yandex-research/rtdl-num-embeddings
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Offizielle PyTorch-Implementierung fortschrittlicher Embedding-Techniken für numerische Merkmale in tabellarischen Deep-Learning-Modellen.
Das Repository rtdl-num-embeddings ist ein spezialisiertes Toolkit zur Bewältigung der Herausforderungen bei der Verarbeitung numerischer Merkmale im tabellarischen Deep Learning. Während Deep Learning bei unstrukturierten Daten wie Bildern und Texten dominiert, erfordern tabellarische Daten oft eine nuancierte Handhabung numerischer Eingaben. Dieses Projekt implementiert die Forschungsergebnisse des NeurIPS 2022-Papers und bietet eine Reihe von Embedding-Techniken, die numerische Werte in hochdimensionale Repräsentationen umwandeln. Durch den Ersatz standardmäßiger skalarer Eingaben durch gelernte Embeddings können neuronale Netze komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge in tabellarischen Daten effektiver erfassen. Die Codebasis basiert auf PyTorch und ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende Deep-Learning-Pipelines. Sie enthält modulare Komponenten für verschiedene Embedding-Strategien, die es Benutzern ermöglichen, mit unterschiedlichen Architekturen zu experimentieren, um die Modellgenauigkeit und Robustheit zu optimieren. Dieses Repository ist eine entscheidende Ressource für alle, die die Grenzen der Modellierung tabellarischer Daten mittels Deep Learning erweitern möchten.
💡Highlights
- ├─NeurIPS 2022 Forschungsimplementierung
- ├─Optimierte PyTorch-Embedding-Module
- └─Fortschrittliche numerische Kodierung
🎯Für
- ├─Machine Learning Forscher
- └─Data Scientists