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NATTEN

高效实现多维滑动窗口自注意力的开源库

NATTENNeighborhood Attention自注意力机制深度学习计算机视觉Github开源项目

NATTEN是一个开源库，专门用于快速实现Neighborhood Attention。该项目支持1D、2D和3D问题空间，提供naive、GEMM以及新型Fused Neighborhood Attention (FNA)等多种后端实现。FNA引入反向传播支持，显著提高了模型训练效率。NATTEN兼容PyTorch 2.0及更高版本，同时支持CPU和CUDA后端，并实现了因果掩码、可变参数和相对位置偏置等功能。

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介绍相关项目
returnn - 多GPU优化的Theano/TensorFlow循环神经网络框架
GithubLSTMRETURNN多GPU环境开源项目神经网络训练速度
RETURNN是一个基于Theano和TensorFlow的现代循环神经网络框架，优化于多GPU环境下的快速可靠训练。其主要特点包括简便的配置与调试、支持多种实验模型，以及高效的训练和解码速度。项目还支持小批量训练、序列分块训练、长短期记忆网络、多维LSTM和大数据集内存管理，广泛应用于机器翻译和语音识别领域。RETURNN提供详尽的文档和使用教程，并通过StackOverflow标签提供社区支持。
dynet - 动态结构神经网络库 适用于自然语言处理
DyNetGithub动态神经网络开源项目深度学习神经网络库自然语言处理
DyNet是一个专为动态结构神经网络设计的开源库，由卡内基梅隆大学主导开发。该库采用C++编写并提供Python接口，可在CPU和GPU上高效运行。DyNet特别适用于自然语言处理任务，在语法分析和机器翻译等领域表现突出。其独特的自动批处理功能进一步提升了处理动态网络的效率。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架，专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力，实现物体空间位置和视角的灵活调整，同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化，可同时控制视角、位置和文本，在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
Renate - 自动神经网络再训练的持续学习解决方案
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Renate是一个用于神经网络模型自动再训练的Python库，采用持续学习和终身学习算法。基于PyTorch和Lightning构建，通过Syne Tune实现超参数优化。该工具专门解决数据分布变化引起的灾难性遗忘问题，提升模型对新数据的适应能力。Renate支持云端部署，适合实际再训练场景，并提供便捷的高级超参数优化功能。
NEFTune - 革新语言模型指令微调的噪声嵌入技术
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NEFTune是一种创新的语言模型指令微调技术，通过向嵌入向量添加随机噪声来提升模型性能。这种方法无需额外计算资源或数据，却能显著改善对话质量。在AlpacaEval评估中，NEFTune将LLaMA-2-7B模型的性能从29.8%提升至64.7%。作为一种高效的LLM微调方案，NEFTune为模型优化提供了低成本、高收益的解决方案。
based - 结合短窗口和线性注意力的高效语言模型架构
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Based是一种创新的语言模型架构,结合短窗口注意力和全局线性注意力,实现次二次复杂度的高效依赖建模。该模型在多项基准测试中表现优异,尤其擅长需要长程记忆的任务。项目提供预训练模型、训练评估代码和合成数据实验,展示了其在召回与吞吐量平衡方面的优势。研究人员可利用这些资源深入探索和优化这一新型语言模型架构。
swin-base-patch4-window7-224-in22k - 基于shifted windows的分层视觉Transformer图像处理模型
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Swin Transformer是一个在ImageNet-21k数据集上预训练的视觉模型，通过shifted windows机制实现局部特征提取，降低计算复杂度。模型采用分层特征图构建和局部注意力计算方式，适用于图像分类和密集识别任务，计算复杂度与输入图像大小呈线性关系
gen-efficientnet-pytorch - 泛型EfficientNet和其它高效PyTorch模型的实现
EfficientNetGithubMixNetMobileNetPyTorch开源项目模型
本项目实现了EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等多种高效模型，利用通用架构定义支持多种计算高效的神经网络。所有模型均基于MobileNet V1/V2块序列设计，并支持字符串化架构配置。请注意，该项目现已停止维护，推荐使用`timm`库获取更多功能和权重兼容的模型。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。
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