在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术，已成为各行业解决预测需求的关键工具。从能源消耗趋势分析到公共安全事件预测，不同领域的数据特征对预测模型的适应性提出了差异化挑战。本文基于某咨询项目的实际需求，通过 ...

Transformer是一种深度学习架构，它利用注意力机制来学习数据元素之间的关系。它由一个编码器和一个解码器组成，与传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）不同，它可以并行处理输入序列，而不依赖于顺序处理。Transformer模型的一个重要组成部分是 ...

NLP-with-Python / Chapter 7 Attention机制与transformer / Attention机制与transformer_2_17.ipynb Cannot retrieve latest commit at this time.

Graph Transformer是一种将Transformer架构应用于图结构数据的特殊神经网络模型。该模型通过融合图神经网络(GNNs)的基本原理与Transformer的自注意力机制，实现了对图中节点间关系信息的处理与长程依赖关系的有效捕获。 Graph Transformer的技术优势 在处理图结构数据任务 ...

这是我用 PyTorch 实现 NLP 领域经典模型 Transformer 的项目代码。 为了更好地理解 Transformer 的网络架构，欢迎访问我的博客深入浅出Transformer，希望这能给你一些帮助。 项目背景 这个项目的目的是帮助我更好的了解 Transformer 的网络架构和诸如多头自注意力、位置 ...

清华研究团队打造时序分析大模型Timer。 大模型在语言、图像领域取得了巨大成功，时间序列作为多个行业的重要数据类型，时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期，清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练，获得了任务 ...

本文来自微信公众号：Afunby的 AI Lab（ID：AI_Lab_of_Afunby），作者：Afunby，原文标题：《图解 Transformer——多头注意力》，题图来自：视觉中国 本文为图解 Transformer 的第三篇文章。在前两篇文章中，我们学习了何为 Transformer，其架构及工作原理。本文将在此基础上 ...

本文来自微信公众号：Afunby的 AI Lab（ID：AI_Lab_of_Afunby），原标题《图解Transformer：功能概览》，作者：Ketan Doshi，翻译&整理：Afunby，题图来自：视觉中国 一、引言 随着大型语言模型如 ChatGPT 的横空出世，我们进入了自然语言处理（NLP）的一个新纪元。在这个 ...

JavaScript 库 Transformers.js 提供了类似 Python Transformers 库的功能，设计用于在 Web 浏览器中直接运行 Transformer 模型，而不再需要外部服务器参与处理。在最新的 2.7 版本中，Transformers.js 引入了增强功能，其中包括文本转语音（TTS）支持。这次升级响应了用户的诸多 ...

Java 库 Transformers.js 提供了类似 Python Transformers 库的功能，设计用于在 Web 浏览器中直接运行 Transformer 模型，而不再需要外部服务器参与处理。在最新的 2.7 版本中，Transformers.js 引入了增强功能，其中包括文本转语音（TTS）支持。这次升级响应了用户的诸多需求 ...

作者受多维时间序列的本身的数据特性启发，反思了现有Transformer在建模时序数据的问题，提出了一个通用的时序预测框架iTransformer。 【导读】最近，来自清华大学和蚂蚁集团的研究人员重新审视Transformer结构在时序分析中的应用，提出一个全新的反转视角 ...