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Forestnet:一种结合深度学习和决策树集成的方法
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Forestnet:一种结合深度学习和决策树集成的方法
论文目录
摘要
第1-4页
ABSTRACT
第4-8页
第1章 引言
第8-11页
· 研究背景和意义
第8-9页
· 相关方法的研究现状
第9-10页
· 本文的主要工作
第10页
· 本文的内容结构安排
第10-11页
第2章 相关原理和技术
第11-25页
· 深度学习
第11-18页
· 从浅层学习到深度学习
第11-12页
· 神经网络
第12-14页
· 后向传播算法
第14-17页
· 深度学习中防止过拟合的常用技巧
第17-18页
· 决策树集成方法
第18-25页
· 决策树模型
第19-20页
· 提升方法
第20-22页
· 梯度提升决策树方法
第22-23页
· 决策树集成当中常用的优化技巧
第23-25页
第3章 FORESTNET模型及求解算法
第25-44页
· FORESTNET模型
第25-28页
· 模型提出的背景
第25-28页
· 模型的定义
第28页
· FORESTNET求解算法
第28-35页
· 算法设计
第29-30页
· 森林层的更新
第30-33页
· 森林层的参数初始化
第33页
· 整体算法描述
第33-35页
· 模型与多层感知机和决策树集成模型之间的联系
第35页
· 损失函数设计
第35-38页
· 分类问题的损失函数
第35-36页
· 回归问题的损失函数
第36页
· 排序学习问题的损失函数
第36-38页
· 使用二阶方法求解FORESTNET
第38-41页
· 引入二阶方法的动机
第38页
· Forestnet中实现二阶方法
第38-41页
· 算法实现与复杂度分析
第41-44页
· 算法实现
第41页
· 算法复杂度分析
第41-44页
第4章 实验设计与结果分析
第44-60页
· 模型结构与参数选择
第44-46页
· 实验内容
第46-60页
· 分类与回归问题
第46-55页
· 排序学习问题
第55-60页
第5章 总结与展望
第60-62页
· 总结
第60页
· 展望
第60-62页
参考文献
第62-65页
致谢
第65页
本篇论文共
65
页,
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