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
The application of machine learning methodologies for predicting properties within materials science has garnered significant attention. Among recent advancements, Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) have emerged as a promising alternative to traditional Multi-Layer Perceptrons (MLPs). This study evaluates the impact of substituting MLPs with KANs within three established machine learning frameworks: Allegro, Neural Equivariant Interatomic Potentials (NequIP), and the Edge-Based Tensor Prediction Graph Neural Network (ETGNN). Our results demonstrate that the integration of KANs generally yields enhanced prediction accuracies. Specifically, replacing MLPs with KANs in the output blocks leads to notable improvements in accuracy and, in certain scenarios, also results in reduced training times. Furthermore, employing KANs exclusively in the output block facilitates faster inference and improved computational efficiency relative to utilizing KANs throughout the entire model. The selection of an optimal basis function for KANs is found to be contingent upon the particular problem at hand. Our results demonstrate the strong potential of KANs in enhancing machine learning potentials and material property predictions.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
استفاده از روشهای یادگیری ماشین برای پیش بینی خواص در علم مواد ، توجه چشمگیری را به خود جلب کرده است.در میان پیشرفت های اخیر ، شبکه های Kolmogorov-Arnold (KANS) به عنوان یک جایگزین امیدوارکننده برای درک چند لایه سنتی (MLP) ظاهر شده اند.این مطالعه تأثیر MLP های جایگزین با KAN ها را در سه چارچوب یادگیری ماشین ایجاد شده ارزیابی می کند: Allegro ، پتانسیل های بین اتمی عصبی عصبی (NEQUIP) و شبکه عصبی پیش بینی Tensor مبتنی بر لبه (ETGNN).نتایج ما نشان می دهد که ادغام Kans به طور کلی دقت پیش بینی را به همراه دارد.به طور خاص ، جایگزینی MLP ها با KAN ها در بلوک های خروجی منجر به پیشرفت قابل توجه در دقت می شود و در سناریوهای خاص نیز منجر به کاهش زمان آموزش می شود.علاوه بر این ، استفاده از KANS منحصراً در بلوک خروجی استنباط سریعتر را تسهیل می کند و راندمان محاسباتی را نسبت به استفاده از KAN ها در کل مدل بهبود می بخشد.انتخاب یک تابع پایه بهینه برای KANS به نظر می رسد که مشروط به مشکل خاص مورد نظر است.نتایج ما پتانسیل قوی KAN ها را در تقویت پتانسیل های یادگیری ماشین و پیش بینی های خاصیت مادی نشان می دهد.
📚 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
