Buchumschlag

TabDeco: A Comprehensive Contrastive Framework for Decoupled Representations in Tabular Data

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chen, Suiyao, Wu, Jing, Wang, Yunxiao, Ji, Cheng, Xie, Tianpei, Cociorva, Daniel, Sharps, Michael, Levasseur, Cecile, Brunzell, Hakan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

SwitchTab: Switched Autoencoders Are Effective Tabular Learners
von: Wu, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TabINR: An Implicit Neural Representation Framework for Tabular Data Imputation
von: Ochs, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TabPFGen -- Tabular Data Generation with TabPFN
von: Ma, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Representation Learning for Multi-functional Degradation Modeling of Community-dwelling Aging Population
von: Chen, Suiyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DDFusion:Degradation-Decoupled Fusion Framework for Robust Infrared and Visible Images Fusion
von: Zhang, Tianpei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TabText: Language-Based Representations of Tabular Health Data for Predictive Modelling
von: Carballo, Kimberly Villalobos, et al.
Veröffentlicht: (2022)

TabNSA: Native Sparse Attention for Efficient Tabular Data Learning
von: Eslamian, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

StyDeco: Unsupervised Style Transfer with Distilling Priors and Semantic Decoupling
von: Yang, Yuanlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DecoVLN: Decoupling Observation, Reasoning, and Correction for Vision-and-Language Navigation
von: Xin, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MambaTab: A Plug-and-Play Model for Learning Tabular Data
von: Ahamed, Md Atik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TabSCM: A practical Framework for Generating Realistic Tabular Data
von: Jacob, Sven, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cross-Modal Memory Compression for Efficient Multi-Agent Debate
von: Wu, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Representation Learning for Tabular Data: A Comprehensive Survey
von: Jiang, Jun-Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TabKAN: Advancing Tabular Data Analysis using Kolmogorov-Arnold Network
von: Eslamian, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TabSketchFM: Sketch-based Tabular Representation Learning for Data Discovery over Data Lakes
von: Khatiwada, Aamod, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TabSTAR: A Tabular Foundation Model for Tabular Data with Text Fields
von: Arazi, Alan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DP-TabICL: In-Context Learning with Differentially Private Tabular Data
von: Carey, Alycia N., et al.
Veröffentlicht: (2024)

TabChange: Precise Attribute Changes in Tabular Data
von: Dahal, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TabDDPM: Modelling Tabular Data with Diffusion Models
von: Kotelnikov, Akim, et al.
Veröffentlicht: (2022)

TabStruct: Measuring Structural Fidelity of Tabular Data
von: Jiang, Xiangjian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The impact of trauma‐informed teacher education
von: Michael Witter, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TabSeq: A Framework for Deep Learning on Tabular Data via Sequential Ordering
von: Habib, Al Zadid Sultan Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tab2Visual: Overcoming Limited Data in Tabular Data Classification Using Deep Learning with Visual Representations
von: Mamdouh, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ReTabSyn: Realistic Tabular Data Synthesis via Reinforcement Learning
von: Lin, Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Maternal health disparities: Challenges and recommendations to achieving equity and justice
von: Phyllis Sharps, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TabDPT: Scaling Tabular Foundation Models on Real Data
von: Ma, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TabImpute: Universal Zero-Shot Imputation for Tabular Data
von: Feitelberg, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VisTabNet: Adapting Vision Transformers for Tabular Data
von: Wydmański, Witold, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tab-MIA: A Benchmark Dataset for Membership Inference Attacks on Tabular Data in LLMs
von: German, Eyal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MultiTab: A Comprehensive Benchmark Suite for Multi-Dimensional Evaluation in Tabular Domains
von: Lee, Kyungeun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

InterpreTabNet: Distilling Predictive Signals from Tabular Data by Salient Feature Interpretation
von: Si, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Residual-based Language Models are Free Boosters for Biomedical Imaging
von: Lai, Zhixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TabCF: Distributional Control Function Estimation with Tabular Foundation Models
von: Chen, Geping, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TabArena: A Living Benchmark for Machine Learning on Tabular Data
von: Erickson, Nick, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MultiTab: A Scalable Foundation for Multitask Learning on Tabular Data
von: Sinodinos, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tab-TRM: Tiny Recursive Model for Insurance Pricing on Tabular Data
von: Padayachy, Kishan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TabKANet: Tabular Data Modeling with Kolmogorov-Arnold Network and Transformer
von: Gao, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TabAttackBench: A Benchmark for Adversarial Attacks on Tabular Data
von: He, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tab-Shapley: Identifying Top-k Tabular Data Quality Insights
von: Padala, Manisha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TabRep: Training Tabular Diffusion Models with a Simple and Effective Continuous Representation
von: Si, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)