:: Library Catalog

Copertina

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Kirpichenko, Stanislav, Konstantinov, Andrei, Utkin, Lev
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning Artificial Intelligence
Accesso online:	https://arxiv.org/abs/2605.03944
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

SDPM: Survival Diffusion Probabilistic Model for Continuous-Time Survival Analysis
di: Kirpichenko, Stanislav R., et al.
Pubblicazione: (2026)

Generating Survival Interpretable Trajectories and Data
di: Konstantinov, Andrei V., et al.
Pubblicazione: (2024)

Survival Concept-Based Learning Models
di: Kirpichenko, Stanislav R., et al.
Pubblicazione: (2025)

Dual feature-based and example-based explanation methods
di: Konstantinov, Andrei V., et al.
Pubblicazione: (2024)

Incorporating Expert Rules into Neural Networks in the Framework of Concept-Based Learning
di: Konstantinov, Andrei V., et al.
Pubblicazione: (2024)

FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Learning with Expert Rules
di: Utkin, Lev V., et al.
Pubblicazione: (2024)

SurvBETA: Ensemble-Based Survival Models Using Beran Estimators and Several Attention Mechanisms
di: Utkin, Lev V., et al.
Pubblicazione: (2024)

Survival Analysis as Imprecise Classification with Trainable Kernels
di: Konstantinov, Andrei V., et al.
Pubblicazione: (2025)

Towards a Relationship-Aware Transformer for Tabular Data
di: Konstantinov, Andrei V., et al.
Pubblicazione: (2025)

A novel gradient-based method for decision trees optimizing arbitrary differential loss functions
di: Konstantinov, Andrei V., et al.
Pubblicazione: (2025)

TripleSurv: Triplet Time-adaptive Coordinate Loss for Survival Analysis
di: Zhang, Liwen, et al.
Pubblicazione: (2024)

SurvDiff: A Diffusion Model for Generating Synthetic Data in Survival Analysis
di: Brockschmidt, Marie, et al.
Pubblicazione: (2025)

SurvKAN: A Fully Parametric Survival Model Based on Kolmogorov-Arnold Networks
di: Mastroleo, Marina, et al.
Pubblicazione: (2026)

SurvHTE-Bench: A Benchmark for Heterogeneous Treatment Effect Estimation in Survival Analysis
di: Noroozizadeh, Shahriar, et al.
Pubblicazione: (2026)

Ensemble-Based Survival Models with the Self-Attended Beran Estimator Predictions
di: Utkin, Lev V., et al.
Pubblicazione: (2025)

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

SurvUnc: A Meta-Model Based Uncertainty Quantification Framework for Survival Analysis
di: Liu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)

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

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

Concept-based Explainable Malignancy Scoring on Pulmonary Nodules in CT Images
di: Dumaev, Rinat I., et al.
Pubblicazione: (2024)

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

OmniTabBench: Mapping the Empirical Frontiers of GBDTs, Neural Networks, and Foundation Models for Tabular Data at Scale
di: Jiang, Dihong, et al.
Pubblicazione: (2026)

DynaTab: Dynamic Feature Ordering as Neural Rewiring for High-Dimensional Tabular Data
di: Habib, Al Zadid Sultan Bin, et al.
Pubblicazione: (2026)

SurvAttack: Black-Box Attack On Survival Models through Ontology-Informed EHR Perturbation
di: Kerdabadi, Mohsen Nayebi, et al.
Pubblicazione: (2024)

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

SurvRNC: Learning Ordered Representations for Survival Prediction using Rank-N-Contrast
di: Saeed, Numan, et al.
Pubblicazione: (2024)

TabDistill: Distilling Transformers into Neural Nets for Few-Shot Tabular Classification
di: Dissanayake, Pasan, et al.
Pubblicazione: (2025)

TabSieve: Explicit In-Table Evidence Selection for Tabular Prediction
di: Wang, Yongyao, et al.
Pubblicazione: (2026)

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

Noise Immunity in In-Context Tabular Learning: An Empirical Robustness Analysis of TabPFN's Attention Mechanisms
di: Hu, James, et al.
Pubblicazione: (2026)

(GG) MoE vs. MLP on Tabular Data
di: Chernov, Andrei
Pubblicazione: (2025)

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

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

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

ConTextTab: A Semantics-Aware Tabular In-Context Learner
di: Spinaci, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)

Interpretable Graph Neural Networks for Tabular Data
di: Alkhatib, Amr, et al.
Pubblicazione: (2023)

TabPFN-MT: A Natively Multitask In-Context Learner for Tabular Data
di: Cureton, Cormac, et al.
Pubblicazione: (2026)

TabICL: A Tabular Foundation Model for In-Context Learning on Large Data
di: Qu, Jingang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Can TabPFN Compete with GNNs for Node Classification via Graph Tabularization?
di: Choi, Jeongwhan, et al.
Pubblicazione: (2025)

TabDeco: A Comprehensive Contrastive Framework for Decoupled Representations in Tabular Data
di: Chen, Suiyao, et al.
Pubblicazione: (2024)