本研究提出了一种新的稀疏可解释神经网络模型sTAB-Net，旨在提升表格数据的可解释性和性能。sTAB-Net通过引入注意力机制，在生物数据集上的表现优于传统树模型，具有重要的实际应用价值。

Escaping the Forest: Sparse Interpretable Neural Networks for Tabular Data
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