Pre-trained Tabular Foundation Models as Versatile Summary Networks for Neural Posterior Estimation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Pickens, Elliot, Gohel, Chiraag, Satya, Sidharth |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Minimum Distance Summaries for Robust Neural Posterior Estimation
di: Khoo, Sherman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khoo, Sherman, et al.
Pubblicazione: (2026)
Making Pre-trained Language Models Great on Tabular Prediction
di: Yan, Jiahuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Jiahuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Real-TabPFN: Improving Tabular Foundation Models via Continued Pre-training With Real-World Data
di: Garg, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking Tabular Foundation Models for Conditional Density Estimation in Regression
di: Izbicki, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Izbicki, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2026)
TabularFM: An Open Framework For Tabular Foundational Models
di: Tran, Quan M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tran, Quan M., et al.
Pubblicazione: (2024)
On Finetuning Tabular Foundation Models
di: Rubachev, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rubachev, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Turning Tabular Foundation Models into Graph Foundation Models
di: Eremeev, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Eremeev, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tabular Foundation Model for Generative Modelling
di: Jiang, Xiangjian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Xiangjian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bayesian Generative Adversarial Networks via Gaussian Approximation for Tabular Data Synthesis
di: Nasution, Bahrul Ilmi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nasution, Bahrul Ilmi, et al.
Pubblicazione: (2026)
OSF: On Pre-training and Scaling of Sleep Foundation Models
di: Shuai, Zitao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shuai, Zitao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Decomposing multimodal embedding spaces with group-sparse autoencoders
di: Kaushik, Chiraag, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kaushik, Chiraag, et al.
Pubblicazione: (2026)
Precise asymptotics of reweighted least-squares algorithms for linear diagonal networks
di: Kaushik, Chiraag, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kaushik, Chiraag, et al.
Pubblicazione: (2024)
A general technique for approximating high-dimensional empirical kernel matrices
di: Kaushik, Chiraag, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kaushik, Chiraag, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Tabular Foundation Models
di: Peroni, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peroni, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Text Classification: Neural Networks VS Machine Learning Models VS Pre-trained Models
di: Petridis, Christos
Pubblicazione: (2024)
di: Petridis, Christos
Pubblicazione: (2024)
TabCF: Distributional Control Function Estimation with Tabular Foundation Models
di: Chen, Geping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Geping, et al.
Pubblicazione: (2026)
Real-Time Explanations for Tabular Foundation Models
di: Sena, Luan Borges Teodoro Reis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sena, Luan Borges Teodoro Reis, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Mechanistic Study of Tabular Foundation Models
di: Biloš, Marin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Biloš, Marin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Active In-Context Learning for Tabular Foundation Models
di: Treerath, Wilailuck, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Treerath, Wilailuck, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exploring Fine-Tuning for Tabular Foundation Models
di: Tanna, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tanna, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2026)
End-to-End Compression for Tabular Foundation Models
di: Zabërgja, Guri, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zabërgja, Guri, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Uncertainty Quantification Ability of Tabular Foundation Models
di: Johnson, Tyler R., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Johnson, Tyler R., et al.
Pubblicazione: (2026)
Can Graphs Improve Tabular Foundation Models?
di: Le, Franck, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Franck, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gibbs Sampling the Posterior of Neural Networks
di: Piccioli, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Piccioli, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2023)
BiPFT: Binary Pre-trained Foundation Transformer with Low-rank Estimation of Binarization Residual Polynomials
di: Xing, Xingrun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xing, Xingrun, et al.
Pubblicazione: (2023)
In-context Pre-trained Time-Series Foundation Models adapt to Unseen Tasks
di: Xu, Shangqing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Shangqing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Preconditioned Neural Posterior Estimation for Likelihood-free Inference
di: Wang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xiaoyu, 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)
di: Jiang, Dihong, et al.
Pubblicazione: (2026)
On Improving Graph Neural Networks for QSAR by Pre-training on Extended-Connectivity Fingerprints
di: Money-Kyrle, Sam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Money-Kyrle, Sam, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeepRTE: Pre-trained Attention-based Neural Network for Radiative Transfer
di: Zhu, Yekun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Yekun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhanced Pre-training of Graph Neural Networks for Million-Scale Heterogeneous Graphs
di: Sun, Shengyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Shengyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tabular Foundation Models Can Do Survival Analysis
di: Kim, Da In, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Da In, et al.
Pubblicazione: (2026)
VIP-COP: Context Optimization for Tabular Foundation Models
di: Chen, Yilong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Yilong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Tabular Foundation Models are Strong Graph Anomaly Detectors
di: Liu, Yunhui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yunhui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Fair In-Context Learning with Tabular Foundation Models
di: Kenfack, Patrik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kenfack, Patrik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Benchmarking Foundation Models for Tabular Data With Text
di: Mráz, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mráz, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Text-Free Multi-domain Graph Pre-training: Toward Graph Foundation Models
di: Yu, Xingtong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Xingtong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Zero-shot Meta-learning for Tabular Prediction Tasks with Adversarially Pre-trained Transformer
di: Wu, Yulun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yulun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Posterior Sampling for Policy Identification in Tabular Markov Decision Processes
di: Kone, Cyrille, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kone, Cyrille, et al.
Pubblicazione: (2026)
Epistemic Uncertainty Quantification For Pre-trained Neural Network
di: Wang, Hanjing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Hanjing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Minimum Distance Summaries for Robust Neural Posterior Estimation
di: Khoo, Sherman, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Making Pre-trained Language Models Great on Tabular Prediction
di: Yan, Jiahuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Real-TabPFN: Improving Tabular Foundation Models via Continued Pre-training With Real-World Data
di: Garg, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Benchmarking Tabular Foundation Models for Conditional Density Estimation in Regression
di: Izbicki, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2026) -
TabularFM: An Open Framework For Tabular Foundational Models
di: Tran, Quan M., et al.
Pubblicazione: (2024)