rtdl

RTDL (표 딥 러닝에 관한 연구)

rtdl ( t abular d eep l inning on research)은 표 데이터를위한 딥 러닝에 관한 논문과 패키지 모음입니다.

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메모

아래 프로젝트 목록은 최신이지만 rtdl Python 패키지는 더 이상 사용되지 않습니다. rtdl 패키지를 사용한 경우 세부 정보를 읽으십시오.

1. 먼저,이 저장소는 더 이상 사용되지 않으며 패키지 rtdl 만 더 이상 사용되지 않습니다. 다른 패키지로 대체됩니다.
2. PIP 설치 RTDL로 PIPI에서 설치 한 최신 rtdl==0.0.13 사용한 경우 pip install rtdl 하면 rtdl_revisiting_models 패키지에서 동일한 모델 (MLP, RESNET, FT-TRANSFORMER)을 찾을 수 있습니다. 다른.
3. main 메인 브랜치에서 미완성 된 코드를 사용한 경우 새 패키지로 전환하는 것이 좋습니다. 특히, 연속적인 기능에 대한 미완성 된 임베딩 구현에는 해결되지 않은 많은 문제가 포함되어 있습니다 ( rtdl_num_embeddings 패키지는 더 효율적이고 정확합니다).

서류

(2024) TABM : 매개 변수 효율적인 앙상블을 사용하여 표식 딥 러닝 발전
종이 코드 사용

(2024) Tabred : 함정 분석 및 표의 딥 러닝 벤치 마크에서의 차이를 채우는 것
종이 코드

(2023) Tabr : Tabular Deep Learning은 가장 가까운 이웃을 만납니다
종이 코드

(2022) TABDDPM : 확산 모델을 사용하여 표식 데이터를 모델링합니다
종이 코드

(2022) 표 형성 딥 러닝에 대한 사전 여지가 목표를 재 방문합니다
종이 코드

(2022) 테이블 딥 러닝에서 수치 특징에 대한 임베드
종이 코드 패키지 (rtdl_num_embeddings)

(2021) 표 데이터에 대한 딥 러닝 모델 재 방문
종이 코드 패키지 (rtdl_revisiting_models)

(2019) 테이블 데이터에 대한 딥 러닝을위한 신경 망각 결정 앙상블
종이 코드