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基于Transformer的神经网络架构实现精准基因表达预测

Enformer是一个基于Transformer的神经网络架构,能从DNA序列中精确预测基因表达。该模型由Avsec等人在Nature期刊发表,并在DeepMind的GitHub仓库首次公开。本项目将官方权重移植至PyTorch,为基因组学研究提供了有力工具。研究人员可参考enformer-pytorch的使用说明,进行基因表达预测和分析。该模型在整合长程相互作用方面表现出色,大幅提高了基因表达预测的准确性。

wyGPT - 单GPU高性能GPT模型训练推理工具
EGFR基因突变GPU训练GithubwyGPT开源项目生存分析非小细胞肺癌
wyGPT是一个开源的GPT模型项目,专注于单GPU环境下的高效训练和推理。提供命令行工具,支持PubMed和中文预训练模型的微调和文本生成。项目包含示例数据和使用说明,是自然语言处理研究和开发的实用工具。
colab - 开源自然语言处理库
GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理库,提供预训练模型和工具。支持文本分类、问答等多种NLP任务,适用于研究和实际应用。库定期更新,集成新技术,为开发者和研究人员提供丰富资源。
Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法
Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制
Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型,利用关联差异作为可区分标准,并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能,为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。
q-transformer - 自回归Q函数实现离线强化学习
AI模型GithubQ-Transformer开源项目强化学习机器人控制神经网络
Q-transformer项目是Google Deepmind提出的可扩展离线强化学习方法的开源实现。该项目通过自回归Q函数优化多动作选择,支持单一和多动作学习,并提供深度对偶架构和n步Q学习。它包含环境交互、数据集创建和学习流程,适用于复杂机器人控制任务。Q-transformer的创新性和灵活性为强化学习研究和应用提供了重要工具。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南
GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构
本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理
GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理
Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制,可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法,支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能,为AI研究和应用开发提供了实用工具。
REaLTabFormer - 一套用于表格和关系合成数据生成的自回归和 Seq2Seq(序列到序列)转换器模型
GPT-2GithubREaLTabFormerTransformersynthetic datatabular data开源项目
REaLTabFormer使用Seq2Seq模型生成关系数据集,针对非关系数据采用GPT-2模型,直接建模任意独立观察的表格数据。通过生成父表和关系表,利用目标掩码和统计方法避免过拟合。实验结果表明其在捕捉关系结构方面优于基准模型,并在大型非关系数据集上实现了先进的预测效果。REaLTabFormer易于安装和使用,并提供样本验证器以提高生成数据的有效性和准确性。
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