TabNet是Google AI提出的一种神经网络架构，被称为深度学习模型。该模型的目的是快速处理大型数据集并高效地生成实时预测。
TabNet 基于深度学习最新进展的结合，即注意力机制和 autoML。 TabNet 的设计是针对表格数据（例如数据库表或 CSV 文件中的数据）量身定制的。
TabNet 模型由几个部分组成，包括图格、特征选择器、注意力门和预测网络。图格是一种用于捕获变量及其各自值之间的关系的编码。特征选择器用于选择输入数据中的哪个变量对输出影响最大。注意力门使用选定的特征来确定何时将某些变量传递到预测网络。最后，预测网络用于生成预测。
TabNet 的主要优势是能够对大型数据集生成准确且高效的实时预测。此外，TabNet 允许用户选择数据中最重要的特征并将注意力集中在它们上。这有助于降低整个模型的复杂性以及使用它的计算费用。
TabNet 在最近的研究中显示出巨大的前景，并已被证明是大数据集上现有深度学习模型的绝佳替代方案。 TabNet 是一款功能强大的工具，适用于各种应用，包括时间序列分析、医疗诊断、欺诈检测等等。
