کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
چکیده
In this study, we undertake a reproducibility analysis of 'Learning Fair Graph Representations Via Automated Data Augmentations' by Ling et al. (2022). We assess the validity of the original claims focused on node classification tasks and explore the performance of the Graphair framework in link prediction tasks. Our investigation reveals that we can partially reproduce one of the original three claims and fully substantiate the other two. Additionally, we broaden the application of Graphair from node classification to link prediction across various datasets. Our findings indicate that, while Graphair demonstrates a comparable fairness-accuracy trade-off to baseline models for mixed dyadic-level fairness, it has a superior trade-off for subgroup dyadic-level fairness. These findings underscore Graphair's potential for wider adoption in graph-based learning. Our code base can be found on GitHub at https://github.com/juellsprott/graphair-reproducibility.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مطالعه ، ما یک تجزیه و تحلیل تکرارپذیری از "یادگیری نمودار نمایشگاه یادگیری از طریق افزایش داده های خودکار" توسط لینگ و همکاران انجام می دهیم.(2022).ما اعتبار ادعاهای اصلی متمرکز بر وظایف طبقه بندی گره را ارزیابی می کنیم و عملکرد چارچوب گرافیر را در کارهای پیش بینی پیوند کشف می کنیم.تحقیقات ما نشان می دهد که ما می توانیم تا حدی یکی از سه ادعای اصلی را بازتولید کنیم و دو مورد دیگر را کاملاً اثبات کنیم.علاوه بر این ، ما کاربرد گرافیر را از طبقه بندی گره برای پیوند به پیش بینی پیوند در مجموعه داده های مختلف گسترش می دهیم.یافته های ما نشان می دهد که ، در حالی که گرافیر نشان دهنده تجارت عدالت قابل مقایسه با مدل های پایه برای انصاف در سطح رنگ آمیزی است ، اما دارای یک تجارت برتر برای انصاف سطح زیر گروه است.این یافته ها پتانسیل گرافیر را برای پذیرش گسترده تر در یادگیری مبتنی بر نمودار نشان می دهد.پایه کد ما را می توان در github در https://github.com/juellsprott/graphair-produciability یافت.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
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 محصول همان جا 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
