, ,

کتاب TRACE: یادگیری محاسبات بر روی گراف با استفاده از ترانسفورمرهای سلسله‌مراتبی و تابع شیفت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب TRACE: یادگیری محاسبات بر روی گراف با استفاده از ترانسفورمرهای سلسله‌مراتبی و تابع شیفت

موضوع کلی: یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها

موضوع میانی: معماری‌های نوین برای یادگیری محاسبات بر روی گراف

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر گراف‌ها: تعاریف و مفاهیم پایه
  • 2. انواع گراف‌ها: جهت‌دار، بی‌جهت، وزن‌دار و چندگانه
  • 3. نحوه‌های نمایش گراف: ماتریس مجاورت، لیست مجاورت و ماتریس لاپلاسین
  • 4. ویژگی‌های گره و یال: اهمیت و کاربردها
  • 5. مسائل یادگیری ماشین بر روی گراف: دسته‌بندی گره، دسته‌بندی گراف، پیش‌بینی یال
  • 6. مروری بر یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی پایه، MLP و کانولوشن
  • 7. چالش‌های پردازش داده‌های غیر اقلیدسی (گراف‌ها) با روش‌های سنتی
  • 8. تانسورها و عملیات اساسی ماتریسی مورد نیاز در یادگیری گراف
  • 9. مفاهیم اساسی یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده در زمینه گراف
  • 10. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: معیارهای عملکرد
  • 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs): فلسفه و کاربرد
  • 12. چارچوب پیام‌رسانی (Message Passing Neural Networks – MPNNs)
  • 13. تابع تجمیع (Aggregation Function) در GNNs
  • 14. تابع به‌روزرسانی (Update Function) در GNNs
  • 15. شبکه کانولوشن گراف (Graph Convolutional Networks – GCN)
  • 16. لایه‌های GCN: فرمول‌بندی ریاضی و پیاده‌سازی
  • 17. GraphSAGE: یادگیری تعبیه گره‌ها با نمونه‌برداری همسایگان
  • 18. Graph Attention Networks (GAT): معرفی مکانیسم توجه در گراف
  • 19. توجه خودکار (Self-Attention) در GAT و وزن‌دهی به همسایگان
  • 20. Variational Graph Autoencoders (VGAE) برای یادگیری تعبیه گراف
  • 21. قدرت بیانی GNNها: مقایسه با آزمون وایزفایلر-لمان (Weisfeiler-Lehman Test)
  • 22. محدودیت‌های GNNهای مبتنی بر پیام‌رسانی: بیش‌هموارسازی (Over-smoothing)
  • 23. ناتوانی GNNها در مدل‌سازی روابط دوردست
  • 24. ناکارآمدی GNNها در یادگیری محاسبات پیچیده و الگوریتمی
  • 25. نیاز به معماری‌های جدید برای افزایش قدرت بیانی و انعطاف‌پذیری
  • 26. مروری بر معماری ترانسفورمر: سلف-اتنشن و بلوک‌های اصلی
  • 27. انکدینگ موقعیتی (Positional Encoding) در ترانسفورمرها
  • 28. ترانسفورمرها در پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین
  • 29. چالش‌های اعمال ترانسفورمرها به ساختار غیرترتیبی گراف
  • 30. راه‌حل‌های اولیه برای Graph Transformers: انکدینگ‌های ساختاری و موقعیتی
  • 31. معرفی TRACE: یادگیری محاسبات بر روی گراف‌ها
  • 32. TRACE به عنوان یک مدل محاسباتی Turing-complete
  • 33. اهداف TRACE: یادگیری الگوریتم‌ها به جای توابع ثابت
  • 34. معماری کلی TRACE: اجزای اصلی و جریان داده
  • 35. مزایای TRACE در مقایسه با GNNها و Graph Transformers سنتی
  • 36. ترانسفورمرهای سلسله‌مراتبی (Hierarchical Transformers) در TRACE:
  • 37. مفهوم سلسله‌مراتب در پردازش گراف
  • 38. نیاز به پردازش در سطوح مختلف انتزاع
  • 39. ساختار بلوک‌های ترانسفورمر سلسله‌مراتبی
  • 40. لایه توجه در ترانسفورمرهای سلسله‌مراتبی
  • 41. مکانیسم تجمیع اطلاعات در سطوح پایین‌تر
  • 42. انتقال اطلاعات بین سطوح مختلف سلسله‌مراتب
  • 43. نقش سلسله‌مراتب در افزایش ظرفیت مدلینگ
  • 44. یادگیری نمایندگی‌های سلسله‌مراتبی برای گره‌ها و زیرگراف‌ها
  • 45. استفاده از مکانیزم‌های Pool/Unpool در سلسله‌مراتب
  • 46. توجه متقاطع (Cross-Attention) بین سطوح سلسله‌مراتبی
  • 47. مدیریت ابعاد و اندازه در سلسله‌مراتب ترانسفورمر
  • 48. انعطاف‌پذیری سلسله‌مراتب برای گراف‌های با اندازه متفاوت
  • 49. بهینه‌سازی پارامترها در معماری سلسله‌مراتبی
  • 50. مزایای محاسباتی ترانسفورمرهای سلسله‌مراتبی
  • 51. تابع شیفت (Shift Function) در TRACE:
  • 52. معرفی تابع شیفت: هسته پویاسازی محاسبات
  • 53. هدف تابع شیفت: هدایت "توجه" یا "تمرکز" محاسباتی
  • 54. انواع عملیات شیفت: حرکت، انتخاب، بازنویسی
  • 55. پیاده‌سازی تابع شیفت با شبکه‌های عصبی (MLP یا RNN)
  • 56. ورودی‌ها و خروجی‌های تابع شیفت
  • 57. یادگیری سیاست شیفت: استخراج دستورالعمل‌های محاسباتی
  • 58. ارتباط تابع شیفت با حافظه داخلی مدل
  • 59. شیفت در فضای گره‌ها: انتخاب گره‌های مهم
  • 60. شیفت در فضای ویژگی‌ها: تمرکز بر ابعاد خاص
  • 61. شیفت در فضای محاسبات: انتخاب عملیات بعدی
  • 62. تابع شیفت به عنوان یک کنترل‌کننده برنامه‌ریزی‌پذیر
  • 63. دینامیک تابع شیفت در طول گام‌های محاسباتی
  • 64. بهینه‌سازی یادگیری تابع شیفت از طریق پاداش‌دهی
  • 65. اثر تابع شیفت بر قابلیت تفسیرپذیری مدل
  • 66. تحلیل حساسیت تابع شیفت به تغییرات ورودی
  • 67. مقایسه تابع شیفت با مکانیسم‌های gates در RNN/LSTMs
  • 68. تابع شیفت و چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 69. تعامل تابع شیفت با ترانسفورمرهای سلسله‌مراتبی
  • 70. طراحی تابع شیفت برای وظایف مختلف
  • 71. مراحل محاسباتی (Computation Steps) و حافظه در TRACE:
  • 72. مدل محاسباتی گام به گام (Step-by-step Computation)
  • 73. تعریف یک گام محاسباتی: ورودی، پردازش، خروجی
  • 74. یادگیری طول بهینه توالی محاسباتی
  • 75. مکانیزم توقف خودکار (Halt Mechanism)
  • 76. حافظه داخلی TRACE: حفظ حالت محاسباتی
  • 77. حافظه گره (Node Memory) و حافظه گراف (Graph Memory)
  • 78. مکانیزم‌های به‌روزرسانی حافظه در هر گام
  • 79. خواندن و نوشتن از حافظه توسط ترانسفورمرها و تابع شیفت
  • 80. نقش حافظه در حل مسائل نیازمند استدلال چند گامی
  • 81. پایداری حافظه در طول محاسبات طولانی
  • 82. طراحی ساختار حافظه برای انواع داده‌های گراف
  • 83. استفاده از حافظه‌های خارجی (External Memory) در TRACE
  • 84. تاثیر اندازه و ظرفیت حافظه بر عملکرد مدل
  • 85. نحوه تزریق اطلاعات حافظه به ترانسفورمرهای سلسله‌مراتبی
  • 86. آموزش و بهینه‌سازی TRACE: توابع زیان
  • 87. استراتژی‌های بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامتر
  • 88. پیاده‌سازی TRACE با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (PyTorch/TensorFlow)
  • 89. شتاب‌دهی سخت‌افزاری و موازی‌سازی TRACE
  • 90. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی TRACE
  • 91. قدرت بیانی TRACE: اثبات‌های نظری و تجربی
  • 92. مقایسه عملکرد TRACE با جدیدترین مدل‌های Graph Transformers
  • 93. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری (Explainability) محاسبات TRACE
  • 94. Robustness و پایداری TRACE در برابر نویز و تغییرات
  • 95. کاربردهای TRACE در مسائل زیست‌شناسی و شیمی
  • 96. کاربرد TRACE در دسته‌بندی گره با استدلال پیچیده
  • 97. کاربرد TRACE در دسته‌بندی گراف برای گراف‌های با ساختار غنی
  • 98. پیش‌بینی یال و پیوند با استفاده از قابلیت‌های محاسباتی TRACE
  • 99. جهت‌گیری‌های آینده TRACE: توسعه به گراف‌های پویا و تعاملی
  • 100. تحقیقات مرتبط: مدل‌های محاسباتی قابل یادگیری و AI مبتنی بر الگوریتم

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب TRACE: یادگیری محاسبات بر روی گراف با استفاده از ترانسفورمرهای سلسله‌مراتبی و تابع شیفت”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا