Awesome-Learning-with-Label-Noise

噪声标签学习研究资源汇总

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。

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介绍相关项目

Awesome_AI4Finance - 金融科技和人工智能资源库

AI金融Github开源项目强化学习机器学习量化交易金融大数据

Awesome_AI4Finance汇集了金融科技领域的优质资源，涵盖人工智能、机器学习和强化学习在金融中的应用。项目包括金融大数据、交易平台和投资组合管理等方面的工具和库。经过严格筛选，这些资源为研究人员和从业者提供了可靠的参考，促进金融科技领域的学习和创新。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

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

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库

GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习

该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术，涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案，包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

awesome-low-light-image-enhancement - 低光图像增强资源汇总，数据集、技术方法与性能指标

GithubICCV2023datasetslow light image enhancementmethodsmetrics开源项目

本页面提供全面的低光图像增强资源，包含数据集、研究方法（如学习型方法和Retinex方法等）、重要论文及性能评估指标。涵盖ICCV、IEEE、ArXiv等期刊的最新研究，提供多种实用代码资源与社区讨论链接。此资源汇总适用于夜间监控、自动驾驶、荧光显微镜等领域，助力低光照图像处理的发展。

Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理

Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览

GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库

这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集，包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息，覆盖8种语言和32个领域，为LLM研究提供了全面参考资源。

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