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ETSformer-pytorch

基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型

ETSformer时间序列预测PytorchTransformer指数平滑Github开源项目

ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具，基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能，适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法，支持灵活的模型配置，并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。

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介绍相关项目
robotic-transformer-pytorch - RT1机器人控制Transformer模型的PyTorch实现
GithubRT1人工智能开源项目机器人变形金刚深度学习计算机视觉
本项目是Google Robotics团队RT1（Robotic Transformer）的PyTorch实现版本。RT1是一个结合视觉和自然语言处理的机器人控制Transformer模型。该实现包含MaxViT视觉主干网络和RT1核心模型，支持视频输入和文本指令处理。项目提供简洁API，实现了条件采样和跨注意力等功能，可应用于多种机器人控制场景。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。
torchscale - 高效扩展Transformer模型的PyTorch开源库
DeepNetGithubLongNetPyTorchTorchScaleTransformers开源项目
TorchScale是一个PyTorch开源库，旨在帮助研究人员和开发者有效扩展Transformer模型。该库专注于开发基础模型和AGI架构，提升建模的通用性、能力以及训练的稳定性和效率。其关键功能包括DeepNet的稳定性、Foundation Transformers的通用性、可延展性的Transformer和X-MoE的效率。最新更新涉及LongNet和LongViT等创新架构，支持多种应用，如语言、视觉和多模态任务，用户仅需几行代码即可快速创建和调整模型。
Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态
GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉
本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架，适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持，适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
Informer2020 - 长序列时间序列预测的高效解决方案
ETT数据集GithubInformerProbSparse Attention开源项目时间序列预测高效Transformer
Informer引入ProbSparse注意机制，大幅提升长序列时间序列预测的效率和精度。该模型利用概率分布选择活跃查询，避免冗余计算，适用于多种数据集，并在AIJ和AAAI'21获奖。提供详细的实验设置、Colab示例和数据下载链接，帮助用户快速上手并复现结果。
enformer-pytorch - 基于深度学习的基因表达预测工具
DeepmindEnformerGithubHuggingfacePytorch基因表达预测开源项目
此项目实现了Deepmind的Enformer模型在Pytorch框架下的应用，用于预测基因表达，并支持微调预训练模型以适应下游任务。用户可以通过简易安装和提供的代码示例快速使用该模型。此外，该项目还包含染色质可及性预测的微调方法，并支持从Huggingface下载预训练权重。在内存优化和详细的安装、使用说明方面进行了多项改进，帮助用户高效地进行基因组数据分析和预测。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架，提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务，适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活，可处理多语言文本，支持迁移学习。Transformers定期更新，紧跟NLP领域最新进展，为用户提供丰富的API和优化的性能。
BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包
BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习
BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包，支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程，实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口，便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型，支持多种计算设备，并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。
linformer - 线性复杂度自注意力机制的PyTorch实现
GithubLinformerPytorch开源项目深度学习神经网络自注意力机制
Linformer是一个基于PyTorch的高效自注意力机制实现。通过将注意力矩阵投影到低维度空间，它实现了线性复杂度，适合处理长序列数据。项目提供简洁API，支持构建语言模型和自注意力层。尽管在自回归任务和可变序列长度方面有局限，但其高效性已在Facebook的生产环境中得到验证，为处理大规模数据提供了新的解决方案。
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