github上有哪些神经网络模型

Github上有很多开源的神经网络模型，以下是一些常见的：

1. TensorFlow Models：TensorFlow官方提供的模型库，包括了各种领域的模型，如图像分类、自然语言处理等。

2. PyTorch Hub：PyTorch官方提供的模型库，包括了各种领域的预训练模型，如图像分类、目标检测、语义分割等。

3. Keras Applications：Keras官方提供的模型库，包括了各种领域的预训练模型，如VGG、ResNet、Inception等。

4. Detectron2：Facebook AI Research开发的目标检测框架，其中包含了很多经典的目标检测模型，如Faster R-CNN、Mask R-CNN等。

5. Fairseq：Facebook AI Research开发的序列到序列模型框架，其中包含了很多经典的机器翻译、语音识别、语言建模等模型。

6. DeOldify：Jason Antic开发的图像修复模型，可以将黑白老照片转化为彩色照片。

7. GPT-2：OpenAI开发的大规模语言模型，可用于生成自然语言文本。

8. StyleGAN：NVIDIA开发的生成对抗网络模型，可以生成高分辨率、逼真的人脸图片。

这只是其中的一部分，Github上还有很多其他的神经网络模型，可以根据自己的需求进行搜索。

相关问题

GitHub上有关图神经网络（GNN）网络风险评估的工程

以下是几个GitHub上关于图神经网络（GNN）网络风险评估的工程，供您参考：

1. GNN-based-Financial-Risk-Evaluation: 该项目是基于GNN的金融风险评估模型，使用图神经网络对金融市场中公司之间的关系进行建模，从而预测金融风险。

2. GraphRisk: 该项目是一个基于GNN的图形风险评估框架，旨在通过分析和学习图形数据中的结构和特征，识别和评估潜在的风险因素。

3. Graph-Based Risk Prediction: 该项目是基于GNN的图形风险预测模型，使用图神经网络对相关数据的结构和特征进行建模，以预测潜在的风险和风险因素。

以上是一些开源的图神经网络（GNN）网络风险评估的工程，您可以在GitHub上查找更多相关的项目。

GitHub上有关图神经网络（GNN）分析网络的安全状态的工程的网址

以下是一些 GitHub 上有关图神经网络（GNN）分析网络的安全状态的工程的网址：

1. https://github.com/IBM/GraphDefense：这个项目是 IBM 开发的，旨在使用 GNN 对网络进行分析，以检测网络中的入侵和攻击。

2. https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification：这个项目是一个收集了各种图分类算法的资源列表，其中包括了很多与网络安全相关的算法和工具。

3. https://github.com/xwhan/GraphSAINT：这个项目是一个基于 GNN 的快速子图采样算法，可以用来加速图分类任务，包括网络安全领域的任务。

4. https://github.com/benedekrozemberczki/Graph-Convolutional-LSTM：这个项目是一个使用 GNN 和 LSTM 结合的模型，用于对网络流量进行分类和预测。

这些项目都是开源的，你可以前往 GitHub 上查看更多信息并下载代码。