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
Evolving networks are complex data structures that emerge in a wide range of systems in science and engineering. Learning expressive representations for such networks that encode their structural connectivity and temporal evolution is essential for downstream data analytics and machine learning applications. In this study, we introduce a self-supervised method for learning representations of temporal networks and employ these representations in the dynamic link prediction task. While temporal networks are typically characterized as a sequence of interactions over the continuous time domain, our study focuses on their discrete-time versions. This enables us to balance the trade-off between computational complexity and precise modeling of the interactions. We propose a recurrent message-passing neural network architecture for modeling the information flow over time-respecting paths of temporal networks. The key feature of our method is the contrastive training objective of the model, which is a combination of three loss functions: link prediction, graph reconstruction, and contrastive predictive coding losses. The contrastive predictive coding objective is implemented using infoNCE losses at both local and global scales of the input graphs. We empirically show that the additional self-supervised losses enhance the training and improve the model's performance in the dynamic link prediction task. The proposed method is tested on Enron, COLAB, and Facebook datasets and exhibits superior results compared to existing models.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های در حال تحول ساختار داده های پیچیده ای هستند که در طیف گسترده ای از سیستم ها در علم و مهندسی پدیدار می شوند.یادگیری بازنمایی های بیانی برای چنین شبکه هایی که اتصال ساختاری و تکامل زمانی آنها را رمزگذاری می کنند ، برای تجزیه و تحلیل داده های پایین دست و برنامه های یادگیری ماشین ضروری است.در این مطالعه ، ما یک روش خود سنجی برای یادگیری بازنمایی از شبکه های زمانی معرفی می کنیم و از این بازنمودها در کار پیش بینی پیوند پویا استفاده می کنیم.در حالی که شبکه های زمانی به طور معمول به عنوان توالی تعامل در حوزه زمان مداوم مشخص می شوند ، مطالعه ما بر نسخه های گسسته آنها متمرکز است.این به ما این امکان را می دهد تا تجارت بین پیچیدگی محاسباتی و مدل سازی دقیق تعامل را متعادل کنیم.ما برای مدل سازی جریان اطلاعات در طول مسیرهای با احترام از شبکه های زمانی ، یک معماری شبکه عصبی عبور مکرر را پیشنهاد می کنیم.ویژگی اصلی روش ما هدف آموزش متضاد مدل است که ترکیبی از سه عملکرد از دست دادن است: پیش بینی پیوند ، بازسازی نمودار و ضررهای برنامه نویسی پیش بینی کننده متضاد.هدف برنامه نویسی پیش بینی کننده متضاد با استفاده از ضررهای Infonce در هر دو مقیاس محلی و جهانی نمودارهای ورودی اجرا می شود.ما به صورت تجربی نشان می دهیم که ضررهای خود تحت نظارت اضافی آموزش را تقویت می کند و عملکرد مدل را در کار پیش بینی پیوند پویا بهبود می بخشد.روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده های Enron ، Colab و Facebook آزمایش شده و نتایج برتر را در مقایسه با مدل های موجود 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
