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Awesome-Hyperbolic-Representation-and-Deep-Learning

双曲空间表示学习和深度学习研究资源集锦

本项目整理了双曲空间表示学习和深度学习领域的前沿研究成果。内容涵盖基础理论和实际应用,包括双曲浅层模型、双曲神经网络和双曲图神经网络等方法,以及在推荐系统、知识图谱等方面的应用。项目将相关论文进行分类整理,为研究人员提供便捷的学习资源,促进该领域的发展。

awesome-nlp - 一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作,保持在NLP领域的前沿,提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理,如中文、韩文、阿拉伯文等,为全球用户提供适用资源,是一个知名的NLP信息平台。
deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源,
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源,从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台,您可以迅速找到所需资源,掌握最前沿的深度学习技术。
Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库
Github图神经网络对比学习开源项目生成式预训练自监督学习预训练
该资源库全面收集了图神经网络预训练相关论文,按发表年份、图类型、预训练策略、调优策略和应用领域分类。内容涵盖静态图、动态图、异构图等图类型,以及生成式、对比学习、多任务学习等预训练策略。同时包含prompt tuning等调优方法,并涉及推荐系统、生物学等应用领域。资源库不断更新,为图神经网络预训练研究提供重要参考。
Awesome-Graph-Prompt - 图神经网络提示学习研究和应用资源集合
Github图域迁移图提示学习图神经网络多模态融合大语言模型开源项目
Awesome-Graph-Prompt是一个关于图神经网络提示学习的精选资源集合。它汇总了GNN提示、多模态图提示、图域适应等领域的最新研究论文,同时收录了相关开源代码、基准测试和数据集。该项目为图提示学习研究提供了全面的参考资料,有助于推动图神经网络在各类下游任务中的应用。
Awesome-AIGC-Tutorials - 人工智能生成内容教程与资源集锦
Github人工智能大型语言模型开源项目技术教程课程
Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源,涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户,不仅包括最新的课程更新,还有对AI贡献的详细指南,提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。
Awesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-Topics - 综合LLM相关领域的顶级论文和项目收录
AGIAgentAwesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-TopicsGithubLLMReinforcement-Learning开源项目
本项目收集了大量与大型语言模型(LLM)相关的顶级论文和项目,涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅,迅速获取相关论文和项目链接,轻松了解LLM领域的最新研究动态,帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。
awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述
GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优
本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文,包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源,帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。
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-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总
Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练
本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。
awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总
GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习
本项目汇集了时间序列预测领域的最新论文、代码和相关资源。内容涵盖M4竞赛、Kaggle时间序列竞赛、学术研究、理论基础、实践工具和数据集等。为研究人员和从业者提供全面的参考资料,促进时间序列预测技术的深入研究与应用。
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