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    每日论文速递 | 【ICLR24】用语言模型预测表格Tabular

    摘要:深度神经网络(DNNs)的可迁移性在图像和语言处理领域取得了显著进展。然而,由于表格之间的异构性,这种DNN的优势在表格数据预测(例如回归或分类任务)方面仍未充分利用。语言模型(LMs)通过从不同领域提炼知识,具有理解来自各种表格的特征名称的能力,有望成为在不同表格和多样化预测任务之间转移知识的多才多艺的学习者,但它们的离散文本表示空间与表格中的数值特征值不兼容。在本文中,我们介绍了TP-BERTa,这是一个专门针对表格数据预测进行预训练的LM模型。具体而言,一种新颖的相对大小标记化将标量数值特征值转换为精细离散的高维标记,而一种内部特征注意方法则将特征值与相应的特征名称集成在一起。全面的实验证明,我们的预训练TP-BERTa在表格DNNs中表现出色,并且在典型的表格数据领域与梯度提升决策树模型相竞争。

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    tableau入门简介和常用操作

    1、tableau的介绍 1)tableau的优势 2)维度和指标 3)展现形式 4)设计形式 5)设计流程 2、数据导入、数据浏览 3、调整tableau中表格样式的常用四大按钮 1)田字格按钮的作用:分别对单元格、区、标题,进行线条颜色、线条粗细的设置 2)填充格按钮的作用:为整张表的标题、区、单元格设置填充色 3)A按钮的作用:专门针对表中的文本进行字体颜色、字体大小、字体格式、是否斜体等操作 4)对齐按钮的作用:专门设置表中文本,是左对齐,还是右对齐,还是居中对齐这些操作 4、tableau保存操作文本的两种格式说明 1)“.twbx”格式和“.twbx”格式 2)将tableau导出为任意版本的tableau文件

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