Machine learning books and papers

Відкрити в Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine learning books and papers

Канал Machine learning books and papers (@machine_learn) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 505 підписників, посідаючи 8 033 місце в категорії Освіта та 13 749 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 505 підписників.

За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -99, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.24% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 603 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 549 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 04 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.

24 505

Підписники

+224 години

-107 днів

-9930 день

1 603

Перегляди допису

~ 54924 години

~ 67448 годин

6.54%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 505

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

24 505

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

24 505

#Deep Set Prediction Networks #paper #DL @Machine_learn

24 505

discriminative : 1:#Regression 2:#Logistic regression 3:#decision tree(Hunt) 4:#neural network(traditional network, deep network) 5:#Support Vector Machine(SVM) Generative: 1:#Hidden Markov model 2:#Naive bayes 3:#K-nearest neighbor(KNN) 4:#Generative adversarial networks(GANs) Deep learning: 1:CNN R_CNN Fast-RCNN Mask-RCNN 2:RNN 3:LSTM 4:CapsuleNet 5:Siamese: siamese cnn siamese lstm siamese bi-lstm siamese CapsuleNet 6:time series data SVR DT(cart) Random Forest linear Bagging Boosting جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید @Raminmousa

24 505

@Machine_learn Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift How normalization applied to layers helps to reach faster convergence. ArXiV: https://arxiv.org/abs/1502.03167 #NeuralNetwork #nn #normalization #DL

24 505

@Machine_learn The largest publicly available language model: CTRL has 1.6B parameters and can be guided by control codes for style, content, and task-specific behavior. code: https://github.com/salesforce/ctrl article: https://einstein.ai/presentations/ctrl.pdf C-write:ai_machinelearning_big_data https://blog.einstein.ai/introducing-a-conditional-transformer-language-model-for-controllable-generation/

24 505

Deep Learning with Python The ultimate beginners guide to Learn Deep Learning with Python Step by Step #book #DL #python @Machine_learn

24 505

Deep Learning with Python The ultimate beginners guide to Learn Deep Learning with Python Step by Step #book #DL #python @Machine_learn

24 505

@Machine_learn DeepMind's OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games. code: https://github.com/deepmind/open_spiel article: https://arxiv.org/abs/1908.09453

24 505

@Machine_learn 🚀 Introducing TF-GAN: A lightweight GAN library for TensorFlow 2.0 Tensorflow blog: https://medium.com/tensorflow/introducing-tf-gan-a-lightweight-gan-library-for-tensorflow-2-0-36d767e1abae Code: https://github.com/tensorflow/gan Free course: https://developers.google.com/machine-learning/gan/ Paper: https://arxiv.org/abs/1805.08318

24 505

@Machine_learn Memory-Efficient Adaptive Optimization Source: https://arxiv.org/abs/1901.11150 Code: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/sm3

24 505

@Machine_leaen ai ,machine learning #code #datasets #paper • 1146 leaderboards • 1223 tasks • 1105 datasets • 14779 papers with code https://paperswithcode.com/sota

24 505

@Machine_learn Rank-consistent Ordinal Regression for Neural Networks Article: https://arxiv.org/abs/1901.07884 PyTorch: https://github.com/Raschka-research-group/coral-cnn

24 505

Unsupervised learning with python,2019 #book @Machine_learn

24 505

Learning_Tenserflow_building_deep #book @Machine_learn

24 505

@Machine_learn The HSIC Bottleneck: Deep Learning without Back-Propagation🥺 An alternative to conventional backpropagation, that has a number of distinct advantages. Link: https://arxiv.org/abs/1908.01580 #backpropagation #DL

24 505

#deeplearning ⬇⬇⬇ @Machine_learn

24 505

@Machine_learn How to Implement Progressive Growing GAN Models in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-progressive-growing-gan-models-in-keras/

24 505

@Machine_learn Interpreting Latent Space of GANs for Semantic Face Editing https://shenyujun.github.io/InterFaceGAN/ code: https://github.com/ShenYujun/InterFaceGAN.git