論文の概要: GANDALF: Gated Adaptive Network for Deep Automated Learning of Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08548v5
• Date: Sat, 22 Jul 2023 11:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 00:58:34.707889
• Title: GANDALF: Gated Adaptive Network for Deep Automated Learning of Features
• Title（参考訳）: GANDALF: 機能の深層自動学習のための拡張適応ネットワーク
• Authors: Manu Joseph, Harsh Raj
• Abstract要約: GANDALF (Deep Automated Learning of Features) のためのGated Adaptive Network GANDALF は Gated Feature Learning Unit (GFLU) と呼ばれるゲーティング機構を備えた新しい表処理ユニットに依存している。 我々は、GANDALFがXGBoost、SAINT、FT-TransformersなどのSOTAアプローチより優れているか、劣っていることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel high-performance, interpretable, and parameter \& computationally efficient deep learning architecture for tabular data, Gated Adaptive Network for Deep Automated Learning of Features (GANDALF). GANDALF relies on a new tabular processing unit with a gating mechanism and in-built feature selection called Gated Feature Learning Unit (GFLU) as a feature representation learning unit. We demonstrate that GANDALF outperforms or stays at-par with SOTA approaches like XGBoost, SAINT, FT-Transformers, etc. by experiments on multiple established public benchmarks. We have made available the code at github.com/manujosephv/pytorch_tabular under MIT License.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフデータのための新しい高性能,解釈可能,パラメータ \&計算効率のよいディープラーニングアーキテクチャ,GANDALF (Gated Adaptive Network for Deep Automated Learning of Features)を提案する。 GANDALFは、ゲーティング機構を備えた新しい表処理ユニットと、特徴表現学習ユニットとしてGFLU(Gated Feature Learning Unit)と呼ばれる内蔵機能選択に依存している。 GANDALFは、XGBoost、SAINT、FT-TransformersなどのSOTAアプローチと、複数の確立された公開ベンチマークでの実験により、より優れているか、同等であることを示す。 コードはgithub.com/manujosephv/pytorch_tabularでmitライセンスで公開しました。

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