graph-adversarial-learning-literature

图数据对抗攻防研究文献综述

图对抗学习图神经网络攻击方法防御策略节点分类 Github 开源项目

该项目整理了图结构数据对抗攻击和防御相关论文，涵盖节点分类、图分类、链接预测等任务。论文按上传日期降序排列，便于了解最新进展。项目还包含一篇综述文章，回顾110多篇相关研究。对图对抗学习研究者提供了系统性的文献资源。

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。

graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展

GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉

该项目收录了基于图的深度学习领域内，例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务，便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。

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。

awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述

Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目

展示全面的自监督图表示学习资源，包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现，帮助AI研究者掌握最新技术。

graph-fraud-detection-papers - 高级基于图神经网络的欺诈和异常检测方法

Anomaly DetectionAwesome Graph Fraud DetectionFake News DetectionFraud DetectionGNNGithub开源项目

此页面收集了使用图神经网络(GNN)和其他图分析技术进行欺诈和异常检测的科研资源和论文，涵盖最新的研究进展，如网络安全、伪造新闻检测和信用卡欺诈检测等领域。这些资源不仅包含学术论文，还提供项目代码链接，便于复现和深入研究。无论是学术研究者还是行业从业者，都能在这里找到有价值的参考资料和工具。

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。

AdversarialNetsPapers - 综合资源集合揭示生成对抗网络的应用与理论进展

Github卷积神经网络图像合成图像翻译开源项目生成对抗网络面部属性操作

AdversarialNetsPapers 作为一个致力于生成对抗网络（GANs）的论文与资源集，包括影像转换、面部属性操作等应用范畴以及理论研究和机器学习实践。项目自2014年以来，积累包含大量关键论文与对应代码，为研究者与开发者构建了一个深度学习、图像处理及生成模型的知识库。

awesome-large-graph-model - 大规模图模型研究前沿综述

Github图提示学习图机器学习图神经网络大图模型大语言模型开源项目

offensive-ai-compilation - 对抗性机器学习资源汇编攻防策略全面解析

GithubOffensive AI对抗性机器学习开源项目攻击类型模型漏洞防御措施

该项目汇集了对抗性机器学习领域的重要资源,涵盖模型提取、反演、投毒和规避等攻击方式,以及相应的防御策略。内容包括理论研究、实用工具和应用案例,并提供大量相关论文链接。这份全面的资料为AI安全研究和实践提供了宝贵参考。

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。

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