論文の概要: The GatedTabTransformer. An enhanced deep learning architecture for
tabular modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00199v1
- Date: Sat, 1 Jan 2022 14:52:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-05 00:38:36.042610
- Title: The GatedTabTransformer. An enhanced deep learning architecture for
tabular modeling
- Title(参考訳): gatedtabtransformer (複数形 gatedtabtransformers)
表型モデリングのための拡張型ディープラーニングアーキテクチャ
- Authors: Radostin Cholakov and Todor Kolev
- Abstract要約: そこで本研究では,従来のTabTransformerのバイナリ分類タスクの改良について述べる。
ゲートにインスパイアされた線形射影はブロック内に実装され、複数のアクティベーション関数がテストされる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: There is an increasing interest in the application of deep learning
architectures to tabular data. One of the state-of-the-art solutions is
TabTransformer which incorporates an attention mechanism to better track
relationships between categorical features and then makes use of a standard MLP
to output its final logits. In this paper we propose multiple modifications to
the original TabTransformer performing better on binary classification tasks
for three separate datasets with more than 1% AUROC gains. Inspired by gated
MLP, linear projections are implemented in the MLP block and multiple
activation functions are tested. We also evaluate the importance of specific
hyper parameters during training.
- Abstract(参考訳): グラフデータへのディープラーニングアーキテクチャの適用に対する関心が高まっている。
最先端ソリューションの1つであるTabTransformerは、カテゴリー的特徴間の関係をよりよく追跡するためのアテンションメカニズムを導入し、次に標準のMLPを使用して最終ログを出力する。
本稿では,1%以上のAUROCゲインを持つ3つのデータセットのバイナリ分類タスクにおいて,元のTabTransformerに対する複数の修正を提案する。
ゲート型MLPにインスパイアされた線形射影はMLPブロックに実装され、複数のアクティベーション関数をテストする。
また,訓練中のハイパーパラメータの重要性も評価した。
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