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Transformer和AttMoE网络在锂电池剩余寿命预测中的应用

锂电池寿命预测TransformerAttMoE机器学习数据集Github开源项目

本项目探索了Transformer和AttMoE网络在锂电池剩余寿命预测领域的应用。研究基于NASA和CALCE数据集进行实验，展示了详细的实验结果和模型架构。项目分析了dropout和noise_level参数对模型性能的影响，并提出了优化建议。代码采用PyTorch实现，并提供了相关学术文献引用。此外，项目还整理了多个锂电池寿命预测研究的相关资源，为该领域的研究人员提供了comprehensive参考。项目内容包括模型图示、实验结果可视化以及代码包依赖说明。研究者可以通过提供的邮箱地址与作者进行进一步交流。项目持续更新，最新增加了AttMoE相关内容和预测图表。

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介绍相关项目
makeMoE - 从零构建的稀疏混合专家语言模型的makemore项目
DatabricksGithubmakeMoEpytorch开源项目稀疏专家混合语言模型
makeMoE是一个基于Andrej Karpathy的makemore项目, 从零构建的稀疏混合专家语言模型。它借鉴了makemore的部分组件，例如数据预处理和生成莎士比亚风格文本。在架构上，makeMoE引入了稀疏专家混合、Top-k门控和噪声Top-k门控等改进。项目在Databricks上使用单一A100 GPU开发，支持大规模GPU集群扩展，并通过MLFlow进行指标跟踪。项目强调代码的可读性和修改性，适合深入学习和改进。
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 （RAG） 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理
本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成（RAG）及长文本建模评估的研究论文和博客，提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战，并讨论优化NLP模型的创新方法，适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性，建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响，以及其对未来研究方向的启示。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架，支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架，提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术，并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架，适用于流量预测、分类和异常检测。
robust_llm_pythia-14m-pm-gen-ian-nd - 深入了解transformers模型的应用与限制
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节评估
模型基于transformers库开发，旨在揭示模型在操作中可能存在的偏见、风险及技术限制，帮助用户明确其应用场景及注意要点。
EQTransformer - 人工智能地震信号检测与震相拾取工具
AIEQTransformerGithub地震检测开源项目深度学习相位拾取
EQTransformer是一款人工智能地震信号检测和震相拾取工具,采用深度神经网络和注意力机制。其层次架构专为地震信号设计,能够高效地同时执行信号检测和到达时间拾取。该工具不仅提供预测概率,还能估计模型不确定性。EQTransformer Python包提供多个功能模块,包括下载连续地震数据、数据预处理、使用预训练模型进行检测和拾取、构建测试新模型,以及简单的震相关联。
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合
Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。
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。
Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述
GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习
本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。
LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用
AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测
LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族，包括Linear、NLinear和DLinear，专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测，具有高效率、可解释性和易用性，显著优于Transformer模型。
TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割
GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割
TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献，支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集，并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试，支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。
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