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DiffLTM：面向条件生成的连续扩散大表格模型
该论文提出 DiffLTM，一种用于表格数据条件生成的连续扩散模型，针对数值与类别混合、稀有子群生成困难两大挑战。作者首次为类别变量使用交叉熵损失提供理论依据，并提出聚焦稀有子群的评估指标。在劳动力数据上训练的模型可复现计量经济学的经典结论，代码已开源。
arXiv cs.LG10 天前
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该论文提出 DiffLTM，一种用于表格数据条件生成的连续扩散模型，针对数值与类别混合、稀有子群生成困难两大挑战。作者首次为类别变量使用交叉熵损失提供理论依据，并提出聚焦稀有子群的评估指标。在劳动力数据上训练的模型可复现计量经济学的经典结论，代码已开源。
针对空气质量传感器连续缺失块问题，研究提出一种块特定的几何感知条件扩散补全器，保留时序与特征处理、可见值与掩码条件、变量身份和扩散步信息，同时抑制绝对时间位置嵌入。在ItalyAir数据集上RMSE降至0.340，优于完整上下文与CSDI基线，验证了几何感知条件在块缺失下的效果。