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测试时适应研究论文汇总与分类

测试时适应领域适应无源数据机器学习神经网络 Github 开源项目

该项目整理了测试时适应(TTA)研究领域的论文，涵盖自监督、信息熵、批量归一化等多个方向。列表包含最新研究成果和代码链接，定期更新维护。为机器学习研究人员和开发者提供TTA技术的系统概览，便于深入学习和应用。

文档

awesome-test-time-adaptation - 测试时适应技术资源汇总与研究概览

GithubTest-Time Adaptation分布偏移域适应开源项目数据集机器学习

项目汇总了测试时适应技术的研究资源，包括域适应、批次适应、实例适应、在线适应和先验适应。内容涵盖问题概述、分类整理、数据集信息和文献引用。这些资料有助于研究人员和开发者了解该领域的最新进展。

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

test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架

GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉

该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。

awesome-adapter-resources - 大型预训练神经网络适配器方法工具和论文资源库

AdapterGithubNLPPEFT参数高效开源项目迁移学习

本项目汇集了大型预训练神经网络适配器方法的关键工具和论文。涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域的适配器技术，包括方法、组合技术、分析评估和应用。提供框架工具链接和详细调查研究，是研究人员和从业者的重要参考资源。

awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦

AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

Awesome-SSL4TS - 自监督学习在时间序列分析中的应用资源

Github对比学习开源项目时间序列生成式方法自监督学习表示学习

这个项目汇总了时间序列数据自监督学习的最新研究资源,包括相关论文、代码和数据集。资源分为生成式和对比式两大类方法,涵盖了自回归预测、自编码重构、扩散模型生成、采样对比、预测对比和增强对比等技术。该资源列表为时间序列自监督学习研究提供了全面的参考材料。

awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总

GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习

cotta - 持续测试时间域适应的开源框架

CoTTAGithub域适应开源项目持续测试时适应深度学习计算机视觉

CoTTA是一个开源项目，专注于持续测试时间域适应研究。该项目实现了CoTTA、AdaBN和TENT等方法，用于解决图像分类和语义分割任务中的域适应问题。支持CIFAR、ImageNet和Cityscapes到ACDC等数据集的迁移实验，并提供了详细的实验指南和性能基准。这个框架有助于提升机器学习模型在变化环境中的适应能力，为计算机视觉领域的研究人员提供了实用工具。

Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述

GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练

这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目

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