論文の概要: PyTorch Frame: A Modular Framework for Multi-Modal Tabular Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00776v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 19:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 01:51:24.311893
• Title: PyTorch Frame: A Modular Framework for Multi-Modal Tabular Learning
• Title（参考訳）: PyTorch Frame:マルチモーダルタブラリ学習のためのモジュールフレームワーク
• Authors: Weihua Hu, Yiwen Yuan, Zecheng Zhang, Akihiro Nitta, Kaidi Cao, Vid Kocijan, Jure Leskovec, Matthias Fey,
• Abstract要約: PyTorch Frame は PyTorch をベースとした多モード表データの深層学習フレームワークである。 モジュラー方式で多種多様なモデルを実装することにより,PyTorch Frameの有用性を示す。 我々は、グラフニューラルネットワーク(GNN)のためのPyTorchライブラリであるPyTorch GeometricとPyTorch Frameを統合し、関係データベース上でエンドツーエンドの学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.912520425218496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present PyTorch Frame, a PyTorch-based framework for deep learning over multi-modal tabular data. PyTorch Frame makes tabular deep learning easy by providing a PyTorch-based data structure to handle complex tabular data, introducing a model abstraction to enable modular implementation of tabular models, and allowing external foundation models to be incorporated to handle complex columns (e.g., LLMs for text columns). We demonstrate the usefulness of PyTorch Frame by implementing diverse tabular models in a modular way, successfully applying these models to complex multi-modal tabular data, and integrating our framework with PyTorch Geometric, a PyTorch library for Graph Neural Networks (GNNs), to perform end-to-end learning over relational databases.
• Abstract（参考訳）: PyTorch Frame は PyTorch をベースとした多モード表データの深層学習フレームワークである。 PyTorch Frameは、複雑な表データを扱うPyTorchベースのデータ構造を提供し、表モデルのモジュラ実装を可能にするモデル抽象化を導入し、複雑な列(例えば、テキスト列のLLM)を扱うために外部基盤モデルを組み込むことによって、表層深層学習を容易にする。 グラフニューラルネットワーク(GNN)のためのPyTorchライブラリであるPyTorch Geometricと統合し、関係データベース上でエンドツーエンドの学習を行う。

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