transformer

Eine Toolbox für die Rekonstruktion spektraler komprimierter Bildgebung, einschließlich MST (CVPR 2022), CST (ECCV 2022), DAUHST (NeurIPS 2022), BiSCI (NeurIPS 2023), HDNet (CVPR 2022), MST++ (CVPRW 2022) usw.

Einfache Transformer-Implementierung von Grund auf in PyTorch. (Archiv, neueste Version auf Codeberg)

Implementierung von TabTransformer, einem Attention-Netzwerk für tabellarische Daten, in PyTorch

Offizielle PyTorch-Implementierung von Superpoint Transformer [ICCV'23], SuperCluster [3DV'24 Oral] und EZ-SP [ICRA'26]

📘 Ein umfassendes Handbuch zum Erstellen von TypeScript-Transformern mit Codebeispielen.

Ein Full-Stack-Algorithmen-Tutorial von NLP bis LLM, Online-Leseadresse: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Offizieller Code, Datensätze und Checkpoints für „Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models“ (ICML 2024) und nachfolgende Arbeiten

Microsoft Text-to-Speech API-Beispielcode in mehreren Sprachen, Teil von Cognitive Services.

allRank ist ein Framework zum Trainieren von Learning-to-Rank-Neuronalen-Modellen basierend auf PyTorch.

Ein Tool zum Konvertieren von ONNX-Dateien in LiteRT/TFLite/TensorFlow, PyTorch Native Code (nn.Module), TorchScript (.pt), state_dict (.pt), Exported Program (.pt2) und Dynamo ONNX. Es unterstützt auch die direkte Konvertierung von LiteRT zu PyTorch.

Erstellung eines chinesischen Dialogsystems basierend auf der neuesten Version von Rasa

Offizielle Code-Veröffentlichung für [SIGGRAPH 2025] RenderFormer: Transformer-basiertes neuronales Rendering von Dreiecksnetzen mit globaler Beleuchtung

Liste des molekularen und materiellen Designs unter Verwendung von Generative AI und Deep Learning

Zeitstrahl zu ChatGPT, GenerativeAI und LLMs

SOTA Semantic-Segmentation-Modelle in PyTorch

Das cuDNN Frontend ist NVIDIAs moderner Open-Source-Einstiegspunkt in die cuDNN-Bibliothek und eine wachsende Sammlung von Hochleistungs-Open-Source-Kerneln.

Fachartikel über Graph-Transformer.

Formelerkennung und Office-Bearbeitungs-Mathe-Arbeitsbereich | Handschrift- und PDF-zu-LaTeX/Markdown-Konvertierung, unterstützt durch MathCraft OCR & MathLive

Grundlagenmodelle für Genomik und Transkriptomik

Implementierung des Transformer-Modells (ursprünglich aus „Attention is All You Need“) angewendet auf Zeitreihen.

[ICCV2021] Offizielle PyTorch-Implementierung von Segmenter: Transformer für semantische Segmentierung

tfts: Deep-Learning-Modelle für Zeitreihen in TensorFlow

🤖 Eine PyTorch-Bibliothek mit kuratierten Transformer-Modellen und deren kombinierbaren Komponenten

Ein Change-Detection-Repository, das auf den Schultern von Giganten steht

Ein Laravel-Fractal-Paket zur Erstellung von API-Antworten, das die Leistungsfähigkeit von Fractal mit der Eleganz von Laravel kombiniert.

[ICLR2025] Kolmogorov-Arnold Transformer

[CVPR2025 && NTIRE2025] HVI: Ein neuer Farbraum zur Aufhellung von Schwachlichtbildern (Offizielle Implementierung)

Transformer basierend auf einer Aufmerksamkeitsvariante mit linearer Komplexität in Bezug auf die Sequenzlänge

🤖✨ ChatMLX ist eine moderne, Open-Source-Hochleistungs-Chatanwendung für macOS basierend auf großen Sprachmodellen.

Notizen zum autonomen Fahren, die Wissenspunkte einzelner Module analysieren und hervorragende Branchenlösungen integrieren, um sich selbst und bedürftigen Lesern zu helfen; enthält Inhalte wie Deep Learning, autonomes Fahren, BEV, Transformer, ADAS, CVPR, Tesla AI DAY, Large Models und ChatGPT.