transformer

Une boîte à outils pour la reconstruction d'imagerie compressive spectrale incluant MST (CVPR 2022), CST (ECCV 2022), DAUHST (NeurIPS 2022), BiSCI (NeurIPS 2023), HDNet (CVPR 2022), MST++ (CVPRW 2022), etc.

Implémentation simple d'un transformer à partir de zéro en PyTorch. (archivé, dernière version sur Codeberg)

Implémentation de TabTransformer, un réseau d'attention pour les données tabulaires, en Pytorch

Implémentation PyTorch officielle de Superpoint Transformer [ICCV'23], SuperCluster [3DV'24 Oral] et EZ-SP [ICRA'26].

Manuel complet sur la création de transformers pour TypeScript avec des exemples de code.

Tutoriel complet sur les algorithmes, du NLP aux LLM. Lecture en ligne : https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Code officiel, jeux de données et points de contrôle pour "Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models" (ICML 2024) et travaux ultérieurs.

Exemple de code pour l'API Microsoft Text-to-Speech dans plusieurs langages, faisant partie des Cognitive Services.

allRank est un framework pour l'entraînement de modèles neuronaux de type learning-to-rank basé sur PyTorch.

Outil de conversion de fichiers ONNX vers LiteRT/TFLite/TensorFlow, code natif PyTorch (nn.Module), TorchScript (.pt), state_dict (.pt), Exported Program (.pt2) et Dynamo ONNX. Supporte également la conversion directe de LiteRT vers PyTorch.

Construction d'un système de dialogue en chinois basé sur la dernière version de Rasa

Publication officielle du code pour [SIGGRAPH 2025] RenderFormer : Rendu neuronal basé sur Transformer de maillages triangulaires avec illumination globale

Liste de conceptions moléculaires et matérielles utilisant l'IA générative et l'apprentissage profond.

Chronologie de ChatGPT, de l'IA générative et des LLM.

Modèles de segmentation sémantique SOTA en PyTorch

cuDNN Frontend est le point d'entrée moderne et open-source de NVIDIA vers la bibliothèque cuDNN et une collection croissante de noyaux open-source haute performance.

Articles sur les graph transformers.

Espace de travail mathématique pour la reconnaissance de formules et l'édition Office | Conversion d'écriture manuscrite et PDF vers LaTeX/Markdown, propulsé par MathCraft OCR et MathLive.

Modèles de fondation pour la génomique et la transcriptomique.

Implémentation du modèle Transformer (issu de l'article Attention is All You Need) appliquée aux séries temporelles.

[ICCV2021] Implémentation PyTorch officielle de Segmenter : Transformer pour la segmentation sémantique

tfts : modèles d'apprentissage profond pour séries temporelles dans TensorFlow

Une bibliothèque PyTorch de modèles Transformer sélectionnés et de leurs composants composables.

Un dépôt de détection de changements s'appuyant sur les travaux existants.

Un package Laravel Fractal pour construire des réponses API, combinant la puissance de Fractal avec l'élégance de Laravel.

[ICLR2025] Transformeur Kolmogorov-Arnold.

[CVPR2025 && NTIRE2025] HVI : Un nouvel espace colorimétrique pour l'amélioration d'images en basse lumière (implémentation officielle).

Transformer basé sur une variante d'attention à complexité linéaire par rapport à la longueur de la séquence

ChatMLX est une application de chat moderne, open-source et haute performance pour MacOS, basée sur des modèles de langage étendus.

Notes sur la conduite autonome, analysant les points clés de chaque module et intégrant des solutions industrielles de pointe pour aider l'auteur et les lecteurs ; inclut le deep learning, la conduite sans conducteur, BEV, Transformer, ADAS, CVPR, Tesla AI Day, les grands modèles, ChatGPT, etc.