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· 论文 | Meta contrastive label correction for financial time series · · 过去几年来，深度学习模型在图像识别和自…

一 本文简介 近年来，深度学习在自然语言处理领域取得了显著进展。然而，在时间序列预测领域，深度学习模型的应用仍处于探索阶段。时间序列本质上是一系列按时间顺序排列的数据点。可以将其视…

一 本文简介 本文介绍了一种名为TabPFN的方法，适用于小型表格分类任务。该方法使用Transformer来特征化数据集，并且可以通过网络向前传递一次学习，而无需反向传播。此外，…

什么是过拟合？ 过拟合(overfitting )往往发生在模型过于复杂的情况下。当一个模型出现过度拟合时，它会试图通过记忆训练数据来达到更高的准确率，而不是从数据中学习基本的模式…

一 本文概要 在很多现实机器学习应用中，小样本的表格任务是很常见的，这是因为标注的成本很高或很难收集新的样本。虽然小样本学习已经是一个研究领域已有一段时间了，但主要的研究工作都集中…

一 本文概要 虽然深度学习在图像、音频和文本等同质数据领域取得了显著的成果，但对于表格数据而言，这种技术的表现并不是最佳的。目前，浅层模型（如梯度提升决策树）被认为是处理表格数据的…

虽然深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果，但在处理表格数据任务方面，深度学习模型的表现并不如树模型。大多数从业人员和数据科学竞赛仍然倾向于使用树模型处理表格数据…