去噪扩散概率模型目前正成为许多重要数据模式生成建模的主要范式。扩散模型在计算机视觉社区中最为流行，最近也在其他领域引起了一些关注，包括语音、NLP 和图形数据。在这项工作中，我们研究了扩散模型的框架是否可用于解决表格问题，其中数据点通常由异构特征的向量表示。表格数据固有的异构性使得准确建模变得非常具有挑战性，因为各个特征可能具有完全不同的性质，即其中一些特征可能是连续的，而另一些特征可能是离散的。

去噪扩散概率模型目前正成为许多重要数据模式生成建模的主要范式。扩散模型在计算机视觉社区中最为流行，最近也在其他领域引起了一些关注，包括语音、NLP 和图形数据。在这项工作中，我们研究了扩散模型的框架是否可用于解决表格问题，其中数据点通常由异构特征的向量表示。表格数据固有的异构性使得准确建模变得非常具有挑战性，因为各个特征可能具有完全不同的性质，即其中一些特征可能是连续的，而另一些特征可能是离散的。

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