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TabMosaic:统一上下文扩散模型用于表格生成

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AI 综述

Jayoung Kim、Sanghyun Hong、Noseong Park 提交论文,提出 TabMosaic——一个统一上下文扩散模型,用于在未见且可能不完整的表格中生成混合类型目标单元格,且无需表格专属训练。 该模型将扩散去噪目标定义在所有目标单元格的联合分布上,其预训练目标可约束条件负对数似然与后验预测分布的散度。作者报告称,在 48 个真实表格上,TabMosaic 在所有评估的生成任务中排名第一,超越 20 种基线方法。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv:cs.AI
    TabMosaic:面向表格生成任务的统一上下文扩散模型

    TabMosaic 是一个统一上下文扩散模型,可在未经表格专属训练的情况下,为未见且可能不完整的表格生成混合类型目标单元格。该模型将扩散去噪目标定义在所有目标单元格的联合分布上,其预训练目标可约束条件负对数似然与后验预测分布的散度。在 48 个真实表格上,TabMosaic 在所有评估的生成任务中均排名第一,超越 20 种基线方法。

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