Awesome-Deep-Graph-Clustering

最新深度图聚类方法和资源汇总

图聚类深度学习图神经网络自编码器无监督学习 Github 开源项目

ADGC项目汇集了最新深度图聚类研究成果,包括重构性、对比性和生成性等多种方法的论文、代码和数据集。此外还收录了重要的综述文献,为研究人员提供了全面的深度图聚类资源和最新进展。

Awesome-Deep-Community-Detection - 社区发现中的深度学习方法综述与资源集

Github图神经网络复杂网络开源项目深度学习社区检测网络嵌入

awesome-community-detection - 社区检测研究论文合集

Githubcommunity detection图分类开源项目张量分解深度学习谱方法

awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述

Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目

展示全面的自监督图表示学习资源，包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现，帮助AI研究者掌握最新技术。

Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用

Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱

Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。

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。

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-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

Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述

3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉

该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。

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。

Awesome-AIGC-3D - 最新生成式3D模型技术和资源汇总

3D生成AIGCGithub开源项目扩散模型深度学习神经辐射场

Awesome-AIGC-3D是一个精选的AIGC 3D论文资源列表，涵盖了从物体到场景生成的多种3D生成方法。项目包括最新的扩散模型、神经辐射场等技术，并收录了相关综述文章、基准数据集和实现代码。这为3D生成领域的研究人员和开发者提供了全面的技术参考。

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