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# TabTransformer 的運作方式
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TabTransformer 是一種用於監督式學習的新型深度表格式建立資料模型架構。TabTransformer 建立在自我關注型轉換器上。轉換器層將分類特徵的內嵌項目轉換為強大的內容內嵌項目，以實現較高的預測準確性。此外，從 TabTransform 學習到的內容內嵌項目對於缺少和雜訊資料功能而言非常強大，並提供更好的解釋性。

TabTransformer 在機器學習競爭間表現良好，因為它具備的強大功能可處理各種資料類型、關係、發佈以及各種您可以微調的超參數。您可以將 TabTransformer 用於迴歸、分類 (二進位和多類別) 和排名問題。

下方圖表說明 TabTransformer 的架構。

![\[TabTransformer 的架構。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/tabtransformer_illustration.png)


如需更多資訊，請參閱 *[TabTransform：使用內容內嵌項目的表格式建立資料模型](https://arxiv.org/abs/2012.06678)*。