論文の概要: Graph Neural Network contextual embedding for Deep Learning on Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06455v2
• Date: Tue, 4 Jul 2023 15:33:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 22:45:03.588104
• Title: Graph Neural Network contextual embedding for Deep Learning on Tabular Data
• Title（参考訳）: 表データを用いたディープラーニングのためのグラフニューラルネットワークコンテキスト埋め込み
• Authors: Mario Villaiz\'an-Vallelado, Matteo Salvatori, Bel\'en Carro Martinez, Antonio Javier Sanchez Esguevillas
• Abstract要約: ディープラーニング(DL)は、自然言語処理のような人間のスキルに関連する分野において、AIにとって大きなブレークスルーとなっている。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいDLモデル,特にインタラクションネットワーク(IN)を提案する。 この結果は、最近発表された5つの公開データセットに基づいたDLベンチマークによる調査よりも優れており、増木ソリューションと比較しても競争力のある結果が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45880283710344055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: All industries are trying to leverage Artificial Intelligence (AI) based on their existing big data which is available in so called tabular form, where each record is composed of a number of heterogeneous continuous and categorical columns also known as features. Deep Learning (DL) has constituted a major breakthrough for AI in fields related to human skills like natural language processing, but its applicability to tabular data has been more challenging. More classical Machine Learning (ML) models like tree-based ensemble ones usually perform better. This paper presents a novel DL model using Graph Neural Network (GNN) more specifically Interaction Network (IN), for contextual embedding and modelling interactions among tabular features. Its results outperform those of a recently published survey with DL benchmark based on five public datasets, also achieving competitive results when compared to boosted-tree solutions.
• Abstract（参考訳）: すべての業界は、いわゆる表形式で利用可能な既存のビッグデータに基づいて、人工知能(AI)を活用しようとしている。 ディープラーニング(DL)は、自然言語処理のような人間のスキルに関連する分野において、AIにとって大きなブレークスルーとなっている。 ツリーベースのアンサンブルのような、より古典的な機械学習(ML)モデルは、通常、パフォーマンスが向上する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいDLモデルを提案する。 この結果は、最近発表された5つの公開データセットに基づいたDLベンチマークによる調査よりも優れており、増木ソリューションと比較しても競争力のある結果が得られる。

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