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Awesome-Information-Bottleneck

信息瓶颈理论在机器学习中的进展和应用综述

Information Bottleneck深度学习信息理论神经网络机器学习Github开源项目

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。

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介绍相关项目
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总
GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱
该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。
Awesome-LLM-Survey - 调查大语言模型的最新研究进展，包括指令调整、人类对齐和多模态
Awesome-LLM-SurveyGithubLLM人工智能大规模语言模型开源项目研究报告
该项目收录了大语言模型（LLM）的最新研究，涵盖了指令调整、人类对齐、代理、多模态等多个方面。研究者可以通过提交拉取请求更新他们的论文信息，参与社区的建设。项目内容详尽记录了LLM的训练、提示工程及其在各领域的应用挑战，为学术界和业界提供丰富的参考素材。用户可以通过该项目深入了解LLM的关键功能、主要优势及最新技术动态。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总
Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展，涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务，提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源，为研究人员提供了重要的参考信息。
awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南
AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习
该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。
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-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编
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该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面，并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。
Awesome-Video-Diffusion-Models - 视频扩散模型研究进展与开源资源综述
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本文综述了视频扩散模型领域的研究进展和开源资源。内容包括最新工具箱、基础模型、数据集和评估指标,涵盖文本到视频生成、视频编辑和理解等多个方向。文章系统梳理了该领域的关键技术和资源,为研究人员和开发者提供全面参考,有助于推动视频生成和处理技术的发展。
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