representation-learning

Học chuyển移 / thích ứng miền / tổng quát hóa miền / học đa nhiệm, v.v. Các bài báo, mã nguồn, tập dữ liệu, ứng dụng, hướng dẫn.

Danh sách tài liệu đọc cho các chủ đề nghiên cứu về học máy đa phương thức

Dòng EVA: Hình ảnh biểu diễn tưởng tượng từ BAAI

Bộ công cụ học biểu diễn và huấn luyện trước giọng nói tự giám sát

Bản triển khai PyTorch của SimCLR: Một framework đơn giản cho Contrastive Learning của các biểu diễn thị giác

Thư viện Python dùng cho Học biểu diễn trên Đồ thị Tri thức https://docs.ampligraph.org

Cambrian-1 là dòng LLM đa phương thức với thiết kế tập trung vào thị giác.

Đào tạo thống nhất các Transformer dự đoán chuỗi thời gian toàn cầu

Mã nguồn cho bài báo TKDE "Self-supervised learning on graphs: Contrastive, generative, or predictive"

Danh sách toàn diện các bài báo tuyệt vời về học tự giám sát đối lập.

GraphVite: Hệ thống nhúng đồ thị tổng quát và hiệu năng cao

AI đa phương thức cỡ nhỏ để hiểu và tạo nội dung trên văn bản đa ngôn ngữ, hình ảnh và video, nhanh hơn tới 5 lần so với OpenAI CLIP và LLaVA

LibCity: Thư viện mở dành cho khai thác dữ liệu không gian-thời gian đô thị

Nền tảng sinh học tính toán tích hợp học biểu diễn quy mô lớn và học sâu đa tác vụ

PyCIL: Bộ công cụ Python dành cho Học gia tăng lớp (Class-Incremental Learning)

Mô hình biểu diễn tổng quát cho các phương thức thị giác, âm thanh và ngôn ngữ. Bài báo: ONE-PEACE: Exploring One General Representation Model Toward Unlimited Modalities

[ECCV 2024 Best Paper Candidate & TPAMI 2025] PointLLM: Trao quyền cho các Large Language Model để hiểu đám mây điểm

[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).

Các đường ống học khoảng cách và truy xuất, mô hình và kho lưu trữ.

Triển khai SimCLR trên PyTorch: Một khung làm việc đơn giản cho học tương phản các biểu diễn hình ảnh của T. Chen và cộng sự.

Cơ sở mạnh mẽ cho phân loại hình ảnh, nhận diện khuôn mặt và truy xuất hình ảnh với Pytorch

[MICCAI 2019 Young Scientist Award] [MEDIA 2020 Best Paper Award] Models Genesis, một trong những mô hình nền tảng đầu tiên trong phân tích hình ảnh y tế cho nhiều tác vụ hạ nguồn

Danh sách tổng hợp về học biểu diễn protein (Protein Representation Learning)

Kho lưu trữ này chứa mã cho "VLM2Vec / MMEB" [ICLR 2025], "VLM2Vec-V2 / MMEB-V2" [TMLR 2026] và "MMEB-V3" [COLM 2026]

[NeurIPS 2021] Các tiêu chuẩn đa quy mô cho học biểu diễn đa phương thức

Saprot: Mô hình ngôn ngữ protein với bảng chữ cái cấu trúc (AA+3Di).

Danh sách tài liệu về nhúng hyperbolic, mô hình hyperbolic, ứng dụng hyperbolic

[ECCV 2024] Tokenize Anything via Prompting.

Tự gán nhãn thông qua phân cụm đồng thời và học biểu diễn. (ICLR 2020)

Học đối chiếu tự giám sát cho chuỗi thời gian thông qua tính nhất quán thời gian-tần số