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使用Pytorch实现视觉Transformer，这是一种仅用单个Transformer编码器就能轻松达到图像分类领域最先进水平（SOTA）的简易方法。
RWKV（发音为RwaKuv）是一个具有出色大语言模型性能的循环神经网络（RNN），它也可以像GPT Transformer一样直接训练（可并行化）。我们现在处于RWKV-7 "鹅"阶段。因此，它结合了RNN和Transformer的优点——性能卓越、线性时间复杂度、常数空间复杂度（无键值缓存）、快速训练、无限上下文长度以及免费的句子嵌入。
使用Pytorch框架实现/复现OpenAI的文本转图像Transformer模型DALL-E
一个简洁完整、基于全注意力机制的Transformer模型，并整合了来自多篇论文中一些有前景的实验特性。
图注意力网络 (论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.10903)
这是Veličković等人于2017年发表的论文（https://arxiv.org/abs/1710.10903）中提出的图注意力网络模型的PyTorch实现。
图像字幕生成：PyTorch 教程 | 展示、关注和讲述
Keras 注意力层（Luong 和 Bahdanau 分数）
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！
Pytorch实现的高效Transformer模型：Reformer
最终目标是，在Alphafold2的架构细节公布后，创建一个非官方的Pytorch实现/复现版本。
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。
使用PyTorch实现Flamingo，这是DeepMind最新的、最先进的少量样本视觉问答注意力网络。
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。
使用Pytorch实现感知器（Perceiver）：一种基于迭代注意力机制的通用感知模型
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。
精选的自然语言处理 (NLP) 资源列表，重点关注 Transformer 网络、注意力机制、GPT、BERT、ChatGPT、大型语言模型 (LLM) 和迁移学习。
用于文档分类的分层注意力网络文本分类器
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。
基于 PyTorch 的“直击要点：使用指针生成器网络进行摘要”的实现
