pytorch-lifestream开源项目 – 自监督离散事件序列嵌入库

jepa-intuitive-physics是一个通过自然视频的自监督预训练，让机器学会直观物理理解的项目。它利用自监督学习方法，无需标注数据即可训练，提供了完整的代码和数据，支持多种模型评估，为研究直观物理理解提供了强大的工具。

在音频领域内进行音乐生成的基准测试项目，利用Freesound Loop数据集。

simplicial-embeddings 是一个基于 Pytorch Lightning 的自监督学习库，专注于视觉表示学习。它提供了多种自监督学习方法，并集成了 Pytorch Lightning 的易扩展性和集成性。该库还包含预训练模型，便于快速部署和应用。

ViLMedic是一个模块化框架，专门用于医学领域的视觉和语言多模态研究。它提供了预训练模型，并实现了多种医学图像和文本任务的解决方案，包括医学问答、放射学报告生成和总结，以及自监督学习等。

deep-table 是一个基于 PyTorch 框架实现的深度学习工具，专注于表格数据的处理和建模。它支持各种最先进的深度学习算法，并特别集成了自监督学习技术，适用于结构化数据的机器学习任务。

EMP-SSL是一种创新的自监督学习方法，通过增加每个图像实例中的图像块数量，显著提高了自监督学习的效率。该方法不依赖于常见的启发式技术，如分支之间的权重共享，并采用了特征归一化、输出量化和停止梯度等技术，使得训练时间减少了两个数量级，同时在多个数据集上实现了高准确率。

Mailroom是一个框架，旨在基于外部系统的事件创建、路由和发送用户通知，简化通知系统的构建和维护。

这是一个专业整理的时间序列自监督学习（SSL4TS）资源列表，涵盖了相关论文、代码、数据集等。该项目旨在为研究者和开发者提供全面的资源支持，帮助他们深入了解和应用自监督学习技术在时间序列数据上的最新进展。

μKG是一个专门用于多源知识图谱嵌入和应用开发的库。它支持多种知识图谱嵌入算法，能够高效处理大规模知识图谱数据，并提供了丰富的API接口，便于开发者进行知识图谱的嵌入学习、融合、推理和预测，以及构建基于知识图谱的应用程序和可视化分析。

lightning-uq-box是一个基于PyTorch和Lightning的库，旨在为现代神经网络提供多种不确定性量化(UQ)技术，支持灵活的模型训练和评估，并与现有的PyTorch项目无缝集成。

MoE-Infinity 是一个专为 Mixture-of-Experts (MoE) 模型的推理和服务而设计的 PyTorch 库，具有低成本、高性能和易于使用的特点。它通过专家模块内存卸载和优化技术，显著降低了显存占用和推理延迟，同时兼容 HuggingFace 模型，能够无缝对接主流大型语言模型 (LLM)。

这是一个专注于推荐系统领域的研究进展收集库，涵盖了对比学习、数据增强和自监督学习的最新成果。该项目集成了多个推荐系统研究的文献，旨在为研究人员提供全面的参考资料，以便更好地理解和应用这些先进技术。

OpenAI开源的语音识别框架，支持99种语言的语音-文本转换，在低资源语种识别任务中WER降低至7.3%（比Whisper v2提升28%）。其流式处理架构实现200ms端到端延迟（RTF<0.2），通过自监督预训练机制减少对标注数据的依赖。在智能客服场景测试中，方言识别准确率提升至95%，支持实时会议纪要生成与多语种翻译。

AniTalker是一个开源项目，通过身份解耦的面部动作编码技术，生成生动多样的说话面部动画。它能够从单张图片和音频中生成动态视频，支持生成超过3分钟的超长视频，并且能够匹配表情和头部动作。AniTalker采用通用的运动表示法捕捉复杂面部动态，利用自监督学习策略实现精确的运动描述，并通过扩散模型生成多样且可控的面部动画。项目分为两个阶段，第一阶段聚焦于动作编码器和渲染模块的训练，第二阶段基于diffae和espnet进行扩散训练。AniTalker提供了一个demo，用户可以使用特定的音频输入和图片，生成对应的动画效果，并鼓励社区成员进行进一步的开发和贡献。

这是一个精心整理的关于图与自监督学习在推荐系统中应用的资源列表，涵盖了基于图的推荐系统、自监督学习技术、资源整合与整理以及多种推荐算法的支持。