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

REaLTabFormer Transformer synthetic data tabular data GPT-2 Github 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。

Github

介绍相关项目

ETSformer-pytorch - 基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型

ETSformerGithubPytorchTransformer开源项目指数平滑时间序列预测

ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具，基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能，适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法，支持灵活的模型配置，并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。

time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述

GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测

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。

Transformers4Rec - 灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库

GithubHugging Face TransformersNLPPyTorchRecSysTransformers4Rec开源项目

Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库，专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计，它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server，实现了全GPU加速的管道，优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。

gretel-synthetics - 提供多模型支持的开源合成数据生成库

GithubGretel SyntheticsPyTorchTensorFlow合成数据开源项目生成模型

Gretel.ai 提供的 Gretel Synthetics 是一个开源合成数据生成库，支持生成高质量的合成数据，适用于机器学习和数据分析。该库主要支持 LSTM、Timeseries DGAN 和 ACTGAN 模型，并与 TensorFlow、PyTorch 和 SDV 集成。用户可以通过简易的 Python 代码进行安装和使用。文档详细介绍了使用方法，包括配置、模型训练和数据生成，并提供多个示例和教程，帮助用户快速上手。

Awesome-Text2SQL - 针对大型语言模型、Text2SQL、Text2DSL、Text2API、Text2Vis 等的精选教程和资源

GithubLarge Language ModelsText2SQL关系数据库开源项目数据库自然语言处理

了解Awesome-Text2SQL项目如何提升文本到SQL转换的效率。平台整合了丰富的资源和教程，涵盖前沿研究、实战项目和多样数据库技巧，为专业人士或爱好者打造全方位的学习和应用环境。

spreadsheet-is-all-you-need - 电子表格实现nanoGPT架构直观展示Transformer内部机制

GithubnanoGPTtransformer开源项目电子表格矩阵计算自注意力机制

这个项目将nanoGPT的完整推理流程实现在电子表格中，包括嵌入、层归一化和自注意力等Transformer核心组件。基于Andrej Karpathy的NanoGPT结构，该电子表格模型包含约85000个参数。通过直观展示Transformer的内部机制和数据流，并支持交互式操作，该项目为深入理解GPT工作原理提供了新颖的可视化方法。用户可以通过探索这个电子表格来更好地掌握Transformer架构的细节。

xformers - Transformer 研究加速工具

GithubPyTorchTransformerxFormers开源项目注意力机制深度学习

xFormers 是一个加速 Transformer 研究的开源工具库。它提供可自定义的独立模块，无需样板代码即可使用。该项目包含前沿组件，专注于研究需求，同时注重效率。xFormers 的组件运行快速且内存利用率高，集成了自定义 CUDA 内核和其他相关库。它支持多种注意力机制、前馈网络和位置编码，适用于计算机视觉、自然语言处理等多个领域的研究工作。

TextRL - 通过强化学习提高文本生成质量，广泛支持多种模型

GithubHugging Face's TransformersOpenAI GYMTextRL开源项目强化学习文本生成

TextRL是一个Python库，结合Hugging Face的Transformers、PFRL和OpenAI GYM，通过强化学习优化文本生成。该库支持多种文本生成模型，如GPT-2、FLAN-T5和Bigscience/BLOOM，并具备高度的可定制性，适用于各种应用场景，从而提升文本生成的准确性和表现力。

GameFormer - 结合游戏理论的自动驾驶交互预测规划模型

GameFormerGithubTransformer交互预测开源项目自动驾驶规划

GameFormer是一个创新的自动驾驶AI项目，结合游戏理论和Transformer架构进行交互式预测和规划。项目提供Waymo开放运动数据集上的交互预测联合模型代码，以及动态场景的开环规划实现。GameFormer提高了预测准确性和自动驾驶系统的决策能力，为智能交通系统研究开辟新方向。

dataform - 开源SQL扩展工具助力BigQuery数据转换管道构建

BigQueryDataform CoreGithubSQL开源项目数据管道数据转换

Dataform Core为BigQuery提供开源元语言，扩展SQL功能，实现依赖管理、自动化数据质量测试和文档生成。该工具支持数据团队按软件工程最佳实践构建可扩展的SQL数据转换管道。Dataform Core既可在Google Cloud Platform上全托管运行，也可通过CLI工具在本地部署，为数据处理提供灵活解决方案。

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