time-series-transformers-review

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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论文

介绍相关项目

UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理

GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习

UniTS是一种统一的时间序列模型，可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法，无需任务特定模块，在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力，能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符，为时间序列分析提供了灵活的解决方案。

awesome-decision-transformer - 基于序列模型的离线强化学习新方法

Decision TransformerGithubTransformer序列建模开源项目强化学习离线学习

Decision Transformer (DT)是一种将离线强化学习转化为条件序列建模的创新方法。本项目收集了DT相关研究论文,涵盖多智能体系统、安全强化学习、多任务学习等应用领域。通过持续追踪DT的前沿进展,为研究人员提供全面的资源,促进这一算法在各个领域的发展和应用。

Awesome-Diffusion-Transformers - 扩散模型与Transformer融合的前沿研究进展汇总

AI生成Diffusion TransformersGithub图像合成开源项目深度学习计算机视觉

本列表汇总了扩散模型与Transformer架构结合的最新研究进展，涵盖图像、视频、语音和3D等多个领域。每个项目均包含发表时间、会议信息、任务类型和资源链接。列表持续更新，为研究者和开发者提供便捷途径跟踪这一快速发展的领域动态。

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。

Awesome-SSL4TS - 自监督学习在时间序列分析中的应用资源

Github对比学习开源项目时间序列生成式方法自监督学习表示学习

这个项目汇总了时间序列数据自监督学习的最新研究资源,包括相关论文、代码和数据集。资源分为生成式和对比式两大类方法,涵盖了自回归预测、自编码重构、扩散模型生成、采样对比、预测对比和增强对比等技术。该资源列表为时间序列自监督学习研究提供了全面的参考材料。

prometheus-bgb-8x7b-v2.0 - Transformers模型标准化文档模板及最佳实践

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型训练模型说明

这是一个全面的Transformers模型文档模板，规范了模型卡片的编写标准。模板涵盖模型描述、应用场景、训练详情、评估方法等核心内容，有助于开发者系统记录和共享模型信息。从技术规格到环境影响，该模板提供了AI模型文档化的完整指南，促进了模型信息的标准化和透明度。

TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测

TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型，通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列，在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高，还具备良好的运行效率，适用于多种要求高效预测的应用场景。

pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析

GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制

该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。

test-demo-t5-qa - 探索Transformer模型的用途及风险

GithubHuggingfacetransformers使用案例开源项目技术规格模型模型卡环境影响

页面详情介绍了一种开发于🤗 transformers库的模型，概述其应用、预期用户和影响。同时，分析模型相关的偏见、风险和局限性，强调了解其技术和社会技术限制的重要性。提供初始使用的信息及优化建议。

sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架

GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型

sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架，用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型，支持自定义训练，适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。

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