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基于Transformer的神经网络架构实现精准基因表达预测

Enformer是一个基于Transformer的神经网络架构,能从DNA序列中精确预测基因表达。该模型由Avsec等人在Nature期刊发表,并在DeepMind的GitHub仓库首次公开。本项目将官方权重移植至PyTorch,为基因组学研究提供了有力工具。研究人员可参考enformer-pytorch的使用说明,进行基因表达预测和分析。该模型在整合长程相互作用方面表现出色,大幅提高了基因表达预测的准确性。

Graphormer - 优化分子科学中的AI研究和应用
Azure Quantum ElementsGithubGraphormer分子建模开源项目材料科学药物发现
Graphormer是一个深度学习包,用于加速分子科学中的AI研究和应用,如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口,并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型,特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。
gliner_multi - 灵活识别多语言实体的开源NER模型
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型,填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练,支持多语言处理,易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模,适用于计算资源有限的场景。
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。
pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析
GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制
该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型,通过详细的步骤和代码讲解,辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程,帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
gliner_large-v2.1 - 通用命名实体识别模型,适合资源有限的应用场景
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer命名实体识别多语言开源开源项目模型
GLiNER是使用双向Transformer编码器的通用命名实体识别模型,能够识别多种实体类型。相比于传统NER模型和体积庞大的语言模型,GLiNER在资源有限的情况下表现出卓越的灵活性和效率。最新的GLiNER v2.1版本支持单语和多语模型,性能表现依旧出色。用户可以通过安装GLiNER Python库,将其方便地集成到项目中,适用于多种语言的文本预测任务。
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。
transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现,包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API,可用于研究和实际应用。
commented-transformers - 精细注释的Transformer在PyTorch中的实现
Attention机制BERTGPT-2GithubPyTorchTransformer开源项目
详细注释的Transformer实现,涵盖从头创建Transformer系列,包括注意力机制和整体Transformer的实现。提供双向注意力、因果注意力及因果交叉注意力的实现,以及GPT-2和BERT模型的单文件实现,兼容torch.compile(..., fullgraph=True)以提高性能。
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。
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