graph-convolutional-networks

Thư viện Graph Neural Network cho PyTorch

các liên kết đến ấn phẩm hội nghị về học sâu dựa trên đồ thị

StellarGraph - Học máy trên đồ thị

PyTorch Geometric Temporal: Xử lý tín hiệu không gian thời gian với các mô hình Học máy Nơ-ron (CIKM 2021)

Danh sách chọn lọc các bài báo & tài nguyên về phát hiện gian lận, bất thường và ngoại lệ dựa trên Graph/Transformer.

Triển khai và giải thích bằng PyTorch cho các bài báo về Học biểu diễn đồ thị: DeepWalk, GCN, GraphSAGE, ChebNet & GAT.

Thư viện đối kháng PyTorch cho các phương pháp tấn công và phòng thủ trên hình ảnh và đồ thị.

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering là tập hợp các phương pháp gom cụm đồ thị sâu mới nhất và tiên tiến nhất (bài báo, mã nguồn và tập dữ liệu).

Bộ sưu tập các phương pháp phát hiện bất thường (dựa trên iid/điểm, đồ thị và chuỗi thời gian), bao gồm học chủ động để phát hiện/khám phá bất thường, khai thác quy tắc Bayesian, mô tả cho sự đa dạng/giải thích/khả năng diễn giải. Phân tích việc kết hợp phản hồi nhãn với các bộ phát hiện dựa trên cây và ensemble. Bao gồm các cuộc tấn công đối nghịch với Graph Convolutional Network.

ICLR 2020: Mạng tích chập đồ thị đa quan hệ dựa trên thành phần.

Đây là kho lưu trữ cho bộ sưu tập Graph-based Deep Learning cho Mạng truyền thông.

Triển khai Knowledge Graph Convolutional Networks bằng TensorFlow