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Machine learning books and papers
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Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
Mostrar más📈 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 24 509 suscriptores, ocupando la posición 8 029 en la categoría Educación y el puesto 13 742 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 509 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -144, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.62%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.91% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 623 visualizaciones. En el primer día suele acumular 468 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- 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 29 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.
24 509
Suscriptores
-924 horas
-317 días
-14430 días
Archivo de publicaciones
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @ai_python
3⃣ @HomeAI
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
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سلام تا امشب این جایگاه ها روداریم از دوستان کسی خواست بهم اطلاع بده...!
تنها دو جايگاه از مقالمون باقي مونده دوستاني كه خواستن شركت كنن
Title:
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural
Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
Abstract:
Accurate classification of objects in 3D point clouds is a significant problem in several applications, such as autonomous navigation and augmented/virtual reality scenarios, which has become a research hot spot. In this paper, we presented a deep learning strategy for 3D object classification in augmented reality. The proposed approach is a combination of the GRU and LSTM. LSTM networks learn longer dependencies well, but due to the number of gates, it takes longer to train; on the other hand, GRU networks have a weaker performance than LSTM, but their training speed is much higher than GRU, which is The speed is due to its fewer gates. The proposed approach used the combination of speed and accuracy of these two networks. The proposed approach achieved an accuracy of 0.99 in the 4,499,0641 points dataset, which includes eight classes (unlabeled, man-made terrain, natural terrain, high vegetation, low vegetation, buildings, hardscape, scanning artifacts, cars). Meanwhile, the traditional machine learning approaches could achieve a maximum accuracy of 0.9489 in the best case.
journal: https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
@Raminmousa
تنها دو جايگاه از مقالمون باقي مونده دوستاني كه خواستن شركت كنن
Title:
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural
Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
Abstract:
Accurate classification of objects in 3D point clouds
is a significant problem in several applications, such as
autonomous navigation and augmented/virtual reality scenarios,
which has become a research hot spot. In this
paper, we presented a deep learning strategy for 3D object
classification in augmented reality. The proposed
approach is a combination of the GRU and LSTM. LSTM
networks learn longer dependencies well, but due to the
number of gates, it takes longer to train; on the other hand,
GRU networks have a weaker performance than LSTM,
but their training speed is much higher than GRU, which
is The speed is due to its fewer gates. The proposed approach
used the combination of speed and accuracy of
these two networks. The proposed approach achieved an
accuracy of 0.99 in the 4,499,0641 points dataset, which
includes eight classes (unlabeled, man-made terrain, natural
terrain, high vegetation, low vegetation, buildings,
hardscape, scanning artifacts, cars). Meanwhile, the traditional
machine learning approaches could achieve a
maximum accuracy of 0.9489 in the best case.
journal:https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
@Raminmousa
با عرض سلام
مقاله ي جديد بنده اماده ارسال هستش نويسنده اول خودم هستم.
Title:
Classifying Object into Virtual Reality Environment Using Recurrent Neural Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
journal: Information and Computation: https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
دوستاني كه نياز دارن جايگاه ٢ تا ٤
خاليه، به بنده اطلاع بدن
@Raminmousa
با عرض سلام تخفيف ٧٠٪ دو پكيج يادگيري ماشين و عميق, براي كساني كه نتونستن تهيه كنند رو تا شب در نظر گرفتيم كسايي كه نياز دارن ميتونن به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
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