rtdl

RTDL（關於表格深度學習的研究）

RTDL（有關t abular d eep l Charning的研究）是有關表格數據深度學習的論文和包裝的集合。

？要遵循有關新項目的公告，請在此GitHub存儲庫中訂閱發布：“ Watch-> custom->發布”。

筆記

下面的項目列表是最新的，但是rtdl Python軟件包已棄用。如果您使用了rtdl軟件包，請閱讀詳細信息。

1. 首先，為澄清，該存儲庫未棄用，僅將軟件包rtdl棄用：將其替換為其他軟件包。
2. 如果您使用最新的rtdl==0.0.13從PYPI（不是GitHub！）作為pip install rtdl ，則可以在rtdl_revisiting_models軟件包中找到相同的型號（MLP，Resnet，f​​t-TransFormer）不同的。
3. ❗如果您從主分支中使用了未完成的代碼，強烈建議切換到新軟件包。特別是，未完成的連續特徵嵌入式實現包含許多未解決的問題（ rtdl_num_embeddings軟件包反過來更有效，更正確）。

文件

（2024）TABM：使用參數有效的結合進行進步的表格深度學習
紙質代碼使用

（2024）TABRED：分析陷阱並填補表格深度學習基準中的空白
紙質代碼

（2023）TABR：表格深度學習遇到最近的鄰居
紙質代碼

（2022）TABDDPM：用擴散模型對錶格數據進行建模
紙質代碼

（2022）重新審視圖表深度學習的預處理目標
紙質代碼

（2022）關於表格深學習的數值特徵的嵌入
紙質代碼包（rtdl_num_embeddings）

（2021）重新審視表格數據的深度學習模型
紙質代碼包（rtdl_revisiting_models）

（2019年）神經遺忘決策集合，用於深入學習表格數據
紙質代碼