representation-learning

Transfer learning, adaptação de domínio, generalização de domínio, aprendizado multitarefa, etc. Artigos, códigos, conjuntos de dados, aplicações e tutoriais.

Lista de leitura para tópicos de pesquisa em aprendizado de máquina multimodal

Série EVA: Fantasias de Representação Visual da BAAI

Kit de ferramentas para pré-treinamento de fala autossupervisionado e aprendizado de representação.

Implementação em PyTorch do SimCLR: um framework simples para aprendizado contrastivo de representações visuais

Biblioteca Python para Representation Learning em Knowledge Graphs https://docs.ampligraph.org

Cambrian-1 é uma família de LLMs multimodais com um design centrado em visão.

Treinamento unificado de Transformers para previsão de séries temporais universais.

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

Uma lista abrangente de artigos incríveis sobre aprendizado autossupervisionado contrastivo.

GraphVite: Um sistema de Graph Embedding geral e de alto desempenho

IA multimodal de bolso para compreensão e geração de conteúdo em textos multilíngues, imagens e 🔜 vídeo, até 5x mais rápida que o OpenAI CLIP e LLaVA 🖼️ & 🖋️

LibCity: Uma biblioteca aberta para mineração de dados espaço-temporais urbanos.

Plataforma de bioinformática com aprendizado de representação em larga escala e deep learning multitarefa. Conjunto de ferramentas de computação biológica "Propeller".

PyCIL: Uma caixa de ferramentas Python para Aprendizado Contínuo de Classes

Um modelo de representação geral para modalidades de visão, áudio e linguagem. Artigo: ONE-PEACE: Exploring One General Representation Model Toward Unlimited Modalities

[Candidato a melhor artigo ECCV 2024 & TPAMI 2025] PointLLM: Capacitando grandes modelos de linguagem para entender nuvens de pontos.

[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).

Pipelines, modelos e repositórios de aprendizado métrico e recuperação.

Implementação em PyTorch do SimCLR: Um framework simples para aprendizado contrastivo de representações visuais por T. Chen et al.

Uma base poderosa para classificação de imagens, reconhecimento facial e recuperação de imagens com Pytorch

[Prêmio de Jovem Cientista MICCAI 2019] [Prêmio de Melhor Artigo MEDIA 2020] Models Genesis, um dos primeiros modelos "fundacionais" em análise de imagens médicas para múltiplas tarefas a jusante.

Awesome Protein Representation Learning

Este repositório contém o código para "VLM2Vec / MMEB" [ICLR 2025], "VLM2Vec-V2 / MMEB-V2" [TMLR 2026] e "MMEB-V3" [COLM 2026].

[NeurIPS 2021] Benchmarks em Multiuso para Aprendizado de Representação Multimodal

Saprot: Modelo de Linguagem de Proteínas com Alfabeto Estrutural (AA+3Di)

Lista de artigos sobre incorporação hiperbólica, modelos hiperbólicos e aplicações hiperbólicas

[ECCV 2024] Tokenize Anything via Prompting

Auto rotulagem por meio de agrupamento (clustering) e aprendizado de representação simultâneos. (ICLR 2020)

Aprendizado contrastivo auto-supervisionado para séries temporais via consistência de tempo-frequência