rtdl

RTDL (بحث عن التعلم العميق الجدولي)

RTDL ( R esearch on t abular d eep l compning) عبارة عن مجموعة من الأوراق والحزم على التعلم العميق للبيانات الجدولية.

؟ لمتابعة الإعلانات حول مشاريع جديدة ، اشترك في الإصدارات في مستودع GitHub: "Watch -> Custom -> الإصدارات".

ملحوظة

قائمة المشاريع أدناه محدثة ، ولكن تم إهمال حزمة rtdl Python. إذا استخدمت حزمة rtdl ، فيرجى قراءة التفاصيل.

1. أولاً ، للتوضيح ، لم يتم إهمال هذا المستودع ، يتم إهمال الحزمة rtdl فقط: يتم استبداله بحزم أخرى.
2. إذا استخدمت أحدث rtdl==0.0.13 مثبت من PYPI (وليس من Github!) كـ pip install rtdl ، يمكن العثور على نفس النماذج (MLP ، RESNET ، FT-transformer) في حزمة rtdl_revisiting_models ، على الرغم من أن API قليلاً مختلف.
3. ❗ إذا استخدمت الكود غير المكتمل من الفرع الرئيسي ، يوصى بشدة بالتبديل إلى الحزم الجديدة. على وجه الخصوص ، كان التنفيذ غير المكتمل للتضمينات للميزات المستمرة يحتوي على العديد من المشكلات التي لم يتم حلها (حزمة rtdl_num_embeddings ، بدورها ، أكثر كفاءة وصحة).

أوراق

(2024) TABM: تقدم التعلم العميق الجدولي مع الفرقة الموفرة للمعلمة
استخدام الكود الورقي

(2024) Tabred: تحليل المزالق وملء الثغرات في معايير التعلم العميق الجدولة
الرمز الورقي

(2023) TABR: التعلم العميق الجدولي يجتمع أقرب الجيران
الرمز الورقي

(2022) TABDPM: نمذجة البيانات الجدولية مع نماذج الانتشار
الرمز الورقي

(2022) إعادة النظر في أهداف ما قبل التدريب للتعلم العميق الجدولي
الرمز الورقي

(2022) على التضمينات للميزات العددية في التعلم العميق الجدولي
حزمة الرمز الورقي (rtdl_num_embeddings)

(2021) إعادة النظر في نماذج التعلم العميق للبيانات الجدولية
حزمة الرمز الورقي (RTDL_REVISITING_MODELS)

(2019) مجموعات القرار الغافل العصبي للتعلم العميق على البيانات الجدولية
الرمز الورقي