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为什么上下文学习转换器是表格数据分类器
通过对合成数据进行预训练的 ICL-transformer 在创建复杂的决策边界方面具有优势，并且在表格数据分类上达到了最新的技术水平。
PDFa month 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
使用 TabPFN 进行上下文数据蒸馏
TabPFN 通过采用 in-context data distillation 方法，优化了原有模型的上下文效果，使其能够处理大规模数据集，从而在 48 个大型表格数据集上展示了比基于树模型和现代深度学习方法更强的性能。
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
TabPFN: 一种在一秒内解决小型表格分类问题的 Transformer
TabPFN 是一个训练有素的 Transformer，可对小型表格数据集进行监督分类，无需调整超参数，并且在与最先进的分类方法竞争中具有竞争力，它彻底包含在我们网络的权重中，并接受训练和测试样本以及一系列值输入，并在单个前向传递中为整个测
PDF2 years ago