es
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

📈 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 24 500 suscriptores, ocupando la posición 8 030 en la categoría Educación y el puesto 13 729 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 500 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -104, 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 6.13%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.02% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 502 visualizaciones. En el primer día suele acumular 495 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
  • 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 09 julio, 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.

24 500
Suscriptores
+524 horas
+67 días
-10430 días
Archivo de publicaciones
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