uz
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Kanalga Telegram’da o‘tish

📈 Telegram kanali Machine learning books and papers analitikasi

Machine learning books and papers (@machine_learn) Ingliz til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 24 500 obunachidan iborat bo'lib, Taʼlim toifasida 8 030-o'rinni va Eron mintaqasida 13 729-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 24 500 obunachiga ega bo‘ldi.

08 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -104 ga, so‘nggi 24 soatda esa 5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.13% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.02% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 502 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 495 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 2 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent disorder, psy, مقاله, framework, graph kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 09 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Taʼlim toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

24 500
Obunachilar
+524 soatlar
+67 kunlar
-10430 kunlar
Postlar arxiv
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