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自监督学习在图数据中的应用及方法综述

展示全面的自监督图表示学习资源,包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现,帮助AI研究者掌握最新技术。

Awesome-AIGC-3D - 最新生成式3D模型技术和资源汇总
3D生成AIGCGithub开源项目扩散模型深度学习神经辐射场
Awesome-AIGC-3D是一个精选的AIGC 3D论文资源列表,涵盖了从物体到场景生成的多种3D生成方法。项目包括最新的扩散模型、神经辐射场等技术,并收录了相关综述文章、基准数据集和实现代码。这为3D生成领域的研究人员和开发者提供了全面的技术参考。
awesome-synthetic-datasets - 大语言模型合成数据集资源汇总
CosmopediaGithubSelf-InstructTinyStories合成数据集大语言模型开源项目
该项目整理了大语言模型生成合成数据集的相关资源,包括教程、技术、数据集、工具和论文。涵盖TinyStories、Cosmopedia等数据集,以及Self-Instruct、AutoPrompt等技术,为AI研究和开发提供参考。
awesome-repos - GitHub优质开源项目资源汇总
GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术资料编程学习
Awesome-repos收录了众多高质量GitHub开源项目,涵盖API、人工智能、编程语言、前后端开发、云计算等技术领域。该资源库为开发者提供免费学习材料、实用工具和框架,有助于发现优质项目、提升编程能力,全面了解软件开发各个方面。
Awesome-Information-Bottleneck - 信息瓶颈理论在机器学习中的进展和应用综述
GithubInformation Bottleneck信息理论开源项目机器学习深度学习神经网络
本项目汇总了信息瓶颈理论在机器学习领域的关键文献,包括经典论文、综述、理论研究、模型开发和应用。重点介绍了信息瓶颈原理解释深度神经网络学习行为的方法,以及在表示学习、生成模型、强化学习等方向的创新应用。项目为研究人员和实践者提供了了解信息瓶颈理论最新进展的全面资源。
Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全
3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉
本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果,包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源,适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新,保持与前沿技术同步。
awesome-ai-painting - AI绘画资料与工具合集
AI绘画ChatTTSGithubMagic AnimateSDXL Turbostable-cascade开源项目
资源库由AI绘画爱好者创建,记录和分享了作者的AI绘画经历和知识。包含丰富的教程、工具和产品展示,如ChatTTS、stable-cascade、Magic Animate、SDXL Turbo等。用户可以访问国内外多种绘画平台,体验不同的AI绘画效果。资源库提供实用的技术教程和模型下载链接,是AI绘画初学者和爱好者的理想参考。
Awesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-Topics - 综合LLM相关领域的顶级论文和项目收录
AGIAgentAwesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-TopicsGithubLLMReinforcement-Learning开源项目
本项目收集了大量与大型语言模型(LLM)相关的顶级论文和项目,涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅,迅速获取相关论文和项目链接,轻松了解LLM领域的最新研究动态,帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。
awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展
AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索
本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告,包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源,含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新,欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。
awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全 丰富的开源深度学习工具库
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。
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