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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。

Transformers-Tutorials - Transformers库深度学习模型教程集合
GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程,涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例,展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现,并提供Colab notebooks方便实践。
rtdl - 表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集
GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据
RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术,同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包,RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持,是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。
conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型
ConformerGithubPyTorchTransformer卷积神经网络开源项目语音识别
Conformer模型结合卷积神经网络和Transformers,能同时捕捉音频的局部和全局依赖关系,提高语音识别精度并节省参数。本项目提供该模型的PyTorch实现,包含详细的安装和使用指南,适用于Python 3.7及更高版本。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程,支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例,包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现,适合机器学习和NLP开发者参考。
Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据
Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文,涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章,为研究人员提供全面的参考资源,助力快速了解该领域的最新进展。
be_great - 基于Transformer模型的真实表格数据生成工具
GReaTGithub合成数据生成开源项目数据填充生成真实表格数据预训练Transformer模型
GReaT是一个开源框架,利用预训练Transformer语言模型生成真实的表格数据。该工具提供简洁的API,支持数据生成和缺失值填充功能。GReaT适用于Python 3.9及以上版本,通过pip即可安装。这个项目为数据科学和机器学习研究提供了强大的数据生成工具,能够快速创建高质量的合成数据集。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架
GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型
TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架,专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算,并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法,包括局部和全局层面的分析,可应用于符合特定接口的各类机器学习模型,如PyTorch和TensorFlow实现的模型。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
ModuleFormer - 高效可扩展的模块化语言模型架构
GithubMoLMModuleFormer大语言模型开源项目模块化稀疏激活
ModuleFormer是一种新型MoE架构,结合棒断注意力头和前馈专家两种专家类型。通过稀疏激活,实现高效性、可扩展性和专业化。基于此架构的MoLM语言模型系列,参数规模40亿到80亿不等,在提高吞吐量的同时保持性能,易于扩展新知识和针对特定任务优化。MoLM在多项基准测试中展现出优秀的效率和性能。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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