prior-data fitted networks | BriefGPT

关键词prior-data fitted networks

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基于 FT-TABPFN 模型的表格分类的标记化特征增强
传统的表格分类方法通常依赖于从头开始的有监督学习，需要大量训练数据来确定模型参数。然而，一种名为 Prior-Data Fitted Networks（TabPFN）的新方法改变了这一范式。TabPFN 使用在大型合成数据集上进行训练的 1
PDF23 days ago
可解释的 TabPFN 机器学习
由于先验拟合网络（PFN）在低数据环境中展示出的极具潜力的结果，我们提出了一种适用于 TabPFN 的解释性方法，通过利用该模型的独特性质，我们的适应方法能更高效地计算 Shapley 值的估计以及在处理大规模 Transformer 时使
PDF4 months ago
TuneTables: 面向可扩展先验数据拟合网络的上下文优化
通过开发上下文优化技术，我们提出了一种名为 TuneTables 的新型提示调整策略，将大数据集压缩成较小的学习上下文，从而显著提高了 PFN 的性能，并在较大数据集上与最先进的表格分类方法具有竞争力，同时推断时间大幅降低。此外，我们展示了
PDF5 months ago
为表格先验数据拟合网络缩放的草图和特征选择
给定一种预先训练的 TabPFN 对于表格数据，如何将标注的训练样本进行摘要以便输入模型是最佳的方法？我们对 TabPFN 进行了定购和特征选择方法的初步研究，并注意到它与传统拟合表格模型之间的某些关键差异。
PDF8 months ago
ICMLPFNs 是现实世界贝叶斯优化的灵活模型
该论文介绍了如何利用 Prior-data Fitted Networks (PFNs) 在贝叶斯优化中作为一种灵活的代理模型，并演示了 PFN 在人工高斯过程和超参数优化测试方面的效用。
PDFa year ago
先验数据拟合网络的统计基础
该研究论文探讨了先验数据拟合网络（PFN）的理论基础，以及控制其行为的统计机制。虽然 PFN 是受贝叶斯思想启发的，但其行为可以纯粹地以预调整但未经训练的预测器来解释。
PDFa year ago
ICLRTransformer 可以进行贝叶斯推断
本文介绍了 Prior-Data Fitted Networks (PFN) 方法，该方法利用大规模机器学习技术来逼近大量的后验概率。PFN 的目标是将后验逼近问题表述为带有集合值输入的监督分类问题，并展示了在多种不同领域的强大效果。
PDF3 years ago