異種列の表データを扱う際のニューラルネットワークの課題に取り組んでいます。ニューラルネットワークの解析能力を高めるために、表特徴を低周波数表現に変換する方法を提案します。実験により、この方法がネットワーク性能と計算効率を大幅に向上させることが示されました。本研究は、複雑な表データを処理するためのニューラルネットワークに新たな視点と方法を提供します。