• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • TabR: Tabular Deep Learning Meets Nearest Neighbors
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
12 августа 2026 г.
«Я бы назвал атмосферу в лаборатории и в университете творческой и стимулирующей»
Научный сотрудник Международной лаборатории стохастического анализа и его приложений НИУ ВШЭ французский ученый Жан-Франсуа Жабир работает в НИУ ВШЭ с 2017 года. Его привлекла возможность вести исследования совместно с ведущими зарубежными и российскими учеными, свобода академических дискуссий и открытость университета. Своими впечатлениями о Вышке и Москве Жан-Франсуа Жабир поделился с новостной службой «Вышка.Главное».
11 августа 2026 г.
Как интеллектуальный капитал влияет на экспорт регионов
Интеллектуальный капитал (ИК) — знания, кадры и внешние связи — значимо влияет на экспорт российских регионов, но эффект проявляется лишь после накопления определенного уровня ИК и не ослабевает в кризисы, выяснили исследователи НИУ ВШЭ — Пермь. Подробнее — в материале IQ Media.
10 августа 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ выяснили, почему любители сладкого чаще делают импульсивный выбор
Любовь к сладкому может быть связана не только с пищевыми привычками, но и с тем, как человек принимает решения. Исследователи НИУ ВШЭ объяснили, почему любители сладкого ведут себя импульсивно: дело не в стремлении получить все немедленно, а в нежелании мириться с неопределенностью. Результаты могут помочь улучшить терапию зависимостей. Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Psychology.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

TabR: Tabular Deep Learning Meets Nearest Neighbors

.
Yury Gorishniy, Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev, Daniil Shlenskii, Akim Kotelnikov, Artem Babenko
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: deep learningtabular data

В книге

Proceedings of the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024)
ICLR, 2024.
Похожие публикации
Диффузионные модели для генерации синтетических табличных данных
Телешева Э. Д., Гущин М. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 388–399
Задача генерации высококачественных синтетических данных имеет ключевое значение для многих задач, связанных с наукой о данных. Сгенерированный набор данных может сократить затраты на дополнение существующих данных дополнительными, например в физике, или помочь с защитой конфиденциальности, например в банковской сфере. Однако генерация табличных данных является сложной задачей, поскольку данные содержат как числовые, так и категориальные признаки. ...
Добавлено: 12 февраля 2026 г.
Method of Critical Set construction for Successive Cancellation List Decoder of Polar Codes Based on Deep Learning of Neural Networks
Котов Ф. И., Тимохин И. С., Иванов Ф. И., , in: 2023 XVIII International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY).: IEEE, 2023.
The Successive Cancellation List (SCL) algorithm is a widely used decoding technique in communication systems. However, constructing the critical set for SCL decoding is a challenging task, as it requires a large number of computations and can lead to significant decoding delays. In this paper, a new approach to critical set construction for SCL decoding ...
Добавлено: 26 января 2026 г.
Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V
Cham: Springer, 2025.
Добавлено: 29 сентября 2025 г.
Deep learning deciphers the related role of master regulators and G-quadruplexes in tissue specification
Башкатов А. Б., Andreasyan A., Коновалов Д. Л. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 23119
G-quadruplexes (GQs) are non-canonical DNA structures encoded by G-flipons with potential roles in gene regulation and chromatin structure. Here, we explore the role of G-flipons in tissue specification. We present a deep learning-based framework for the genome-wide G-flipon predictions across 14 human tissue types. The model was trained using high-confidence experimental maps of GQ-forming sequences ...
Добавлено: 8 августа 2025 г.
AI in drug development: advances in response, combination therapy, repositioning, and molecular design
Шайтан А. К., Science China Information Sciences 2025 Vol. 68 No. 7 Article 170102
Добавлено: 25 июня 2025 г.
An Approach to Finding a Robust Deep Learning Model
Болдырев А. С., Ратников Ф. Д., Шевелев А. А., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 102390–102406
Добавлено: 15 июня 2025 г.
Экономические и социальные аспекты атомной энергетики в условиях развития технологий искусственного интеллекта
Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74
В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...
Добавлено: 5 июня 2025 г.
Deep learning for customs classification of goods based on their textual descriptions analysis
Рыжова А. А., Sochenkov I., , in: Proceeding 2019 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS).: IEEE Computer Society, 2019. P. 60–67.
Добавлено: 1 мая 2025 г.
Distilling Normalizing Flows
Walton S., Klyukin V., Artemev M. и др., , in: 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW).: IEEE, 2025. P. 3328–3337.
Добавлено: 1 апреля 2025 г.
2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)
Деркач Д. А., Артемьев М. Р., IEEE, 2025.
Добавлено: 1 апреля 2025 г.
Deep learning captures the effect of epistasis in multifactorial diseases
Перелыгин В. Р., Kamelin A., Syzrantsev N. и др., Frontiers in Medicine 2025 Vol. 11 Article 1479717
Добавлено: 4 марта 2025 г.
TabReD: Analyzing Pitfalls and Filling the Gaps in Tabular Deep Learning Benchmarks
Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev, Gorishniy Y. и др., , in: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).: ICLR, 2025. P. 53831–53867.
Добавлено: 1 марта 2025 г.
Weight Perturbations for Simulating Virtual Lesions in a Convolutional Neural Network
W. Joseph MacInnes, Жожикашвили Н. А., Феурра М., , in: First International Conference, AIiH 2024, Swansea, UK, September 4–6, 2024, Proceedings, Part II. Artificial Intelligence in Healthcare. LNCS, volume 14976Vol. 14976.: Springer, 2024. P. 221–234.
Добавлено: 28 января 2025 г.
Deep Learning Approaches for LHCb ECAL Reconstruction
Болдырев А. С., Деркач Д. А., Ратников Ф. Д. и др., EPJ Web of Conferences 2024 Vol. 295 Article 09008
Добавлено: 8 января 2025 г.
TabM: Advancing tabular deep learning with parameter-efficient ensembling
Gorishniy Y., Котельников А. К., Бабенко А. В., , in: The Thirteenth International Conference on Learning Representations: ICLR 2025.: ICLR, 2025.
Добавлено: 24 декабря 2024 г.
Может ли искусственный интеллект прогнозировать решения суда? Системати­ческий обзор международных исследований
Казун А. П., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2024 № 5 С. 100–122
Развитие технологий искусственного интеллекта и появление открытых баз данных судебных решений привели к стремительному совершенствованию алгоритмов, позволяющих классифицировать юридические документы и прогнозировать принимаемые судьями решения. В статье мы анализируем корпус международных исследований, посвященных вопросу о том, насколько точно ИИ может предсказывать решения судей и, как следствие, сможет ли он в перспективе заменить судью-человека. Ответ на ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track. European Conference, ECML PKDD 2024, Vilnius, Lithuania, September 9–13, 2024, Proceedings, Part X. LNCS, volume 14950
Cham: Springer, 2024.
Добавлено: 22 ноября 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору