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基于深度学习的表格提取与结构识别模型

Table Transformer (TATR)是一种基于对象检测的深度学习模型,用于从PDF和图像中提取表格。该模型支持表格检测、结构识别和功能分析,并提供完整的训练和推理代码。TATR还发布了在PubTables-1M等大规模数据集上的预训练模型权重,有助于实现高精度的表格提取和分析。

simple-hierarchical-transformer - 分层Transformer模型探索多层次预测编码
GithubTransformer开源项目注意力机制深度学习神经网络自然语言处理
这个项目提出了一种在GPT模型中实现多层次预测编码的方法。它通过在Transformer中引入多层结构,结合局部注意力和全局信息传递。实验结果显示,该方法在维持性能的同时提升了效率。项目允许自定义层次结构、维度和注意力窗口大小,为研究人员提供了探索分层Transformer的实验工具。项目代码支持灵活配置,包括调整层次数量、模型维度和注意力窗口大小。这种设计使研究人员能够方便地进行不同参数的对比实验,有助于深入理解分层Transformer的性能特点。
iTransformer - 用于多变量时间序列预测的iTransformer模型
GithubTransformer模型iTransformer多变量预测开源项目时间序列预测高效注意力机制
iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型,无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色,具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异,支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装,并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。
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。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_70b_final_data_20241026 - 揭示新型Transformer模型的实际应用与研究进展
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响评估
该文档介绍了新型Transformers模型的功能、应用领域与局限性,包含使用指南、训练数据概述、程序步骤、评估方法及其环境影响评估,为读者提供全面的信息参考。
LaTeX_OCR_PRO - 基于深度学习的多语言数学公式识别系统
AttentionGithubLaTeX_OCR_PROSeq2Seq开源项目数学公式识别机器学习
LaTeX_OCR_PRO是一个开源的数学公式识别项目,结合Seq2Seq、Attention和Beam Search技术,实现了对标准、中文及手写数学公式的高精度识别。项目提供完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程,在多项性能指标上达到业界领先水平。此外,LaTeX_OCR_PRO还支持训练过程和注意力机制的可视化,为相关研究和应用开发提供了有力支持。
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。
Extracta.ai - 自动提取非结构化文档数据 无需训练高效解析
AI工具Extracta.ai人工智能数据提取文档处理自动化
Extracta.ai为智能文档数据提取工具,可从多种非结构化文档中自动提取信息。支持PDF、图片、扫描件等格式,无需复杂训练。用户定义所需字段并上传文件后,即可获得结构化数据。适用于发票、简历、合同等文档处理,提高效率减少错误。采用加密存储技术,符合GDPR规定,确保数据安全。
pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库,旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性,基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择,适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型,提高机器学习任务的效率和性能。
TransformerPrograms - Transformer模型转Python程序的新型解释方法
GithubTransformer Programs代码生成开源项目机器学习程序合成自然语言处理
TransformerPrograms项目提出了一种新方法,可将Transformer模型转换为易读的Python程序。该项目提供了训练和转换工具,并包含多个示例程序,涵盖从排序到命名实体识别等任务。这为解释Transformer模型提供了新视角,有助于研究者探索模型内部机制,推进AI可解释性研究。
Tabulator AI - 智能表格生成平台助力数据管理效率提升
AI工具AI应用Tabulator AI关键词提取数据填充表格生成
Tabulator AI是一款智能表格生成工具,利用AI技术简化数据填充过程。支持自定义表格结构、创意变量和链接列,自动生成高质量行数据。适用于食谱整理、科幻世界构建等多种场景,提供创新数据管理解决方案。
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白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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