Awesome-Information-Bottleneck

信息瓶颈理论在机器学习中的进展和应用综述

Information Bottleneck 深度学习信息理论神经网络机器学习 Github 开源项目

本项目汇总了信息瓶颈理论在机器学习领域的关键文献,包括经典论文、综述、理论研究、模型开发和应用。重点介绍了信息瓶颈原理解释深度神经网络学习行为的方法,以及在表示学习、生成模型、强化学习等方向的创新应用。项目为研究人员和实践者提供了了解信息瓶颈理论最新进展的全面资源。

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介绍相关项目

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编

Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论

这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。

awesome-compression - 模型压缩技术入门教程与实践指南

DatawhaleGithub实践开源项目教程模型压缩深度学习

这个开源项目提供了一个全面的模型压缩技术入门教程，涵盖剪枝、量化和知识蒸馏等方法。通过结合理论讲解和实践代码，该项目旨在降低学习门槛，帮助初学者和研究人员掌握如何有效压缩深度学习模型，以满足实际应用需求。

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。

awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果

GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型

awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述

Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目

展示全面的自监督图表示学习资源，包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现，帮助AI研究者掌握最新技术。

awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源

Github人工智能开源项目数据挖掘机器学习深度学习量子计算

awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究，为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

Awesome-LLM4IE-Papers - 大型语言模型驱动的信息抽取研究进展综述

GithubLLM事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目

Awesome-LLM4IE-Papers项目收录了大型语言模型在信息抽取领域的前沿论文。涵盖命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务，以及监督微调、少样本和零样本学习等技术。项目还包括特定领域应用、评估分析和相关工具。通过持续更新，为研究人员提供LLM驱动的信息抽取最新进展，促进该领域的学术交流与技术创新。

awesome-large-graph-model - 大规模图模型研究前沿综述

Github图提示学习图机器学习图神经网络大图模型大语言模型开源项目

Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs - 大语言模型知识蒸馏技术综述与研究进展

GithubKD AlgorithmsKnowledge DistillationLarge Language ModelsSkill DistillationVerticalization Distillation开源项目

该综述介绍了大语言模型（LLMs）中的知识蒸馏（KD）技术，探讨如何将GPT-4等LLM的功能转移到LLaMA和Mistral等开源模型中，并深入分析数据增强在其中的作用。此外，文章分类讨论了知识抽取和蒸馏算法的重要性及其在各领域的应用。项目定期更新相关论文和研究进展，可通过关注仓库获取最新信息。

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