en
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Open in Telegram

📈 Analytical overview of Telegram channel Machine learning books and papers

Channel Machine learning books and papers (@machine_learn) in the English language segment is an active participant. Currently, the community unites 24 500 subscribers, ranking 8 030 in the Education category and 13 729 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 500 subscribers.

According to the latest data from 08 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -104 over the last 30 days and by 5 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.13%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.02% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 502 views. Within the first day, a publication typically gains 495 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 2.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 09 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Education category.

24 500
Subscribers
+524 hours
+67 days
-10430 days
Posts Archive
GANs.pdf6.16 KB

Image-to-Image Translation شبکه های GANs به عنوان یک راه حل عمومی برای مشکلات ترجمه تصویر به تصویر به کاربرده می¬شوند. این شبکه ها نه تنها نقشه برداری از تصویر ورودی به تصویر خروجی را یاد می گیرند، بلکه یک تابع هزینه را برای آموزش این نقشه برداری یاد می گیرد. این باعث می شود که یک رویکرد عمومی را برای مسائلی که به طور سنتی نیاز به فرمولاسیون های مختلف داشته¬اند به کار ببریم. این روش در تلفیق عکس ها از نقشه های برچسب، بازسازی اشیاء از نقشه های لبه و رنگ آمیزی تصاویر در میان کارهای دیگر موثر است. علاوه بر این، از زمان انتشار نرم افزار pix2pix ، صدها نفر از کاربران توییتر، آزمایش های هنری خود را با استفاده از این سیستم انجام داده¬اند.

cs231n_2017_lecture13.pdf4.29 MB

cGAN-topic.pptx12.98 MB

شبکه های مولدی ممیزی دنباله ای (Generative Adversarial Nets (GAN)) این الگوریتم از سیستم شبکه‌های عصبی مصنوعی بهره می‌گیرد. سیستم‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی با تقلید از کارکرد نورون‌های مغز انسان ساخته شده‌اند. در الگوریتم GAN دو شبکه عصبی وجود دارد که "در برابر" (بر علیه) یکدیگر کار می‌کنند. یکی از این شبکه‌ها الگوریتمی است که محتوا می‌سازد و شبکه دوم آنچه ساخته شده است را به چالش می‌گیرد و نقش مخالف را بازی می‌کند. شبکه های GANs معماری خالصی از شبکه های عصبی عمیق هستند که از دو شبکه تشکیل شده اند.GANs در یک مقاله توسط آقای¬ Goodfellow و دیگر محققان در دانشگاه مونترال، از جمله Yoshua Bengio، در سال 2014 معرفی شد. Yann LeCun، مدیر تحقیقات آی.بی.سی فیس بوک، "آموزش رقابتی" را "جالب ترین ایده در 10 سال گذشته در یادگیری ماشین دانسته است. پتانسیل GAN بسیار زیاد است، زیرا آنها می¬توانند یادگیری هر نوع توزیع داده را تقلید کنند. به این معنا، GAN ها می توانند آموزش داده شوند تا جهان هایی را که در هر حوزه ای شبیه به خودمان هستند، ایجاد کنیم: تصاویر، موسیقی، سخنرانی، پروسه. آنها یک ربات هنرمند هستند، و خروجی آنها چشمگیر است.

کتاب الگوریتم های مهم و پایه با زبان پایتون (انگلیسی) 337 صفحه، سال 2010 #کتاب #برنامه_نویسی #کد #پایتون #الگوریتم #Book #Programming #Code #Python #Algorithm #Apress @Computer_IT_Engineering

4_5931510519092477954.pdf3.61 MB

4_5780698287296218451.pdf1.06 MB

Biomedical Engineering_Epilepsy_ EEG _ GWS_Spectrum_2015.pdf2.19 KB

2015Year of the Self-Driving Car Presentation.PPTX6.41 MB

BOOK digital-image-processing-part-one.pdf10.83 MB

deeplearning2016.pdf11.69 MB

An-Example-of-CNN-on-MNIST-dataset-master.zip14.92 MB

ایجاد و مفاهیم یادگیری سلسه مراتبی بابیز

NLP-Report2_0 (1).pdf5.46 KB

حل تمرینات شبکه عصبی

یک مجموعه آموزش فارسی از یادگیری ماشین و زیر ساخت ها و جزئیات در متلب

سورس یک پرسپترون با کتابخانه اکورد خیلی جالب هست با سی شارپ نوشته شده است

جزوه خلاصه شبکه عصبی دکتر کیوان راد

جزوه رگرسیون