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PyDGN

深度图网络研究与实验的Python开源库

PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。
networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库
GithubNetworkXPython库图论复杂网络开源项目网络分析
NetworkX是一个功能强大的Python库,专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型,包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法,如最短路径计算、中心性分析和社区检测,并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域,支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现,包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护,适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码,文档中还提供了相关论文和代码链接,便于深入学习研究。
graph_nets - DeepMind的图神经网络库,支持TensorFlow和Sonnet
GithubGraph NetsSonnetTensorFlow安装开源项目演示
Graph Nets是由DeepMind开发的图神经网络库,兼容TensorFlow和Sonnet。支持Linux和Mac OS X,以及Python 2.7和3.4+。该库适用于CPU和GPU版本的TensorFlow,但需要单独安装TensorFlow。Graph Nets提供了详细的安装指南、使用示例和多个演示,包括最短路径、排序和物理预测任务。用户可以通过Colaboratory在浏览器中运行这些演示,体验图神经网络的灵活性和强大功能。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能
GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习
RCG是一种创新的自监督图像生成框架,在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现,包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具,便于研究人员复现和拓展相关工作。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
deepsvg - DeepSVG:矢量图形生成与动画的分层网络
DeepSVGGithubNeurIPS2020向量图形动画开源项目深度学习生成网络
该项目提供了一种用于SVG图像生成和动画的分层生成网络,附带深度学习SVG数据的库。用户可以获取预训练模型、完整的数据集及其预处理工具。图形用户界面演示了DeepSVG在矢量图动画中的应用。详细介绍了如何克隆存储库、安装依赖和进行训练与推理,为研究人员和开发者提供全面的资源、示例代码和文档,适合从事图形生成和动画的研究与项目开发。
graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展
GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉
该项目收录了基于图的深度学习领域内,例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务,便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。
graph-neural-network-course - 图神经网络教程,从基础架构到前沿技术
GithubPyTorch Geometric图分类图神经网络开源项目深度学习节点分类
这个项目是一个全面的图神经网络(GNN)教程,内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节:GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络,每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法,适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。
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