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时序数据建模中的Transformers技术综述

Transformers 时间序列预测异常检测分类 Github 开源项目

本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源，涵盖论文、代码和数据，全面总结其最新进展。内容持续更新，开放问题提交和拉取请求，覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域，适合学术研究及实际应用。

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nixtla - 精准的时间序列预测和异常检测，适用于多领域的生成式预训练模型

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TimeGPT是一款生成式预训练模型，专注于时间序列分析，支持零样本推断。该模型可应用于零售、电力、金融、物联网等多个领域，通过简洁的代码实现精准的预测与异常检测。TimeGPT提供灵活的API访问，兼容多种编程语言和平台。基于大规模数据集的训练，它在多种频率下的预测表现卓越，特别适合需要快速、精确时间序列分析的应用。

subnet9_Aug17 - transformers模型的特点与优化指导

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文档介绍了transformers库中的模型，涵盖开发细节、使用场景及局限性。根据模型卡的建议，用户可以了解模型的偏见、风险和局限，及如何开始使用。简要说明了性能评估、环境影响和技术规格，并提供起步代码和细节。详细信息建议查看相关存储库和文献。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

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Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库

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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。

TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器

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该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据，可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架，拥有很好的扩展性和易用性。

subnet9_best2_competition1 - 介绍Hub上推出的transformers模型及其功能特性

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本文介绍了一款发布在Hub上的transformers模型，涵盖其训练数据、用途和评估方法。尽管当前信息有限，读者可以了解模型的应用范围及其可能的偏差和限制，同时本文也涉及其环境影响和技术规格，旨在帮助读者有效理解和使用该模型。

awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦

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