سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب GraphEXT: توضیح‌پذیری GNNها با استفاده از تئوری بازی‌های مشارکتی و اقتصاد خارجی

کتاب GraphEXT: توضیح‌پذیری GNNها با استفاده از تئوری بازی‌های مشارکتی و اقتصاد خارجی

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 GraphEXT: توضیح‌پذیری GNNها با استفاده از تئوری بازی‌های مشارکتی و اقتصاد خارجی

موضوع کلی: یادگیری عمیق بر روی داده‌های شبکه‌ای

موضوع میانی: توضیح‌پذیری شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی داده‌های شبکه‌ای و کاربردها
  • 2. معرفی GNN و انواع آن
  • 3. مفاهیم اساسی تئوری گراف
  • 4. مروری بر انواع داده‌های شبکه‌ای
  • 5. نیاز به توضیح‌پذیری در یادگیری شبکه‌ای
  • 6. چالش‌های توضیح‌پذیری در GNN
  • 7. مروری بر روش‌های توضیح‌پذیری GNN
  • 8. مقدمه‌ای بر مقاله "Explainable Graph Neural Networks via Structural Externalities"
  • 9. مفاهیم اساسی تئوری بازی‌های مشارکتی
  • 10. توابع ارزش Shapley و کاربرد آن‌ها
  • 11. اقتصاد خارجی و نقش آن در توضیح‌پذیری
  • 12. تعریف Structural Externalities
  • 13. معرفی مدل GraphEXT
  • 14. ساختار و معماری GraphEXT
  • 15. مراحل پیاده‌سازی GraphEXT
  • 16. انتخاب و طراحی توابع ارزش
  • 17. محاسبه Structural Externalities
  • 18. تفسیر Structural Externalities
  • 19. ارتباط Structural Externalities با اهمیت گره‌ها
  • 20. ارتباط Structural Externalities با اهمیت یال‌ها
  • 21. بهبود توضیح‌پذیری GNN با استفاده از GraphEXT
  • 22. ارزیابی روش‌های توضیح‌پذیری در GNN
  • 23. معیارهای ارزیابی توضیح‌پذیری
  • 24. تجزیه و تحلیل کیفی توضیحات GraphEXT
  • 25. تجزیه و تحلیل کمی توضیحات GraphEXT
  • 26. مقایسه GraphEXT با سایر روش‌های توضیح‌پذیری
  • 27. پیاده‌سازی GraphEXT با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 28. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش GraphEXT
  • 29. انتخاب مجموعه داده مناسب
  • 30. تنظیم پارامترهای مدل GraphEXT
  • 31. آموزش و بهینه‌سازی مدل GraphEXT
  • 32. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل
  • 33. تجسم توضیحات GraphEXT
  • 34. کاربرد GraphEXT در طبقه‌بندی گره‌ها
  • 35. کاربرد GraphEXT در طبقه‌بندی گراف‌ها
  • 36. کاربرد GraphEXT در پیش‌بینی پیوندها
  • 37. بررسی موارد مطالعاتی: شبکه‌های اجتماعی
  • 38. بررسی موارد مطالعاتی: شبکه‌های زیستی
  • 39. بررسی موارد مطالعاتی: شبکه‌های شیمیایی
  • 40. بررسی موارد مطالعاتی: تشخیص تقلب
  • 41. بررسی موارد مطالعاتی: توصیه گرها
  • 42. بررسی موارد مطالعاتی: پردازش زبان طبیعی مبتنی بر گراف
  • 43. آشنایی با کتابخانه‌های GNN (PyTorch Geometric, DGL)
  • 44. انتخاب و نصب کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 45. پیاده‌سازی GNN پایه (GCN, GAT)
  • 46. ترکیب GraphEXT با GCN
  • 47. ترکیب GraphEXT با GAT
  • 48. اصول تفسیر GNN بر مبنای توجه
  • 49. بررسی روش‌های مبتنی بر توجه در GNN
  • 50. مقایسه رویکردهای توجه و GraphEXT
  • 51. آشنایی با روش‌های مبتنی بر LIME و SHAP
  • 52. مقایسه LIME، SHAP و GraphEXT
  • 53. تأثیر اندازه شبکه بر توضیح‌پذیری
  • 54. تأثیر عمق شبکه بر توضیح‌پذیری
  • 55. تأثیر نوع تابع فعال‌سازی بر توضیح‌پذیری
  • 56. تأثیر نوع لایه بر توضیح‌پذیری
  • 57. تاثیر داده‌های ورودی بر توضیح‌پذیری
  • 58. اصلاح و بهبود GraphEXT برای داده‌های بزرگ
  • 59. اصلاح و بهبود GraphEXT برای داده‌های نامتعادل
  • 60. اصلاح و بهبود GraphEXT برای داده‌های پویا
  • 61. اصلاح و بهبود GraphEXT برای داده‌های چندوجهی
  • 62. بهبود سرعت محاسبه Structural Externalities
  • 63. بهبود دقت محاسبه Structural Externalities
  • 64. آشنایی با چالش‌های اخلاقی در توضیح‌پذیری
  • 65. اهمیت شفافیت و مسئولیت‌پذیری در GNN
  • 66. آشنایی با bias و fairness در GNN
  • 67. روش‌های کاهش bias و افزایش fairness در GNN
  • 68. آشنایی با adversarial attacks در GNN
  • 69. روش‌های مقابله با adversarial attacks در GNN
  • 70. امنیت و حریم خصوصی در GNN
  • 71. معرفی تحقیقات آتی در زمینه GraphEXT
  • 72. کاربردهای احتمالی GraphEXT در آینده
  • 73. بررسی تأثیر GraphEXT در حوزه‌های مختلف
  • 74. چالش‌ها و محدودیت‌های GraphEXT
  • 75. راه‌حل‌های احتمالی برای چالش‌های GraphEXT
  • 76. نقش یادگیری انتقال در توضیح‌پذیری GNN
  • 77. نقش یادگیری تقویتی در توضیح‌پذیری GNN
  • 78. ترکیب GraphEXT با یادگیری انتقال
  • 79. ترکیب GraphEXT با یادگیری تقویتی
  • 80. بررسی مقالات تحقیقاتی مرتبط با GraphEXT
  • 81. مروری بر کدهای منبع مرتبط با GraphEXT
  • 82. مشارکت در توسعه GraphEXT
  • 83. بررسی مباحث مرتبط با تفسیر بصری گراف‌ها
  • 84. استفاده از تجسم‌سازی برای درک بهتر توضیحات
  • 85. نقش کاربر در تعامل با توضیحات
  • 86. طراحی رابط کاربری برای تجسم توضیحات
  • 87. بهره‌وری از GraphEXT در سیستم‌های تصمیم‌گیری
  • 88. بهره‌وری از GraphEXT در تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 89. بهره‌وری از GraphEXT در شناسایی الگوها
  • 90. بهره‌وری از GraphEXT در تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 91. توسعه GraphEXT برای معماری‌های GNN جدید
  • 92. توسعه GraphEXT برای داده‌های نامعلوم
  • 93. بهبود عملکرد GraphEXT با استفاده از GPU
  • 94. مقایسه عملکرد GraphEXT با CPU و GPU
  • 95. بررسی موضوعات مرتبط با حریم خصوصی داده‌ها
  • 96. ایجاد راه‌حل‌های حریم خصوصی-محور با GraphEXT
  • 97. استفاده از GraphEXT در تشخیص بیماری‌ها
  • 98. استفاده از GraphEXT در توسعه دارو
  • 99. چشم‌انداز آینده توضیح‌پذیری در یادگیری شبکه‌ای
  • 100. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی دوره

📚 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.