سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جاسازی گراف مقیاس‌پذیر برای بازسازی شبکه‌های چندمقیاسی با داده‌های نامشخص

کتاب جاسازی گراف مقیاس‌پذیر برای بازسازی شبکه‌های چندمقیاسی با داده‌های نامشخص

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 جاسازی گراف مقیاس‌پذیر برای بازسازی شبکه‌های چندمقیاسی با داده‌های نامشخص

موضوع کلی: یادگیری عمیق و شبکه‌های پیچیده

موضوع میانی: بازسازی شبکه‌های چندمقیاسی با استفاده از جاسازی گراف

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی شبکه‌های پیچیده و مفاهیم اولیه
  • 2. مقدمه‌ای بر تئوری گراف و اصطلاحات کلیدی
  • 3. انواع مختلف داده‌های شبکه‌ای و کاربردهای آن‌ها
  • 4. معرفی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 5. آشنایی با انواع مختلف شبکه‌های عصبی
  • 6. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 7. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 8. مزایا و معایب استفاده از GNN
  • 9. آشنایی با انواع مختلف GNN
  • 10. عملکرد و کاربردهای جاسازی گراف
  • 11. معرفی مفاهیم مقیاس‌پذیری در شبکه‌ها
  • 12. چالش‌های بازسازی شبکه‌های چندمقیاسی
  • 13. مقدمه‌ای بر بازسازی ساختار شبکه‌ای
  • 14. نقش داده‌های نامشخص در بازسازی شبکه
  • 15. معرفی مقاله "Renormalizable Graph Embeddings"
  • 16. مروری بر پیش‌زمینه‌های ریاضیاتی مقاله
  • 17. الگوریتم‌های بهینه‌سازی و پس‌انتشار
  • 18. جاسازی گراف: اهداف و چالش‌ها
  • 19. جاسازی‌های گراف سنتی: Node2Vec, DeepWalk
  • 20. مفاهیم اساسی در یادگیری جاسازی گراف
  • 21. ضرورت بازسازی شبکه‌های چندمقیاسی
  • 22. مفاهیم مقیاس‌بندی و مقیاس‌پذیری شبکه‌ها
  • 23. معرفی تبدیل‌های موجک و کاربردهای آن
  • 24. تبدیلات فوریه و ارتباط آن‌ها با گراف‌ها
  • 25. مبانی نظریه رینورمالیزاسیون
  • 26. کاربرد رینورمالیزاسیون در فیزیک
  • 27. معرفی ایده‌ی اصلی مقاله "Renormalizable Graph Embeddings"
  • 28. ساختار مدل پیشنهادی مقاله
  • 29. جاسازی گره‌ها و لبه‌ها: جزئیات پیاده‌سازی
  • 30. تابع هزینه‌ی بازسازی: طراحی و بهینه‌سازی
  • 31. معرفی لایه‌های مقیاس‌بندی گراف
  • 32. لایه‌های رینورمالیزاسیون گراف
  • 33. عملگرهای رینورمالیزاسیون گراف
  • 34. بررسی دقیق‌تر عملگرهای مقاله
  • 35. نقش پارامترهای مدل در بازسازی
  • 36. انتخاب داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل: معیارها و روش‌ها
  • 38. مقایسه با روش‌های موجود: Node2Vec, DeepWalk
  • 39. نتایج تجربی و تحلیل آن‌ها
  • 40. بررسی تأثیر داده‌های نامشخص در مدل
  • 41. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌های واقعی
  • 42. بهینه‌سازی هایپرپارامترها و تنظیم مدل
  • 43. نقش معماری مدل در عملکرد
  • 44. بررسی اثرات مختلف اندازه‌های گراف
  • 45. بررسی اثرات انواع مختلف گراف
  • 46. تحلیل حساسیت مدل نسبت به نویز
  • 47. بررسی خطاهای بازسازی و راه‌های کاهش آن‌ها
  • 48. کاربرد مدل در بازسازی شبکه‌های اجتماعی
  • 49. کاربرد مدل در بازسازی شبکه‌های بیولوژیکی
  • 50. کاربرد مدل در بازسازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 51. کاربرد مدل در بازسازی شبکه‌های مالی
  • 52. تفسیر جاسازی‌های به دست آمده
  • 53. تجسم جاسازی‌ها و تحلیل بصری آن‌ها
  • 54. استفاده از جاسازی‌ها برای پیش‌بینی
  • 55. نقش داده‌های کمکی در بهبود بازسازی
  • 56. مدل‌سازی عدم قطعیت در شبکه‌ها
  • 57. ارتباط بین بازسازی و خوشه‌بندی گراف
  • 58. استفاده از مدل برای کشف الگوها در شبکه
  • 59. مقایسه مدل با روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 60. آشنایی با کتابخانه‌های نرم‌افزاری: PyTorch Geometric, TensorFlow
  • 61. پیاده‌سازی مدل در PyTorch یا TensorFlow
  • 62. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
  • 63. ساخت و آموزش مدل گام به گام
  • 64. ارزیابی و تحلیل نتایج پیاده‌سازی
  • 65. اشکال‌زدایی و رفع خطاهای احتمالی
  • 66. بررسی و رفع مشکلات مقیاس‌پذیری
  • 67. افزایش سرعت آموزش مدل
  • 68. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 69. بهبود عملکرد مدل با تکنیک‌های پیشرفته
  • 70. بهبود دقت بازسازی با داده‌های بیشتر
  • 71. مدل‌های پیشرفته‌تر GNN و کاربردهای آن‌ها
  • 72. رابطه GNN و بازسازی شبکه‌های پیچیده
  • 73. مفاهیم اطلاعات‌گیری در GNN
  • 74. کاربرد GNN در یادگیری انتقالی برای شبکه‌ها
  • 75. بازسازی شبکه‌های پویا
  • 76. بازسازی شبکه‌های بزرگ
  • 77. مباحث پیشرفته در رینورمالیزاسیون گراف
  • 78. الگوریتم‌های رینورمالیزاسیون جدید
  • 79. ارائه دیدگاه‌های آتی و تحقیقات پیشنهادی
  • 80. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل
  • 81. اخلاق و سوگیری در یادگیری شبکه‌ها
  • 82. مطالعه موردی: بازسازی شبکه ارتباطات
  • 83. مطالعه موردی: بازسازی شبکه پروتئین
  • 84. مطالعه موردی: بازسازی شبکه مغزی
  • 85. کاربردهای مدل در زمینه‌های مختلف
  • 86. آینده‌ی یادگیری عمیق در شبکه‌ها
  • 87. نقش داده‌های بزرگ در بازسازی شبکه‌ها
  • 88. استفاده از مدل در پلتفرم‌های ابری
  • 89. به‌کارگیری مدل در پردازش زبان طبیعی
  • 90. به‌کارگیری مدل در بینایی کامپیوتر
  • 91. ارتباط مدل با سایر حوزه‌های یادگیری
  • 92. تکنیک‌های یادگیری فدراسیونی در بازسازی
  • 93. امنیت و حریم خصوصی در بازسازی شبکه
  • 94. ساخت ابزارهای تجسم شبکه‌ها
  • 95. ارائه یک پروژه عملی برای بازسازی شبکه
  • 96. نکات و ترفندهای عملی در پیاده‌سازی
  • 97. آشنایی با منابع و مقالات مرتبط
  • 98. آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی مرتبط
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 100. دوره‌های تکمیلی و منابع یادگیری بیشتر

📚 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.