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q-transformer

自回归Q函数实现离线强化学习

Q-transformer项目是Google Deepmind提出的可扩展离线强化学习方法的开源实现。该项目通过自回归Q函数优化多动作选择,支持单一和多动作学习,并提供深度对偶架构和n步Q学习。它包含环境交互、数据集创建和学习流程,适用于复杂机器人控制任务。Q-transformer的创新性和灵活性为强化学习研究和应用提供了重要工具。

Nonstationary_Transformers - 创新时间序列预测方法应对非平稳数据
GithubNon-stationary Transformers开源项目时间序列预测模型架构注意力机制深度学习
Non-stationary Transformers项目开发了新型时间序列预测方法,采用系列平稳化和去平稳注意力机制处理非平稳数据。该方法在多个基准数据集上展现出优异性能,并能有效提升现有注意力模型的预测效果。项目开源了完整代码和实验脚本,为时间序列预测研究和应用提供了重要参考。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现,提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型,支持对ROCStories Cloze任务进行微调,效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型
GithubInfini-Transformer位置编码开源项目注意力机制自然语言处理长序列处理
Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型,专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术,能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务,并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理
GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理
Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制,可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法,支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能,为AI研究和应用开发提供了实用工具。
Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法
Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制
Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型,利用关联差异作为可区分标准,并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能,为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
trading-momentum-transformer - 深度学习驱动的Momentum Transformer及其在交易中的应用
GithubLSTMMomentum Transformer交易策略变点检测开源项目深度学习
Momentum Transformer和Slow Momentum with Fast Reversion模型利用深度学习和变革点检测,在波动市场中表现出众。通过多头注意力机制和可解释变量选择网络,这些模型在趋势转折点上展现很强的适应力。经过优化,模型在1995至2020年期间的表现显著提升,尤其在2015至2020年间,有效应对市场不稳定性,提高风险调整后的收益率。
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