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表格数据处理的注意力网络新突破

Tab Transformer项目在Pytorch中实现了表格数据的注意力网络,性能接近GBDT。亚马逊最新研究称在实际表格数据集上使用注意力机制超越了GBDT。项目提供详细安装和使用说明,并包含改进的FT Transformer模型以供比较。

Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程
GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理
该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
simple-hierarchical-transformer - 分层Transformer模型探索多层次预测编码
GithubTransformer开源项目注意力机制深度学习神经网络自然语言处理
这个项目提出了一种在GPT模型中实现多层次预测编码的方法。它通过在Transformer中引入多层结构,结合局部注意力和全局信息传递。实验结果显示,该方法在维持性能的同时提升了效率。项目允许自定义层次结构、维度和注意力窗口大小,为研究人员提供了探索分层Transformer的实验工具。项目代码支持灵活配置,包括调整层次数量、模型维度和注意力窗口大小。这种设计使研究人员能够方便地进行不同参数的对比实验,有助于深入理解分层Transformer的性能特点。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测
本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源,涵盖论文、代码和数据,全面总结其最新进展。内容持续更新,开放问题提交和拉取请求,覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域,适合学术研究及实际应用。
InfiniTransformer - 非官方的PyTorch和Transformers实现
Gemma modelGithubInfiniTransformerLlama3PyTorch开源项目🤗Transformers
InfiniTransformer是一个非官方的PyTorch和Transformers实现,支持Llama3和Gemma模型。包含两种Infini注意力实现类型:全模型替换和仅替换注意力层。详细介绍了从克隆仓库、安装依赖到训练和推理的步骤,便于用户快速上手和扩展。
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。
unitable - 整合表格识别任务的统一框架
GithubTransformerUniTable开源项目自监督预训练表格结构表格识别
UniTable是一个创新的表格识别框架,统一了训练范式、目标和模型架构。它利用自监督预训练和语言建模,有效处理表格结构、单元格内容和边界框识别。该项目在四个大型数据集上展现最先进性能,并提供完整的推理流程Jupyter Notebook,支持多数据集微调和全面表格识别。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
transformer-abstractive-summarization - Transformer模型实现的抽象文本摘要项目
GithubTransformer开源项目文本摘要注意力机制深度学习自然语言处理
transformer-abstractive-summarization是一个开源项目,利用Transformer模型实现抽象文本摘要。项目基于'Attention is all you need'论文提出的Transformer模型,使用Inshorts数据集训练。项目提供博客教程,详细介绍Transformer原理及其在文本摘要中的应用。该技术能生成高质量摘要,适用于新闻和文档处理等领域。项目采用Apache License 2.0许可证。
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