graph-neural-network-course

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

graph-adversarial-learning-literature - 图数据对抗攻防研究文献综述

Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法节点分类防御策略

graph-data-augmentation-papers - 图数据增强研究论文和资源集合

Github半监督学习图数据增强图机器学习图神经网络对比学习开源项目

该项目收集了图数据增强领域的研究论文,包括节点、图和边任务的监督与半监督学习方法,以及自监督学习中的对比学习技术。项目提供文献综述、教程和代码资源,支持图机器学习研究。内容持续更新,开放社区贡献。

Coloring-greyscale-images - 基于神经网络的黑白图像自动上色技术

GANGithubKerasNeural NetworksTensorflow图像上色开源项目

通过本教程，学习如何利用神经网络为黑白照片自动上色。从基础到高级的GAN版本，逐步增加网络复杂度和自动化训练流程。教程覆盖安装步骤、数据集推荐及使用指南，适合各级用户。

graph_nets - DeepMind的图神经网络库，支持TensorFlow和Sonnet

GithubGraph NetsSonnetTensorFlow安装开源项目演示

Graph Nets是由DeepMind开发的图神经网络库，兼容TensorFlow和Sonnet。支持Linux和Mac OS X，以及Python 2.7和3.4+。该库适用于CPU和GPU版本的TensorFlow，但需要单独安装TensorFlow。Graph Nets提供了详细的安装指南、使用示例和多个演示，包括最短路径、排序和物理预测任务。用户可以通过Colaboratory在浏览器中运行这些演示，体验图神经网络的灵活性和强大功能。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

Awesome-AIGC-Tutorials - 人工智能生成内容教程与资源集锦

Github人工智能大型语言模型开源项目技术教程课程

Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源，涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户，不仅包括最新的课程更新，还有对AI贡献的详细指南，提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。

Graph-Adversarial-Learning - 图对抗学习攻防技术与研究进展综述

Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法论文综述防御策略

该项目是一个图对抗学习综合资源库，收录2017年至今的攻击、防御和鲁棒性认证相关论文。资源按字母、年份和会议分类，并提供代码实现汇总。内容涵盖图神经网络攻击方法、防御策略和稳定性研究，为图对抗学习研究提供重要参考。

awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编

Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论

这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。

coursera-deep-learning-specialization - Coursera深度学习课程，涵盖神经网络、卷积网络和序列模型

Andrew NgConvolutional Neural NetworksCourseraDeep Learning SpecializationGithubTensorFlow开源项目

《深度学习》由Andrew Ng教授主讲，包括神经网络、序列模型等方面的编程作业和测验。学员将学到TensorFlow 2、Keras等最新技术，课程内容2021年更新，涵盖前沿发展，适合系统学习深度学习的学员。

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践

GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习

通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。

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