rtdl

RTDL (การวิจัยเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบตารางลึก)

RTDL ( R esearch เกี่ยวกับการได้รับ abular d eep l ) เป็นชุดของเอกสารและแพ็คเกจเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสำหรับข้อมูลตาราง

- หากต้องการติดตามการประกาศในโครงการใหม่สมัครสมาชิกเพื่อเผยแพร่ในที่เก็บ GitHub นี้: "Watch -> Custom -> Releases"

บันทึก

รายการของโครงการด้านล่างเป็นข้อมูลล่าสุด แต่แพ็คเกจ rtdl Python เลิกใช้แล้ว หากคุณใช้แพ็คเกจ rtdl โปรดอ่านรายละเอียด

1. ก่อนอื่นเพื่อชี้แจงพื้นที่เก็บข้อมูลนี้ ไม่ เลิกใช้งานเฉพาะแพ็คเกจ rtdl เท่านั้นที่เลิกใช้แล้ว: ถูกแทนที่ด้วยแพ็คเกจอื่น ๆ
2. หากคุณใช้ rtdl==0.0.13 ที่ติดตั้งจาก PYPI (ไม่ใช่จาก GitHub!) เป็น pip install rtdl จากนั้นรุ่นเดียวกัน (MLP, Resnet, FT-Transformer) สามารถพบได้ในแพ็คเกจ rtdl_revisiting_models แตกต่าง.
3. ❗ หากคุณใช้รหัสที่ยังไม่เสร็จจากสาขาหลักขอ แนะนำให้เปลี่ยนเป็นแพ็คเกจใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้งานที่ยังไม่เสร็จของการฝังตัวสำหรับคุณสมบัติต่อเนื่องมีปัญหาที่ไม่ได้รับการแก้ไขมากมาย (แพ็คเกจ rtdl_num_embeddings ในทางกลับกันนั้นมีประสิทธิภาพและถูกต้องมากขึ้น)

เอกสาร

(2024) TABM: การเรียนรู้แบบตารางลึกที่ก้าวหน้าด้วยวงดนตรีที่มีประสิทธิภาพพารามิเตอร์
การใช้รหัสกระดาษ

(2024) TABRED: การวิเคราะห์ข้อผิดพลาดและเติมช่องว่างในมาตรฐานการเรียนรู้แบบตารางลึก
รหัสกระดาษ

(2023) TABR: การเรียนรู้ลึกตารางพบเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
รหัสกระดาษ

(2022) TABDDDPM: การสร้างแบบจำลองข้อมูลตารางด้วยโมเดลการแพร่กระจาย
รหัสกระดาษ

(2022) การทบทวนวัตถุประสงค์ก่อนการเรียนรู้เพื่อการเรียนรู้แบบตารางลึก
รหัสกระดาษ

(2022) เกี่ยวกับ Embeddings สำหรับคุณสมบัติเชิงตัวเลขในการเรียนรู้แบบตารางลึกแบบตาราง
แพ็คเกจรหัสกระดาษ (rtdl_num_embeddings)

(2021) ทบทวนแบบจำลองการเรียนรู้ลึกสำหรับข้อมูลตาราง
แพ็คเกจรหัสกระดาษ (RTDL_REVISITING_MODELS)

(2019) การตัดสินใจของระบบประสาทที่ไม่สนใจสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับข้อมูลแบบตาราง
รหัสกระดาษ