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Transformer模型在单细胞组学分析中的应用概览

Transformers单细胞组学预训练模型基因表达细胞注释Github开源项目

本项目汇总了单细胞组学数据分析中的Transformer模型,包括论文、代码、数据模态等关键信息。通过全面概述单细胞Transformer模型,展示了该领域的最新进展和发展趋势。项目内容持续更新,为研究人员提供了宝贵的参考资源。项目内容涵盖了各Transformer模型的核心要素,如数据模态、预训练数据集、模型架构和任务类型等。这种系统性的整理使研究人员能够快速了解和比较不同模型的特点,为单细胞组学研究提供了有力支持。

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介绍相关项目
En-transformer - 融合等变图神经网络与Transformer的创新架构
E(n)-Equivariant TransformerGithub坐标变换开源项目注意力机制神经网络蛋白质设计
En-transformer是一个创新的开源项目，结合了E(n)等变图神经网络与Transformer架构。支持原子和键类型嵌入，处理稀疏邻居，传递连续边特征。已应用于抗体CDR环设计，并可用于蛋白质骨架坐标去噪等分子建模任务。项目提供简便的安装和使用方法，适合研究人员和开发者探索。
Transformer-in-Vision - 深入探索Transformer在计算机视觉领域的最新研究与资源
AI模型ChatGPTGithubTransformer-in-Vision多模态开源项目计算机视觉
本页面收录并介绍了最新的基于Transformer的计算机视觉研究和相关资源，内容涵盖机器人应用、视频生成、文本-图像检索、多模态预训练模型等领域。用户可访问开源代码和论文链接，如ChatGPT在机器人领域的应用、DIFFUSIONDB、LAION-5B、LAVIS、Imagen Video和Phenaki等。页面会不定期更新，提供Transformer在视觉领域应用的全面信息和资源汇总。
Awesome-Transformer-Attention - 视觉变换器与注意力机制的最新研究进展
GithubTransformerVision Transformer多模态学习开源项目注意力机制深度学习
探索视觉变换器和注意力机制的最新发展，包括由Min-Hung Chen持续更新的论文、代码与链接资源。适合学术与实际应用，发现创新思路。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧，并提供配套的Python代码示例和工具指南。
GenePT - ChatGPT驱动的高效单细胞基因分析模型
ChatGPTGenePTGithub单细胞基础模型基因嵌入开源项目细胞嵌入
GenePT是一种创新的单细胞基础模型，利用ChatGPT嵌入技术解析基因和细胞级生物学问题。该模型基于NCBI基因描述和GPT-3.5生成基因嵌入，无需繁琐的数据整理和密集计算。在基因属性和细胞类型分类等多项任务中，GenePT展现出优异性能，常超越现有模型。这一方法为生物学基础模型开发提供了简便有效的途径，彰显了大型语言模型在文献嵌入方面的应用潜力。
awesome-graph-transformer - 图变换器最新进展与研究综述
ApplicationsGithubGraph Neural NetworksGraph TransformersScalabilityawesome-graph-transformer开源项目
本页面汇集了关于图变换器的最新研究和文献综述，内容涉及结构编码、可扩展性、应用领域和预训练方法等。通过详细分类和文献引用，帮助读者深入了解不同技术的实现和应用。如有发现错误或遗漏，欢迎提交问题或拉取请求以更新列表。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架，用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型，支持自定义训练，适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
C-Tran - Transformer在多标签图像分类中的应用
GithubTransformers图像分类多标签分类开源项目深度学习计算机视觉
C-Tran是一个探索Transformer在多标签图像分类中应用的开源项目。该项目提出了一种通用多标签图像分类方法，在COCO80和VOC20等数据集上展现出优秀性能。项目包含完整的训练和运行指南，涵盖数据处理和模型训练等关键步骤。C-Tran为计算机视觉领域提供了新的研究方向，对推进多标签图像分类技术具有重要意义。
h-transformer-1d - 高效序列学习的分层注意力变换器实现
GithubH-Transformer-1DTransformer序列学习开源项目神经网络长程注意力
H-Transformer-1D是一个开源项目，实现了基于分层注意力机制的Transformer模型。这种实现使序列学习达到亚二次方复杂度，在Long Range Arena基准测试中表现优异。项目支持可变序列长度、可逆性和令牌移位等功能，适用于长序列数据处理。该实现主要提供编码器（非自回归）版本，为自然语言处理和机器学习领域提供了新的研究方向。
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