Advertisement

TabTransformer-Pytorch: 在PyTorch中实现表格数据的注意力机制网络

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
TabTransformer-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的代码库，专注于构建用于处理表格数据的注意力机制模型。该工具集成了先进的机器学习技术，使研究人员和开发者能够便捷地应用自注意力架构于结构化数据上，推动了诸如分类、回归等任务中的性能提升。 标签转换器在 PyTorch 中实现的表格数据注意力网络与 GBDT 的性能相近。安装方法为：`pip install tab-transformer-pytorch`。用法如下： ```python import torch from tab_transformer_pytorch import TabTransformer cont_mean_std = torch.randn(10, 2) model = TabTransformer(categories=(10, 5, 6, 5, 8), num_continuous=10) ``` 其中，`categories` 是一个元组，包含每个类别中唯一值的数量；`num_continuous` 表示连续特征的数量。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TabTransformer-Pytorch: 在PyTorch中实现表格数据的注意力机制网络
    优质
    TabTransformer-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的代码库，专注于构建用于处理表格数据的注意力机制模型。该工具集成了先进的机器学习技术，使研究人员和开发者能够便捷地应用自注意力架构于结构化数据上，推动了诸如分类、回归等任务中的性能提升。 标签转换器在 PyTorch 中实现的表格数据注意力网络与 GBDT 的性能相近。安装方法为：`pip install tab-transformer-pytorch`。用法如下： ```python import torch from tab_transformer_pytorch import TabTransformer cont_mean_std = torch.randn(10, 2) model = TabTransformer(categories=(10, 5, 6, 5, 8), num_continuous=10) ``` 其中，`categories` 是一个元组，包含每个类别中唯一值的数量；`num_continuous` 表示连续特征的数量。
     
  • sagan-pytorch：在PyTorch中的自注意力生成对抗网络实现
    优质
    Sagan-pytorch是一个基于PyTorch框架的代码库，实现了使用自注意力机制的生成对抗网络(SAGAN)，用于提升图像合成的质量和多样性。 sagan-pytorch 是 PyTorch 中的自我注意生成对抗网络（SAGAN）。其用法如下： 运行 `python train.py` 命令，并确保输入目录结构与 torchvision.datasets.ImageFolder 一致，例如： ``` 路径/类1 路径/类2 ... ``` 评估 FID 分数的代码基于特定笔记。从 DCGAN 生成器（无残留连接）得到的样本在进行了 120k 次迭代后，模型显得不足，FID 得分约为 120。此模型随后被折叠。 使用 ResNet 生成器并进行 290k 迭代后的样本显示 FID 分数降至约 64.8。这可能是因为增加了网络的大小和采用了更稳定的学习计划（即：用于生成器与鉴别器之间不平衡学习，具体为1:5更新比例）。此策略似乎提升了样本质量。 尝试使用 ResNet 模型并采用 1:1 更新时间表则显得困难且不稳定。
     
  • Python中分层注意力网络的PyTorch实现
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的Python代码库，用于实现和实验分层注意力网络模型，适用于自然语言处理任务。 Hierarchical Attention Networks的一个PyTorch实现。
     
  • PyTorch中的注意力机制实践
    优质
    本篇文章深入探讨了在深度学习框架PyTorch中实现注意力机制的方法和技巧，结合实际案例进行详细解析。 **分享周知瑞@研发中心** 日期：2018年6月20日 主题：深度学习中的直觉 在深度学习领域，3x1 和 1x3 卷积层可以作为 3x3 卷积层的替代方案。LSTM（长短时记忆网络）中门的设计是基于人类视觉注意力机制的概念来生成对抗网络和实现Attention功能。 人的视觉感知通常是根据需求关注特定的部分而非一次看完整个场景，而且人在面对相似场景多次出现自己感兴趣的信息时会学习将注意力集中在这些部分上。因此，Attention机制的核心在于对有用信息的聚焦，并通过加权的方式实现这一点。值得注意的是，在处理同一张图片的不同任务时，人的注意力分配也会有所不同。 基于上述直觉，Attention可以应用于以下方面： - 学习权重分布：既可以保留所有分量并进行软性加权（soft attention），也可以采用某种采样策略选取部分分量（hard att）。
     
  • 基于 PyTorch 的注意力机制实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了一系列先进的注意力机制模型，旨在提升深度学习模型在序列数据处理中的性能与效率。 import math import torch import torch.nn as nn import os def file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir): print(root) # 当前目录路径 print(dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files) # 当前路径下所有非目录子文件 file_name_walk(/home/kesci/input)
     
  • PyTorch学习中的注意力机制
    优质
    本文介绍了在使用PyTorch进行深度学习时，如何理解和实现注意力机制，并探讨其应用。 Attention 是一种通用的带权池化方法，其输入由两部分构成：询问（query）和键值对（key-value pairs）。不同的 Attention 层之间的区别在于 score 函数的选择。两种常用的注意层是 Dot-product Attention 和 Multilayer Perceptron Attention。点积注意力的实现如下： ```python class DotProductAttention(nn.Module): def __init__(self, dropout, **kwargs): super(DotProductAttention, self).__init__() ``` 这段描述介绍了 Attention 机制的基本概念以及两种常见的实现方式，并给出了其中一种（Dot-product Attention）的具体代码示例。
     
  • GMAN-PyTorch：基于PyTorch的图多注意网络实现
    优质
    简介：GMAN-PyTorch是一款使用PyTorch框架构建的高效图注意力网络工具包，专门针对大规模图数据设计，提供强大的节点分类、链接预测等机器学习功能。 GMAN的PyTorch实现：用于交通预测的图多注意网络 这是以下论文中的图多注意力网络（Graph Multi-Attention Network, GMAN）的一个测试版PyTorch实现： Chuanpan Zheng、Xiaoliang Fan、Cheng Wang 和 Jianzhong Qi。 GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic，AAAI2020。 要求：Python 火炬（torch）、熊猫（pandas）、Matplotlib 数据集可以解压缩并从此存储库中的数据目录加载。 引文： 此版本的实现仅用于学习目的。 有关研究，请参考并引用以下论文： @inproceedings{ GMAN-AAAI2020, author = Chuanpan Zheng and Xiaoliang Fan and Cheng Wang and Jianzhong Qi, title = GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic， }
     
  • Pytorch实现的深度学习中GAM注意力机制版本
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了具备GAM（Generalized Additive Model）注意力机制的深度学习模型，旨在提升特定任务下的特征表示效果和模型解释性。 深度学习中的GAM注意力机制的PyTorch实现版本涉及将全局平均池化（Global Average Pooling, GAM）与注意力机制结合，以提高模型在特定任务上的性能。这一方法通过利用特征图的空间信息来增强网络对关键区域的关注度，并且已经在多个图像识别和分类问题中展现了优越的效果。 使用PyTorch框架实现GAM注意力模块时，通常包括以下几个步骤： 1. 构建全局平均池化层，用于生成每个通道的全局描述符。 2. 设计一个小型全连接网络或类似结构来计算权重系数，并对不同通道的重要性进行加权。 3. 将原始特征图与新得到的注意力映射相乘，以突出显示重要的区域而抑制不相关的部分。 这样的实现能够帮助模型更好地聚焦于具有区分性的视觉元素上，从而在保持较低复杂度的同时达到更好的分类准确率。
     
  • 不同注意力机制的PyTorch实现及论文.zip
    优质
    本资源包包含多种注意力机制在PyTorch框架下的实现代码，并附有相关研究论文，旨在帮助开发者和研究人员深入理解并应用这些技术。 各种注意力机制的PyTorch实现以及相关论文.zip 这是我自己大二期间完成的一份基于Python的课程设计项目，主要内容是关于不同类型的注意力机制在PyTorch中的实现方法及相关研究论文的总结。
     
  • Pytorch中Kan网络的实现
    优质
    本文章介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch来搭建和训练KaN（或GAN，生成对抗网络）模型。文中详细解释了相关概念，并提供了实例代码。 KAN网络通过将权重参数替换为可学习的单变量函数提升了其性能与解释性，并且在准确性和可解释性的对比上超越了传统的多层感知器（MLP）。不同于传统MLP，激活函数位于KAN网络的“边”（即连接）而非节点。这种设计允许每个连接上的激活函数更加灵活地调整，进而增强了模型的表现力。 此外，KAN网络能够利用非线性核函数替换MLP中线性的权重关系，在处理复杂模式时提供更强的非线性能力。通过设定细粒度结点（即“节”），KAN网络可以进一步提高逼近精度和准确率以应对复杂的任务需求。 这种架构的核心理论依据是Kolmogorov-Arnold表示定理，该定理表明任何连续多变量函数都可以简化为有限数量单变量函数的两层嵌套加法形式。基于这一原理，KAN网络通过将多元函数的学习问题转化为对一组单变量函数学习的问题，从而提升了模型的表现力和计算效率。