- 27 7月, 2023 1 次提交
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由 Javier 提交于
Added scripts on how to use the library for recsys in response to issue #133. Also Added a simple/basic transformer model for the text component before integrating with HF. Also added the option of specify the dimension of the feed forward network
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- 24 7月, 2023 1 次提交
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由 Javier 提交于
first step towards adding an example on how to reproduce a kaggle notebook (details in the code) with this library
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- 04 5月, 2023 1 次提交
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由 Javier 提交于
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- 23 3月, 2023 1 次提交
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由 Javier 提交于
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- 03 2月, 2023 1 次提交
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由 Javier 提交于
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- 07 10月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 29 8月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 21 8月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 18 8月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 14 8月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
removed all partial imports and all import * with the aim of avoiding potential circular imports issues and increase readability. Fixed a couple bugs along the way
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- 13 8月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 19 7月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
Manually bringing all the mkdocs changes to the self supervised branched as the conflicts were somehow too much to make it happen via sublime merge or vscode...I am at utils. After this we need to test callbacks for self supervised. Then the usual overall checks and install checks and make the massive release
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- 06 7月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 01 7月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 12 6月, 2022 1 次提交
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由 Pavol Mulinka 提交于
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- 09 6月, 2022 2 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 21 5月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
Added Self Supervised Pretraining for all tabular models. Need to unit test and surely there will be some code readjustments
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- 17 5月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 07 5月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
Self Supervised Runs for all attention based models. Whether it learns something or not, is a question we still need to answer
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- 04 5月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
Adjusted output and encoder_output dims so that all models can be used with self supervised training
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- 02 5月, 2022 1 次提交
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由 Javier Rodriguez Zaurin 提交于
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- 16 4月, 2022 1 次提交
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由 Alexander Shirkov 提交于
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- 10 3月, 2022 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
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- 05 3月, 2022 2 次提交
- 02 3月, 2022 1 次提交
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由 Pavol Mulinka 提交于
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- 20 1月, 2022 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
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- 10 1月, 2022 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
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- 03 1月, 2022 2 次提交
- 31 12月, 2021 2 次提交
- 30 12月, 2021 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
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- 29 12月, 2021 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
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- 28 12月, 2021 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
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- 20 12月, 2021 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
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- 19 12月, 2021 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
Cleaned and refactored the code for the attentive mlps. Adjusted unit tests. Docs build. Ready to move to the Bayesian mlp
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- 11 12月, 2021 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
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- 09 12月, 2021 1 次提交
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由 jrzaurin 提交于
unit tested tabmlp, tabresnet, tabnet. Left are the transformers, widedeep and new unit tests for the attentive mlp
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