
Técnica muy muy rudimentaria, dibuja los valores en una imagen --> https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/papers/Precognition/Sun_SuperTML_Two-Dimensional_Word_Embedding_for_the_Precognition_on_Structured_Tabular_CVPRW_2019_paper.pdf

Técnica rudimentaria, pero interesante, lo que hace es si tiene 12 características convierte a una imagen de 12x12 en la que cada píxel es representado en una tonalidad según su valor numérico --> https://ieeexplore.ieee.org/document/9237969

Técnica muy interesante --> https://paperswithcode.com/paper/converting-tabular-data-into-images-for-deep
Deepinsight --> https://www.nature.com/articles/s41598-021-90923-y
	El código PIP de Deepinsight --> https://github.com/nicomignoni/tab2img
	
Este Kaggle es interesante ya que tiene el link de dos técnicas con el código que hay que incorporar --> https://www.kaggle.com/general/199227
Otro código sacado del ejemplo de Kaggle --> https://gist.github.com/oguiza/26020067f499d48dc52e5bcb8f5f1c57


######## Nuevos códigos #################

Lee, Euna, Myungwoo Nam, and Hongchul Lee. "Tab2vox: CNN-Based Multivariate Multilevel Demand Forecasting Framework by Tabular-To-Voxel
Image Conversion." Sustainability 14.18 (2022): 11745.
https://doi.org/10.3390/su141811745


######## Redes Neuronal Híbridas #################

- Vision LSTM: https://github.com/nx-ai/vision-lstm
- KAN: https://github.com/team-daniel/KAN