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探索基于图的深度学习最新文献与会议进展

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。

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。
Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南
Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理
该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源,涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具,并重点关注数据库社区相关工作。此外,项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。
grape-book - 图深度学习入门指南 理论与实践并重
DGLGithubNetworkX图深度学习图神经网络开源项目葡萄书
本教程基于京东团队、密西根州立大学和斯坦福大学CS224W课程内容,提供图深度学习从入门到应用的全面指导。涵盖图理论基础、深度学习基础、经典图神经网络模型,并结合NetworkX、DGL和PyG框架的实践代码,助力读者系统掌握图深度学习知识。
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-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
DeepLearning - 深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目
Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
探索全面的深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目,适合从新手到专家的每一个阶段。
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。
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-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文,并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例,帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源,获取重要技术及最新进展。
must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集
Github开源项目数据科学机器学习深度学习神经网络论文集
本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。
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