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graph-adversarial-learning-literature

图数据对抗攻防研究文献综述

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。

Spectral-Graph-Survey - 谱图神经网络研究综述与发展趋势
Github图信号处理图神经网络开源项目空间域谱图卷积频谱域
该项目汇集了谱图神经网络领域的重要研究成果,包括里程碑论文、空间和谱域方法对比以及双胞胎论文等。内容涵盖2015年至2023年的关键进展,系统梳理了该领域的发展脉络。项目不仅总结现有工作,还探讨未来趋势,为谱图神经网络研究提供全面参考。
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
该资源库全面收集了图神经网络预训练相关论文,按发表年份、图类型、预训练策略、调优策略和应用领域分类。内容涵盖静态图、动态图、异构图等图类型,以及生成式、对比学习、多任务学习等预训练策略。同时包含prompt tuning等调优方法,并涉及推荐系统、生物学等应用领域。资源库不断更新,为图神经网络预训练研究提供重要参考。
Awesome-Deep-Graph-Clustering - 最新深度图聚类方法和资源汇总
Github图神经网络图聚类开源项目无监督学习深度学习自编码器
ADGC项目汇集了最新深度图聚类研究成果,包括重构性、对比性和生成性等多种方法的论文、代码和数据集。此外还收录了重要的综述文献,为研究人员提供了全面的深度图聚类资源和最新进展。
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。
Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用
Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱
Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。
awesome-fraud-detection-papers - 关于欺诈检测的数据挖掘论文的精选列表
Githubfraud detectiongraph neural networksmachine learning开源项目总结研究会
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。
TAADpapers - 对抗文本攻击与防御的重要论文汇总
GithubTAAD工具包开源项目文本对抗性攻击调查论文防御措施
本页面收录了146篇关于文本对抗攻击和防御的重要论文,涵盖工具包、综述、攻击、防御、认证鲁棒性、基准和评估等。一站式查看各种细粒度的攻击研究,包括句子级、单词级和字符级,并获取文献的代码库和数据集,是了解该领域最新进展与应用的理想资源。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型
LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法,可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本,并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性,对相关领域的发展具有重要价值。
awesome-community-detection - 社区检测研究论文合集
Githubcommunity detection图分类开源项目张量分解深度学习谱方法
该页面汇总了社区检测领域的最新研究论文,覆盖深度学习、矩阵分解、标签传播、张量分解、谱方法等多种方法。资源包括实现代码以及分类、回归、欺诈检测、梯度提升等相关主题的其他资源。探索更多关于图分类、决策树和时间序列分析的前沿研究,帮助深入理解社区检测方法及其应用。
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。
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