23171
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
Introduction to Machine Learning
Laurent Younes
📚 Book
@Machine_learn
CPPO: Accelerating the Training of Group Relative Policy Optimization-Based Reasoning Models
28 Mar 2025 · Zhihang Lin, Mingbao Lin, Yuan Xie, Rongrong Ji
Paper: https://arxiv.org/pdf/2503.22342v1.pdf
Code: https://github.com/lzhxmu/cppo
Datasets: GSM8K - MATH
@Machine_learn
4 advanced attention mechanisms you should know:
• Slim attention — 8× less memory, 5× faster generation by storing only K from KV pairs and recomputing V.
• XAttention — 13.5× speedup on long sequences via "looking" at the sum of values along diagonal lines in the attention matrix.
• Kolmogorov-Arnold Attention, KArAt — Adaptable attention with learnable activation functions using KANs instead of softmax.
• Multi-token attention (MTA) — Lets the model consider groups of nearby words together for smarter long-context handling.
Read the overview of them in our free article on https://huggingface.co/blog/Kseniase/attentions
@Machine_learn
هدف اين كانال حل مشكل سايت زني به مقالات. از طرفي كساني كه نيازمند هزينه سايت هستن نيز مي تونن با سايت زدن به هر مقاله ي اين كانال بخشي از هزينه رو دريافت كنن.
/channel/papercite
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترتيب
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
Scientific Reprot (Nature)
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
FlowReasoner: Reinforcing Query-Level Meta-Agents
📚 Paper
@Machine_learn
امکان ریکام دادن در این مقاله هستش. دوستانی که می خوان اپلایی کنن بهترین فرصت.
@Raminmousa
📚 The Little Book of Semaphores by Allen B. Downey
📚 Book
@Machine_learn
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترتيب
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
Scientific Reprot (Nature)
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
ZAPBench: A Benchmark for Whole-Brain Activity Prediction in Zebrafish
📚 Read
@Machine_learn
FREE AI Courses
https://www.mltut.com/best-resources-to-learn-artificial-intelligence/
@Machine_learn
GPT 4.1 Prompting Guide
#GPT
📚 Guide
@Machine_learn
Forecasting: Principles and Practice
📚 Book
@Machine_learn
A practical guide to building agents by OpenAi
📚 guide
@Machine_learn
Introduction to Graph Neural Networks: A Starting Point for Machine Learning Engineers
📓 Paper
@Machine_learn
Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models
📚 Paper
@Machine_learn
با عرض سلام برای یکی از مقالاتمون نیازمند نفر اول داریم که co-author مقاله هم باشه.
مجله ی ارسالی scientific report natue
https://www.nature.com/srep/
می باشد.
شرایط واگذاری رو در صورت نیاز می تونین با ایدی بنده ست کنین.
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
Crystal Generation with Space Group Informed Transformer
🖥 Github: https://github.com/deepmodeling/crystalformer
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2504.02367v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/alex-20
@Machine_learn
International AI Safety Report
📚 Report
@Machine_learn
BioPars: Persian biomedical data
Model: BioPars
Dataset: ParsMed
Benchmark: BioParsQa
Next week submit
@Machine_learn
Signatures of unconventional superconductivity near reentrant and fractional quantum anomalous Hall insulators
📚 Paper
@Machine_learn
Owen 3 release
📖 Blog
@LLM_learning
دوستانی که نتونستند مقالات قبلی رو شرکت کنند این بهترین فرصت....!
@Raminmousa
A collection of inspiring lists, manuals, cheatsheets, blogs, hacks, one-liners, cli/web tools, and more.
📚 Github
@Machine_learn
https://arxiv.org/abs/2412.00472
Accepted 💪
@Machine_learn
🔥 The Project Gutenberg EBook of First Course in the Theory of Equations,
📚 Book
@Machine_learn
با عرض سلام
از اين مقاله نفرات ٤ و ٥ باقي مونده دوستاني كه مايل به همكاري هستن لطفا با بنده در ارتباط باشن.
یکی از ابزارهای خوبی که بنده تونستم توسعه بدم ابزار Stock Ai می باشد. در این ابزار از ۳۶۰ اندیکاتور استفاده کردم. گزارشات back test این ابزار در ویدیو های زیر موجود می باشد.
May 2024 :
https://youtu.be/aSS99lynMFQ?si=QSk8VVKhLqO_2Qi3
July 2014:
https://youtu.be/ThyZ0mZwsGk?si=FKPK7Hkz-mRx-752&t=209
@Raminmousa
"Handbook of Mathematical Proof" by Edward D. Kim
📚 Link
@Machine_learn
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی مروری جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترین
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
https://link.springer.com/journal/10462
If: 10.7
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
Teaching machines the language of biology: Scaling large language models for next-generation single-cell analysis
📚 Blog
@Machine_learn