Heterogeneous tabular data are the most commonly used form of data and are essential for numerous critical and computationally demanding applications. On homogeneous data sets, deep neural networks have repeatedly shown excellent performance and have therefore been widely adopted. However, their application to modeling tabular data (inference or generation) remains highly challenging. This work provides an overview of state-of-the-art deep learning methods for tabular data. We start by categorizing them into three groups: data transformations, specialized architectures, and regularization models. We then provide a comprehensive overview of the main approaches in each group. A discussion of deep learning approaches for generating tabular data is complemented by strategies for explaining deep models on tabular data. Our primary contribution is to address the main research streams and existing methodologies in this area, while highlighting relevant challenges and open research questions. To the best of our knowledge, this is the first in-depth look at deep learning approaches for tabular data. This work can serve as a valuable starting point and guide for researchers and practitioners interested in deep learning with tabular data.


翻译:不同种类的表层数据是最常用的数据形式,对于许多关键和计算上要求很高的应用至关重要。在同质数据集方面,深神经网络一再显示优异的性能,因此被广泛采用。然而,它们用于模拟表层数据(推论或生成)仍然极具挑战性。这项工作提供了列表数据最先进的深层学习方法概览。我们首先将这些数据分为三类:数据转换、专门架构和正规化模式。然后,我们全面概述每个组的主要方法。关于生成表层数据的深层学习方法的讨论,辅之以解释表层数据深层模型的战略。我们的主要贡献是处理该领域的主要研究流和现有方法,同时突出相关的挑战和公开研究问题。根据我们的知识,这是对列表数据深层学习方法的首次深入考察。这项工作可以作为有兴趣用表格数据深层学习的研究人员和从业者的宝贵起点和指南。

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