fa
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

رفتن به کانال در Telegram

📈 تحلیل کانال تلگرام Machine learning books and papers

کانال Machine learning books and papers (@machine_learn) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 500 مشترک است و جایگاه 8 030 را در دسته آموزش و رتبه 13 729 را در منطقه إيران دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 500 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 08 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -104 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 5 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.13% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.02% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 502 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 495 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند disorder, psy, مقاله, framework, graph تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 09 ژوئیه, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کرده‌اند.

24 500
مشترکین
+524 ساعت
+67 روز
-10430 روز
آرشیو پست ها
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