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Keras 兼容的注意力层,支持 Luong 和 Bahdanau 评分函数

Keras Attention Layer 支持 Luong 和 Bahdanau 的评分函数,与 Tensorflow 2.8 至 2.14 兼容。该层易于安装和使用,可根据需求调整参数,广泛应用于提高深度学习模型精度。提供丰富的实例和详细文档,包括在 LSTM 网络中的注意力机制实现,以及 IMDB 数据集和加数任务的实验数据。

attention-is-all-you-need-pytorch - PyTorch版Transformer模型,采用自注意力机制
BPEGithubPyTorchTransformer modelWMT 2014 英德翻译开源项目自注意力机制
本项目基于《Attention is All You Need》论文实现了PyTorch版Transformer模型,利用自注意力机制替代传统的卷积和循环结构,在WMT 2014英德翻译任务中表现出色。项目支持模型训练和翻译,部分字节对编码相关部分尚未完全测试,仍在开发中。提供详细的教程,包括数据预处理、模型训练和测试步骤,为用户提供全面指导。
attention-gym - FlexAttention API的注意力机制实验工具集
Attention GymFlexAttentionGithubPyTorch开源项目机器学习注意力机制
Attention Gym是一个基于FlexAttention API的开源工具集,用于实验和优化各种注意力机制。项目提供了多种注意力变体的实现、性能对比工具和实用函数,包括示例脚本和可视化组件。研究人员和开发者可以利用这些资源来探索、理解和应用先进的注意力技术,从而在自己的模型中实现更高效的注意力机制。
flash-linear-attention - Triton实现的高效线性注意力模型库
Flash Linear AttentionGithubTriton实现开源项目深度学习线性注意力模型自然语言处理
Flash Linear Attention是一个基于Triton实现的线性注意力模型库。该项目集成了RetNet、GLA和Based等多种先进模型,实现了高效的token混合和文本生成。兼容Hugging Face Transformers库,提供预训练模型、评估工具和基准测试,为线性注意力技术的研究和应用提供了便利。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
ringattention - 创新注意力机制大幅提升Transformer上下文处理能力
Blockwise TransformersGPUGithubJaxRing AttentionTPU开源项目
ringattention项目实现Ring Attention和Blockwise Transformers技术,显著提升Transformer模型上下文处理能力。通过跨设备分布式计算和通信重叠,模型可处理长达数千万个token的序列,无需增加开销。该技术支持causal block和cache index,为大规模语言模型训练提供高效解决方案,特别适用于超长上下文处理场景。
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。
keras-tuner - 兼具易用性和可扩展性的超参数优化工具
GithubKerasTunerPython 3.8+TensorFlow 2.0+开源项目机器学习模型超参数优化
KerasTuner是一个便捷且可扩展的超参数优化工具,可以有效解决超参数搜索过程中遇到的问题。用户可以通过define-by-run语法轻松配置搜索空间,并使用贝叶斯优化、Hyperband和随机搜索算法找到模型的最佳参数值。该工具对研究人员十分友好,便于进行新搜索算法的实验。KerasTuner适用于Python 3.8+和TensorFlow 2.0+,并提供详细的开发者指南和API参考文档。
tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库
GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络
TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库,提供丰富的神经网络组件和函数,以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档,并拥有活跃的中文和英文社群,提供广泛的讨论与支持平台。
Chinese-ChatBot - 开源LSTM和Attention机制中文聊天机器人
Attention机制GithubLSTMseq2seq中文聊天机器人开源项目深度学习
Chinese-ChatBot是一个开源的中文聊天机器人项目,基于LSTM和Attention机制构建。项目使用Tensorflow和Keras框架,采用seq2seq模型结构,实现了从数据预处理到模型训练和预测的完整流程。虽已停止维护,但其代码和文档仍为自然语言处理初学者提供了宝贵的学习资源。项目还包含简洁的图形界面,方便用户交互测试。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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