🔍 چرا TabM جایگزین جذابی برای MLP شده؟

تو دنیای داده‌های جدولی، معمولاً از شبکه‌های MLP (شبکه‌های چندلایه ساده برای یادگیری الگوها) استفاده می‌کنیم؛
ولی یه مشکل بزرگ دارن:
سنگینن، کندن و برای اینکه خوب جواب بدن مجبوریم چندتا مدل رو کنار هم بذاریم. 🧱
اینجاست که TabM وارد میشه.

این مدل با یک ایده ساده ولی هوشمندانه کار می‌کنه:
به‌جای چندتا مدل سنگین، یک شبکه مشترک داریم و ورودی‌ها فقط از یک «آداپتر» رد می‌شن تا بهتر تبدیل بشن.

نتیجه؟

⚡ سرعت بیشتر

🧠 پارامترهای کمتر

🎯 عملکرد بهتر روی داده‌های واقعی

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@