AI 모델
이 저장소는 "Simple and Deep Graph Convolutional Networks" (GCNII) 모델의 PyTorch 구현을 제공합니다. 여기에는 벤치마크 그래프 데이터셋에 대한 준지도 및 완전 지도 결과를 재현하기 위한 코드와 PyTorch Geometric 참조 구현이 포함되어 있습니다.
최고의 AI 모델
324개 도구AI 모델에서 최고의 모델을 발견하세요 — DistilGPT2와 Claude Opus 같은 언어 변환기부터 GPT-5.6: Frontier intelligence, Google DeepMind의 Gemini 3.1 Pro 같은 고급 시스템까지, 개발자와 연구자가 프로젝트를 향상시키는 도구를 탐색하는 곳입니다: 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 대화형 에이전트를 구축하며, 복잡한 알고리즘을 개발하고, AI 역량의 한계를 확장합니다. AI 모델 및 LLM, 머신러닝 플랫폼, 과학적 발견 및 실험실 도구, 컴퓨터 비전 도구 및 3D 모델 생성기 등을 아우르는 324개의 AI 모델을(를) 살펴보세요.
324 tools
AI 모델
이 GitHub 리포지토리는 "Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank" 논문에서 소개된 PPNP 및 APPNP 모델에 대한 TensorFlow 및 PyTorch 구현을 제공합니다. 결과 재현을 위한 코드와 그래프 기반 머신러닝…
AI 모델
이 저장소는 "그래프 컨볼루션 네트워크의 단순화" 논문의 공식 구현을 제공합니다. 비선형성을 제거하고 가중치 행렬을 축소하여 훈련 시간을 크게 줄이면서도 경쟁력 있는 성능을 달성하는 선형 모델을 제공하는 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN) 모델을 제공합니다.
AI 모델
Graph Neural PDEs는 그래프 학습을 연속적인 확산 과정으로 취급하는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Python 코드를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. GRAND 및 BLEND 모델을 구현하여 과도한 평활화 및 깊이 제한과 같은 일반적인 그래프 학습 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.
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이 블로그 게시물은 최신 홉필드 네트워크를 기반으로 하는 새로운 PyTorch 홉필드 레이어를 소개합니다. 이는 고전적인 홉필드 네트워크를 연속적인 상태와 패턴으로 일반화하여 지수적인 저장 용량과 빠른 수렴을 제공합니다. 업데이트 규칙은 트랜스포머 셀프 어텐션과 동등함이 입증되어 새로운 딥러닝 아키텍처를 가능하게 합니다.
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Self-Organizing Map(SOM)은 데이터의 위상 구조를 유지하면서 데이터 차원을 축소하는 비지도 학습 기법입니다. 고차원 데이터를 일반적으로 2차원의 저차원 표현으로 생성하여, 유사한 데이터 포인트를 그룹화함으로써 복잡한 데이터셋을 시각화하고 분석하기 쉽게 만듭니다.
Radial Basis Function Network는 활성화 함수로 방사 기저 함수를 사용하는 인공 신경망입니다. 함수 근사, 시계열 예측, 분류 및 시스템 제어에 뛰어나며, 독특한 3계층 구조로 복잡한 모델링 작업에 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
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베이즈 네트워크는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하여 변수와 그 조건부 종속성을 나타내는 확률적 그래픽 모델입니다. 관찰된 사건이 주어졌을 때 원인의 가능성을 예측하는 데 이상적이며, 증상으로부터 질병을 진단하는 것과 같습니다. 효율적인 알고리즘은 이러한 네트워크 내에서 추론 및 학습을 가능하게 합니다.
AI 모델
마르코프 랜덤 필드(MRF)는 확률 변수 간의 확률적 관계를 나타내는 비방향성 그래프 모델입니다. 복잡한 시스템의 종속성을 모델링하는 데 중요하며, 특히 이미지 분할 및 질감 합성 같은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 활용됩니다.
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UCF 컴퓨터 과학과의 자율 및 지능형 시스템 그룹은 AI 연구에 중점을 둡니다. 웹사이트 eplex.cs.ucf.edu는 이 연구의 포털 역할을 하는 것으로 보이지만, 현재 페이지에서는 모델이나 프로젝트에 대한 구체적인 세부 정보는 쉽게 찾을 수 없습니다. 이 웹사이트는 그들의 학술 연구로 향하는 관문 역할을 합니다.
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OpenSpiel은 게임 분야의 강화 학습 연구를 위한 포괄적인 프레임워크입니다. 간단한 보드 게임부터 복잡한 다중 에이전트 시나리오에 이르기까지 다양한 게임 유형에서 일반 AI 에이전트를 개발하고 테스트하기 위한 환경 및 알고리즘 모음을 제공합니다. C++ 및 Python 통합을 모두 지원합니다.
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SAGPool은 ICML 2019에서 발표된 Self-Attention Graph Pooling의 공식 PyTorch 구현입니다. 이 읽기 전용 아카이브 리포지토리는 그래프 표현 학습을 개선하기 위해 셀프 어텐션 메커니즘을 활용하는 새로운 그래프 풀링 방법의 코드를 제공합니다. 그래프 신경망을 다루는 연구원 및…
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Scikit-learn의 준지도 학습 모듈은 레이블이 지정된 데이터와 함께 레이블이 없는 데이터를 활용하여 일반화 성능을 향상시킵니다. 자체 학습(Self Training) 및 레이블 전파(Label Propagation)와 같은 알고리즘을 제공하며, 레이블 샘플이 제한적이고 레이블이 없는 데이터가 풍부한 시나리오에…
Temporal Graph Networks (TGNs)는 동적 그래프에 대한 딥러닝을 위한 일반적이고 효율적인 프레임워크를 제공합니다. 이 Python 기반 라이브러리는 새로운 메모리 모듈과 그래프 기반 연산자를 활용하여 진화하는 그래프 구조에 대한 계산 효율성과 예측 정확도에서 기존 방법을 능가합니다.
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EvolveGCN은 동적 그래프를 위한 Evolving Graph Convolutional Networks의 코드를 제공합니다. AAAI 2020에 발표된 이 AI 모델은 진화하는 그래프 구조를 분석하고 모델링하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 다양한 데이터셋 및 실험 설정을 위한 구현이 포함되어 있어 동적 그래프 분석…
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xDeepFM은 팩터라이제이션 모델을 위한 오픈 소스 딥러닝 툴킷으로, 특히 eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) 모델의 소스 코드를 공개합니다. 딥 추천 시스템 및 팩터라이제이션 기반 머신러닝 작업의 기반을 제공하는 것을 목표로 합니다.
이 GitHub 리포지토리는 Attentional Factorization Machine (AFM) 모델의 TensorFlow 구현을 제공합니다. 사용자는 주의 네트워크를 통해 특징 상호작용의 가중치를 학습하는 AFM을 추천 시스템과 같은 작업에 대해 훈련하고 평가할 수 있습니다. 이 프로젝트에는 코드, 데이터 예제,…
AI 모델
TensorFlow Models는 TensorFlow로 구축된 모델 및 예제 모음을 제공하는 GitHub 리포지토리입니다. 다양한 애플리케이션을 위한 사전 구축된 머신러닝 모델에 액세스하고, 기여하고, 학습할 수 있는 중앙 허브 역할을 합니다. 최첨단 AI 솔루션을 탐색하고 구현해 보세요.
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LightGCN은 추천 시스템을 위해 설계된 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크입니다. 협업 필터링을 위한 필수적인 이웃 집계 구성 요소에 중점을 두어, 상호작용 데이터로부터 사용자 및 항목 표현을 학습하는 효율적이고 효과적인 접근 방식을 제공합니다.
Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF)는 그래프 신경망을 활용하는 추천 프레임워크입니다. 사용자-아이템 이분 그래프에서 고차 연결성을 통해 협업 신호를 명시적으로 인코딩하여 임베딩 전파를 수행합니다. 이 구현은 SIGIR 2019 논문을 기반으로 합니다.
AI 모델
이 AI 모델은 기호 데이터의 계층적 표현 학습을 위한 Poincaré 임베딩을 소개합니다. 데이터를 쌍곡 공간에 임베딩하여 유클리드 임베딩보다 계층 구조와 유사성을 더 효과적으로 포착합니다. 이 접근 방식은 잠재적 계층 구조를 가진 데이터셋에 대해 향상된 표현 능력과 일반화 능력을 제공합니다.
AI 모델
Falcon LLM은 다양한 산업과 분야에서 고급 AI를 접근 가능하고 영향력 있게 만들어 응용 프로그램과 사용 사례를 발전시키기 위해 설계된 생성적 대형 언어 모델입니다.
AI 모델
Claude Fable 5는 코딩 및 지식 작업에서 복잡하고 장기적인 작업을 위해 설계된 최첨단 AI 모델입니다. 사이버 보안 및 생물학을 위한 강력한 안전 장치를 갖춘 고급 기능을 제공합니다.
Google DeepMind의 Veo 3.1은 향상된 현실감, 창의적 제어 및 프롬프트 준수 기능을 제공하는 선도적인 비디오 생성 모델입니다. 텍스트-비디오, 이미지-비디오 및 텍스트-오디오+비디오 생성을 지원하여 영화적 스토리텔링 및 창의적 프로젝트에 적합합니다.
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