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TabFormer

用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器

该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据,可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架,拥有很好的扩展性和易用性。

uni2ts - 时间序列预测Transformer模型的统一训练框架
GithubPyTorchTransformerUni2TS开源项目时间序列预测预训练模型
Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库,专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案,支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能,并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展,适用于研究和实际应用场景。
unitable - 整合表格识别任务的统一框架
GithubTransformerUniTable开源项目自监督预训练表格结构表格识别
UniTable是一个创新的表格识别框架,统一了训练范式、目标和模型架构。它利用自监督预训练和语言建模,有效处理表格结构、单元格内容和边界框识别。该项目在四个大型数据集上展现最先进性能,并提供完整的推理流程Jupyter Notebook,支持多数据集微调和全面表格识别。
Tabulator AI - 智能表格生成平台助力数据管理效率提升
AI工具AI应用Tabulator AI关键词提取数据填充表格生成
Tabulator AI是一款智能表格生成工具,利用AI技术简化数据填充过程。支持自定义表格结构、创意变量和链接列,自动生成高质量行数据。适用于食谱整理、科幻世界构建等多种场景,提供创新数据管理解决方案。
TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准
Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据
TabularBenchmarks是一个开源项目,提供多种数据集和评估脚本,用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹,算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果,有助于为特定任务选择合适的算法。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
actionformer_release - 基于Transformer的高精度动作时刻定位模型
ActionFormerActivityNetGithubTHUMOS14Transformer开源项目时序动作定位
actionformer_release是一个基于Transformer的动作定位模型,能够检测动作实例的起止点并识别动作类别。在THUMOS14数据集上,该模型取得了71.0%的mAP,超越之前的最佳模型14.1个百分点,并首次突破60%的mAP。此外,该模型在ActivityNet 1.3和EPIC-Kitchens 100数据集上也取得了优异成绩。该项目设计简洁,通过局部自注意力机制对未剪辑视频进行时间上下文建模,并可一次性精确定位动作时刻。代码和预训练模型已开源,可供下载和试用。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
featureform - 使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征的虚拟特征库
FeatureformGithub开源开源项目数据科学机器学习特征存储
Featureform 是一个虚拟特征库,使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征。它通过协调现有基础设施,将变换、特征、标签和训练集标准化,促进团队协作和资源共享。Featureform 支持从个人数据科学家到大型企业团队的多种应用场景,并提供内置合规支持,包括角色访问控制和审计日志。该开源项目兼容现有数据基础设施,适用于本地和云端部署。
curated-transformers - 一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件
Curated TransformersGithubPyTorchspaCy集成transformer模型开源项目量化
Curated Transformers是一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件。支持最新的转换器模型,如Falcon、Llama和Dolly v2,具备类型注释和极少的依赖性,适合教育和生产环境。支持集成至spaCy 3.7,快速安装及支持高效的CUDA优化。
mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型,提升性能和效率
ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉
Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer,提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现,适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究,提供优化的分割方案。
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