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enformer-pytorch

基于深度学习的基因表达预测工具

EnformerDeepmindPytorch基因表达预测HuggingfaceGithub开源项目

此项目实现了Deepmind的Enformer模型在Pytorch框架下的应用，用于预测基因表达，并支持微调预训练模型以适应下游任务。用户可以通过简易安装和提供的代码示例快速使用该模型。此外，该项目还包含染色质可及性预测的微调方法，并支持从Huggingface下载预训练权重。在内存优化和详细的安装、使用说明方面进行了多项改进，帮助用户高效地进行基因组数据分析和预测。

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介绍相关项目
gpn - 基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具
DNA语言模型GPNGithub变异效应预测基因组预训练网络开源项目机器学习
GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目，致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型，适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口，支持自定义数据训练，并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。
nucleotide-transformer-v2-500m-multi-species - 基于多物种基因组的大规模DNA语言模型
DNA序列GithubHuggingfaceNucleotide Transformer基因组学开源项目模型生物信息学预训练模型
nucleotide-transformer-v2-500m-multi-species是一个基于850个多物种基因组预训练的5亿参数Transformer模型。该模型利用多样化物种的DNA序列信息,通过掩码语言建模训练,可用于分子表型预测等任务。它采用6-mer标记化方法,结合旋转位置编码和门控线性单元,在900B个标记上训练而成。这一基础模型为基因组学研究提供了有力工具,可应用于多种下游分析。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。
inseq - 基于Pytorch的序列生成模型解释性分析工具
GithubInseqPytorch序列生成开源项目模型解释集成渐变
Inseq是一个基于Pytorch的可定制工具包，专为序列生成模型的后验可解释性分析设计。它支持多种特性归因方法，可高效分析单例或整套数据集的各类模型，包括GPT-2。Inseq支持在Jupyter Notebook、浏览器和命令行中进行可视化，并提供多种后处理和归因映射合并功能。
equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现
AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习
Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递，实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率，并集成了最新的球谐函数稀疏化技术，大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持，适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。
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。
nucleotide-transformer - Transformer驱动的基因组语言及单核苷酸序列分割模型
DNA序列解析GithubNucleotide TransformersSegmentNTgenomics开源项目预训练模型
nucleotide-transformer项目提供了九种预训练基因组语言模型和两种SegmentNT分割模型。基于Transformer的基因组模型综合了3,200个人类基因组和850个不同物种的基因组数据，能够高精度预测分子表型。Agro NT模型专用于农作物基因组，在基因调控和表达预测上表现优异。这些模型可以实现对DNA序列基因组元素的单核苷酸分辨率分割。
informer-tourism-monthly - Informer模型优化长序列时间序列预测
GithubHuggingfaceInformer开源项目时间复杂度概率注意力机制模型稀疏Transformer长序列时间序列预测
Informer通过ProbSparse自注意力机制和生成式解码器在长序列时间序列预测中优化了计算和内存需求，达到O(L logL)的复杂度和内存使用。模型提升了依赖对齐能力，能够高效处理长输入序列并显著提高预测速度，在多个大数据集上性能优异，为长序列预测问题提供了解决方案。
Informer2020 - 长序列时间序列预测的高效解决方案
ETT数据集GithubInformerProbSparse Attention开源项目时间序列预测高效Transformer
Informer引入ProbSparse注意机制，大幅提升长序列时间序列预测的效率和精度。该模型利用概率分布选择活跃查询，避免冗余计算，适用于多种数据集，并在AIJ和AAAI'21获奖。提供详细的实验设置、Colab示例和数据下载链接，帮助用户快速上手并复现结果。
Corrformer - 全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统
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Corrformer是一种新型天气预报模型，通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度，并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上，Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型，近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。
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