现在的sota模型有哪些

现在的SOTA模型很多，以下是一些常见的SOTA模型：

1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
2. GPT（Generative Pre-trained Transformer）
3. T5（Text-to-Text Transfer Transformer）
4. XLNet（eXtra Long Network）
5. RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）
6. ALBERT（A Lite BERT）
7. ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately）
8. GShard（Google's multi-billion parameters neural network model）

相关问题

1d网络sota模型

### 1D网络领域中的最新最优模型

在1D网络领域，最新的研究主要集中在时间序列预测、语音处理和其他一维信号分析方面。当前最前沿的模型包括：

#### Temporal Fusion Transformer (TFT)

Temporal Fusion Transformer 是一种专门用于时间序列预测的强大架构[^4]。该模型融合了LSTM和Transformer的优点，在多个公开数据集上取得了优异的表现。

- 使用门控线性单元(GLU)来控制信息流
- 结合局部模式(LSTMs)与全局依赖关系(Attention机制)

import torch.nn as nn

class TFT(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(TFT, self).__init__()
        # Define layers here
        
    def forward(self, x):
        pass

#### InceptionTime

InceptionTime是一种基于卷积神经网络(CNNs)的时间序列分类方法[^5]。通过引入多尺度卷积核(Inception模块)，能够有效捕捉不同长度特征。

- **优势**
- 多分支结构增强了模型表达能力
- 较少参数量降低了过拟合风险

from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, concatenate

def inception_module(input_tensor):
    branch_1 = Conv1D(...)(input_tensor)
    branch_2 = Conv1D(...)(branch_1)
    merged = concatenate([branch_1, branch_2])
    return merged

这些模型代表了一维网络领域的先进水平，适用于各种实际应用场景下的高效建模需求。

现在的图像修复SOTA模型是哪个

当前的图像修复SOTA模型是Deep Image Prior (DIP)。它是由Dmitry Ulyanov等人在2018年提出的一种基于神经网络的图像修复方法，通过利用图像自身的先验信息进行修复。DIP不需要任何训练数据，而是通过优化一个随机初始化的经网络来生成修复图像。它在一些基准数据集上取得了令人印象深刻的结果，并且具有广泛的应用潜力。