শিপিং খরচ পূর্বাভাসের জন্য স্ব-মনোযোগের শক্তি উন্মোচন: তথ্যসূত্র

লিঙ্কের টেবিল

• বিমূর্ত এবং ভূমিকা
• সম্পর্কিত কাজ
• পদ্ধতি
• পরীক্ষা
• উপসংহার এবং ভবিষ্যতের কাজ
• তথ্যসূত্র

তথ্যসূত্র

আলেকজান্ডার আমিনি, উইলকো শোয়ার্টিং, আভা সোলেইমানি এবং ড্যানিয়েলা রুস। গভীর স্পষ্ট রিগ্রেশন. CoRR, abs/1910.02600, 2019। URL http://arxiv.org/abs/1910.02600।

সেরকান ও আরিক, ইঞ্জিন গেডিক, কেনান গুনি এবং উমুত আটিলা। ট্যাবনেট: মনোযোগী ব্যাখ্যাযোগ্য ট্যাবুলার লার্নিং। নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমের অগ্রগতিতে, পৃষ্ঠা 10951–10961, 2019।

ক্রিস্টোফার এম বিশপ। প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিং। স্প্রিংগারে, অধ্যায় 2, পৃষ্ঠা 36-43। 2006।

লিও ব্রেইম্যান। এলোমেলো বন। মেশিন লার্নিং, 45(1):5–32, 2001।

জিনতাই চেন, কুয়ানলুন লিয়াও, ইয়াও ওয়ান, ড্যানি জেড চেন এবং জিয়ান উ। Danets: ট্যাবুলার ডেটা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশনের জন্য গভীর বিমূর্ত নেটওয়ার্ক। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত AAAI সম্মেলনের কার্যপ্রণালীতে, ভলিউম 36, পৃষ্ঠা 3930–3938, 2022।

তিয়ানকি চেন এবং কার্লোস গেস্ট্রিন। Xgboost: একটি মাপযোগ্য ট্রি বুস্টিং সিস্টেম। নলেজ ডিসকভারি অ্যান্ড ডেটা মাইনিং-এর 22 তম ACM SIGKDD আন্তর্জাতিক সম্মেলনের কার্যপ্রণালী, পৃষ্ঠা 785–794, 2016।

জ্যাকব ডেভলিন, মিং-ওয়েই চ্যাং, কেন্টন লি, এবং ক্রিস্টিনা টাউটানোভা। BERT: ভাষা বোঝার জন্য গভীর দ্বিমুখী ট্রান্সফরমারের প্রাক-প্রশিক্ষণ। জিল বার্স্টেইন, ক্রিস্টি ডোরান এবং থামার সোলোরিও, সম্পাদক, অ্যাসোসিয়েশন ফর কম্পিউটেশনাল ভাষাবিজ্ঞানের উত্তর আমেরিকান অধ্যায়ের 2019 সম্মেলনের কার্যপ্রণালী: হিউম্যান ল্যাঙ্গুয়েজ টেকনোলজিস, NAACL-HLT 2019, Minneapolis, MN, USA, জুন 2-7, 2019, ভলিউম 1 (দীর্ঘ এবং ছোট কাগজপত্র), পৃষ্ঠা 4171–4186। অ্যাসোসিয়েশন ফর কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিকস, 2019. doi: 10.18653/v1/n19-1423। URL https://doi.org/10.18653/v1/n19-1423।

আলেক্সি ডসোভিটস্কি, লুকাস বেয়ার, আলেকজান্ডার কোলেসনিকভ, ডার্ক উইজেনবর্ন, জিয়াওহুয়া ঝাই, টমাস আনটারথিনার, মোস্তফা দেহঘানি, ম্যাথিয়াস মাইন্ডারার, জর্জ হেইগোল্ড, সিলভাইন গেলি, জ্যাকব উসকোরিট এবং নিল হোলসবি। একটি চিত্রের মূল্য 16x16 শব্দ: স্কেলে চিত্র স্বীকৃতির জন্য ট্রান্সফরমার। আইসিএলআর, 2021।

নিক এরিকসন, জোনাস মুলার, আলেকজান্ডার শিরকভ, হ্যাং ঝাং, পেড্রো ল্যারয়, মু লি, এবং আলেকজান্ডার স্মোলা। অটোগ্লুওন-টেবুলার: স্ট্রাকচার্ড ডেটার জন্য শক্তিশালী এবং সঠিক অটোএমএল, 2020।

উইলিয়াম ফ্যালকন এবং পাইটর্চ লাইটনিং দল। PyTorch Lightning, 3 2019. URL https://github.com/Lightning-AI/lightning.

জেরোম এইচ ফ্রিডম্যান। লোভী ফাংশন আনুমানিক: একটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন। পরিসংখ্যানের ইতিহাস, পৃষ্ঠা 1189-1232, 2001।

ইউয়ান গং, ইউ-আন চুং এবং জেমস গ্লাস। AST: অডিও স্পেকট্রোগ্রাম ট্রান্সফরমার। Proc ইন. ইন্টারস্পিচ 2021, পৃষ্ঠা 571–575, 2021। doi: 10.21437/Interspeech.2021-698।

ইউরি গোরিশনি, ইভান রুবাচেভ, ভ্যালেন্টিন ক্রুলকভ এবং আর্টেম বাবেনকো। ট্যাবুলার ডেটার জন্য গভীর শিক্ষার মডেলগুলি পর্যালোচনা করা। নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমে অগ্রগতি, 34:18932–18943, 2021।

ট্রেভর হেস্টি, রবার্ট টিবশিরানি এবং জেরোম ফ্রিডম্যান। পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদান: ডেটা মাইনিং, অনুমান, এবং ভবিষ্যদ্বাণী। স্প্রিংগার সায়েন্স অ্যান্ড বিজনেস মিডিয়া, 2009।

হুসেন হাজিমেহ, নাটালিয়া পোনোমারেভা, পেট্রোস মোল, ঝেনিউ তান এবং রাহুল মজুমদার। গাছের মিলিত স্তর: পার্থক্য শর্তাধীন গণনা পূরণ করে। মেশিন লার্নিং এর আন্তর্জাতিক সম্মেলনে, পৃষ্ঠা 4138-4148। PMLR, 2020।

জিন হুয়াং, আশিস খেতান, মিলান সিভিটকোভিক এবং জোহার কারনিন। ট্যাবট্রান্সফরমার: প্রাসঙ্গিক এম্বেডিং ব্যবহার করে ট্যাবুলার ডেটা মডেলিং। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:2012.06678, 2020।

গুওলিন কে, কুই মেং, থমাস ফিনলে, তাইফেং ওয়াং, ওয়েই চেন, ওয়েইডং মা, কিওয়েই ইয়ে এবং টাই-ইয়ান লিউ। Lightgbm: একটি অত্যন্ত দক্ষ গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ডিসিশন ট্রি। নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমে অগ্রগতি, 30:3146–3154, 2017।

ডিডেরিক পি কিংমা এবং জিমি বা. অ্যাডাম: স্টোকাস্টিক অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি পদ্ধতি। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:1412.6980, 2014।

ড্যানিয়েল মিকি-বারেকা। শ্রেণিবিন্যাস এবং ভবিষ্যদ্বাণী সমস্যাগুলিতে উচ্চ-কার্ডিনালিটি শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য একটি প্রিপ্রসেসিং স্কিম। SIGKDD এক্সপ্লোর। নিউজল., 3(1):27-32, জুলাই 2001। ISSN 1931-0145। doi: 10.1145/507533.507538। URL https://doi.org/10.1145/507533। 507538।

সের্গেই পপভ, স্ট্যানিস্লাভ মরোজভ এবং আর্টেম বাবেনকো। সারণী ডেটার উপর গভীর শিক্ষার জন্য স্নায়ু বিস্মৃত সিদ্ধান্ত ensembles. arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:1909.06312, 2019।

লিউডমিলা প্রখোরেনকোভা, গ্লেব গুসেভ, আলেক্সি ভোরোবেভ, আনা ডোরোগুশ এবং আন্দ্রে গুলিন। ক্যাটবুস্ট: শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্য সহ নিরপেক্ষ বুস্টিং। নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমে অগ্রগতি, 31:6638–6648, 2018।

গৌথামি সোমেপল্লি, মিকা গোল্ডব্লাম, আভি শোয়ার্জচাইল্ড, সি বায়ান ব্রাস এবং টম গোল্ডস্টেইন। সেন্ট: সারি মনোযোগ এবং বিপরীত প্রাক-প্রশিক্ষণের মাধ্যমে ট্যাবুলার ডেটার জন্য উন্নত নিউরাল নেটওয়ার্ক। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:2106.01342, 2021।

আশিস ভাসওয়ানি, নোম শাজির, নিকি পারমার, জ্যাকব উসকোরিট, লিয়ন জোন্স, আইদান এন গোমেজ, লুকাজ কায়সার এবং ইলিয়া পোলোসুখিন। মনোযোগ আপনার প্রয়োজন সব. নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমের অগ্রগতিতে, পৃষ্ঠা 5998–6008, 2017।