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Biblioteca de Redes Neuronales de Grafos para PyTorch

Paquete de Python creado para facilitar el aprendizaje profundo en grafos, sobre frameworks de DL existentes.

¡Sumérgete en Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision y NLP aprendiendo de estas emocionantes conferencias!

Libros, artículos, videos y cajas de herramientas relacionados con la detección de anomalías. ¡Última actualización a finales de 2025 para trabajos de LLM y VLM!

enlaces a publicaciones de conferencias sobre deep learning basado en grafos

Una biblioteca de recomendaciones unificada, integral y eficiente.

RuVector es una base de datos de memoria Vector GNN, IA de autoaprendizaje en tiempo real y de alto rendimiento, construida en Rust.

SuperGlue: Aprendizaje de coincidencia de características con redes neuronales de grafos (CVPR 2020, Oral)

🔨 🍇 💻 🚀 GraphScope: un sistema integral de computación de grafos a gran escala de Alibaba | 一站式图计算系统

StellarGraph - Machine Learning en grafos

PyTorch Geometric Temporal: Procesamiento de señales espacio-temporales con modelos de aprendizaje automático neuronal (CIKM 2021)

Redes neuronales de grafos con Keras y TensorFlow 2.

Conjuntos de datos de benchmark, cargadores de datos y evaluadores para aprendizaje automático en grafos

Información académica integral y actualizada sobre aprendizaje federado (artículos, frameworks, conjuntos de datos, tutoriales, talleres)

Transforma relaciones geoespaciales en grafos para redes neuronales de grafos y análisis de redes espaciales.

Una lista curada de artículos y recursos sobre detección de fraudes, anomalías y valores atípicos basados en grafos y Transformers.

😎 Una lista actualizada y seleccionada de excelentes artículos, métodos y recursos sobre aprendizaje semisupervisado.

CogDL: Una biblioteca integral para aprendizaje profundo de grafos (WWW 2023)

Artículos sobre preentrenamiento y aprendizaje autosupervisado en redes neuronales de grafos (GNN).

Graph4nlp es la biblioteca para el uso sencillo de redes neuronales gráficas (GNN) para PNL. ¡Visita nuestro sitio web DLG4NLP (https://dlg4nlp.github.io/index.html) para obtener diversos recursos de aprendizaje!

Una plataforma de aprendizaje automático potente y flexible para el descubrimiento de fármacos.

Una biblioteca de Python para la detección de valores atípicos en grafos (detección de anomalías).

Código para el artículo de TKDE "Aprendizaje autosupervisado en grafos: contrastivo, generativo o predictivo"

Un framework industrial de Graph Neural Network

ktrain es una biblioteca de Python que hace que el aprendizaje profundo y la IA sean más accesibles y fáciles de aplicar

Biblioteca de grafos de proteínas.

Un framework y kit de herramientas de AutoML para aprendizaje automático en grafos.

Análisis de gráficos de GPU CUDA/C++ programable

Una biblioteca de PyTorch para métodos de ataque y defensa adversarios en imágenes y grafos

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering es una colección de métodos de agrupamiento de grafos profundos novedosos y de vanguardia (artículos, códigos y conjuntos de datos).