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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-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意

Deep LearningGithubMachine LearningNLP图像处理开源项目推荐系统

提供30多个深度学习和机器学习项目创意，从入门到研究级别，适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域，帮助开发者和研究人员实践最新技术。

ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具

GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器

OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具，兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务，数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域，并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning - 全面的知识图谱推理研究资源集合

AKGRGithub关系抽取开源项目数据集知识图谱推理静态知识图谱

Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning项目汇集了知识图谱推理领域的最新研究成果，包括论文、代码和数据集。该资源库涵盖静态、动态和多模态知识图谱推理，并提供详细分类和说明，方便研究人员和开发者快速检索所需信息。项目整理了大量高质量学术成果，为知识图谱推理研究和应用提供了全面的参考资料。

CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包

CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习

CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点，通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API，并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能，适用于多种图神经网络分析任务。

Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览

Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱

本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。

awesome-local-ai - 全面收录开源本地AI工具和解决方案

AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI

awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。

DeepLearning - 深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目

Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。

Awesome-AIGC-Tutorials - 人工智能生成内容教程与资源集锦

Github人工智能大型语言模型开源项目技术教程课程

Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源，涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户，不仅包括最新的课程更新，还有对AI贡献的详细指南，提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。

Awesome-Dataset-Distillation - 数据集蒸馏技术的全面综述与最新进展

Github人工智能开源项目数据集蒸馏机器学习梯度匹配特征匹配

Awesome-Dataset-Distillation项目是数据集蒸馏领域的综合资源库。它收录了从早期工作到最新技术的各类方法,涵盖多个应用领域。项目由专家维护并定期更新,为研究人员提供最新进展和代码实现。

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