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关于欺诈检测的数据挖掘论文的精选列表

fraud detection graph neural networks machine learning 总结研究会 Github 开源项目

本页面收录了多类别学术会议上的欺诈检测研究论文，涵盖网络科学、数据科学、自然语言处理、数据挖掘、人工智能及数据库领域。提供关于反洗钱、信用卡欺诈检测、图神经网络等主题的最新研究进展及实现代码，帮助读者提升在欺诈检测技术及应用方面的能力。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源

GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型

awesome-hallucination-detection - 多模态大语言模型幻觉检测与评估文献综述

GPT-4VGithubUniHDawesome-hallucination-detection大语言模型幻觉检测开源项目

该项目汇总了关于大型语言模型（LVLMs）在多模态任务中幻觉检测的研究文献。这些研究提供了多个评估基准和框架，如HallusionBench、FactCHD、MHaluBench等，用于评估LVLMs在视觉和语言理解中的表现，涵盖了准确性、一致性、解释性等方面的指标。该仓库不仅评估现有模型，还提出新的解决方案，通过验证生成内容的准确性和一致性，减少虚假信息，提升语言模型的可靠性。

Awesome-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述

GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估

该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文，涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源，推动语言模型的可靠发展，平衡社会效益与潜在风险。

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-Quantization-Papers - 深度学习模型量化研究论文综合列表

GithubTransformer低比特量化开源项目模型量化深度学习神经网络

Awesome-Quantization-Papers是一个全面的深度学习模型量化研究论文列表,涵盖AI会议、期刊和arXiv上的最新成果。项目根据模型结构和应用场景进行分类,重点关注Transformer和CNN在视觉、语言处理等领域的量化方法。通过定期更新,为研究人员提供模型量化领域的最新进展。

awesome-time-series-segmentation-papers - 时间序列分割技术论文精选与代码实现

Github变点检测开源项目数据挖掘时间序列分割机器学习语义分割

该项目汇集了时间序列分割领域的经典算法和最新研究成果,涵盖单变量、多变量和张量时间序列的分割方法。内容包括无监督语义分割、变点检测等技术,并提供相关代码实现和数据集链接。这一资源对时间序列处理和模式识别研究具有重要参考价值。

Annotated-ML-Papers - Annotated-ML-Papers 机器学习与深度学习论文注释综述

Annotated-ML-PapersDLGithubML博客开源项目论文注释

此项目提供对机器学习和深度学习论文的详细注释和总结，帮助读者深入理解最新研究进展。博客内容定期更新，提供最新的研究信息。加入邮件列表，可第一时间获取项目更新。

Awesome-Hyperbolic-Representation-and-Deep-Learning - 双曲空间表示学习和深度学习研究资源集锦

Github双曲空间图神经网络图表示学习开源项目深度学习神经网络

本项目整理了双曲空间表示学习和深度学习领域的前沿研究成果。内容涵盖基础理论和实际应用,包括双曲浅层模型、双曲神经网络和双曲图神经网络等方法,以及在推荐系统、知识图谱等方面的应用。项目将相关论文进行分类整理,为研究人员提供便捷的学习资源,促进该领域的发展。

awesome-emotion-recognition-in-conversations - 对话情感识别的最新研究资源与进展综述

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本文整理了对话情感识别(ERC)领域的全面论文阅读列表,包括上下文情感分析、讽刺识别和对话行为分类等相关研究。列表涵盖ERC的概述文章、数据集、最新方法及相关任务,为研究人员提供了丰富的参考资源。内容持续更新,欢迎补充相关论文。

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