tabular data generation | BriefGPT

关键词tabular data generation

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表格数据生成模型的内在机制：超参数调优的强大影响
通过在 16 个数据集上进行全面评估，我们研究了数据集特定的超参数、特征编码和架构调整对于五个最新模型家族在表格数据生成方面的影响。我们提出了一个减少的搜索空间以便进行快速优化，实现了几乎相同性能但显著降低成本。我们的评估表明，对于大多数模
PDF16 days ago
TabPFGen -- 使用 TabPFN 的表格数据生成
通过将 TabPFN 转化为基于能量的生成模型 TabPFGen，利用其在上下文判别表格任务中的学习能力，我们在标准生成建模任务中展示出了强大的结果，包括数据增强、类别平衡和数据插补，从而开启了表格数据生成的新领域。
PDFa month ago
CTSyn: 跨表数据生成的基础模型
介绍了一种针对表格数据生成的基于扩散的跨表合成器（CTSyn），通过整合异构表格数据、条件潜在扩散模型和类型特定解码器，从采样的潜在向量中重构不同数据类型的值，提高了合成功能和多样性，同时在下游机器学习任务中表现出对真实数据无法达到的性能提
PDFa month ago
利用数据中心人工智能重塑合成表格数据生成：一项全面的基准评估
利用数据中心人工智能技术生成代表性的合成数据，以改进传统的合成数据生成方法，并促进其在提高合成数据质量和效果方面的应用。
PDF8 months ago
在潜在空间中使用基于评分的扩散方法合成混合类型的表格数据
TABSYN 是一种利用扩散模型在变分自动编码器（VAE）构建的潜在空间中合成表格数据的方法，具有处理不同数据类型、优化潜在嵌入分布以生成高质量合成数据、以及快速合成速度的优势，并且在六个数据集上的实验证明，相比竞争方法，TABSYN 在列
PDF9 months ago
ICMLMargCTGAN: 一种针对低样本情况的略微改进的 CTGAN
本文讨论如何生成真实和有用的合成数据，同时针对现有的合成数据生成评估方法存在的不足进行了针对性的改进，提出了一种基于 CTGAN 模型并添加自适应特征匹配的合成数据生成方法 MargCTGAN。
PDFa year ago