TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
айти канал

12 Nov 2024, 18:10

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

🚀 TabM: новая DL архитектура для табличных данных

Новая большая статья по tabular DL при моем участии! Ссылки в конце поста.

Для практиков, TabM — это новый ответ на вечный вопрос: “Какую современную табличную архитектуру попробовать?”. На этот раз SOTA на бенчмарках простая, практичная и машстабируется на миллионы объектов.

Для области, TabM — это история о том, как сделать лучше, проще и дешевле одновременно. И как показать это на красивых информативных графиках 💅

Для любителей ML, TabM — это удобная точка входа в область: мы замерили и task performance, и training times, и inference throughput у многих моделей. Думаю, вводные части тоже будут интересными!

Для всех читателей: для быстрого обзора статьи, вы можете посмотреть всего три части:

📜 Abstract — TL;DR
🖼️ Figure 1 — модель
📈 Page 7 — результаты

В одном предложении: TabM is a simple and powerful tabular DL architecture that efficiently imitates an ensemble of MLPs.

Ссылки:

- arXiv
- GitHub
- Twitter
- Reddit
TabM: Advancing Tabular Deep Learning with Parameter-Efficient Ensembling
Deep learning architectures for supervised learning on tabular data range from simple multilayer perceptrons (MLP) to sophisticated Transformers and retrieval-augmented methods. This study...

10.5k 8 214 24 37
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot