Buchumschlag

TabTreeFormer: Tabular Data Generation Using Hybrid Tree-Transformer

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Jiayu, Zhao, Bingyin, Zhao, Zilong, Javaid, Uzair, Yee, Kevin, Sikdar, Biplab
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

TAEGAN: Generating Synthetic Tabular Data For Data Augmentation
von: Li, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CombU: A Combined Unit Activation for Fitting Mathematical Expressions with Neural Networks
von: Li, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Laplace Transform Interpretation of Differential Privacy
von: Chourasia, Rishav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Instruction Tuning of Large Language Models for Tabular Data Generation-in One Day
von: Abdollahzadeh, Milad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IRG: Modular Synthetic Relational Database Generation with Complex Relational Schemas
von: Li, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

VFLGAN-TS: Vertical Federated Learning-based Generative Adversarial Networks for Publication of Vertically Partitioned Time-Series Data
von: Yuan, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Irreversible Machine Unlearning for Diffusion Models
von: Yuan, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UIBDiffusion: Universal Imperceptible Backdoor Attack for Diffusion Models
von: Han, Yuning, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

PEANUT: Perturbations by Eigenvector Alignment for Attacking Graph Neural Networks Under Topology-Driven Message Passing
von: Kohli, Bhavya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TabuLa: Harnessing Language Models for Tabular Data Synthesis
von: Zhao, Zilong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

TabClustPFN: A Prior-Fitted Network for Tabular Data Clustering
von: Zhao, Tianqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fed-TGAN: Federated Learning Framework for Synthesizing Tabular Data
von: Zhao, Zilong, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Privacy-Preserving Collaborative Split Learning Framework for Smart Grid Load Forecasting
von: Iqbal, Asif, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM Meeting Decision Trees on Tabular Data
von: Ye, Hangting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

CardioTabNet: A Novel Hybrid Transformer Model for Heart Disease Prediction using Tabular Medical Data
von: Sumon, Md. Shaheenur Islam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

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

VT-GAN: Cooperative Tabular Data Synthesis using Vertical Federated Learning
von: Zhao, Zilong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Tab-PET: Graph-Based Positional Encodings for Tabular Transformers
von: Leng, Yunze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

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

TabKDE: Simple and Scalable Tabular Data Generation with Kernel Density Estimates
von: Alishahi, Meysam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TabDiff: a Mixed-type Diffusion Model for Tabular Data Generation
von: Shi, Juntong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

PATE-TabTransGAN: Differentially Private Synthetic Tabular Data Generation via Transformer-Based Student Discrimination
von: Youssef, M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

VFLGAN: Vertical Federated Learning-based Generative Adversarial Network for Vertically Partitioned Data Publication
von: Yuan, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Tree Models: A Hybrid Model of KAN and gMLP for Large-Scale Financial Tabular Data
von: Zhang, Mingming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

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

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

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

TabMDA: Tabular Manifold Data Augmentation for Any Classifier using Transformers with In-context Subsetting
von: Margeloiu, Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

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

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

Unmasking Trees for Tabular Data
von: McCarter, Calvin
Veröffentlicht: (2024)

TabGen-ICL: Residual-Aware In-Context Example Selection for Tabular Data Generation
von: Fang, Liancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving Tabular Synthetic Data Generation Using TabularARGN
von: Sidorenko, Andrey, et al.
Veröffentlicht: (2025)