論文の概要: Tabular Data: Is Attention All You Need?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03970v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 12:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 14:54:35.222431
• Title: Tabular Data: Is Attention All You Need?
• Title（参考訳）: 表データ:注意は必要なだけか?
• Authors: Guri Zab\"ergja, Arlind Kadra, Josif Grabocka
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワークと、構造データ上の勾配ブースト決定木を比較した大規模な実証的研究を紹介する。 これまでの研究とは対照的に、ニューラルネットワークは決定木と競合することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.787352248749382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Learning has revolutionized the field of AI and led to remarkable achievements in applications involving image and text data. Unfortunately, there is inconclusive evidence on the merits of neural networks for structured tabular data. In this paper, we introduce a large-scale empirical study comparing neural networks against gradient-boosted decision trees on tabular data, but also transformer-based architectures against traditional multi-layer perceptrons (MLP) with residual connections. In contrast to prior work, our empirical findings indicate that neural networks are competitive against decision trees. Furthermore, we assess that transformer-based architectures do not outperform simpler variants of traditional MLP architectures on tabular datasets. As a result, this paper helps the research and practitioner communities make informed choices on deploying neural networks on future tabular data applications.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングはAIの分野に革命をもたらし、画像とテキストデータを含むアプリケーションにおいて顕著な成果をもたらした。 残念ながら、構造化表データに対するニューラルネットワークの利点には決定的な証拠がある。 本稿では,グラフデータ上の勾配ブースト決定木とニューラルネットワークを比較するとともに,残差接続を持つ従来の多層パーセプトロン(mlp)に対するトランスフォーマティブアーキテクチャを提案する。 これまでの研究とは対照的に、ニューラルネットワークは決定木と競合することを示している。 さらに、トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、表型データセット上の従来のmlpアーキテクチャの単純な変種を上回らないことを評価した。 その結果,本稿は,将来の表型データアプリケーションにニューラルネットワークをデプロイする上で,研究者や実践者コミュニティが重要な選択を行うのに役立つ。

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