graph-neural-networks
本站收录 14 个带「graph-neural-networks」标签的 AI 开源项目
deep-learning-drizzle这是一个深度学习相关学习资源的精选合集，汇集了全球顶尖大学和机构的免费视频讲座，覆盖深度学习、强化学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等核心领域。项目以分类★ 12,956
anomaly-detection-resources这是一个异常检测领域的精选资源清单，汇集了书籍、论文、视频和工具箱，覆盖从经典统计方法到深度学习、大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的最新进展。项目持★ 9,406
RuVectorRuVector 是一个用 Rust 构建的高性能实时向量数据库，专为 AI 应用设计，集成了图神经网络（GNN）和记忆数据库能力。它解决了传统向量数据库在实时★ 4,527
graph-fraud-detection-papers这是一个精选的图神经网络与Transformer在欺诈检测、异常检测和离群点检测领域的论文与资源列表。项目系统整理了基于图结构（如GNN、Graph Trans★ 1,897
Awesome-LLM4Graph-PapersAwesome-LLM4Graph-Papers 是一个收录大语言模型（LLM）在图数据领域应用相关论文的精选列表，源自 KDD 2024 的综述论文《LLM4★ 368
OpenGraphOpenGraph 是一个面向开放图基础模型的开源项目，发表于 EMNLP 2024。它旨在解决传统图神经网络（GNN）在跨图泛化上的不足，即模型在一个图上训练★ 337
gen-fraud-graphgen-fraud-graph 是一个用于生成合成欺诈图数据的开源工具，专门服务于金融领域基于图的欺诈检测模型基准测试。它解决了真实金融欺诈数据难以获取、隐私敏★ 284
Awesome-Foundation-Models-on-Graphs这是一个关于图基础模型的精选资源列表，汇集了图基础模型领域的论文、代码和数据集。它旨在解决图基础模型研究资料分散、难以系统获取的问题，为研究人员和开发者提供一站★ 226
paper-listpaper-list 是一个自动更新的论文列表项目，专注于图像生成领域，同时覆盖动作识别、异常检测、音频处理、分类、深度估计、图神经网络等多个方向。它通过自动化★ 161
GNN4TaskPlanGNN4TaskPlan 是 NeurIPS 2024 论文的官方实现，旨在解决大语言模型（LLM）智能体在任务规划中推理能力不足的问题。该论文提出将图学习与 ★ 154
awesome-artificial-intelligence-research这是一个面向 AI 研究者的精选资源清单（Awesome List），系统整理了人工智能各子领域的前沿论文、工具、数据集与学习资料，覆盖推荐系统、计算机视觉、机★ 133
easydisteasydist 是一个面向多生态系统的自动化并行化系统与基础设施，旨在简化分布式训练和推理的复杂性。它通过自动识别模型中的并行化机会，并生成高效的并行执行方案★ 81
LLMNodeBedLLMNodeBed 是 ICML 2025 论文《A Comprehensive Analysis on LLM-based Node Classificat★ 74
GFTGFT（Graph Foundation Model）是一个基于图神经网络的基础模型，旨在解决图结构数据上的迁移学习问题。它通过构建可迁移的树形词汇表（Tran★ 60