T-JEPA: Augmentation-Free Self-Supervised Learning for Tabular Data

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org (Dec 19, 2024), p. n/a
Hlavní autor:	Thimonier, Hugo
Další autoři:	José Lucas De Melo Costa, Popineau, Fabrice, Rimmel, Arpad, Doan, Bich-Liên
Vydáno:	Cornell University Library, arXiv.org
Témata:	Structured data Regularization methods Regularization Data augmentation Self-supervised learning Tables (data) Machine learning Decision trees Representations
On-line přístup:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!