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REaLTabFormer

一套用于表格和关系合成数据生成的自回归和 Seq2Seq（序列到序列）转换器模型

REaLTabFormerTransformersynthetic datatabular dataGPT-2Github开源项目

REaLTabFormer使用Seq2Seq模型生成关系数据集，针对非关系数据采用GPT-2模型，直接建模任意独立观察的表格数据。通过生成父表和关系表，利用目标掩码和统计方法避免过拟合。实验结果表明其在捕捉关系结构方面优于基准模型，并在大型非关系数据集上实现了先进的预测效果。REaLTabFormer易于安装和使用，并提供样本验证器以提高生成数据的有效性和准确性。

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介绍相关项目
spreadsheets-are-all-you-need - Excel实现GPT2前向传播 探索transformer内部机制
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Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
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LLFormer - 高效处理超高清低光照图像的Transformer模型
AAAIGithubTransformer低光照图像增强开源项目超高清
LLFormer是一种新型Transformer模型,专门用于增强超高清低光照图像。通过创新的轴向多头自注意力和跨层注意力融合机制,LLFormer能高效处理4K和8K分辨率图像。在UHDLOL基准测试中,该模型性能显著优于现有方法。LLFormer不仅提升了图像质量,还能改善低光照条件下人脸检测等下游任务的效果。
ctrl - 条件Transformer语言模型的功能与应用
CTRLGithubHuggingface偏见和限制开源项目文本生成模型训练数据语言模型
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autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型
AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测
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Tabula - 无代码数据分析和可视化平台
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Tabula是一个数据聚合、转换和可视化平台,适用于企业和数据团队。平台采用拖拽式界面,无需编码即可执行复杂数据操作,支持450多种数据源集成。它简化数据管理流程,提供实时分析和报告功能,帮助从各类数据中获取业务洞察。Tabula适用于营销、客户成功、财务等多个领域,使非技术人员也能进行数据分析。
DB-GPT - 开源AI原生数据应用开发框架
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DB-GPT是开源AI原生数据应用开发框架，利用AWEL和多代理技术，实现多模型管理、Text2SQL优化、RAG框架和多代理协作等功能。在数据3.0时代，DB-GPT帮助企业和开发者通过更少的代码构建定制应用，支持多数据源、生成式商业智能和自动化微调，确保数据隐私和安全。
rebel - 关系抽取的高效端到端语言生成新方法
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此项目引入了一种新型线性化方法，将关系抽取重新定义为序列到序列任务。通过BART模型，实现了超200种关系类型的端到端抽取，简化传统多步骤流程并减少错误传播。该模型在多个关系抽取和分类基准上表现出色，并提供多语言版本mREBEL和数据集支持，适用于各种信息抽取应用。
tiny-random-LlavaForConditionalGeneration - Transformers模型卡片自动生成框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
这是一个为Hugging Face Hub上的Transformers模型自动生成标准化文档的框架。它提供了模型的全面信息，包括开发者、许可证、用途、局限性、训练细节、评估结果和环境影响等。虽然当前模板中多数字段待填充，但它为用户提供了系统了解模型特性和适用场景的结构化方案，有助于提高模型文档的一致性和完整性。
transformerlab-app - 多功能大语言模型实验平台 支持本地操作和微调
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