടിലുള്ള കോൺടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നൊരു വാക്ക് പ്രവചിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. n-ഗ്രാം $(W_{-2},W_{-1},W_0,W_1,W_2)$ നൽകിയാൽ, മോഡലിന്റെ ലക്ഷ്യം $(W_{-2},W_{-1},W_1,W_2)$-ൽ നിന്നു $W_0$ പ്രവചിക്കുക എന്നതാണ്.\n",
+ " - **കണ്ടിന്യൂവസ് സ്കിപ്പ്-ഗ്രാം** CBoW-യുടെ വിപരീതമാണ്. മോഡൽ നിലവിലുള്ള വാക്ക് പ്രവചിക്കാൻ ചുറ്റുപാടിലുള്ള കോൺടെക്സ്റ്റ് വാക്കുകളുടെ വിൻഡോ ഉപയോഗിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "CBoW വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, സ്കിപ്പ്-ഗ്രാം മന്ദഗതിയിലാണ്, പക്ഷേ അപൂർവമായ വാക്കുകൾ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നതിൽ മികച്ചതാണ്.\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "Google News ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത word2vec എംബെഡ്ഡിംഗ് പരീക്ഷിക്കാൻ, നാം **gensim** ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കാം. താഴെ 'neural' എന്ന വാക്കിനോട് ഏറ്റവും സമാനമായ വാക്കുകൾ കാണിക്കുന്നു\n",
+ "\n",
+ "> **Note:** വാക്ക് വെക്ടറുകൾ ആദ്യമായി സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കുറച്ച് സമയം എടുക്കാം!\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 8,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import gensim.downloader as api\n",
+ "w2v = api.load('word2vec-google-news-300')"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "neuronal -> 0.7804799675941467\n",
+ "neurons -> 0.7326500415802002\n",
+ "neural_circuits -> 0.7252851724624634\n",
+ "neuron -> 0.7174385190010071\n",
+ "cortical -> 0.6941086649894714\n",
+ "brain_circuitry -> 0.6923246383666992\n",
+ "synaptic -> 0.6699118614196777\n",
+ "neural_circuitry -> 0.6638563275337219\n",
+ "neurochemical -> 0.6555314064025879\n",
+ "neuronal_activity -> 0.6531826257705688\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "for w,p in w2v.most_similar('neural'):\n",
+ " print(f\"{w} -> {p}\")"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നാം വാക്കിൽ നിന്നുള്ള വെക്ടർ എംബെഡിംഗുകളും കണക്കാക്കാം, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ (വെക്ടറിന്റെ ആദ്യ 20 ഘടകങ്ങൾ മാത്രമാണ് വ്യക്തതയ്ക്കായി കാണിക്കുന്നത്):\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([ 0.01226807, 0.06225586, 0.10693359, 0.05810547, 0.23828125,\n",
+ " 0.03686523, 0.05151367, -0.20703125, 0.01989746, 0.10058594,\n",
+ " -0.03759766, -0.1015625 , -0.15820312, -0.08105469, -0.0390625 ,\n",
+ " -0.05053711, 0.16015625, 0.2578125 , 0.10058594, -0.25976562],\n",
+ " dtype=float32)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "w2v.word_vec('play')[:20]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "സെമാന്റിക്കൽ എംബെഡിംഗുകളുടെ വലിയ ഗുണം എന്തെന്നാൽ, സെമാന്റിക്സ് മാറ്റാൻ വെക്ടർ എൻകോഡിംഗ് മാനിപ്പുലേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, *king* ഉം *woman* ഉം എന്ന വാക്കുകളുടെ വെക്ടർ പ്രതിനിധാനത്തിന് όσο അടുത്തുള്ള ഒരു വാക്ക് കണ്ടെത്താൻ, *man* എന്ന വാക്കിൽ നിന്ന് όσο ദൂരമുള്ളതായിരിക്കണം എന്ന് ചോദിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "('queen', 0.7118192911148071)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "w2v.most_similar(positive=['king','woman'],negative=['man'])[0]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "CBoW ഉം Skip-Grams ഉം “പ്രിഡിക്ടീവ്” embeddings ആണ്, കാരണം അവയ്ക്ക് പ്രാദേശിക കോൺടെക്സ്റ്റുകൾ മാത്രമേ പരിഗണിക്കൂ. Word2Vec ആഗോള കോൺടെക്സ്റ്റിന്റെ പ്രയോജനം ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നില്ല.\n",
+ "\n",
+ "**FastText**, Word2Vec-നെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഓരോ വാക്കിനും അതിലെ അക്ഷര n-ഗ്രാമുകൾക്കും വെക്ടർ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ പഠിക്കുന്നു. ഈ പ്രതിനിധാനങ്ങളുടെ മൂല്യങ്ങൾ ഓരോ പരിശീലന ഘട്ടത്തിലും ശരാശരി എടുത്ത് ഒരു വെക്ടറായി മാറ്റുന്നു. ഇതു പ്രീ-ട്രെയിനിംഗിൽ അധിക കണക്കുകൂട്ടലുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നുവെങ്കിലും, വാക്കുകളുടെ സബ്-വേർഡ് വിവരങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ സാധ്യമാക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "മറ്റൊരു രീതി, **GloVe**, കോ-ഓക്കറൻസ് മാട്രിക്സ് എന്ന ആശയം ഉപയോഗിച്ച്, കോ-ഓക്കറൻസ് മാട്രിക്സ് ന്യുറൽ രീതികളിലൂടെ കൂടുതൽ പ്രകടനശേഷിയുള്ള, നോൺ-ലീനിയർ വേഡ് വെക്ടറുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "gensim വിവിധ വേഡ് എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡലുകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനാൽ, FastText, GloVe എന്നിവയിലേക്ക് embeddings മാറ്റി ഉദാഹരണം പരീക്ഷിക്കാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## PyTorch-ൽ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത എംബെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ\n",
+ "\n",
+ "മുകളിൽ നൽകിയ ഉദാഹരണം മാറ്റി, നമ്മുടെ എംബെഡിംഗ് ലെയറിലെ മാട്രിക്സ് സെമാന്റിക്കൽ എംബെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മുൻകൂട്ടി പൂരിപ്പിക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന് Word2Vec. പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത എംബെഡിംഗിന്റെയും നമ്മുടെ ടെക്സ്റ്റ് കോർപസിന്റെയും വാക്കുകളുടെ ലിസ്റ്റുകൾ സാധാരണയായി പൊരുത്തപ്പെടില്ല എന്ന കാര്യം പരിഗണിക്കണം, അതിനാൽ കാണാതിരിക്കുന്ന വാക്കുകൾക്ക് റാൻഡം മൂല്യങ്ങളോടെ വെയ്റ്റുകൾ ആരംഭിക്കും:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 11,
+ "metadata": {
+ "tags": []
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Embedding size: 300\n",
+ "Populating matrix, this will take some time...Done, found 41080 words, 54732 words missing\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "embed_size = len(w2v.get_vector('hello'))\n",
+ "print(f'Embedding size: {embed_size}')\n",
+ "\n",
+ "net = EmbedClassifier(vocab_size,embed_size,len(classes))\n",
+ "\n",
+ "print('Populating matrix, this will take some time...',end='')\n",
+ "found, not_found = 0,0\n",
+ "for i,w in enumerate(vocab.get_itos()):\n",
+ " try:\n",
+ " net.embedding.weight[i].data = torch.tensor(w2v.get_vector(w))\n",
+ " found+=1\n",
+ " except:\n",
+ " net.embedding.weight[i].data = torch.normal(0.0,1.0,(embed_size,))\n",
+ " not_found+=1\n",
+ "\n",
+ "print(f\"Done, found {found} words, {not_found} words missing\")\n",
+ "net = net.to(device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് നമ്മുടെ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാം. മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ എടുക്കുന്ന സമയം മുൻവരെയുള്ള ഉദാഹരണത്തേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്, കാരണം എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ വലുപ്പം കൂടുതലായതിനാൽ, അതിനാൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം വളരെ കൂടുതലാണ്. കൂടാതെ, ഇതിന്റെ കാരണം, ഓവർഫിറ്റിംഗ് ഒഴിവാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, നമുക്ക് കൂടുതൽ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ടാകാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "3200: acc=0.6359375\n",
+ "6400: acc=0.68109375\n",
+ "9600: acc=0.7067708333333333\n",
+ "12800: acc=0.723671875\n",
+ "16000: acc=0.73625\n",
+ "19200: acc=0.7463541666666667\n",
+ "22400: acc=0.7560714285714286\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "(214.1013875559821, 0.7626759436980166)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train_epoch_emb(net,train_loader, lr=4, epoch_size=25000)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നമ്മുടെ കേസിൽ, വാക്കുകളുടെ വ്യത്യസ്തതകൾ കാരണം കൃത്യതയിൽ വലിയ വർദ്ധനവ് കാണുന്നില്ല. വ്യത്യസ്ത വാക്കുകൾ എന്ന പ്രശ്നം മറികടക്കാൻ, താഴെ പറയുന്ന പരിഹാരങ്ങളിൽ ഒന്നിനെ ഉപയോഗിക്കാം:\n",
+ "* നമ്മുടെ വാക്കുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ word2vec മോഡൽ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുക\n",
+ "* മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച word2vec മോഡലിലെ വാക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് dataset ലോഡ് ചെയ്യുക. Dataset ലോഡുചെയ്യുമ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന വാക്കുകൾ വ്യക്തമാക്കാം.\n",
+ "\n",
+ "അവസാന മാർഗം എളുപ്പമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് PyTorch `torchtext` ഫ്രെയിംവർക്ക് എംബെഡിംഗുകൾക്ക് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന പിന്തുണ ഉള്ളതിനാൽ. ഉദാഹരണത്തിന്, GloVe അടിസ്ഥാനമാക്കിയ വാക്കുകൾ ഇങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 14,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "100%|█████████▉| 399999/400000 [00:15<00:00, 25411.14it/s]\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "vocab = torchtext.vocab.GloVe(name='6B', dim=50)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ലോഡ് ചെയ്ത വാക്ക് സമാഹാരത്തിന് താഴെ പറയുന്ന അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉണ്ട്:\n",
+ "* `vocab.stoi` ഡിക്ഷണറി ഒരു വാക്കിനെ അതിന്റെ ഡിക്ഷണറി ഇൻഡക്സിലേക്ക് മാറ്റാൻ സഹായിക്കുന്നു\n",
+ "* `vocab.itos` അതിന്റെ വിപരീതം ചെയ്യുന്നു - സംഖ്യയെ വാക്കായി മാറ്റുന്നു\n",
+ "* `vocab.vectors` എമ്പെഡിംഗ് വെക്ടറുകളുടെ അറേയാണ്, അതിനാൽ ഒരു വാക്ക് `s` ന്റെ എമ്പെഡിംഗ് ലഭിക്കാൻ `vocab.vectors[vocab.stoi[s]]` ഉപയോഗിക്കണം\n",
+ "\n",
+ "ഇവിടെ എമ്പെഡിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്ത് സമവാക്യം **kind-man+woman = queen** കാണിക്കുന്ന ഉദാഹരണം ആണ് (ഇത് പ്രവർത്തിക്കാൻ കോഫിഷ്യന്റ് കുറച്ച് ക്രമീകരിക്കേണ്ടി വന്നു):\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "'queen'"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# get the vector corresponding to kind-man+woman\n",
+ "qvec = vocab.vectors[vocab.stoi['king']]-vocab.vectors[vocab.stoi['man']]+1.3*vocab.vectors[vocab.stoi['woman']]\n",
+ "# find the index of the closest embedding vector \n",
+ "d = torch.sum((vocab.vectors-qvec)**2,dim=1)\n",
+ "min_idx = torch.argmin(d)\n",
+ "# find the corresponding word\n",
+ "vocab.itos[min_idx]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ആ എമ്പെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ക്ലാസിഫയർ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, ആദ്യം നമുക്ക് GloVe വാക്ക് സമാഹാരം ഉപയോഗിച്ച് നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് എൻകോഡ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def offsetify(b):\n",
+ " # first, compute data tensor from all sequences\n",
+ " x = [torch.tensor(encode(t[1],voc=vocab)) for t in b] # pass the instance of vocab to encode function!\n",
+ " # now, compute the offsets by accumulating the tensor of sequence lengths\n",
+ " o = [0] + [len(t) for t in x]\n",
+ " o = torch.tensor(o[:-1]).cumsum(dim=0)\n",
+ " return ( \n",
+ " torch.LongTensor([t[0]-1 for t in b]), # labels\n",
+ " torch.cat(x), # text \n",
+ " o\n",
+ " )"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "മുകളിൽ കാണിച്ചതുപോലെ, എല്ലാ വെക്ടർ എംബെഡിംഗുകളും `vocab.vectors` മാട്രിക്സിൽ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു. എളുപ്പത്തിൽ ഈ വെയ്റ്റുകൾ എംബെഡിംഗ് ലെയറിന്റെ വെയ്റ്റുകളിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാൻ ഇത് വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു, സാധാരണ കോപ്പി ചെയ്യലിലൂടെ:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "net = EmbedClassifier(len(vocab),len(vocab.vectors[0]),len(classes))\n",
+ "net.embedding.weight.data = vocab.vectors\n",
+ "net = net.to(device)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "ഇപ്പോൾ നമുക്ക് നമ്മുടെ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ച് മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നോക്കാം:\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 18,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "3200: acc=0.6271875\n",
+ "6400: acc=0.68078125\n",
+ "9600: acc=0.7030208333333333\n",
+ "12800: acc=0.71984375\n",
+ "16000: acc=0.7346875\n",
+ "19200: acc=0.7455729166666667\n",
+ "22400: acc=0.7529464285714286\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "(35.53972978646833, 0.7575175943698017)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 18,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=offsetify, shuffle=True)\n",
+ "train_epoch_emb(net,train_loader, lr=4, epoch_size=25000)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "നമ്മുടെ കൃത്യതയിൽ വലിയ വർദ്ധനവ് കാണാത്തതിന്റെ ഒരു കാരണമാണ് നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ചില വാക്കുകൾ പ്രീ-ട്രെയിൻ ചെയ്ത GloVe വാക്കസഞ്ചാരത്തിൽ ഇല്ലാതിരിക്കുക, അതിനാൽ അവ അടിസ്ഥാനപരമായി അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രശ്നം മറികടക്കാൻ, നാം നമ്മുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ തന്നെ embeddings പരിശീലിപ്പിക്കാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## സാന്ദർഭിക എംബെഡിംഗുകൾ\n",
+ "\n",
+ "Word2Vec പോലുള്ള പരമ്പരാഗത പ്രീട്രെയിൻഡ് എംബെഡിംഗ് പ്രതിനിധാനങ്ങളുടെ ഒരു പ്രധാന പരിമിതിയാണ് വാക്കിന്റെ അർത്ഥ വ്യത്യാസം തിരിച്ചറിയാനുള്ള പ്രശ്നം. പ്രീട്രെയിൻഡ് എംബെഡിംഗുകൾ വാക്കുകളുടെ ചില അർത്ഥങ്ങൾ സാന്ദർഭികമായി പിടിച്ചുപറ്റാൻ കഴിയുമ്പോഴും, ഒരു വാക്കിന്റെ എല്ലാ സാധ്യതയുള്ള അർത്ഥങ്ങളും ഒരേ എംബെഡിംഗിൽ കോഡ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഇത് ഡൗൺസ്ട്രീം മോഡലുകളിൽ പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാം, കാരണം 'play' പോലുള്ള പല വാക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാന്ദർഭം അനുസരിച്ച് വ്യത്യസ്ത അർത്ഥങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം.\n",
+ "\n",
+ "ഉദാഹരണത്തിന്, 'play' എന്ന വാക്ക് താഴെ കൊടുത്ത രണ്ട് വ്യത്യസ്ത വാചകങ്ങളിൽ വളരെ വ്യത്യസ്ത അർത്ഥം നൽകുന്നു:\n",
+ "- ഞാൻ തിയേറ്ററിൽ ഒരു **play** കാണാൻ പോയി.\n",
+ "- ജോൺ തന്റെ സുഹൃത്തുക്കളുമായി **play** ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.\n",
+ "\n",
+ "മുകളിൽ കൊടുത്ത പ്രീട്രെയിൻഡ് എംബെഡിംഗുകൾ ഈ രണ്ട് അർത്ഥങ്ങളും ഒരേ എംബെഡിംഗിൽ പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിമിതിയെ മറികടക്കാൻ, വലിയ വാചകശേഖരത്തിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച **ഭാഷാ മോഡൽ** അടിസ്ഥാനമാക്കി എംബെഡിംഗുകൾ നിർമ്മിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് വാക്കുകൾ വ്യത്യസ്ത സാന്ദർഭങ്ങളിൽ എങ്ങനെ ചേർക്കാമെന്ന് *അറിയുന്നു*. സാന്ദർഭിക എംബെഡിംഗുകൾ സംബന്ധിച്ച ചർച്ച ഈ ട്യൂട്ടോറിയലിന്റെ പരിധിയിൽ ഇല്ല, പക്ഷേ അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ അവയെക്കുറിച്ച് വീണ്ടും വരാം.\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "---\n\n\n**അസൂയാ**: \nഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.\n\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "interpreter": {
+ "hash": "0cb620c6d4b9f7a635928804c26cf22403d89d98d79684e4529119355ee6d5a5"
+ },
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "py37_pytorch",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.8.12"
+ },
+ "coopTranslator": {
+ "original_hash": "f50b026abce5cf36783a560ea72cb9b1",
+ "translation_date": "2025-11-26T01:45:54+00:00",
+ "source_file": "lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb",
+ "language_code": "ml"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ml/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb b/translations/ml/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb
index 00d2ba4d..54bd479e 100644
--- a/translations/ml/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb
+++ b/translations/ml/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb
@@ -1,697 +1,697 @@
-{
- "cells": [
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "## എംബെഡിംഗുകൾ\n",
- "\n",
- "മുൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, നാം `vocab_size` നീളമുള്ള ഉയർന്ന-ഡൈമെൻഷണൽ ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ് വെക്ടറുകളിൽ പ്രവർത്തിച്ചിരുന്നു, കൂടാതെ കുറഞ്ഞ-ഡൈമെൻഷണൽ സ്ഥാനപരമായ പ്രതിനിധാന വെക്ടറുകളെ സ്പാർസ് വൺ-ഹോട്ട് പ്രതിനിധാനത്തിലേക്ക് വ്യക്തമായി മാറ്റിയിരുന്നു. ഈ വൺ-ഹോട്ട് പ്രതിനിധാനം മെമ്മറി കാര്യക്ഷമമല്ല. കൂടാതെ, ഓരോ വാക്കും പരസ്പരം സ്വതന്ത്രമായി പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡുചെയ്ത വെക്ടറുകൾ വാക്കുകൾക്കിടയിലെ അർത്ഥപരമായ സമാനതകൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നില്ല.\n",
- "\n",
- "ഈ യൂണിറ്റിൽ, നാം **News AG** ഡാറ്റാസെറ്റിനെ തുടർന്നു പരിശോധിക്കും. തുടങ്ങാൻ, ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്ത് മുൻ യൂണിറ്റിൽ നിന്നുള്ള ചില നിർവചനങ്ങൾ നേടാം.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 2,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "import tensorflow as tf\n",
- "from tensorflow import keras\n",
- "import tensorflow_datasets as tfds\n",
- "import numpy as np\n",
- "\n",
- "ds_train, ds_test = tfds.load('ag_news_subset').values()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "### എമ്പെഡ്ഡിംഗ് എന്താണ്?\n",
- "\n",
- "**എമ്പെഡ്ഡിംഗ്** എന്ന ആശയം ഒരു വാക്കിന്റെ അർത്ഥപരമായ അർത്ഥം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന കുറവ്-ഡൈമെൻഷണൽ സാന്ദ്ര വെക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വാക്കുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതാണ്. നാം പിന്നീട് അർത്ഥപൂർണ്ണമായ വാക്ക് എമ്പെഡ്ഡിംഗുകൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് ചർച്ച ചെയ്യും, പക്ഷേ ഇപ്പോൾ എമ്പെഡ്ഡിംഗുകളെ ഒരു വാക്ക് വെക്ടറിന്റെ ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗമായി മാത്രം കരുതാം.\n",
- "\n",
- "അതിനാൽ, ഒരു എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ ഒരു വാക്ക് ഇൻപുട്ടായി സ്വീകരിച്ച്, നിർദ്ദിഷ്ടമായ `embedding_size` ഉള്ള ഔട്ട്പുട്ട് വെക്ടർ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു അർത്ഥത്തിൽ, ഇത് ഒരു `Dense` ലെയറിനോട് വളരെ സമാനമാണ്, പക്ഷേ ഒരു വൺ-ഹോട്ട് എൻകോഡഡ് വെക്ടർ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് പകരം, ഇത് ഒരു വാക്കിന്റെ നമ്പർ സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയും.\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ നെറ്റ്വർക്കിലെ ആദ്യ ലെയറായി ഒരു എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ലെയർ ഉപയോഗിച്ച്, നാം ബാഗ്-ഓഫ്-വേർഡ്സ് മോഡലിൽ നിന്ന് **എമ്പെഡ്ഡിംഗ് ബാഗ്** മോഡലിലേക്ക് മാറാം, ഇവിടെ ആദ്യം നമ്മുടെ ടെക്സ്റ്റിലെ ഓരോ വാക്കും അനുയോജ്യമായ എമ്പെഡ്ഡിങ്ങിലേക്ക് മാറ്റുകയും, പിന്നീട് ആ എമ്പെഡ്ഡിങ്ങുകളുടെ മേൽ `sum`, `average` അല്ലെങ്കിൽ `max` പോലുള്ള ഒരു സംഗ്രഹ ഫംഗ്ഷൻ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "നമ്മുടെ ക്ലാസിഫയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് താഴെപ്പറയുന്ന ലെയറുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:\n",
- "\n",
- "* `TextVectorization` ലെയർ, ഇത് ഒരു സ്ട്രിംഗ് ഇൻപുട്ടായി സ്വീകരിച്ച്, ടോക്കൺ നമ്പറുകളുടെ ടെൻസർ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു. നാം ചില യുക്തിപരമായ വാക്ക് സമാഹാര വലുപ്പം `vocab_size` നിർദ്ദേശിക്കുകയും, കുറവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന വാക്കുകൾ അവഗണിക്കുകയും ചെയ്യും. ഇൻപുട്ട് ആകൃതി 1 ആയിരിക്കും, ഔട്ട്പുട്ട് ആകൃതി $n$ ആയിരിക്കും, കാരണം നാം $n$ ടോക്കണുകൾ ലഭിക്കും, ഓരോന്നിലും 0 മുതൽ `vocab_size` വരെ നമ്പറുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കും.\n",
- "* `Embedding` ലെയർ, ഇത് $n$ നമ്പറുകൾ സ്വീകരിച്ച്, ഓരോ നമ്പറിനെയും ഒരു നിശ്ചിത നീളമുള്ള (നമ്മുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ 100) സാന്ദ്ര വെക്ടറിലേക്ക് കുറയ്ക്കുന്നു. അതിനാൽ, $n$ ആകൃതിയിലുള്ള ഇൻപുട്ട് ടെൻസർ $n \\times 100$ ആകൃതിയിലുള്ള ടെൻസറായി മാറും.\n",
- "* ആഗ്രീഗേഷൻ ലെയർ, ഇത് ഈ ടെൻസറിന്റെ ആദ്യ ആക്സിസിൽ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്നു, അഥവാ വ്യത്യസ്ത വാക്കുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ $n$ ഇൻപുട്ട് ടെൻസറുകളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കും. ഈ ലെയർ നടപ്പിലാക്കാൻ, നാം `Lambda` ലെയർ ഉപയോഗിച്ച് ശരാശരി കണക്കാക്കുന്ന ഫംഗ്ഷൻ പാസ്സ് ചെയ്യും. ഔട്ട്പുട്ട് ആകൃതി 100 ആയിരിക്കും, ഇത് മുഴുവൻ ഇൻപുട്ട് സീക്വൻസിന്റെ സംഖ്യാത്മക പ്രതിനിധാനം ആയിരിക്കും.\n",
- "* അന്തിമ `Dense` ലീനിയർ ക്ലാസിഫയർ.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Model: \"sequential\"\n",
- "_________________________________________________________________\n",
- " Layer (type) Output Shape Param # \n",
- "=================================================================\n",
- " text_vectorization (TextVec (None, None) 0 \n",
- " torization) \n",
- " \n",
- " embedding (Embedding) (None, None, 100) 3000000 \n",
- " \n",
- " lambda (Lambda) (None, 100) 0 \n",
- " \n",
- " dense (Dense) (None, 4) 404 \n",
- " \n",
- "=================================================================\n",
- "Total params: 3,000,404\n",
- "Trainable params: 3,000,404\n",
- "Non-trainable params: 0\n",
- "_________________________________________________________________\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "vocab_size = 30000\n",
- "batch_size = 128\n",
- "\n",
- "vectorizer = keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=vocab_size,input_shape=(1,))\n",
- "\n",
- "model = keras.models.Sequential([\n",
- " vectorizer, \n",
- " keras.layers.Embedding(vocab_size,100),\n",
- " keras.layers.Lambda(lambda x: tf.reduce_mean(x,axis=1)),\n",
- " keras.layers.Dense(4, activation='softmax')\n",
- "])\n",
- "model.summary()"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "`summary` പ്രിന്റ് ഔട്ടിൽ, **output shape** കോളത്തിൽ, ആദ്യത്തെ ടെൻസർ ഡൈമെൻഷൻ `None` മിനിബാച്ച് സൈസിനാണ്, രണ്ടാമത്തേത് ടോക്കൺ സീക്വൻസിന്റെ നീളിനാണ്. മിനിബാച്ചിലെ എല്ലാ ടോക്കൺ സീക്വൻസുകൾക്കും വ്യത്യസ്ത നീളുകൾ ഉണ്ട്. ഇതിനെ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്ന് അടുത്ത ഭാഗത്ത് ചർച്ച ചെയ്യും.\n",
- "\n",
- "ഇപ്പോൾ നെറ്റ്വർക്ക് ട്രെയിൻ ചെയ്യാം:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "Training vectorizer\n",
- "938/938 [==============================] - 20s 20ms/step - loss: 0.7891 - acc: 0.8155 - val_loss: 0.4470 - val_acc: 0.8642\n"
- ]
- },
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- ""
- ]
- },
- "execution_count": 4,
- "metadata": {},
- "output_type": "execute_result"
- }
- ],
- "source": [
- "def extract_text(x):\n",
- " return x['title']+' '+x['description']\n",
- "\n",
- "def tupelize(x):\n",
- " return (extract_text(x),x['label'])\n",
- "\n",
- "print(\"Training vectorizer\")\n",
- "vectorizer.adapt(ds_train.take(500).map(extract_text))\n",
- "\n",
- "model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['acc'])\n",
- "model.fit(ds_train.map(tupelize).batch(batch_size),validation_data=ds_test.map(tupelize).batch(batch_size))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {
- "nteract": {
- "transient": {
- "deleting": false
- }
- }
- },
- "source": [
- "> **കുറിപ്പ്** നാം ഡാറ്റയുടെ ഒരു ഉപസമൂഹത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വെക്ടറൈസർ നിർമ്മിക്കുകയാണ്. പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനായി ഇത് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ നമ്മുടെ ടെക്സ്റ്റിലെ എല്ലാ ടോക്കണുകളും വാക്കസഞ്ചയത്തിൽ ഉണ്ടാകാതിരിക്കാം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ആ ടോക്കണുകൾ അവഗണിക്കപ്പെടും, ഇത് അല്പം കുറവ് കൃത്യതയ്ക്ക് കാരണമാകാം. എന്നിരുന്നാലും, യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഒരു ഉപസമൂഹം സാധാരണയായി നല്ല വാക്കസഞ്ചയ അളവുകൂട്ടലിന് സഹായിക്കുന്നു.\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "### വ്യത്യസ്ത സീക്വൻസ് വലുപ്പങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ\n",
- "\n",
- "മിനിബാച്ചുകളിൽ പരിശീലനം എങ്ങനെ നടക്കുന്നു എന്ന് നമുക്ക് മനസിലാക്കാം. മുകളിൽ നൽകിയ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഇൻപുട്ട് ടെൻസറിന്റെ ഡൈമെൻഷൻ 1 ആണ്, കൂടാതെ 128-ലോംഗ് മിനിബാച്ചുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ ടെൻസറിന്റെ യഥാർത്ഥ വലുപ്പം $128 \\times 1$ ആണ്. എന്നാൽ, ഓരോ വാചകത്തിലെ ടോക്കണുകളുടെ എണ്ണം വ്യത്യസ്തമാണ്. `TextVectorization` ലെയർ ഒരു സിംഗിൾ ഇൻപുട്ടിൽ പ്രയോഗിച്ചാൽ, ടോക്കണുകളുടെ എണ്ണം ടെക്സ്റ്റ് എങ്ങനെ ടോക്കൺ ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 5,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "tf.Tensor([ 1 45], shape=(2,), dtype=int64)\n",
- "tf.Tensor([ 112 1271 1 3 1747 158], shape=(6,), dtype=int64)\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "print(vectorizer('Hello, world!'))\n",
- "print(vectorizer('I am glad to meet you!'))"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "എങ്കിലും, നാം വെക്ടറൈസർ പല സീക്വൻസുകളിലും പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ, അത് ഒരു ചതുരാകൃതിയിലുള്ള ടെൻസർ ഉത്പാദിപ്പിക്കണം, അതിനാൽ ഉപയോഗിക്കാത്ത ഘടകങ്ങൾ PAD ടോക്കൺ (നമ്മുടെ കേസിൽ ഇത് പൂജ്യം) ഉപയോഗിച്ച് പൂരിപ്പിക്കുന്നു:\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 6,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "data": {
- "text/plain": [
- "