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pyHGT

大规模异构和动态图的图神经网络解决方案

Heterogeneous Graph Transformer (HGT) 是一种基于 Pytorch Geometric 的图神经网络架构,设计用于处理大规模异构和动态图。项目主要包含核心模型代码、数据接口、训练和验证脚本。用户可以使用预处理好的 OAG 数据集或其他异构图进行训练。关键功能包括异构图卷积层、并行采样和深度图模型训练。安装简单,只需通过 pip 安装相关依赖即可运行。

RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率
GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制
RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。
graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架
GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习
该框架通过将复杂问题建模为操作图(GoO),并使用大型语言模型(LLM)自动执行,提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展,用户不仅可以使用新方法解决问题,还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南,并包含多个示例,帮助用户快速上手。文档详尽,便于理解和扩展。
OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究
GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习
OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。
meshgpt-pytorch - 基于注意力机制的先进3D网格生成框架
3D建模GithubMeshGPT开源项目深度学习神经网络计算机图形学
MeshGPT-Pytorch是一个开源项目,专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发,支持可变长度面处理,并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能,实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性,MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
awesome-graph-transformer - 图变换器最新进展与研究综述
ApplicationsGithubGraph Neural NetworksGraph TransformersScalabilityawesome-graph-transformer开源项目
本页面汇集了关于图变换器的最新研究和文献综述,内容涉及结构编码、可扩展性、应用领域和预训练方法等。通过详细分类和文献引用,帮助读者深入了解不同技术的实现和应用。如有发现错误或遗漏,欢迎提交问题或拉取请求以更新列表。
DIG - 图深度学习的综合平台,支持高级图生成、自监督学习和三维图研究
DGLDIGGithubPyG图深度学习图生成开源项目
DIG提供统一的数据接口、常用算法和评估指标,支持高级图深度学习任务如图生成、自监督学习、解释性、三维图、OOD图的开发和基准测试。DIG帮助研究人员轻松开发新方法并与基线方法进行比较。最新版本基于PyG 2.0.0升级,推荐使用。
torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具
GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感
TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库,提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型,旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型,并与 PyTorch 数据加载器完全兼容,易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范,非常适合开发者和研究人员使用。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架
GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调
GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。
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