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测试时适应研究论文汇总与分类

测试时适应领域适应无源数据机器学习神经网络 Github 开源项目

该项目整理了测试时适应(TTA)研究领域的论文，涵盖自监督、信息熵、批量归一化等多个方向。列表包含最新研究成果和代码链接，定期更新维护。为机器学习研究人员和开发者提供TTA技术的系统概览，便于深入学习和应用。

文档

awesome-time-series-segmentation-papers - 时间序列分割技术论文精选与代码实现

Github变点检测开源项目数据挖掘时间序列分割机器学习语义分割

该项目汇集了时间序列分割领域的经典算法和最新研究成果,涵盖单变量、多变量和张量时间序列的分割方法。内容包括无监督语义分割、变点检测等技术,并提供相关代码实现和数据集链接。这一资源对时间序列处理和模式识别研究具有重要参考价值。

Awesome-AISourceHub - AI科技信息源收集与共享平台

AI科技ChatGPTGithubTwitter人工智能信息源开源项目

Awesome-AISourceHub聚合来自AI科技领域的高质量信息源，提供最新AI资讯和学术资源，支持用户贡献和同步近源头内容。

Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用

GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习

本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。

Awesome-Simultaneous-Translation - 同声传译研究的最新工具与数据集资源

BSTCFairseqGithubMuST-CSimulEvalSimultaneous Translation开源项目

该仓库汇集了同声传译研究领域的工具、常用数据集和论文列表，涵盖文本翻译、语音翻译与同声传译。仓库持续更新，主要工具有Fairseq和SimulEval，数据集包括IWSLT15、WMT14、MuST-C和CVSS，并提供丰富的同声传译教程和讲座资源，以及按年份和类别整理的论文列表。

awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述

GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优

本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文，包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源，帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。

ttt-lm-pytorch - 基于测试时训练的高表达能力RNN模型

GithubRNNTTT序列建模开源项目机器学习隐藏状态

ttt-lm-pytorch项目提出了一种新型序列建模层，结合了RNN的线性复杂度和高表达能力的隐藏状态。该方法将隐藏状态设计为机器学习模型，通过自监督学习在测试阶段持续更新，因此被称为测试时训练（TTT）层。项目实现了TTT-Linear和TTT-MLP两种变体，分别采用线性模型和双层MLP作为隐藏状态，为长序列建模提供了高效替代方案。

Awesome-instruction-tuning - 介绍开源指令调优数据集和模型的精选资源库

GithubHelsinki-NLPLLMsalpacainstruction tuning datasetsmultilingual tools开源项目

此页面汇总了开源的指令调优数据集、模型、相关论文和资源库的精选列表。涵盖传统NLP任务修改的数据集、大型语言模型生成的数据，还包括跨语言翻译工具和研究论文链接。对于研究和应用指令调优技术的研究人员、开发者和数据科学家，这是一个重要的参考资源。

test-ttm-v1 - 开源时间序列预测模型高效预测基础

GithubHuggingfaceTinyTimeMixer基础模型开源项目时间序列模型预测预训练模型

Test TinyTimeMixer (TTM)是一个开源的时间序列预测基础模型。这个项目利用预训练方法，为时间序列分析提供了有力支持。TTM致力于提升时间序列预测的效率和准确性，可应用于多种时间相关的数据分析场景。作为开源项目，它遵循Apache 2.0许可证，并在Hugging Face平台上提供。TTM为研究人员和数据科学家提供了一个探索和优化时间序列预测技术的平台。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全丰富的开源深度学习工具库

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。

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