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pygod

图形异常检测的Python库

PyGODPython图异常检测PyTorchGraph Outlier DetectionGithub开源项目

PyGOD是一个用于图形异常检测的Python库，支持超过10种检测算法，可应用于社交网络和安全系统中的异常检测。该库基于PyTorch和PyTorch Geometric，提供一致的API、详细的文档和互动示例，支持节点、边和图级别的检测任务。与PyG数据对象完全兼容，并具备处理大规模图数据的扩展能力，简化了图数据的处理流程。

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介绍相关项目
anomalib - 视觉异常检测算法开发与部署工具库
AnomalibGithubOpenVINO基准测试开源项目异常检测深度学习
Anomalib是一个专注于视觉异常检测的开源深度学习库。它提供多种先进算法实现，支持模型训练、推理、基准测试和超参数优化。该库基于Lightning框架开发，简化了代码结构，并支持模型导出为OpenVINO格式以加速推理。Anomalib还包含便捷的推理工具，方便用户快速部署异常检测模型。其模块化设计和完善的文档使其成为研究和应用视觉异常检测的理想工具。
alibi-detect - 专注异常值、对抗性和漂移检测的开源Python库
Alibi DetectGithub对抗检测开源项目异常检测机器学习监控漂移检测
alibi-detect是一个开源的异常值、对抗性和漂移检测Python库。它为表格数据、文本、图像和时间序列提供在线和离线检测器。库中包含多种算法,如用于异常检测的孤立森林、马氏距离和自编码器,以及用于漂移检测的KS检验和MMD。alibi-detect兼容TensorFlow和PyTorch,并具有内置预处理功能,可检测各种类型的数据漂移。
AnomalyGPT - 突破性工业异常检测方法
AnomalyGPTGithubImageBindVicuna工业异常检测开源项目视觉语言模型
AnomalyGPT是一种创新的工业异常检测方法,结合了大型视觉语言模型技术。该方法无需手动设置阈值,能自动检测工业图像中的异常,并指出其位置和特征。AnomalyGPT通过预训练的图像编码器和语言模型,利用模拟异常数据来分析工业图像及相关描述。此外,它还可以仅凭少量正常样本就能识别新类型的异常。
graphsignal-python - Graphsignal为AI应用提供全面观测与性能优化
AI观测GithubGraphsignal应用监控开源项目性能分析错误追踪
Graphsignal是一个面向AI代理和LLM应用的观测平台，提供AI上下文追踪、交互评分、延迟分析、成本监控和异常检测等功能。该平台支持OpenAI和LangChain等主流框架，性能开销低，可帮助开发者轻松监控和分析AI应用，提升整体运行效果。通过Graphsignal，开发团队能够更好地了解AI应用的运行状况，及时发现并解决潜在问题。该平台采用自动化集成方式，便于开发者快速部署，实现AI应用的实时监控和性能优化。
Orion - 开源无监督时间序列异常检测库
AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库
Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库，专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道，能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具，支持AER、TadGAN等算法，并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本，可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。
gos - 基于Gosling规范的声明式基因组可视化Python库
GithubGoslingPythongos可视化库基因组学开源项目
gos是基于Gosling JSON规范的基因组可视化Python库。它提供简化接口，用于创建交互式基因组可视化。支持热图、条形图和线图等多种可视化编码方法。gos采用自动生成的Python API，确保与Gosling规范一致。这个库为基因组数据的探索和展示提供了灵活的工具。
OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究
GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习
OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库，连接NetworkX和PyTorch Geometric，提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理，并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用，适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
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。
DeepRobust - PyTorch图像和图神经网络对抗性攻防开源库
DeepRobustGithubPyTorch图神经网络对抗攻击开源项目机器学习
DeepRobust是一个基于PyTorch的开源库，专注于图像和图神经网络的对抗性攻击与防御。它提供多种攻防算法，支持MNIST、CIFAR10等数据集，可与PyTorch Geometric集成。该库适用于对抗性机器学习研究，也为构建鲁棒深度学习模型提供工具。DeepRobust支持大规模图如OGB-ArXiv的攻击，并包含节点嵌入攻击和受害模型。它还提供图像预处理方法APE-GAN，支持ImageNet数据集，新增UGBA后门攻击和PRBCD可扩展攻击算法。库中包含MedianGCN、AirGNN等鲁棒模型，以及用于转换PyTorch Geometric和DeepRobust数据集的工具，成为全面的对抗性机器学习研究平台。
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