Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили KMLP — архитектуру глубокого обучения, способную эффективно обрабатывать огромные массивы структурированных данных.
KMLP объединяет сети Колмогорова-Арнольда и gated Multilayer Perceptrons для достижения высокой производительности и масштабируемости на веб-масштабных табличных данных, превосходя традиционные методы, такие как Gradient Boosting Decision Trees.
Прогнозирование на основе табличных данных веб-масштаба, содержащих миллиарды записей и сотни разнородных числовых признаков, сталкивается со значительными проблемами масштабируемости. В данной работе, ‘KMLP: A Scalable Hybrid Architecture for Web-Scale Tabular Data Modeling’, представлена архитектура KMLP — гибридная нейронная сеть, объединяющая неглубокую сеть Колмогорова-Арнольда (KAN) и многослойный персептрон с управляемыми вентилями (gMLP). Эксперименты на публичных бенчмарках и промышленном наборе данных показали, что KMLP превосходит традиционные методы, такие как градиентный бустинг, особенно при увеличении масштаба данных, что подтверждает ее потенциал как масштабируемого подхода к глубокому обучению для больших табличных данных. Возможно ли дальнейшее улучшение KMLP за счет адаптации архитектуры к специфическим характеристикам различных типов табличных данных?
Сложность Табличных Данных: Вызов для Современных Алгоритмов
Традиционные методы машинного обучения часто сталкиваются с трудностями при работе с табличными данными, содержащими разнородные типы и масштабы признаков. Например, количественные показатели, такие как возраст или доход, могут быть представлены рядом с категориальными переменными, такими как пол или тип автомобиля. Эта гетерогенность требует от алгоритмов специальных приемов для нормализации и преобразования данных, чтобы избежать доминирования признаков с большими значениями или неправильной интерпретации категорий. Без адекватной обработки, модели могут демонстрировать сниженную точность прогнозов и ограниченную способность к обобщению на новые данные, что особенно критично в задачах, требующих высокой надежности и точности.
Современные табличные данные всё чаще представляют собой динамичные системы, постоянно изменяющиеся во времени и подверженные влиянию внешних факторов. Это создает значительные трудности для традиционных методов машинного обучения, разработанных для работы со статичными наборами данных. Появление новых признаков, изменение масштабов существующих и смещение статистических распределений требуют от моделей способности к адаптации и непрерывному обучению. Успешное использование таких динамических данных невозможно без применения подходов, позволяющих учитывать временную зависимость признаков, обнаруживать и компенсировать дрифт данных, а также обеспечивать устойчивость к изменениям в окружающей среде. В результате, всё больше внимания уделяется разработке алгоритмов, способных к онлайн-обучению и автоматической перестройке в ответ на поступающие данные.
Для эффективной работы с разнородными табличными данными необходимы методы, способные учитывать их внутреннюю сложность и обеспечивать надежную обобщающую способность. Это означает, что модель должна не просто запоминать обучающую выборку, но и успешно предсказывать результаты на новых, ранее не встречавшихся данных. Реализация подобного подхода требует использования алгоритмов, устойчивых к шуму и выбросам, а также способных адаптироваться к различным масштабам и типам признаков. Особое внимание уделяется техникам регуляризации и ансамблевым методам, которые помогают предотвратить переобучение и повысить устойчивость модели к изменениям в данных. В конечном итоге, способность модели к обобщению является ключевым фактором, определяющим ее практическую ценность и надежность в реальных приложениях.
Новая Архитектура для Глубокого Обучения Табличных Данных
Область глубокого обучения для табличных данных (Tabular Deep Learning) активно развивается, представляя собой расширение возможностей нейронных сетей для анализа структурированных данных. Традиционные методы машинного обучения часто требуют ручной разработки признаков и предварительной обработки данных, в то время как глубокое обучение позволяет автоматически извлекать сложные зависимости из табличных наборов данных. Это особенно актуально для задач, где количество признаков велико, а связи между ними нелинейны и скрыты. Применение глубоких нейронных сетей к табличным данным позволяет повысить точность прогнозирования и автоматизировать процесс анализа данных в различных областях, включая финансы, медицину и маркетинг.
Архитектура KMLP представляет собой новый подход к глубокому обучению табличных данных, объединяющий преимущества сетей Колмогорова-Арнольда и многослойных персептронов с управляемыми вентилями. Сети Колмогорова-Арнольда обеспечивают универсальную аппроксимацию функций, позволяя моделировать сложные нелинейные зависимости, присутствующие в структурированных данных. В свою очередь, управляемые вентили, интегрированные из многослойных персептронов, позволяют динамически регулировать поток информации, улучшая способность модели к обобщению и повышая эффективность обучения. Комбинирование этих двух подходов позволяет KMLP эффективно обрабатывать сложные взаимосвязи в табличных данных и достигать улучшенных результатов по сравнению с традиционными методами.
Архитектура KMLP разработана для решения проблем, возникающих при обработке сложных взаимосвязей в табличных данных, которые традиционные нейронные сети обрабатывают недостаточно эффективно. Основная сложность заключается в представлении нелинейных зависимостей между признаками, особенно в случаях, когда эти зависимости не являются аддитивными или простыми. KMLP использует комбинацию сетей Kolmogorov-Arnold и многослойных перцептронов с управляемыми вентилями (Gated Multilayer Perceptrons), что позволяет моделировать более сложные функции и выявлять скрытые взаимодействия между признаками. В отличие от традиционных подходов, KMLP стремится к более эффективному использованию параметров модели для захвата нелинейных зависимостей, что потенциально приводит к повышению точности и обобщающей способности при работе с табличными данными.
Подтверждение Эффективности: Результаты и Масштабируемость KMLP
Метод KMLP продемонстрировал превосходство в производительности по сравнению с существующими подходами, что было подтверждено использованием метрик AUC (Area Under the Curve) и KS (Kolmogorov-Smirnov). В ходе тестирования на шести общедоступных наборах данных, KMLP достиг наивысшего значения AUC в пяти из них. Это указывает на повышенную способность модели к различению классов и, как следствие, на более точные прогнозы. Значения AUC и KS использовались в качестве ключевых показателей для оценки эффективности и стабильности модели в различных сценариях.
В основе KMLP лежит применение методов предварительной обработки данных, таких как масштабирование признаков (Data Scaling) и преобразование квантилей (Quantile Transformation), для оптимизации представления данных перед обучением модели. Масштабирование признаков нормализует диапазоны значений признаков, предотвращая доминирование признаков с большими значениями и улучшая сходимость алгоритма. Преобразование квантилей, в свою очередь, позволяет снизить влияние выбросов и сделать распределение признаков более близким к нормальному, что повышает устойчивость и точность модели. Комбинация этих методов позволяет KMLP эффективно обрабатывать данные различного масштаба и распределения, улучшая общую производительность и обобщающую способность.
Ключевым преимуществом KMLP является повышенная масштабируемость, подтвержденная результатами тестирования на больших объемах данных. На промышленном наборе данных для скоринга кредитоспособности, содержащем миллиард записей, KMLP показал улучшение показателя KS на 1.76 пункта. При обучении на наборе данных из 200 миллионов записей, время обучения KMLP составило 0.05 часа на эпоху, что превышает скорость обучения алгоритма LightGBM.
Перспективы и Разнообразие: Экосистема Глубокого Обучения для Табличных Данных
Модель KMLP не существует изолированно, а является частью обширной экосистемы методов глубокого обучения для табличных данных. Помимо KMLP, активно разрабатываются и применяются такие архитектуры, как ‘TabNet’, использующая последовательное внимание к признакам, ‘SAINT’, сочетающая в себе возможности самовнимания и структуры, напоминающей нейронные сети, и ‘TabTransformer’, применяющая принципы трансформеров к табличным данным посредством токенизации признаков. Каждая из этих моделей стремится преодолеть ограничения традиционных подходов, предлагая уникальные способы обработки и анализа табличных данных, что позволяет достигать более высокой точности прогнозирования и выявлять сложные закономерности в данных.
Различные модели глубокого обучения для табличных данных, такие как TabNet и TabTransformer, используют уникальные подходы для повышения точности прогнозов. В частности, механизмы внимания позволяют модели фокусироваться на наиболее значимых признаках, игнорируя менее важные, что повышает эффективность обработки данных. Другой подход — токенизация признаков, когда каждый признак представляется в виде вектора, подобно словам в обработке естественного языка, что позволяет модели улавливать сложные взаимосвязи между признаками. Использование этих инновационных техник позволяет не просто предсказывать значения, но и понимать структуру данных, выявляя скрытые закономерности и улучшая обобщающую способность моделей.
Архитектура NODE представляет собой инновационный подход к анализу табличных данных, объединяющий сильные стороны нейронных сетей и деревьев решений. Данная модель использует деревья решений для предварительной обработки признаков, определяя наиболее релевантные для дальнейшей обработки нейронной сетью. Такой гибридный подход позволяет эффективно обрабатывать как линейные, так и нелинейные зависимости в данных, избегая ограничений, присущих традиционным методам машинного обучения. В результате, NODE демонстрирует высокую точность прогнозирования и интерпретируемость, что делает его привлекательным инструментом для решения широкого спектра задач, требующих анализа структурированных данных.
Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных моделей для обработки табличных данных. Архитектура KMLP, объединяющая сети Kolmogorov-Arnold и gated MLP, нацелена на достижение высокой производительности и масштабируемости, что особенно важно при работе с данными веб-масштаба. Как однажды заметил Тим Бернерс-Ли: «Веб — это не информация, а связи между людьми». Эта фраза, хотя и относится к другой области, отражает суть подхода, представленного в статье: стремление к эффективным связям между компонентами модели для обработки больших объемов данных, подобно тому, как веб связывает информацию для пользователей. Упор на масштабируемость KMLP подчеркивает важность простоты и элегантности в проектировании систем, способных обрабатывать постоянно растущие объемы информации.
Что дальше?
Представленная архитектура KMLP, безусловно, демонстрирует прогресс в обработке табличных данных, особенно в масштабах, где традиционные методы начинают испытывать затруднения. Однако, триумф над градиентным бустингом не должен затуманивать взгляд. Сложность структуры, хоть и оправдана необходимостью моделирования нелинейностей, все же требует внимательного осмысления. Нельзя ли добиться сопоставимых результатов, упростив конструкцию, отказавшись от избыточных элементов? Истинное понимание приходит не с добавлением слоев, а с их сокращением.
Более того, динамичность данных, заявленная как преимущество, остается областью, требующей дальнейших исследований. Как архитектура адаптируется к принципиально новым типам данных, к изменениям в структуре признаков? Неизбежно возникает вопрос о «забывании» старой информации. Решение этой проблемы, вероятно, лежит не в усложнении алгоритмов обучения, а в более глубоком понимании природы данных и их внутренней структуры.
В конечном счете, KMLP — это лишь еще один шаг на пути к созданию универсальной модели табличных данных. Истинный прогресс потребует отказа от иллюзий о сложности как самоцели, и сосредоточения на простоте, ясности и, что самое главное, на глубоком понимании сущности моделируемого явления. Потому что, как известно, самое сложное часто скрывается в самом простом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22777.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
2026-02-28 21:55