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rtdl

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表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集

RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术，同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包，RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持，是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。

深度学习表格数据RTDL模型研究神经网络Github开源项目
GitHub论文

RTDL（表格深度学习研究）

RTDL（表格深度学习研究）是一系列关于表格数据深度学习的论文和软件包的集合。

:bell: 要关注新论文和项目的公告：

  • 在Twitter和GitHub上关注论文作者。
  • 在此GitHub仓库订阅发布："Watch -> Custom -> Releases"。

[!注意] 之前的rtdl软件包现已被单独的软件包替代（见下一节）。 如果你曾使用过<code>rtdl</code>，请阅读详细信息。

<details> <summary>显示详细信息</summary>
  1. 本仓库并未弃用。
  2. 然而，rtdl软件包已弃用，被单独的软件包替代。
  3. 如果你使用的是从PyPI（而非GitHub！）安装的最新版rtdl==0.0.13 （通过pip install rtdl安装），那么相同的模型 （MLP、ResNet、FT-Transformer）可以在rtdl_revisiting_models软件包中找到， 尽管API略有不同。
  4. :exclamation: 如果你使用了主分支中未完成的代码，强烈 建议切换到新的软件包。 特别是， 连续特征嵌入的未完成实现存在许多未解决的问题（相比之下， 新的rtdl_num_embeddings软件包更加高效和正确）。
</details>

安装

文档可通过"论文"部分的"Package"链接获取。

以下代码片段安装所有可用的软件包，包括可选依赖项。

pip install rtdl_num_embeddings
pip install rtdl_revisiting_models

pip install "scikit-learn>=1.0,<2"

论文

（2024）TabReD：实际环境中的表格机器学习基准 <br> 论文   代码

（2023）TabR：表格深度学习遇上最近邻 <br> 论文   代码

（2022）TabDDPM：使用扩散模型建模表格数据 <br> 论文   代码

（2022）重新审视表格深度学习的预训练目标 <br> 论文   代码

（2022）表格深度学习中数值特征的嵌入 <br> 论文   代码   软件包 (rtdl_num_embeddings)

（2021）重新审视表格数据的深度学习模型 <br> 论文   代码   软件包 (rtdl_revisiting_models)

（2019）用于表格数据深度学习的神经无知决策集成 <br> 论文   代码

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