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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。

AIGS - AI生成图像作为数据源的前沿探索与应用

AI生成图像Github开源项目数据源深度学习综述计算机视觉

AIGS项目系统研究了AI生成图像(AIGC)作为数据源的最新发展。通过对方法和应用的分类,该项目全面概述了AIGC在视觉领域的进展,包括生成模型、神经渲染等技术,以及在2D/3D视觉感知、图像生成和自监督学习等方面的应用。此外,项目整理了相关数据集,为AIGC研究提供了丰富资源。

mit-deep-learning - MIT深度学习课程教程集合

GithubMIT Deep Learning卷积神经网络开源项目深度学习教程深度强化学习生成对抗网络

本项目汇集了MIT深度学习课程的全面教程，涵盖基础知识、场景分割和生成对抗网络（GANs）等主题，适合初学者和进阶用户。项目包括前沿模型如DeepLab和BigGAN，并提供Jupyter Notebook和Google Colab示例，帮助学习者掌握核心技术。另有深度强化学习竞赛DeepTraffic，挑战开发者在复杂交通环境中训练神经网络实现高速驾驶。

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。

awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例

Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目

该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。

awesome-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展

GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理

这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。

Awesome-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述

GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估

该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文，涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源，推动语言模型的可靠发展，平衡社会效益与潜在风险。

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构

awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

Ad-papers - 探索最新计算广告学术论文与实用技术的开源集合与资源库

Github优化方法因子分解机嵌入模型开源项目计算广告预算控制

Ad-papers汇集了计算广告领域的学术论文、实用技术和业界分享，为广告行业的研究者和实践者提供理论支持和实践案例。涵盖优化方法、话题模型、大数据基础架构等多个子领域。开放性的开源属性强调项目的共享精神，适合广告技术开发者、数据科学家以及学术研究人员。

Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展

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该页面汇总了联邦学习领域的重要资源，包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用，以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面，用户可以追踪最新的联邦学习论文更新，并有机会参与讨论和贡献资源。

graph-rag - 自动生成知识图谱和文档网络以增强RAG性能

GithubKnowledge Graph RAGRAG开源项目搜索文档网络知识图谱

graph-rag项目旨在提升检索增强生成(RAG)的性能。它自动从文档中提取实体和关系，构建知识图谱和文档关联网络。这些图谱可用于搜索相关实体或查找相互关联的文档，增强大型语言模型的上下文信息。该项目在处理医疗等专业领域文档时尤为有效，能提高信息检索和知识推理效率。

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