Salvato in:
| Autori principali: | Ghosh, Shantanu, Xie, Tiankang, Kuznetsov, Mikhail |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2410.08511 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Understanding the limitations of self-supervised learning for tabular anomaly detection
di: Mai, Kimberly T., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mai, Kimberly T., et al.
Pubblicazione: (2023)
A supervised generative optimization approach for tabular data
di: Nakamura-Sakai, Shinpei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nakamura-Sakai, Shinpei, et al.
Pubblicazione: (2023)
xRFM: Accurate, scalable, and interpretable feature learning models for tabular data
di: Beaglehole, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Beaglehole, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
SeBA: Semi-supervised few-shot learning via Separated-at-Birth Alignment for tabular data
di: Jurek, Kacper, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jurek, Kacper, et al.
Pubblicazione: (2026)
Convex space learning for tabular synthetic data generation
di: Mahendra, Manjunath, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mahendra, Manjunath, et al.
Pubblicazione: (2024)
X-TIME: An in-memory engine for accelerating machine learning on tabular data with CAMs
di: Pedretti, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pedretti, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2023)
AutoG: Towards automatic graph construction from tabular data
di: Chen, Zhikai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Zhikai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Table Foundation Models: on knowledge pre-training for tabular learning
di: Kim, Myung Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Myung Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Anchor-based oversampling for imbalanced tabular data via contrastive and adversarial learning
di: Mohammadi, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mohammadi, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dependency-aware synthetic tabular data generation
di: Umesh, Chaithra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Umesh, Chaithra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving realistic semi-supervised learning with doubly robust estimation
di: Pham, Khiem, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pham, Khiem, et al.
Pubblicazione: (2025)
DAGAF: A directed acyclic generative adversarial framework for joint structure learning and tabular data synthesis
di: Petkov, Hristo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Petkov, Hristo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Targeted synthetic data generation for tabular data via hardness characterization
di: Ferracci, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ferracci, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2024)
MMM and MMMSynth: Clustering of heterogeneous tabular data, and synthetic data generation
di: Kumari, Chandrani, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kumari, Chandrani, et al.
Pubblicazione: (2023)
TREB: a BERT attempt for imputing tabular data imputation
di: Wang, Shuyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Shuyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Closing the gap on tabular data with Fourier and Implicit Categorical Features
di: Dragoi, Marius, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dragoi, Marius, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep generative models as an adversarial attack strategy for tabular machine learning
di: Dyrmishi, Salijona, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dyrmishi, Salijona, et al.
Pubblicazione: (2024)
A theoretical framework for self-supervised contrastive learning for continuous dependent data
di: Marusov, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Marusov, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preserving logical and functional dependencies in synthetic tabular data
di: Umesh, Chaithra, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Umesh, Chaithra, et al.
Pubblicazione: (2024)
Information theoretic underpinning of self-supervised learning by clustering
di: Kittler, Josef, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kittler, Josef, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-objective evolutionary GAN for tabular data synthesis
di: Ran, Nian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ran, Nian, et al.
Pubblicazione: (2024)
An interpretable prototype parts-based neural network for medical tabular data
di: Karolczak, Jacek, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Karolczak, Jacek, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating quality in synthetic data generation for large tabular health datasets
di: Escudié, Jean-Baptiste, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Escudié, Jean-Baptiste, et al.
Pubblicazione: (2026)
ExcelFormer: A neural network surpassing GBDTs on tabular data
di: Chen, Jintai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Jintai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Graph self-supervised learning based on frequency corruption
di: Li, Haojie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Haojie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Systematic comparison of semi-supervised and self-supervised learning for medical image classification
di: Huang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning based on neurovectors for tabular data: a new neural network approach
di: Husillos, J. C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Husillos, J. C., et al.
Pubblicazione: (2025)
An improved tabular data generator with VAE-GMM integration
di: Apellániz, Patricia A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Apellániz, Patricia A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Fine-gained air quality inference based on low-quality sensing data using self-supervised learning
di: Xu, Meng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Meng, et al.
Pubblicazione: (2024)
HyConEx: Hypernetwork classifier with counterfactual explanations for tabular data
di: Marszałek, Patryk, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Marszałek, Patryk, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provably robust learning of regression neural networks using $β$-divergences
di: Ghosh, Abhik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ghosh, Abhik, et al.
Pubblicazione: (2026)
Normalizing self-supervised learning for provably reliable Change Point Detection
di: Bazarova, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bazarova, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
Inpainting physics: self-supervised learning for context-driven fluid simulation
di: Weidner, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Weidner, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Distributed Training through Gradient Compression with Sparsification and Quantization Techniques
di: Singh, Shruti, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Singh, Shruti, et al.
Pubblicazione: (2024)
A text-to-tabular approach to generate synthetic patient data using LLMs
di: Tornqvist, Margaux, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tornqvist, Margaux, et al.
Pubblicazione: (2024)
Comparison of self-supervised in-domain and supervised out-domain transfer learning for bird species recognition
di: Ghaffari, Houtan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghaffari, Houtan, et al.
Pubblicazione: (2024)
MEDS-Tab: Automated tabularization and baseline methods for MEDS datasets
di: Oufattole, Nassim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Oufattole, Nassim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revising deep learning methods in parking lot occupancy detection
di: Martynova, Anastasia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Martynova, Anastasia, et al.
Pubblicazione: (2023)
A self-supervised framework for learning whole slide representations
di: Hou, Xinhai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hou, Xinhai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Detection of diabetic retinopathy using longitudinal self-supervised learning
di: Zeghlache, Rachid, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zeghlache, Rachid, et al.
Pubblicazione: (2022)
Documenti analoghi
-
Understanding the limitations of self-supervised learning for tabular anomaly detection
di: Mai, Kimberly T., et al.
Pubblicazione: (2023) -
A supervised generative optimization approach for tabular data
di: Nakamura-Sakai, Shinpei, et al.
Pubblicazione: (2023) -
xRFM: Accurate, scalable, and interpretable feature learning models for tabular data
di: Beaglehole, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025) -
SeBA: Semi-supervised few-shot learning via Separated-at-Birth Alignment for tabular data
di: Jurek, Kacper, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Convex space learning for tabular synthetic data generation
di: Mahendra, Manjunath, et al.
Pubblicazione: (2024)