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Latest_Query_Transformer_RNN_PyTorch: 在PyTorch中实现论文用于知识追踪的最新查询变换器...

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简介：
本项目在PyTorch框架下实现了论文《用于知识追踪的最新查询变换器RNN》中的模型，旨在提供一个高效、可扩展的知识追踪解决方案。 Last-Query-Transformer-RNN 模型的独特之处在于它仅使用最后一个输入作为变压器编码器中的查询，而不是整个序列。这使得QK矩阵乘法的时间复杂度从O(L^2)降低到O(L)，从而允许模型处理更长的序列。 该模型架构的具体用法如下： ```python from last_query_model import * seq_len = 100 total_ex = 1200 total_cat = 234 total_in = 2 in_ex, in_cat, in_in = random_data(64, seq_len, total_ex, total_cat, total_in) model = last_query_model(dim_model=128, heads_en=1) ```

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  • Latest_Query_Transformer_RNN_PyTorch: 在PyTorch中实现论文用于知识追踪的最新查询变换器...
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    本项目在PyTorch框架下实现了论文《用于知识追踪的最新查询变换器RNN》中的模型，旨在提供一个高效、可扩展的知识追踪解决方案。 Last-Query-Transformer-RNN 模型的独特之处在于它仅使用最后一个输入作为变压器编码器中的查询，而不是整个序列。这使得QK矩阵乘法的时间复杂度从O(L^2)降低到O(L)，从而允许模型处理更长的序列。 该模型架构的具体用法如下： ```python from last_query_model import * seq_len = 100 total_ex = 1200 total_cat = 234 total_in = 2 in_ex, in_cat, in_in = random_data(64, seq_len, total_ex, total_cat, total_in) model = last_query_model(dim_model=128, heads_en=1) ```
     
  • SAKT:基于PyTorch的知识追踪自关注模型实现
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    本文介绍了一种名为SAKT的知识追踪模型，该模型采用PyTorch框架实现了自注意力机制，有效提升了知识掌握状态预测的准确性。 SAKT-火炬是基于“知识跟踪的自我专注模型”的Pytorch实现版本。该模型通过考虑学生过去的问题与答案来预测其未来问题的答案正确性。先前的方法如DKT、DKVMN等都是基于RNN，但在处理稀疏数据时这些方法的表现不佳。相比之下，SAKT能够识别出从学生的过往活动中提取的知识概念，并用于预测未来的活动情况。该模型使用了自我注意机制以发现知识概念之间的关联。 在训练过程中，SAKT达到了AUC 0.749的验证效果。其架构参数包括：window_size（整数）——输入序列长度；dim（整数）——嵌入维度大小；heads（整数）——多头注意力中的头部数量；dropout（浮点型数值）——前馈层中应用的辍学率以防止过拟合；learn_rate（浮点型数值）——模型的学习速率。
     
  • Swin-Transformer-PyTorch: PyTorch中的Swin变换器实现
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    Swin-Transformer-PyTorch 是一个基于PyTorch框架的Swin Transformer模型的高效实现，适用于图像识别等视觉任务。 本段落介绍了一种名为Swin Transformer的新型视觉变换器架构，适用于计算机视觉中的通用骨干网络设计。由于在图像与文本之间存在显著差异——如物体尺寸的巨大变化以及像素相对于单词的高分辨率特性，这给将Transformer模型从语言领域应用到视觉任务带来了挑战。 为了克服这些障碍，我们提出了一种分层式的Transformer结构，并通过移动窗口技术计算其表示形式。采用这种方案后，自注意力机制仅在不重叠的小范围内进行运算，同时支持跨区域的信息传递；而移位的加窗策略则提高了模型效率。此架构具有灵活调整不同规模下建模的能力，并且随着图像尺寸的变化，它的计算复杂度呈线性增长。 凭借这些特性，Swin Transformer展现了与多种视觉任务的良好兼容性，在图像分类（ImageNet-1K中达到86.4%的准确率）和密集预测如目标检测等场景上均表现出色。在COCO测试集中，其框式AP值为58.7%，遮罩式则为51.1%。
     
  • PyBKT：Python中贝叶斯知识追踪及拓展的实现
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    简介：PyBKT是一款用于Python环境下的贝叶斯知识追踪工具包，支持模型训练、预测和评估，并提供丰富的API进行自定义扩展。 有关即将举行的“学习分析和知识会议”研讨会所使用的代码库，请参见以下仓库：pyBKT 贝叶斯知识跟踪算法及其变体的Python实现，可从解决问题的顺序中估计学生的认知能力。 安装方法： ``` pip install pyBKT ``` 此项目由Zachary A. Pardos和Matthew J. Johnson贡献，并通过Cristian Garay提供的Python增强适应性以及Anirudhan Badrinath提供的全平台python自适应和优化进行了改进。有关公式和技术实施的详细信息，请参考Xu，Johnson与Pardos（2015）ICML研讨会4.3节。 pyBKT示例可以在仓库中找到。 要求：Python >= 3.5 支持的操作系统：所有平台！ （是的，Windows也是如此） Libboost >= 1.58（可选-如果安装，将启用）。
     
  • 在PyTorch中实现Tensor的维度变换
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    本篇文章介绍了如何使用PyTorch库进行张量（Tensor）的各种维度变换操作，包括常用的reshape、view和permute方法。 本段落主要介绍了如何在PyTorch中实现Tensor的维度变换，并通过详细的示例代码进行讲解。内容对学习或工作中使用这一功能具有参考价值，有需要的朋友可以继续阅读以了解更多信息。
     
  • 关于深度学习在知识追踪领域研究进展的论文综述
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    本论文综述全面分析了近年来深度学习技术在知识追踪领域的应用与研究成果，探讨了各类模型的优势及局限性，并展望未来发展方向。 本段落探讨了基于深度学习的知识追踪研究的进展。首先讨论了知识追踪改进的方向，包括解决可解释性问题、长期依赖问题以及缺乏有效特征的问题。然后介绍了DLKT（基于深度学习的知识追踪模型），其中RNN是该领域最常用的模型之一。在DLKT框架中，通过将RNN隐藏状态视为学生的知识状况，并利用Sigmoid函数将其映射到[0,1]区间内来表示学生对知识点的掌握程度。文章还总结了DLKT的基本符号定义和基础模型架构。
     
  • 知识图谱下的GKT：基于图形的知识追踪
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    本研究探讨了在知识图谱环境下的一种新型知识追踪模型GKT，该模型通过图形化表示学习者知识点掌握情况，实现精准教育推荐。 GKT的架构如下：为了运行此代码，请确保您的机器满足以下要求： - 配备GPU的计算机； - Python 3环境； - 安装numpy、pandas、scipy、scikit-learn 和 torch库，具体版本为： - numpy==1.17.4 - pandas==1.1.2 - scipy==1.5.2 - scikit-learn==0.23.2 - torch==1.4.0 请注意，在processing.py文件中执行如下命令时，不要使用pandas 0.23.4版本： ``` df.groupby(user_id, axis=0).apply(get_data) ``` 如果在测试过程中使用“assistment_test15.csv”文件，并且您使用的是pandas的0.23.4版本，在执行groupby操作之后，会得到16名学生的结果。但如果您使用了pandas 1.x系列版本，则只会返回15名学生的数据。
     
  • 正交匹配追踪算法在压缩感知中的应用——MATLAB实现
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    本研究探讨了正交匹配追踪（OMP）算法在压缩感知信号恢复中的应用，并通过MATLAB进行了仿真和验证，展示了其高效性和准确性。 压缩感知的正交匹配追踪算法MATLAB程序
     
  • Python中用Pytorch实现的知识蒸馏方法
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    本简介介绍了一种使用Python编程语言和PyTorch深度学习框架来实现知识蒸馏技术的方法。通过这种方法，可以有效地将大模型的知识迁移到小模型上。 Pytorch实现的各种知识蒸馏方法Knowledge-Distillation-Zoo涵盖了多种知识蒸馏(KD)技术的实现。此资源库主要关注基础知识蒸馏/转移方法，并没有涵盖许多技巧和变化，例如逐步训练、迭代训练、教师集成、KD 方法集成、无数据、自蒸馏以及量化等复杂情况。希望它对您的项目或研究有所帮助。 以下是一些已实现在Pytorch中的知识蒸馏技术列表： - 基线：带有softmax损失的基本模型 - Logits通过回归logits模拟学习 - ST软目标 - AT注意力转移 - Fitnet提示薄深度网络 - NST神经选择性转移 - PKT概率知识转移 - FSP求解流程过程 - FT因子转移 - RKD关系知识蒸馏 - AB激活边界 - SP相似性保存 - Sobolev sobolev/jacobian匹配 - BSS边 这些方法的论文和代码可以进一步查找相关文献获取。