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人工智能完整词典
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FT-Transformer
适用于表格数据的Transformer架构，结合了特征编码和注意力机制来建模变量之间的交互。
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Feature Tokenization
将数值和分类特征转换为Transformer架构输入标记的过程，同时保留其语义性质。
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Numerical Embedding
通过多层感知器层将连续变量投影到固定维度向量空间的技术。
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Categorical Embedding
离散变量的学习向量表示，其中每个类别映射到一个固定维度的嵌入。
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Feature-wise Linear Modulation
一种调制机制，其中输入特征控制应用于中间表示的变换。
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Tabular Data Preprocessing
针对结构化数据的转换流水线，包括归一化、独热编码和缺失值处理。
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Token Embedding Dimension
每个标记化特征被投影到的向量空间大小，是架构的关键参数。
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Feature Interaction Modeling
FT-Transformer通过注意力机制自动捕获特征之间非线性交互的能力。
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表格Transformer架构
专门适配的Transformer架构，用于通过特征令牌化高效处理表格数据。
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CLS令牌池化
使用CLS令牌生成样本全局表示以进行分类任务的聚合策略。
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特征令牌序列
表示表格样本特征的有序令牌序列，用作Transformer的输入。
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数值特征分箱
在令牌化前对连续变量进行可选的离散化技术，以改进表示。
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