23171
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
LLM based Multi-Agent methods
🖥 Github: https://github.com/AgnostiqHQ/multi-agent-llm
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2409.12618v1
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hotpotqa
✅/channel/deep_learning_proj
Forecasting in Economics, Business, Finance and Beyond
📚 Book
@Machine_learn
https://www.sciencedirect.com/journal/knowledge-based-systems
✅if=7.2
✅@Raminmousa
✅@Machine_learn
با عرض سلام جايگاه هاي پيپر زير را جهت واگذاري در نظر داريم.
Title: Computation-Efficient Neural Network Based on
Model’s Saliency Performance
Abstract
The increasing complexity of deep neural networks has resulted in significant computational overhead, limiting their deployment in real-time and resource-constrained environments. While model pruning and quantization have been explored extensively, they often do not consider the model's saliency performance, which reflects how critical specific neurons or layers are to the overall task. This paper presents a Computation-Efficient Neural Network framework that uses model saliency to identify and preserve the most critical components of the network while reducing the computational cost by pruning less significant elements. The approach computes the saliency score of each layer or neuron, evaluates its contribution to the model's performance, and prunes the less salient parts without significant accuracy loss. By focusing on saliency, this method maintains robust performance while reducing both memory and computational demands. Experiments on image classification tasks demonstrate the effectiveness of this saliency-based pruning in achieving high efficiency with minimal performance degradation.
Keyword: Deep Learning Model Compression,
Convolutional Neural Networks
Medical Image Classification,
Quantization-Aware Training,
Computational Efficiency
* Submission: Nature Springer
** This paper is written by two PhD students from top universities in the USA.
*** A one-page summary is attached.
✅@reza_alvandi
@Machine_learn
@Paper4money
با عرض سلام موضوع سری زمانی که می خواهیم کار کنیم. پیش بینی عدم نقد شوندگی crypto market هستش. برای این منظور ۵ ارز Btc, ETH, LTc,Doge, and BNB رو در نظر داریم.
مقالات مرتبط
۱-https://edoc.hu-berlin.de/handle/18452/29340
2-https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-020-05129-6
3-https://www.researchgate.net/publication/382148896_Forecasting_of_Bitcoin_illiquidity_using_high-dimensional_features_and_hybrid_CNNRNN_Models
4-https://www.researchgate.net/publication/380570068_Forecasting_of_Bitcoin_Prices_Using_Hashrate_Features_Wavelet_and_Deep_Stacking_approach
هزینه های اجاره ی سرور، جمع اوری داده ها و کدنویسی برای نفر دوم ۱۵ میلیون، نفر سوم ۱۲ و نفر ۴ ام ۱۰ میافته. هر شخص هم تسک مربوط به خودش رو باید انجام بده.
کسی نیاز داشت به بنده پیام بده
@Raminmousa
Hands-On Large Language Models
✅Github
@Machine_learn
📃A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning
🗓 Publish year: 2024
📘Journal: Neural Networks(I.F=6)
📎 Study paper
✅@Machine_learn
Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming
Paper: https://arxiv.org/pdf/2408.16725v2.pdf
Code: https://github.com/gpt-omni/mini-omni
Dataset: LibriSpeech
✅@Machine_learn
WavTokenizer: an Efficient Acoustic Discrete Codec Tokenizer for Audio Language Modeling
Paper: https://arxiv.org/pdf/2408.16532v1.pdf
Code: https://github.com/jishengpeng/wavtokenizer
Dataset: AudioSet LibriTTS SLURP
✅@Machine_learn
This open-source RAG tool for chatting with your documents is Trending at Number-1 in Github from the past few days
🔍 Open-source RAG UI for document QA
🛠️ Supports local LLMs and API providers
📊 Hybrid RAG pipeline with full-text & vector retrieval
🖼️ Multi-modal QA with figures & tables support
📄 Advanced citations with in-browser PDF preview
🧠 Complex reasoning with question decomposition
⚙️ Configurable settings UI
🔧 Extensible Gradio-based architecture
Key features:
🌐 Host your own RAG web UI with multi-user login
🤖 Organize LLM & embedding models (local & API)
🔎 Hybrid retrieval + re-ranking for quality
📚 Multi-modal parsing and QA across documents
💡 Detailed citations with relevance scores
🧩 Question decomposition for complex queries
🎛️ Adjustable retrieval & generation settings
🔌 Customizable UI and indexing strategies
▪ Github
✅@Machine_learn
Fluent Python
📚 Book
✅@Machine_learn
Conformal prediction under ambiguous ground truth
Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.09302v2.pdf
Codes:
https://github.com/google-deepmind/uncertain_ground_truth
https://github.com/alaalab/webcp
Dataset: Dermatology ddx dataset
✅@Machine_learn
Book of machine learning algorithms & concepts explained to simply, even a human can understand.
📓 Book
✅@Machine_learn
⚡️ Yi-Coder
🟢Yi-Coder-9B;
🟢Yi-Coder-9B-Chat;
🟠Yi-Coder-1.5B;
🟠Yi-Coder-1.5B-Chat.
# Clone repository
git clone https://github.com/01-ai/Yi-Coder.git
cd Yi-Coder
# Install requirements
pip install -r requirements.txt
با عرض سلام دوستاني كه نياز به اين مقاله دارن هنوز جايگاه ٣ باقي هست.
Title: Breast Cancer Ultrasound Image Segmentation Using Improved 3DUNET++
@Raminmousa
با عرض سلام دوستان اين گروه ها كامل پرشده بجز بخش طبقه بندي پزشكي كه نفر دوم و پنجم يه گروه جا هست .
Читать полностью…
Title: The Little Book of Deep Learning
Author: François Fleuret
Tags: #Deep_learning
✅@Machine_learn
🖥 Awesome LLM Strawberry (OpenAI o1)
▪ Github
✅@Machine_learn
🖥 An Introduction to Tensors for Students
of Physics and Engineering
▪ Book
@Machine_learn
🖥 UNet 3+ Implementation in TensorFlow
This article presents an implementation of the UNet 3+ architecture using TensorFlow.
UNet 3+ extends the classic UNet and UNet++ architecture.
This article looks at each block of the UNet 3+ architecture and explains how they work and what helps improve the performance of the model.
Understanding these blocks will help us understand the mechanisms behind UNet 3+ and how it effectively tackles tasks such as image segmentation or other pixel-wise prediction tasks.
https://idiotdeveloper.com/unet-3-plus-implementation-in-tensorflow/
✅@Machine_learn
⭐️ ثبتنام استارکمپ Machine Learning پیشرفته دانشکار شروع شد!
💻📊 مناسب افراد فعال در حوزه دیتا ساینس و دیتا آنالیز و که به دنبال ارتقا خود در این زمینه هستن.
🔽 مباحث این استارکمپ:
🔸Ensemble Algorithm
🔸Anomaly Detection
🔸Machine Learning Pipeline
🔸Feature Selection
💼 این دوره پروژهمحوره با نیازهای شرکتها تطابق داره تا شما رو برای بازار کار و ارتقا شغلی آماده کنه.
🤖🐍 برای این دوره باید آشنایی مقدماتی با پایتون و ماشین لرنینگ داشته باشین.
✅ ثبتنام و مشاوره رایگان:
🔗 https://dnkr.ir/6pPVa
Eagle: Exploring The Design Space for Multimodal LLMs with Mixture of Encoders
Paper: https://arxiv.org/pdf/2408.15998v1.pdf
Code: https://github.com/nvlabs/eagle
✅@Machine_learn
Data Structures and Information Retrieval in Python
https://greenteapress.com/wp/data-structures-and-information-retrieval-in-python/
✅@Machine_learn
سلام دوستان
ما دو دانشجوی دکترای یکی از دانشگاه های آمریکا هستیم و برای این پیپیرها می تونیم اسمتون رو اضافه کنیم:
۱) پیپر ژورنالی:
Research Area: Medical Image Classification by Using geometry-aware netowrks
مناسب: فقط دانشجوهای آمریکا( گرین کارت)
** پیپر در مرحله ریوایز نهایی
اسم پنجم: ۳۰۰ دلار
۲) پیپر ژورنالی:
Research Area: Accuracy-aware quantization for medical image classification
مناسب: اپلای و دانشجویان آمریکا( گرین کارت)
**زمان ارسال: اوایل اکتبر
اسم اول: ۶۵۰ دلار
اسم دوم: ۴۵۰ دلار
اسم سوم: ۴۰۰ دلار
اسم چهارم: ۳۵۰ دلار
اسم پنجم: ۳۰۰ دلار
۳) پیپر کنفرانس IEEE :
Research Area: Pay less, earn more! A Dynamic Computation-efficient neural network for non-invasive surgery analysis
مناسب: اپلای و دانشجویان آمریکا( گرین کارت)
مزیت کنفرانس: زمان سریع چاپ و نمایه شدن( بعد از اکسپت در آرکایو قرار داده می شود)
**زمان ارسال: ۱۴ اکتبر
**زمان اکسپت: ۲۸ اکتبر
اسم اول: ۵۵۰ دلار
اسم دوم : ۴۰۰ دلار
اسم سوم: ۲۵۰ دلار
اسم چهارم: ۲۰۰ دلار
اسم پنجم: ۱۵۰ دلار
***همه ی پیپر ها برای آمادگی مصاحبه در مرحله اپلای و … به طور کامل توضیح داده میشه.
*** پیپر کنفرانسی:
بعد کنفرانس پیپر در IEEE نمایه می شود.
به دلیل اینکه بعضی از نویسندگان به دنبال گرفتن گرین کارت از طریق داشتن مقاله و سایتیشن از آن هستند، ما قبل نمایه شدن در IEEE در آرکایو هم قرار میدیم و سایتیشن می زنیم.
اگر مدنظرتون بود به این آی دی پیام بدین:
@reza_alvandi
با عرض سلام
در ادامه فرایند نگارش مقالات سعی داریم چند گروه ۴ نفره برای مقالات با موضوعات مختلف ایجاد کنیم. چهار موضوع که می خواهیم در ان ها کار کنیم از قبیل زیر می باشند:
۱ - طبقه بندی تصاویر پزشکی
۲- پیش بینی ترافیک شبکه
۳- حل مشکلات شبکه های RNN در مساله سری زمانی
۴-پیش بینی بار مصرفی در شبکه های smart grid
جهت اطلاعات بیشتر کسانی که دوست دارند می تونن به بنده پیام
بدن.
✅@Raminmousa
@Paper4money
@machine_learn
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ /channel/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ /channel/codeprogrammer
با عرض سلام دوستاني كه نياز به اين مقاله دارن هنوز جايگاه ٣ باقي هست.
فردا اخرين فرصت براي اين مقاله هستش.
Title: Breast Cancer Ultrasound Image Segmentation Using Improved 3DUNET++
@Raminmousa
Data-Intensive Text Processing with MapReduce
📚 Book
✅@Machine_learn
Artificial Intelligence and Games
(2nd Edition)
📚 Book
✅@Machine_learn