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enformer-pytorch

基于深度学习的基因表达预测工具

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。

scGPT - AI单细胞多组学基础模型
GithubscGPT单细胞多组学在线应用基因表达调控网络开源项目预训练模型
scGPT是一个基于AI的单细胞多组学研究基础模型,提供丰富的预训练模型和在线应用程序。该平台支持基因调控网络分析、细胞类型注释及多组学集成,适用于处理大规模细胞数据集,如全人类及特定器官细胞。此外,其零样本学习和快速参考映射功能,加上不断更新的训练模型,保障了其在多种研究任务中的应用前沿性和广泛适用性。
Crossformer - 高效利用跨维度依赖的多变量时间序列预测模型
CrossformerGithubTransformer开源项目时间序列预测注意力机制深度学习
Crossformer是一种新型Transformer模型,针对多变量时间序列预测设计。该模型采用维度分段嵌入、两阶段注意力机制和层次编码器-解码器结构,有效捕捉时间和维度间的依赖关系。Crossformer在多个基准数据集上表现优异,为长序列预测和高维数据处理提供新思路。其开源实现便于研究人员和实践者探索应用。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
neural_prophet - 易用的开源时间序列预测框架
GithubNeuralProphetPyTorch开源项目时间序列预测模型构建
NeuralProphet是一个基于PyTorch的开源框架,将神经网络与传统时间序列算法结合,专为时间序列预测而设计。它提供简便的代码接口,支持模型定制、趋势检测、季节性分析和事件影响评估,适合高频次和长期数据。项目仍在beta阶段,欢迎社区贡献。
TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器
GithubICASP 2021TabFormerTabular BERT信用卡交易数据集多变量时间序列开源项目
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。
pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程
GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译
该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程,特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词,并提供了详细的代码和示例,帮助学习者深入理解和应用相关技术。
torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发
GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练
torchtune是一个PyTorch原生库,专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成,如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法,并优化内存效率,适配不同硬件环境。
evo - 实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具
DNA建模EvoGithub基因组尺度序列设计开源项目生物基础模型
Evo是一个开源的生物基础模型,专注于DNA序列的长上下文建模和设计。基于StripedHyena架构,Evo实现了单核苷酸级别的序列建模,具有近乎线性的计算和内存扩展性。该模型拥有70亿参数,在OpenGenome数据集上训练,包含约3000亿个原核全基因组标记。Evo提供8K和131K上下文长度的预训练模型,适用于从分子到基因组尺度的序列分析和生成任务。研究人员可通过HuggingFace和Together API等多种方式使用Evo,为DNA序列研究提供了强大而灵活的工具。
flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具
FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络
FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具,通过简单的接口实现特征可视化技术,如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型,有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用,为深入分析神经网络提供了便捷途径。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
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