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本页面汇集了关于图变换器的最新研究和文献综述，内容涉及结构编码、可扩展性、应用领域和预训练方法等。通过详细分类和文献引用，帮助读者深入了解不同技术的实现和应用。如有发现错误或遗漏，欢迎提交问题或拉取请求以更新列表。

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介绍相关项目

time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述

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本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源，涵盖论文、代码和数据，全面总结其最新进展。内容持续更新，开放问题提交和拉取请求，覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域，适合学术研究及实际应用。

awesome-decision-transformer - 基于序列模型的离线强化学习新方法

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Decision Transformer (DT)是一种将离线强化学习转化为条件序列建模的创新方法。本项目收集了DT相关研究论文,涵盖多智能体系统、安全强化学习、多任务学习等应用领域。通过持续追踪DT的前沿进展,为研究人员提供全面的资源,促进这一算法在各个领域的发展和应用。

awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总涵盖数据库工具和学习材料

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该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。

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awesome-community-detection - 社区检测研究论文合集

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awesome-self-supervised-gnn - 自监督学习在图神经网络中的研究论文总汇

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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-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析

BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目

本页面介绍了多个知名的大型语言模型（LLM）的发展历史，包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude，全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点，并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理（NLP）领域的研究者、开发者和爱好者，这些信息具有重要的参考价值。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用

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本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。

Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南

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该指南为自然语言处理（NLP）及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源，包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例，帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。

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