Например, Бобцов

Многомерный двоичный классификатор дерева решений на основе неглубокой нейронной сети

Аннотация:

Предложен новый классификатор дерева решений, основанный на неглубоких нейронных сетях с кусочными и нелинейными функциями активации преобразования. Данная сеть рекурсивно используется в методах линейного и нелинейного многомерного бинарного дерева решений, которые генерируют узлы разделения и классификатора. Представлено линейное многомерное бинарное дерево решений с неглубокой нейронной сетью, в которой использована выпрямленная линейная единичная функция. Описана новая функция активации с нелинейным свойством, с помощью которой в процессе обучения нейронных сетей получается оптимальная обобщающая способность. Рассмотренный метод продемонстрировал высокую способность к обобщению для моделей линейного и нелинейного многомерного бинарного дерева решений. Предложенные модели обеспечивают точность и производительность классификации. Представлен новый критерий разделения для генерации узлов, который может быть использован в новых моделях дерева решений нейронной сети для большинства классов объектов в текущем узле. Также эти модели могут быть преобразованы в линейные и нелинейные многомерные деревья решений на основе гиперплоскости, и имеют высокую скорость при обработке решений классификации. Численные эксперименты на общедоступных наборах данных показали, что представленные методы превосходят существующие алгоритмы дерева решений и другие методы классификации

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО