MAPress
کتاب کشف الگوها در شبکه‌های پویا چندلایه با استفاده از مدل تنسوری تابعی و RKHS

کتاب کشف الگوها در شبکه‌های پویا چندلایه با استفاده از مدل تنسوری تابعی و RKHS

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 کشف الگوها در شبکه‌های پویا چندلایه با استفاده از مدل تنسوری تابعی و RKHS

موضوع کلی: داده کاوی شبکه‌های پیچیده

موضوع میانی: مدل‌سازی و تحلیل شبکه‌های چندلایه پویا

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده شبکه‌ها
  • 2. ویژگی‌های شبکه‌های پیچیده
  • 3. مفهوم گره‌ها، یال‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
  • 4. آشنایی با شبکه‌های چندلایه: تعریف و اهمیت
  • 5. مثال‌هایی از شبکه‌های چندلایه در دنیای واقعی
  • 6. شبکه‌های پویا: مفهوم زمان در شبکه‌ها
  • 7. چالش‌های تحلیل شبکه‌های پویا
  • 8. معرفی شبکه‌های چندلایه پویا
  • 9. انواع نمایش داده‌های شبکه‌های چندلایه پویا
  • 10. مرور ریاضی: جبر خطی برای شبکه‌ها (بردارها و ماتریس‌ها)
  • 11. مرور ریاضی: مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 12. فضاهای برداری و زیرفضاهای ناورد
  • 13. مروری بر آنالیز تابع و فضای تابعی
  • 14. انگیزه مدل‌سازی تنسوری در شبکه‌ها
  • 15. چالش‌های مدل‌سازی شبکه‌های چندلایه پویا
  • 16. معرفی تنسورها: آرایه‌های چندبعدی
  • 17. رتبه یک تنسور و ابعاد آن
  • 18. عملیات پایه تنسوری: جمع، ضرب اسکالر، ضرب هادامارد
  • 19. ضرب تنسوری (Tensor Product) و ضرب بیرونی (Outer Product)
  • 20. فشرده‌سازی تنسورها (Tensor Contraction)
  • 21. ماتریس‌سازی تنسور (Tensor Unfolding/Matricization)
  • 22. معرفی تجزیه تنسوری: هدف و کاربردها
  • 23. تجزیه CP (CANDECOMP/PARAFAC)
  • 24. الگوریتم‌های تخمین برای تجزیه CP
  • 25. تجزیه تاکر (Tucker Decomposition)
  • 26. مقایسه تجزیه‌های CP و تاکر
  • 27. رتبه تنسوری و انتخاب رتبه مناسب
  • 28. تجزیه تنسوری برای داده‌های بزرگ
  • 29. کاربردهای تجزیه تنسوری در داده‌کاوی
  • 30. نرم‌سازی (Regularization) در تجزیه تنسوری
  • 31. مقدمه‌ای بر آنالیز داده‌های تابعی (FDA)
  • 32. داده‌های تابعی: منحنی‌ها به عنوان نقاط داده
  • 33. مثال‌هایی از داده‌های تابعی در علوم مختلف
  • 34. نمایش داده‌های تابعی: اساس توابع (Basis Functions)
  • 35. توابع پایه بسط موجکی (Wavelet Basis Functions)
  • 36. توابع پایه بسط B-اسپلاین (B-Spline Basis Functions)
  • 37. انتخاب و بهینه‌سازی توابع پایه
  • 38. میانگین و کوواریانس تابعی
  • 39. مشتق و انتگرال توابع داده‌ای
  • 40. آنالیز مؤلفه‌های اصلی تابعی (FPCA)
  • 41. رگرسیون تابعی و مدل‌های خطی تابعی
  • 42. هموارسازی داده‌های تابعی (Functional Smoothing)
  • 43. فاصله و شباهت بین توابع
  • 44. داده‌کاوی با داده‌های تابعی
  • 45. چالش‌ها در آنالیز داده‌های تابعی
  • 46. بازنمایی شبکه‌های چندلایه با تنسورهای مجاورت
  • 47. تنسورهای مجاورت زمانی برای شبکه‌های پویا
  • 48. مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی در شبکه‌های پویا
  • 49. ساختار شبکه‌های چندلایه: لایه‌های همگن و ناهمگن
  • 50. سناریوهای مختلف پویایی در شبکه‌ها (گسسته و پیوسته)
  • 51. معرفی تنسورهای استریم برای شبکه‌های چندلایه پویا
  • 52. خواص آماری تنسورهای شبکه‌ای
  • 53. مسائل مقیاس‌پذیری در شبکه‌های چندلایه پویا
  • 54. چالش‌های ابعاد بالا در مدل‌سازی
  • 55. رویکردهای موجود برای مدل‌سازی شبکه‌های چندلایه پویا
  • 56. ضعف مدل‌های گسسته در شبکه‌های پویا
  • 57. نیاز به مدل‌های پیوسته و تابعی برای زمان
  • 58. ارتباط بین لایه‌ها: پارامترهای مشترک
  • 59. تشخیص الگوهای مشترک بین لایه‌ها
  • 60. اهمیت زیرفضاهای ناورد مشترک
  • 61. معرفی مدل تنسوری تابعی پیشنهادی
  • 62. انگیزه‌های پشت ساختار مدل
  • 63. مؤلفه‌های مدل: گره‌ها، لایه‌ها و زمان به صورت تابعی
  • 64. نمایش فاکتورهای گره به صورت برداری
  • 65. نمایش فاکتورهای لایه به صورت توابع پایه
  • 66. نمایش فاکتورهای زمان به صورت توابع پایه
  • 67. نقش زیرفضاهای ناورد مشترک در مدل
  • 68. زیرفضاهای ناورد مشترک به عنوان هسته ساختاری
  • 69. فرمول‌بندی ریاضی مدل تنسوری تابعی
  • 70. فرض‌های اساسی مدل
  • 71. ارتباط مدل با تجزیه‌های تنسوری سنتی
  • 72. چگونه مدل وابستگی‌های زمانی را به صورت پیوسته ثبت می‌کند؟
  • 73. چگونه مدل ارتباط بین لایه‌ها را نمایش می‌دهد؟
  • 74. ساختار الگوریتم برای استخراج مؤلفه‌های مدل
  • 75. مزایای مدل تنسوری تابعی نسبت به مدل‌های قبلی
  • 76. مروری بر فضاهای هیلبرت (Hilbert Spaces)
  • 77. مفهوم هسته (Kernel Function) در یادگیری ماشین
  • 78. انواع توابع هسته (پلی‌نومیال، RBF، سیگموئید و ...)
  • 79. خواص توابع هسته: مثبت معین بودن
  • 80. معرفی فضای هیلبرت با هسته بازتولیدکننده (RKHS)
  • 81. ویژگی بازتولیدکننده (Reproducing Property)
  • 82. استفاده از RKHS برای هموارسازی و تقریب توابع
  • 83. رگرسیون در RKHS (Kernel Ridge Regression)
  • 84. RKHS برای تنظیم‌سازی (Regularization)
  • 85. کاربرد RKHS در آنالیز داده‌های تابعی
  • 86. استخراج پارامترهای مدل با استفاده از RKHS
  • 87. هدف تابع بهینه‌سازی برای مدل تنسوری تابعی
  • 88. مؤلفه تنظیم‌سازی RKHS در تابع هدف
  • 89. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: نزول گرادیان تصادفی (SGD) و ALS
  • 90. همگرایی الگوریتم‌های تخمین
  • 91. انتخاب پارامترهای تنظیم‌سازی (Hyperparameters)
  • 92. اعتبارسنجی مدل و معیارهای ارزیابی
  • 93. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل (پیش‌بینی، بازسازی)
  • 94. تجزیه و تحلیل حساسیت مدل به پارامترها
  • 95. کاربرد RKHS در کنترل پیچیدگی مدل
  • 96. تفسیر خروجی مدل: کشف الگوهای نهفته
  • 97. تشخیص جوامع و زیرگروه‌ها با استفاده از زیرفضاهای ناورد مشترک
  • 98. تحلیل پویایی جوامع در طول زمان و لایه‌ها
  • 99. پیش‌بینی تکامل شبکه و پیوندهای آینده
  • 100. مطالعه موردی و کاربردهای عملی مدل در حوزه‌های مختلف

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.