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自监督学习在图数据中的应用及方法综述

Self-Supervised Learning Graph Representation Contrastive Learning Generative Learning Predictive Learning Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南

AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨

飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。

awesome-generative-ai - 现代生成式人工智能项目和服务指南

Generative AIGithubOpenAI人工智能内容生成开源项目机器学习

awesome-generative-ai是一个综合性平台，聚焦最先进的生成式人工智能技术与项目。这些技术基于丰富数据训练的机器学习算法，能创造独特的图像、声音和文本。覆盖艺术、编程支持、交互式聊天等多个应用领域，本平台不仅展示成熟项目如GPT模型、Stable Diffusion，也鼓励社区成员贡献想法，共推技术进步。

grape-book - 图深度学习入门指南理论与实践并重

DGLGithubNetworkX图深度学习图神经网络开源项目葡萄书

本教程基于京东团队、密西根州立大学和斯坦福大学CS224W课程内容，提供图深度学习从入门到应用的全面指导。涵盖图理论基础、深度学习基础、经典图神经网络模型，并结合NetworkX、DGL和PyG框架的实践代码，助力读者系统掌握图深度学习知识。

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习

提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

awesome-domain-adaptation - 领域自适应技术研究综合资源库

Github对抗学习开源项目无监督学习深度学习迁移学习领域适应

Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南

Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理

该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源，涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具，并重点关注数据库社区相关工作。此外，项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

graph-neural-network-course - 图神经网络教程，从基础架构到前沿技术

GithubPyTorch Geometric图分类图神经网络开源项目深度学习节点分类

这个项目是一个全面的图神经网络（GNN）教程，内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节：GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络，每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法，适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。

awesome-machine-learning-interpretability - 负责任机器学习资源综合指南

Github人工智能开源项目机器学习模型治理解释性责任AI

此项目整理了全面的负责任机器学习资源,包括社区和官方指导、教育资源、技术工具等。涵盖解释性、公平性、隐私保护等主题的框架、数据集、书籍、课程。为负责任AI的研究和开发提供宝贵参考。项目保持更新,鼓励社区贡献,致力于推动机器学习的负责任发展。

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