pytorch_graph-rel

基于关系图的联合实体和关系抽取模型

GraphRel 实体关系抽取自然语言处理深度学习图神经网络 Github 开源项目

GraphRel是一个用于联合实体和关系抽取的开源项目。该模型采用双向RNN和图卷积网络提取文本特征，通过两阶段处理构建关系图并整合实体和关系信息。项目基于PyTorch实现，提供了预训练模型，在NYT数据集上展现了良好性能。该方法发表于ACL 2019会议，为自然语言处理领域提供了新的解决方案。

文档

reptile-pytorch - PyTorch实现的用于监督学习的OpenAI Reptile算法

GithubMiniImagenetOmniglotOpenAIPyTorchReptile开源项目

PyTorch实现的OpenAI Reptile算法，专注于监督学习，目前支持在Omniglot数据集上运行，具备K-shot N-way采样、训练监控和中断恢复功能。欢迎对项目的贡献和反馈，未来计划支持Mini-Imagenet数据集、提升Meta-batch大小、添加训练曲线和Shell脚本下载功能。

pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现

GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练

该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现，提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型，支持对ROCStories Cloze任务进行微调，效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。

graphsignal-python - Graphsignal为AI应用提供全面观测与性能优化

AI观测GithubGraphsignal应用监控开源项目性能分析错误追踪

Graphsignal是一个面向AI代理和LLM应用的观测平台，提供AI上下文追踪、交互评分、延迟分析、成本监控和异常检测等功能。该平台支持OpenAI和LangChain等主流框架，性能开销低，可帮助开发者轻松监控和分析AI应用，提升整体运行效果。通过Graphsignal，开发团队能够更好地了解AI应用的运行状况，及时发现并解决潜在问题。该平台采用自动化集成方式，便于开发者快速部署，实现AI应用的实时监控和性能优化。

rl - 开源强化学习库TorchRL

TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库，提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性，配备详尽文档和测试，确保用户快速上手且使用可靠。此外，TorchRL包括多种可复用功能，适用于成本、回报处理和数据管理，是开展强化学习研究与应用的理想工具。

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。

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。

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。

graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架

3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学

TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。

mindgraph - 支持自然语言交互的开源图形化CRM原型项目

APIGithubMindGraph图数据库开源项目知识图谱自然语言处理

MindGraph是一个开源的图形化CRM原型项目，专注于自然语言交互功能。该项目采用Python开发，具备实体管理、集成触发和搜索等功能。它使用schema驱动方法创建知识图谱，支持多种数据库集成。MindGraph提供图形可视化和动态数据交互的前端界面，为开发者提供了灵活的CRM开发基础。

HashNeRF-pytorch - 纯PyTorch实现的高速NeRF训练框架

AI绘图GithubNeRFPyTorch多分辨率哈希编码开源项目神经网络

HashNeRF-pytorch是一个基于PyTorch的Instant-NGP实现，专注于加速NeRF（神经辐射场）训练。该项目采用多分辨率哈希编码，将训练速度提升至传统NeRF方法的100倍。它支持多种数据集，提供简洁的使用指南和额外优化功能。这个开源项目为AI研究人员提供了一个探索和创新NeRF技术的平台，尤其适合需要在PyTorch环境中快速实现高质量3D渲染的开发者。

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