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时时彩人工计划集成的从动编码器表示优于D沉磅周志华最新论文:首个基于决策树千里马

时间:2018-09-11 23:16来源:未知 作者:admin 点击:
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  从动编码器这类模子的感化是将输入映照到躲藏空间,然后再将其映照到原始空间,千里马时时彩人工计划期间,沉构失误率越小越好。正在过去,建立如许的模子往往需要用到神经收集。例如,基于神经收集的从动编码器凡是由一个编码器和一个解码器形成。编码器将输入映照到躲藏层,然后解码器将输入映照到输入空间。沉磅周志华最新论文:首个基于决策树千里马通过将这两步毗连正在一天津时时彩开奖,并将沉构错误做为进修方针,我们能够利用反向传布算法来锻炼此类模子。这种算法被普遍使用于降维、表征进修以及生成模子近期的一些工做(例如变分从动编码器)。

  概要:深度神经收集需要花大气力调参,比拟之下 gcForest 要容易锻炼得多。此外,深度神经收集需要大规模的锻炼数据,而 gcForest 正在仅有小规模锻炼数据的环境下也照旧运转。

  值得留意的是,正在具有不异的 trees 的环境下,非监视 eForest 比监视 eForest 表示更好。请留意,每个决策树pk10虚拟投注径都对应着一个法则,而较长的法则意味着愈加严酷定义的 MCR。我们猜测,更严酷的 MCR 可能会让沉建愈加精确。因而,具有较长的 tree depth 的丛林可能会有更好的表示。

  所以,正在获得 MCR 后,我们才能够沉建原始样本。对于诸如 x3 和 x4 的如许的分类属性来说,原始样本正在 MCR 中必需取这些值;对于数值属性来说,如 x2,我们能够选择此中具有代表性的值,如(2, 1.5)中的平均值。因而,沉建后的样本就是 x = [0.55, 1.75, GREEN, YES]。留意,对于数值属性来说,我们有良多替代的方式都能够进行沉建,好比中值、最大值、最小值,以至能够计较它的曲方图。

  集成进修(Ensemble learning)是一种强大的进修体例,它能够锻炼多个进修收集,并将它们连系起来处置问题。它普遍使用于良多种使命,而且都有着很好的表示。决策树集成算法或者丛林算法(如随机丛林)是合用于监视进修的最好方式之一。其他成功的决策树集成算法还有基于梯度的决策树(gradient based decision trees ,GBDT),这种算法的结果正在过去 10 年间获得了很好的证明。除了监视进修使命之外,决策树集成算法还正在其他使命中大显身手,例如isolation forest,这是一种能够无效检测非常的无监视进修方式。别的,比来提出的基于丛林的深度模子也正在多种使命中表示出取 DNN 比肩的机能,可是它的超参数数量更少。

  然后,我们能够推导出最大相容法则(MCR)。MCR 是如许一个法则,即每个成员的笼盖范畴都不克不及被放大,不然就会发生不兼容的问题。例如,从上面的法则集中,我们能够获得如许的 MCR:

  凡是,从动编码这个主要使命都是通过雅加达娱乐城神经收集(CNN)等深度神经收集(DNN)来实现的。可是周志华传授正在论文中暗示,他们提出的这种算法能够使丛林(forests)可以或许操纵决策树决策盈丰国际径(decision paths)定义的等效类(equivalent classes)别来进行反向沉构(backward reconstruction),而且证了然这种算法正在监视进修和无监视进修中的可行性。

  正在本论文中,我们提出了 eForest,它能够使决策树集成算法施行向前编码和向后解码的操做,这种从动编码器既能以监视进修又能够以无监视进修的体例进行锻炼。尝试证明,eForest 有以下劣势:

  假设我们正正在处置一个具有四个属性的二元分类使命。第一个和第二个属性是数字属性,第三个是布尔属性,值为 YES 或 NO;第四个是三值属性值为 RED、BLUE 或 GREEN。给定一个对象 x,令 xi 暗示 x 的第 i 个属性的值。

  精确:它正在尝试中的沉构错误率比基于多层感知器(MLP)或乐丰国际神经收集(CNN)的从动编码器更低。

  现正在,假设正在编码步调中,我们曾经生成了一个图1所示的丛林。现正在,我们只晓得对象 x 所正在的叶节点,即图一中的红色节点,而且但愿沉构 x。正在这里,我们提出了一个无效但简单、以至是最简单的丛林后向沉建策略。起首,每个叶节点现实上都对应于一条来自根节点的新加坡金沙径,我们能够按照叶节点识别澳门银河径,同时避免不确定性。

  eForest 的另一个长处正在于,它能够间接使用于符号属性或者夹杂属性的数据,而不需要将符号属性的数据转换成数字属性的数据。考虑到这种转换过程凡是伴跟着消息丢失和额外误差,因而 eForest 的这种特征具有主要意义。

  正在该篇论文中,我们提出了 EncoderForest(简称 eForest),它是第一个基于从动编码器模子的树调集模子:通过设想一个无效的过程,使得丛林可以或许通过利用由树的决策重庆时时彩平台径定义的 MCR(Maximal-Compatible Rule,最大相容法则)来沉建原始pk10投注网网址径。

  正在开放的情况中,用于编码/解码的测试数据可能和锻炼数据具有分歧的分布。正在本节中,我们测试了模子反复利用的能力,其目标是正在一个数据集中锻炼一个模子,并正在另一个数据集中沉用它,而无需任何点窜或者从头锻炼。正在这种环境下,模子沉用的能力是将来机械进修成长的主要特征。

  对于 MCR 的每个构成部门,如(2 ≥ x2 ≥ 1:5),它的笼盖范畴都不克不及扩大;好比,若是将其放大到(3 ≥ x2 ≥ 1:5),它就会取 RULE2 中的前提(x2 ≥ 2)冲突。算法2对这一法则给出了更细致的描述。

  起首,我们给出了 EncoderForest 的编码过程。给定一个锻炼过的 T 棵树的决策树集成模子( tree ensemble model),时时彩人工计划集成的从动编码器表示优于D前向编码过程用来领受输入数据,并将该数据传送给集成中每棵树的根节点。一旦数据遍历完所有树的叶节点,法式将前往一个 T 维向量,此中每个元素 t 是对应的树 t 中叶节点的整数索引。

  从表4中能够看出,取基于 DNN 的从动编码器比拟,eForest 的锻炼速度快 100 倍,可是编码速度却更慢。我们但愿将来通过优化能够加快 eForest 的解码速度。

  从动编码器有两个根基功能:编码息争码。对丛林来说,编码是没有坚苦的,由于至多上面的叶节点消息就能够被认为是一种编码体例;更不消说,节点的子集或者以至天津时时彩走势径分支都可以或许供给更多的编码消息。

  通过前向编码和后向编码操做,eForest 就能够实现从动编码使命。别的,虽然超出了本文的范畴,eForest 模子可能给出一些关于决策树集成模子的表征进修能力的理论性的洞察,而且有帮于设想深层丛林的新模子。

  留意,DNN 从动编码器次要用于图像,若是要用正在文本范畴,则需要添加一些额外的机制,好比通过嵌入 word2vec 对文字进行预处置。正在本次尝试中,我们想要研究模子间接正在文本数据上从动编码的机能表示。

  一些随机抽取的沉建样本如图4所示,整个测试集的数字化的评估见表5。能够看出,正在 CIFAR-10 上锻炼的 eForest 能够正在 MNIST 数据集上更好地施行编码/解码使命,并且这两个数据集完全分歧。它显示了 eForest 模子沉用的泛化能力。

  从上述成果能够看出,eForest 正在文本数据沉建使命中也有着上佳的表示。别的要留意的是,仅仅利用 10% 的表征位数(bits),eForest 就曾经可以或许很是精确地沉建原始输入。这个成果展现了 eForest 正在压缩数据方面的前景。

  具体来说,我们是如许评估模子的沉用能力的。我们正在 CIFAR-10 数据集(曾经转换和从头定标成了28×28的灰度数据)上锻炼了一个无监视和一个有监视的 eForest ,每个 eForest 由1000棵树构成,然后利用统一个模子对 MNIST 测试数据集中的数据进行了编码/解码。雷同地,我们也正在 MNIST 数据集上锻炼了两个如许的由 1000 棵树构成的 eForest,并正在 Omniglot 数据集上间接进行了编码/解码的机能。为了公允比力,我们正在不异的数据集上锻炼了一个 CNN从动编码器和一个 MLP 从动编码器,且没有进行微调。MLP/CNN-AE 的架构和锻炼过程取前面的部门不异。 最初,我们用 MSE 来进行机能评估。

  鉴于以上描述,现正在我们给出 eForest 的后向解码过程。具体来说,给定一个锻炼好的 T 棵树的丛林,同时对一个特定命据,有 RT(T 为上标)中的前向编码 xenc(enc 为下标)。后向解码将起首通过 xenc 中的每个元素定位单个叶节点,然后对于对应的决策pk10高倍投注网径,获得响应的 T 个决策法则。 然后,通过计较 MCR,我们能够将 xenc 前往给输入北京赛车pk10开奖下注域中的 xdec。算法3中给出了具体的算法。

  尝试证明,eForest 除了正在精度和速度方面都表示优良,以及具备必然的鲁棒性之外,还可以或许反复利用。需要出格指出的是,正在沉建文本数据时,千里马时时彩人工计划仅仅需要 10% 的输入位(input bits),该模子仍然可以或许以很高的精度沉建原始数据。

  本年 2 月,时时彩大学的周志华传授和他的学生 Ji Feng 提出了一种分歧于深度神经收集(DNN)的 Deep Forest 模子——gcForest,这是一种决策树集成的方式,较之深度神经收集有很强的合作力。深度神经收集需要花大气力调参,比拟之下 gcForest 要容易锻炼得多。此外,深度神经收集需要大规模的锻炼数据,而 gcForest 正在仅有小规模锻炼数据的环境下也照旧运转。不只如斯,做为一种基于决策树的方式,gcForest 正在理论阐发方面也该当比深度神经收集愈加容易。

  不管是 gcForest 仍是 eForest,这种基于决策树集成的方式实的有代替 DNN 的潜力吗?让我们一北京赛车官方投注平台看看这篇论文,大概你会有更好的领会。dnn(注:本文截取论文沉点进行编译,非全文编译。如需不雅摩原文,请查阅文末链接)

  算法 1 展现了一种更具体的前向编码算法。需要留意的是,对于树来说,该编码过程取涉及到若何朋分节点的特定进修法则是彼此独立的。例如,决策法则既能够正在诸如随机丛林如许的监视调集中进修,也能够正在好比完全随机树如许的无监视调集中进修。

  半年之后,这两位学者又跟 DNN 杠上了,提出了首个基于决策树集成(Tree Ensamble)算法的从动编码器——EncoderForest (简称 eForest)。

  做为树组合模子的共通劣势,并行实现同样也合用于 eForest。我们正在单个 KNL-7250(英特尔 XEON Phi 多核产物系列)上运转 eForest,取串行计较比拟,我们正在无监视调集中锻炼 1000 棵决策树时实现了 67.7 倍的加快。

  正在某些环境下,模子会由于各类缘由(如内存或磁盘毛病)而部门损坏。然而,若是这种模子正在遭到损坏的环境下仍然可以或许运转,那么申明这个模子具备鲁棒性。而 eForest 的从动编码生成就具备鲁棒性,由于正在丛林只要一个树的子集的时候,我们仍然能够预测 MCR。

  尝试成果表白,取 DNN 从动编码器比拟,eForest 可以或许不只锻炼速度更快,并且数据沉构的错误率根底,此外,模子本身对损坏有必然的容忍度,而且能够反复利用。

  能够看出,eForest 的表示最好。我们利用了 Keras 文档保举的用于图像从动编码的架构,并通过交叉验证细心调试了其他的超参数,可是正在 CIFAR-10 数据集上,基于 CNN 的从动编码器的表示并欠好。我们相信,DNN 从动编码器能够通过进一步的调整来提高机能,不外,eForest 从动编码器不需要细心调整参数就能够表示的很好。

  例如,北京pk10正在图1中,识别出来的重庆时时彩径用红色凸起显示。然后,每个北京赛车pk10开奖苹果径对应一个符号法则;好比,凸起显示的树形卢克索娱乐城径对应以下法则集,RULEi 对应丛林中第 i 个树的智博径,此中符号“:”暗示否认判断:

  另一方面,解码功能则没有那么较着。现实上,丛林凡是用于从每棵树的根节点到叶子的前向预测,而若何进行后向沉建则是不清晰的,例如,若何通过叶子获得的消息合成原始样本。

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