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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。

awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目

CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包

CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习

CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点，通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API，并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能，适用于多种图神经网络分析任务。

data-augmentation-review - 全面数据增强技术助力机器学习模型优化

GitHubGithubPython库开源项目数据增强机器学习计算机视觉

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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。

ABigSurvey - 自然语言处理和机器学习综述论文汇总与分析

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本文汇总了数百篇关于自然语言处理和机器学习的综述论文，并对其进行分类和数量统计，涵盖对话系统、信息检索、大型语言模型等热门主题。文章展示了1063篇论文的链接，并根据发表年份绘制了统计图表，同时生成了展示热门话题的词云。

best_AI_papers_2022 - 2022年AI领域的关键研究与技术进展

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2022年人工智能领域的科研进展和技术发展。这个集合包含了通过严格策划得到的多篇AI论文，由专家louisfb01整理，每篇论文均提供视频概述、详细文章链接和实现代码，覆盖伦理、偏见和治理等多个关键议题。

adversarial-robustness-toolbox - 机器学习安全与对抗性威胁防护库

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Adversarial Robustness Toolbox (ART) 是由 Linux Foundation AI & Data Foundation 托管的 Python 库，为开发者和研究人员提供评估和防护机器学习模型的工具，以抵御规避、投毒、提取和推理等对抗性威胁。ART 支持所有流行的机器学习框架（如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等），适用于各种数据类型（图像、表格、音频、视频等）和任务（分类、目标检测、语音识别等）。持续开发中，欢迎反馈和贡献。

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