TABNET: ATTENTIVE INTERPRETABLE TABULAR LEARNING -1 https://github.com/google-research/google-research/tree/master/tabnet https://arxiv.org/abs/1908.07442# 3. TABNET MODEL 3.1 PRINCIPLES (Fig. 2) 전통적인 뉴럴 네트워크 building bolcks들을 사용하여 decision tree-like output manifold의 시행을 초기에 고려했다. 개별 형상 선택은 초평면 형태의 의사결정 경계를 구하는 핵심 아이디어로, 구성 계수가 의사결정 경계에서 각 형상의 비율을 결정하는 형상의 선형 조합에 대해 일반화할 수 있다. 저자는 tree-like func..

https://github.com/google-research/google-research/tree/master/tabnet https://arxiv.org/abs/1908.07442# TABNET이라는 것을 우연히 찾게 되었다. 현재 딥러닝은 tabular data 보다는 image, speech, text 등 더 비정형 데이터에 많이 사용되고 개발되고 있다. 그래서 개인적으로 나는 그런 분야보다는 tabular data에 더 집중해서 공부하다 보니 많은 자료가 나오지 않아서 아쉬움을 느낀다. 그래서 이 TABNET이 google 분석가들이 쓴 글이니 어느 정도 tensor flow로 구현도 되어 있고, 기발한 아이디어가 있을 것 같아 읽어 보기 시작했다. https://openreview.net/fo..