rtdl

RTDL（关于表格深度学习的研究）

RTDL（有关t abular d eep l Charning的研究）是有关表格数据深度学习的论文和包装的集合。

？要遵循有关新项目的公告，请在此GitHub存储库中订阅发布：“ Watch-> custom->发布”。

笔记

下面的项目列表是最新的，但是rtdl Python软件包已弃用。如果您使用了rtdl软件包，请阅读详细信息。

1. 首先，为澄清，该存储库未弃用，仅将软件包rtdl弃用：将其替换为其他软件包。
2. 如果您使用最新的rtdl==0.0.13从PYPI（不是GitHub！）作为pip install rtdl ，则可以在rtdl_revisiting_models软件包中找到相同的型号（MLP，Resnet，f​​t-TransFormer）不同的。
3. ❗如果您从主分支中使用了未完成的代码，强烈建议切换到新软件包。特别是，未完成的连续特征嵌入式实现包含许多未解决的问题（ rtdl_num_embeddings软件包反过来更有效，更正确）。

文件

（2024）TABM：使用参数有效的结合进行进步的表格深度学习
纸质代码使用

（2024）TABRED：分析陷阱并填补表格深度学习基准中的空白
纸质代码

（2023）TABR：表格深度学习遇到最近的邻居
纸质代码

（2022）TABDDPM：用扩散模型对表格数据进行建模
纸质代码

（2022）重新审视图表深度学习的预处理目标
纸质代码

（2022）关于表格深学习的数值特征的嵌入
纸质代码包（rtdl_num_embeddings）

（2021）重新审视表格数据的深度学习模型
纸质代码包（rtdl_revisiting_models）

（2019年）神经遗忘决策集合，用于深入学习表格数据
纸质代码