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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,点击这进入下载页面
 
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