rtdl

RTDL (Penelitian tentang Pembelajaran Tabel Deep)

RTDL ( r penelitian tentang penghasilan t abular d eep l ) adalah kumpulan makalah dan paket tentang pembelajaran yang mendalam untuk data tabel.

? Untuk mengikuti pengumuman tentang proyek -proyek baru, berlangganan rilis di repositori GitHub ini: "Tonton -> Kustom -> Rilis".

Catatan

Daftar proyek di bawah ini terbaru, tetapi paket rtdl Python sudah usang. Jika Anda menggunakan paket rtdl , silakan, baca detailnya.

1. Pertama, untuk memperjelas, repositori ini tidak sudah usang, hanya paket rtdl yang sudah usang: diganti dengan paket lain.
2. Jika Anda menggunakan rtdl==0.0.13 yang diinstal dari PYPI (bukan dari GitHub!) Saat pip install rtdl , maka model yang sama (MLP, ResNet, FT-Transformer) dapat ditemukan dalam paket rtdl_revisiting_models , meskipun API sedikit berbeda.
3. ❗ Jika Anda menggunakan kode yang belum selesai dari cabang utama, sangat disarankan untuk beralih ke paket baru. Secara khusus, implementasi embeddings yang belum selesai untuk fitur kontinu berisi banyak masalah yang belum terselesaikan (paket rtdl_num_embeddings , pada gilirannya, lebih efisien dan benar).

Dokumen

(2024) TABM: Memajukan pembelajaran mendalam tabular dengan ensembling yang efisien parameter
Penggunaan kode kertas

(2024) TABRED: Menganalisis jebakan dan mengisi celah dalam tolok ukur pembelajaran tabel dalam
Kode kertas

(2023) TABR: Pembelajaran mendalam tabular bertemu tetangga terdekat
Kode kertas

(2022) TABDDPM: Memodelkan data tabel dengan model difusi
Kode kertas

(2022) Meninjau kembali tujuan pretraining untuk pembelajaran mendalam tabular
Kode kertas

(2022) tentang embeddings untuk fitur numerik dalam pembelajaran dalam tabel
Paket Kode Kertas (RTDL_NUM_EMBEDDING)

(2021) Meninjau kembali model pembelajaran mendalam untuk data tabel
Paket kode kertas (rtdl_revisiting_models)

(2019) ansambel keputusan saraf tidak sadar untuk pembelajaran mendalam pada data tabel
Kode kertas