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Machine learning books and papers

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📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning books and papers

El canal Machine learning books and papers (@machine_learn) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 533 suscriptores, ocupando la posición 8 070 en la categoría Educación y el puesto 13 771 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 533 suscriptores.

Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -150, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.45%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.90% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 829 visualizaciones. En el primer día suele acumular 465 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 23 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

24 533
Suscriptores
-524 horas
-417 días
-15030 días
Archivo de publicaciones
Breaking the Sorting Barrier for Directed Single-Source Shortest Paths 📚 link @Machine_learn
Breaking the Sorting Barrier for Directed Single-Source Shortest Paths 📚 link @Machine_learn

Title: Personalized Safety Alignment for Text-to-Image Diffusion Models Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508
Title: Personalized Safety Alignment for Text-to-Image Diffusion Models Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.01151 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.01151 • Github: https://m-e-agi-lab.github.io/PSAlign/ @Machine_learn

CoAct-1: Computer-using Agents with Coding as Actions 📚 Read @Machine_learn
CoAct-1: Computer-using Agents with Coding as Actions 📚 Read @Machine_learn

DSPy SIMBA explained 📚 Link @Machine_learn
DSPy SIMBA explained 📚 Link @Machine_learn

🔹 Title: ReMoMask: Retrieval-Augmented Masked Motion Generation 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.026
🔹 Title: ReMoMask: Retrieval-Augmented Masked Motion Generation 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.02605 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.02605 • Project Page: https://aigeeksgroup.github.io/ReMoMask/ • Github: https://github.com/AIGeeksGroup/ReMoMask @Machin_learn

Mathematical theory of deep learning 📚 Book @Machine_learn
Mathematical theory of deep learning 📚 Book @Machine_learn

Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond) Link @Machine_learn
Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond) Link @Machine_learn

Repost from N/a
با عرض سلام سه مقاله تحت ريوايز داريم حداقل مي تونيم ٥ سايت به هر كدوم اضافه كنيم حوزه هاي LLM و Medical قابل اضافه شدن هستن. @Raminmousa @papercite

Article Title: OmniConsistency: Learning Style-Agnostic Consistency from Paired Stylization Data PDF Download Link: https://arxiv.org/pdf/2505.18445v1.pdf GitHub:https://github.com/showlab/omniconsistency @Machine_learn

An introduction to the symmetric group algebra 📚 link @Machine_learn
An introduction to the symmetric group algebra 📚 link @Machine_learn

🎥 RNA-Seq Data Analysis in R: An Effective Step-by-Step Guide 🎞 Watch @Machine_learn

Deep Research Agents with Test-Time Diffusion Google keeps pushing on diffusion. 📚Paper @Machine_learn
Deep Research Agents with Test-Time Diffusion Google keeps pushing on diffusion. 📚Paper @Machine_learn

Repost from Papers
با عرض سلام نفرات ۴ و ۵ این پروژه قابل اضافه شدن است و علاوه بر تسک هزینه مشارکت نیز گرفته می‌شود. 4:250$ 5:200$ جهت مشارکت ب
با عرض سلام نفرات ۴ و ۵ این پروژه قابل اضافه شدن است و علاوه بر تسک هزینه مشارکت نیز گرفته می‌شود. 4:250$ 5:200$ جهت مشارکت به ایدی بنده پیام بدین. @Raminmousa

The Era of DiffusionLM might be upon us 📚 Link @Machine_learn
The Era of DiffusionLM might be upon us 📚 Link @Machine_learn

AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work. 👉 Read @Machine_learn
AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work. 👉 Read @Machine_learn

Anthropic just released a research paper. Inverse Scaling in Test-Time Compute 📚 link @Machine_learn
Anthropic just released a research paper. Inverse Scaling in Test-Time Compute 📚 link @Machine_learn

How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis 📕 Link @Machine_learn
How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis 📕 Link @Machine_learn

Aipython 📕 Books @Machine_learn
Aipython 📕 Books @Machine_learn

فقط دو نفر باقی مونده این کار دوستانی که نیاز دارن به بنده مراجعه کنند.!!! @Raminmousa

Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial 📚 Read @Machine_learn
Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial 📚 Read @Machine_learn