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半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果

Semi-Supervised Learning深度学习分类生成模型半监督学习方法Github开源项目

全面整理的半监督学习资源列表，包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据，减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域，适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接，帮助用户了解和应用半监督学习技术。

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介绍相关项目
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
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-imbalanced-learning - 解决分类问题中的类别失衡，精选学习资源与开源工具
Class-imbalanceGithubensemble learningimbalanced learning代码库开源项目文献
项目提供精选的类别失衡学习相关论文、代码和库，旨在解决分类问题中的类别不平衡。资源涵盖多种编程语言和研究领域，按编程语言和研究领域分类。项目持续更新，并引入了新包imbalanced-ensemble，适合从事欺诈检测、稀有副作用预测等研究的人员使用。
awesome-multi-task-learning - 精选多任务学习资源集合 涵盖数据集代码库和研究论文
Github多任务学习开源项目机器学习神经网络自然语言处理计算机视觉
此项目汇集了多任务学习(MTL)领域的精选资源,包含数据集、代码库和研究论文。涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的MTL基准测试和数据集。另外还收录了MTL架构、优化方法和任务关系学习等相关研究。对于研究人员和工程师深入学习和应用MTL技术而言,这是一个极具参考价值的资源库。
awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库
AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化
本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。
awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦
Github开源项目强化学习机器学习程序优化编译器优化自动调优
这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。
Awesome-Open-Vocabulary-Semantic-Segmentation - 开放词汇语义分割研究成果汇总
CLIPGithub开放词汇开源项目深度学习计算机视觉语义分割
这是一个汇总开放词汇语义分割领域研究成果的项目。内容涵盖全监督、弱监督和无需训练等多种方法，同时收录零样本语义分割、指代图像分割和开放词汇目标检测等相关任务的论文。项目旨在为研究者提供该领域的最新进展概览。
awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合
AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习
提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。
awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全
Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源
该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。
awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南
Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全
该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。
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