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发现与 Attention 相关的最受欢迎的开源项目和工具，了解最新的开发趋势和创新。
60多个深度学习论文的实现/教程，并附带旁注；涵盖Transformer（原始版、XL、Switch、Feedback、ViT等）、优化器（Adam、AdaBelief、Sophia等）、GAN（CycleGAN、StyleGAN2等）、强化学习（PPO、DQN）、Capsule网络、知识蒸馏等。
深度学习研究人员的自然语言处理教程
一个使用PyTorch实现的Transformer模型，该模型出自论文“Attention is All You Need”。
这个仓库收集了自然语言处理（NLP）算法工程师学习顶级会议论文的心得笔记。
Scenic：一个用于计算机视觉研究及其他领域的 Jax 库
我实现了原始GAT论文（Veličković等人）中的算法。我还包含了playground.py文件，用于可视化Cora数据集、GAT嵌入、注意力机制和熵直方图。我已经支持了Cora（转导式）和PPI（归纳式）两个例子！
用PyTorch实现的基于方面的情感分析
这是一个 PyTorch 仓库，包含 YOLOv4、注意力机制 YOLOv4 和 MobileNet YOLOv4，并支持 PASCAL VOC 和 COCO 数据集。
LambdaNetworks：一种新的图像识别方法，在计算资源消耗更少的情况下达到了最先进的水平。
通过注意力转移改进卷积神经网络（ICLR 2017）
生成对抗Transformer
量化注意力机制实现了比FlashAttention2快2.1到3.1倍，比xformers快2.7到5.1倍的速度提升，同时在各种模型上均未损失端到端指标。
复现简单的计算机视觉项目，涵盖注意力机制、分类、目标检测、关键点检测等方面。
专注于计算机视觉的各种自注意力机制的实现。持续更新的代码库。
一个基于 Pytorch 实现的 Performer 模型，Performer 是一种采用线性注意机制的 Transformer 变体。
我实现了原始Transformer模型（Vaswani等人）。我还包含了playground.py文件，用于可视化一些难以理解的概念。目前包含IWSLT预训练模型。
高效注意力模块列表
一个使用 TensorFlow 实现的空间变换网络。
图Transformer架构。这是AAAI 2021会议论文“将Transformer网络推广到图”的源代码。
我网站 (https://mofanpy.com) 上提供了一些简单的自然语言处理 (NLP) 模型实现教程，教程内容为中文。
