同调卷积神经网络

Aug, 2023

Homological Convolutional Neural Networks

Antonio Briola, Yuanrong Wang, Silvia Bartolucci, Tomaso Aste

TL;DR通过在稀疏的表格数据中利用拓扑约束网络表示结构，我们提出了一种新颖的深度学习架构，利用卷积提取空间信息，并通过网络拓扑的有限概念来确保数据导向、可解释性和可扩展性，在 18 个基准数据集上测试表明，我们的方法在这些具有挑战性的数据集上达到了最先进的性能。

Abstract

deep learning methods have demonstrated outstanding performances on classification and regression tasks on homogeneous data types (e.g., image, audio, and text data). However, tabular data still poses a challenge

deep learning tabular data machine learning approaches topologically constrained network representations benchmark datasets

发现论文，激发创造

深度神经网络与表格数据：一份调查报告

本文为研究人员和从业人员提供了深度学习方法在表格数据上的最新进展和应用，主要从数据变换、特殊网络架构、正则化模型和数据生成四个方面进行了探讨，并且在 5 个不同的实际数据集上，将传统机器学习方法与 11 种深度学习方法进行了实证比较，结果表明传统机器学习方法在有监督学习任务上仍优于基于深度学习的算法，提示相关研究有点停滞不前。

Oct, 2021

TabularNet: 一种理解表格数据语义结构的神经网络架构

提出了一种名为 TabularNet 的新型神经网络结构，采用 CNN 模型来进行表格数据的空间编码，并且利用基于 WordNet 树的图构建方法来进行单元格之间复杂的关系编码，结果表明该方法有效提高了表格分类任务的精度.

Jun, 2021

基于图结构数据的深度卷积网络

本文介绍了一种将谱网络与图估计过程相结合的方法，用于构建小学习复杂度和处理没有强规律的领域的深层神经网络，并在大规模分类问题中测试并达到更好的性能。

Jun, 2015

利用字符级卷积神经网络对表格数据集进行语义分类

该论文提出了一种基于字符级卷积神经网络的转移学习方法，用于语意分类表格数据，并开发了一个名为 SIMON 的工具包，它可以在自然语言处理中进行分类、垃圾邮件分类和社交媒体年龄预测等任务。

Jan, 2019

同调神经网络：一个适用于多变量复杂性的稀疏架构

本研究应用基于网络的信息过滤技术设计了一种新的深度神经网络单元，其具有由基础数据的同调结构构建的稀疏高阶图形架构，同时证明它在传统难以解决的领域，如表格数据和时间序列回归问题中的有效性，仅使用一小部分参数即可超越最先进的机器学习和深度学习模型的结果。

Jun, 2023

用表格转换器对多元时间序列进行建模

本研究利用深度学习算法构建神经网络模型，对具有层级结构的表格时间序列进行表示学习，提供了一种类似于 BERT 的预训练模型以及类似于 GPT 的合成模型，并在信用卡诈骗检测和空气污染浓度预测两个领域应用验证了模型的效果。

Nov, 2020

学习表格数据的语义注释

本研究采用深度学习方法，通过利用表格的上下文语义特征和知识库查询算法，实现了对没有元数据的表格的列类型预测，不仅在单独的表格集上表现良好，转移学习到其他表格集也有良好的性能。

May, 2019

深度图像理解的拓扑表示学习

通过拓扑数据分析法，我们提出了一种新颖的深度学习框架，以更好地分割和不确定性评估复杂的细微结构，如生物医学应用中的神经元、组织和血管，为可扩展的标注提供了有力工具。

Mar, 2024

表格数据：关注力是您所需的全部吗？

通过对大规模的实证研究，本文发现神经网络在结构化表格数据上与决策树具有竞争力，而基于变压器的架构在表格数据集上并不能超过传统 MLP 架构的简化版本。这些发现有助于研究和实践社区在未来的表格数据应用中做出明智的选择。

Feb, 2024

使用图神经网络重新思考表格识别

本文提出一种基于图网络架构的表格识别方法，在视觉特征提取方面融合了卷积神经网络的优势；实验证明该方法优于基准线方法。此外，为了解决大规模数据集问题，文中提出了一种合成数据集，并开源了数据集生成及图网络训练框架，以推进研究的可复制性。

May, 2019