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Biblioteca de Redes Neurais em Grafos para PyTorch

Pacote Python criado para facilitar o aprendizado profundo em grafos, sobre frameworks de DL existentes.

Mergulhe em Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision e NLP através destas aulas empolgantes!

Livros, artigos, vídeos e toolboxes relacionados à detecção de anomalias. Última atualização no final de 2025 para trabalhos com LLM e VLM!

Links para publicações de conferências em aprendizado profundo baseado em grafos.

Uma biblioteca de recomendação unificada, abrangente e eficiente.

RuVector é um banco de dados de memória vetorial GNN, de alto desempenho, tempo real e autoaprendizado, construído em Rust.

SuperGlue: Aprendizado de correspondência de recursos com Redes Neurais em Grafos (CVPR 2020, Oral)

GraphScope: Um sistema de computação em grafos de grande escala e solução única do Alibaba.

StellarGraph - Aprendizado de Máquina em Grafos

PyTorch Geometric Temporal: Processamento de Sinais Espaciotemporais com Modelos de Aprendizado de Máquina Neural (CIKM 2021)

Redes Neurais em Grafo com Keras e Tensorflow 2.

Conjuntos de dados de benchmark, carregadores de dados e avaliadores para aprendizado de máquina em grafos.

Informações acadêmicas abrangentes e atualizadas sobre aprendizado federado (artigos, frameworks, conjuntos de dados, tutoriais, workshops)

Transforme relações geoespaciais em grafos para Redes Neurais de Grafos e análise de redes espaciais

Uma lista curada de artigos e recursos sobre detecção de fraudes, anomalias e outliers baseada em grafos e Transformers.

Uma lista atualizada e curada de artigos, métodos e recursos incríveis sobre aprendizado semissupervisionado.

CogDL: Uma biblioteca abrangente para Graph Deep Learning (WWW 2023)

Artigos sobre pré-treinamento e aprendizado autossupervisionado em Graph Neural Networks (GNN).

Graph4nlp é a biblioteca para o uso facilitado de Graph Neural Networks em NLP. Visite nosso site DLG4NLP (https://dlg4nlp.github.io/index.html) para diversos recursos de aprendizado!

Uma plataforma de aprendizado de máquina poderosa e flexível para descoberta de medicamentos

Uma biblioteca Python para detecção de outliers em grafos (detecção de anomalias)

Código para o artigo do TKDE "Self-supervised learning on graphs: Contrastive, generative, or predictive".

Um framework industrial de redes neurais em grafos

ktrain é uma biblioteca Python que torna o deep learning e a IA mais acessíveis e fáceis de aplicar

Biblioteca de grafos de proteínas

Um framework e kit de ferramentas de AutoML para aprendizado de máquina em grafos.

Análise de grafos em GPU programável com CUDA/C++.

Uma biblioteca adversarial do PyTorch para métodos de ataque e defesa em imagens e grafos

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering é uma coleção de métodos SOTA e inovadores de clustering de grafos profundos (artigos, códigos e conjuntos de dados).