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SASRec.pytorch

基于PyTorch的SASRec模型实现

SASRecPyTorch推荐系统自注意力机制序列推荐Github开源项目

SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。

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介绍相关项目
make-a-video-pytorch - 基于 PyTorch 的最新文本到视频生成器
3D卷积GithubMake-A-VideoMeta AIPytorch开源项目时序注意力
此项目实现了 Meta AI 的 Make-A-Video 在 PyTorch 下的版本，利用伪 3D 卷积和时序注意力技术，显著增强了视频的时序一致性。支持图像和视频帧的处理，并且可轻松适用于 DALL-E2 和 Imagen 等模型。项目提供了完整的安装和使用指南，并支持空间和时间一致性的 Unet 模型。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。
pytorch-llama - 基于PyTorch的LLaMA 2模型实现
GithubLLaMA 2PyTorch人工智能开源项目深度学习自然语言处理
pytorch-llama项目提供了LLaMA 2模型的PyTorch实现。该项目展示了使用PyTorch框架构建大型语言模型的过程，为开发者提供了理解和定制LLaMA 2的学习资源。通过这个项目，研究人员和工程师可以深入了解LLaMA 2的工作原理，并在此基础上进行进一步的实验和创新。
variational-autoencoder - 变分自编码器参考实现，兼容TensorFlow和PyTorch
GithubMNISTPyTorchVariational Autoencoderjaxtensorflow开源项目
该项目提供了变分自编码器的参考实现，支持TensorFlow和PyTorch。项目中包含了逆自回归流变分家族的示例，通过变分推断对二值MNIST手写数字图像进行拟合。通过重要性采样估计边际似然，展示了高效的训练和验证结果。优化后的测试集边际对数似然达到了-95.33 nats。此外，该项目还提供了JAX实现，能够实现3倍于PyTorch的加速效果。
musiclm-pytorch - Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM
AudioLMGithubMuLaNMusicLMPytorch开源项目音乐生成
MusicLM-Pytorch通过使用Google的新型SOTA音乐生成模型来生成音乐。该项目结合了文本条件的AudioLM和MuLan文本-音频对比学习模型。通过MuLaNEmbedQuantizer获取条件嵌入，用户可以在经过训练后，实现语义、粗粒度和细粒度的三种AudioLM转换器的音乐生成。项目包含详细的安装和使用指南，适合对AI音乐生成技术感兴趣的开发者。
seemore - PyTorch实现的开源视觉语言模型项目
AIGithubPytorchVision Language Model图像处理开源项目机器学习
seemore是一个基于PyTorch的开源视觉语言模型(VLM)项目。它包括图像编码器、视觉-语言投影器和解码器三个核心组件，参考了CLIP和LLaVA等前沿VLM架构。项目提供完整代码实现和详细教程，有助于开发者理解VLM原理。seemore在Databricks平台开发，支持GPU加速，并集成MLFlow用于实验管理。
Open-Sora-Plan - 视频生成与分析技术
3D注意力模型AI视频生成CausalVideoVAEGithubOpen-Sora Plan开源项目昇腾AI计算系统热门
Open-Sora-Plan 是由北大-兔展AIGC联合实验室发起的开源项目，旨在复刻并优化Sora模型，采用华为昇腾AI计算系统进行训练和推理。该项目通过3D全注意力架构，提升视频质量与处理速度，还支持视频压缩和文本到视频的生成。项目包含丰富的资源和版本，持续更新，欢迎社区贡献和Pull request。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验，支持学术设置下的分类问题，且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导，适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现
GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目
本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。
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