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多种序列建模模型的官方实现和实验

S4HiPPOPyTorchPytorch-LightningHydraGithub开源项目

该页面提供多种序列建模模型的官方实现和实验，包括HiPPO、LSSL、SaShiMi、DSS、HTTYH、S4D、S4ND等。内容涵盖相关模型的源代码概述和具体实验复现，并详细说明如何设置环境、训练模型及生成序列。页面还介绍了优化器超参数、数据集管理和实验配置的详细信息，特别适合使用PyTorch和PyTorch-Lightning进行数据和模型训练的用户。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。
scaling_on_scales - 为视觉模型实现多尺度特征提取的机制
GithubS2-Wrapper多尺度特征提取开源项目模型扩展深度学习计算机视觉
S²-Wrapper是一种为视觉模型实现多尺度特征提取的机制。项目提供PyTorch实现,探讨图像尺度缩放与模型规模缩放的效果对比。S²-Wrapper已集成到LLaVA和NVIDIA VILA等多模态模型中,提升了多项视觉任务性能。项目包含使用指南和示例,便于研究人员和开发者应用。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
AdaSeq - 完善的序列理解模型开发库，涵盖多种高级任务
AdaSeqGithubModelScopePyTorch命名实体识别序列理解开源项目
AdaSeq是由阿里巴巴达摩院开发的一体化序列理解工具库，构建在ModelScope之上。支持词性标注、分块、命名实体识别、实体类型化、关系抽取等多种任务。提供丰富的前沿模型和训练方法，优于许多现有框架。该库使用简便，只需一行命令即可生成模型，支持自定义模型和数据集。适用于研究人员和开发者，项目处于快速开发阶段，并提供多语言、多领域的数据集和在线演示。
Popular-RL-Algorithms - 流行强化学习算法的PyTorch实现与评估
GithubPyTorch开源代码开源项目强化学习性能对比算法实现
Popular-RL-Algorithms项目实现了SAC、DDPG、TD3、PPO等多种流行强化学习算法的PyTorch版本。项目提供了算法的多种实现以便比较,并包含奖励归一化、多进程训练等实用技巧。通过在OpenAI Gym环境中的性能展示,为强化学习研究和应用提供了参考。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。
fairseq - 序列建模工具包，支持机器翻译与文本生成
FairseqGithubPyTorch序列建模开源项目文本生成机器翻译
Fairseq 是一个序列建模工具包，适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练，提供灵活配置和扩展能力，以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法，支持混合精度训练和参数CPU卸载，为研究人员和开发人员提供高效解决方案。
self-llm - 开源大模型部署与应用指南
AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用
探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
haystack-tutorials - 提供构建生产级LLM应用和智能搜索系统的全面教程
GithubHaystackLLM应用deepset开源项目搜索系统检索增强生成管道
本页面汇集了多个教程，展示如何使用最新的自然语言处理（NLP）模型构建生产级LLM应用、检索增强生成流水线和智能搜索系统。这些教程涵盖问答系统的构建、模型微调、可扩展的QA系统开发、预处理和元数据过滤等内容。所有教程均可在Colab中运行，便于快速实践和验证。
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