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图神经网络教程，从基础架构到前沿技术

图神经网络深度学习 PyTorch Geometric 节点分类图分类 Github 开源项目

这个项目是一个全面的图神经网络（GNN）教程，内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节：GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络，每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法，适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。

文档

DeepLearningProject - 全面教程涵盖数据集创建与深度学习

GithubHarvard UniversityPyTorchPython开源项目机器学习深度学习

本教程详细介绍了从创建自定义数据集到应用传统和深度学习算法的完整机器学习管道。基于哈佛大学高级数据科学课程项目，内容更新为PyTorch版本，适合希望深入理解和实践机器学习的用户。

tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程

本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。

Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库

Github图神经网络对比学习开源项目生成式预训练自监督学习预训练

NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程

GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现

GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络

该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。

egnn-pytorch - PyTorch实现的E(n)等变图神经网络

EGNNGithub分子预测图神经网络坐标更新开源项目特征更新

这个开源项目使用PyTorch实现了E(n)等变图神经网络(EGNN)。项目提供了EGNN的简洁接口,支持边特征和稀疏邻居等功能。EGNN在动力系统建模和分子活性预测等任务中表现领先。项目还包含详细示例和稳定性优化方法,适用于处理复杂的图结构数据。

awesome-self-supervised-gnn - 自监督学习在图神经网络中的研究论文总汇

GNNGithub图神经网络对比学习开源项目自监督学习论文

本仓库收录了自监督学习在图神经网络（GNNs）领域的研究论文，按年份进行分类。我们会定期更新，若发现错误或遗漏，欢迎通过issue或pull request反馈。热门论文以火焰符号标注。

Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials - 最新的机器学习、深度学习和人工智能教程集锦

AI应用GithubPyTorchTensorFlow开源项目机器学习深度学习

该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程，强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例，助力用户精通深度学习技术，同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。

ml-course - 机器学习课程介绍，涵盖基础理论、实操任务和丰富资源

Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目

这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者，内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等，是系统学习机器学习的理想资源。

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