1.分类嵌入(Categorical Embeddings) 在深度学习模型中,使用分类特征的经典方法是训练其嵌入性。这意味着,每个类别值都有一个唯一的密集型向量表示,并且可以传递给下一层。例如,由下图您可以看到,每个分类特征都使用一个四维数组表示。然后,这些嵌入与数字特征串联,并用作MLP的输入。 带有分类嵌入的MLP 2.上下文嵌入(...
TabTransformer的模型架构如下所示: 我们可以看到,类别型的特征,很适合在 embedding 后,送入 transformer 模块进行深度交叉组合与信息挖掘,得到的信息与右侧的连续值特征进行拼接,再送入全连接的 MLP 模块进行组合和完成最后的任务(分类或者回归)。 💡 模型实现 📌 定义数据集元数据 要实现模型,我们先对输入数据字...
TabTransformer建立在Transformers之上(Vaswani等人,2017),用于学习分类特征的有效上下文嵌入。与表格域不同,嵌入在NLP中的应用已经得到了广泛的研究。使用嵌入在密集的低维空间中对单词进行编码在自然语言处理中很普遍。从Word2Verc(Rong 2014)的上下文无关单词嵌入到BERT(Devlin et al.2019)的上下文单词标记嵌入,嵌入在...
它的主要优点是将分类嵌入语境化,从而增强其表达能力。它使用在分类特征上的多头注意力机制来实现这一点,而这是在表格数据领域使用转换器的第一个应用实例。 TabTransformer体系结构的一个明显缺点是,数字特征被简单地传递到最终的MLP层。因此,它们没有语境化,它们的价值也没有在分类嵌入中得到解释。在下一篇文章中,...
简单的分类嵌入不包含上下文信息 通过转换器编码器传递分类嵌入,我们就能够将嵌入上下文化 转换器部分能够将嵌入上下文化,因为它使用了多头注意力机制 多头注意力机制在编码变量时使用矩阵Q、K和V来寻找有用的相互作用和相关性信息 在TabTransformer中,被上下文化的嵌入与数字输入相串联,并通过一个简单的MLP输出预测 ...
简单的分类嵌入不包含上下文信息 通过转换器编码器传递分类嵌入,我们就能够将嵌入上下文化 转换器部分能够将嵌入上下文化,因为它使用了多头注意力机制 多头注意力机制在编码变量时使用矩阵Q、K和V来寻找有用的相互作用和相关性信息 在TabTransformer中,被上下文化的嵌入与数字输入相串联,并通过一个简单的MLP输出预测 ...
简单的分类嵌入不包含上下文信息 通过转换器编码器传递分类嵌入,我们就能够将嵌入上下文化 转换器部分能够将嵌入上下文化,因为它使用了多头注意力机制 多头注意力机制在编码变量时使用矩阵Q、K和V来寻找有用的相互作用和相关性信息 在TabTransformer中,被上下文化的嵌入与数字输入相串联,并通过一个简单的MLP输出预测 ...