TabTransformer是一种基于自注意力变换器的深度表格数据建模架构，适用于监督和半监督学习，表现优越且具备良好的鲁棒性和可解释性。SubTab框架通过特征子集提升学习效果，I-JEPA框架引入自我监督学习增强图像表示，MTR数据增广方法提高模型性能。此外，研究探讨了生成性AI在表格数据增强中的应用，提升数据质量与多样性。