論文の概要: Neural Rule Ensembles: Encoding Sparse Feature Interactions into Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04319v1
• Date: Tue, 11 Feb 2020 11:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 01:27:31.595463
• Title: Neural Rule Ensembles: Encoding Sparse Feature Interactions into Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルルールアンサンブル:スパース特徴相互作用をニューラルネットワークにエンコードする
• Authors: Gitesh Dawer, Yangzi Guo, Sida Liu, Adrian Barbu
• Abstract要約: 決定木を用いて、関連する特徴とその相互作用をキャプチャし、抽出した関係をニューラルネットワークにエンコードするマッピングを定義する。 同時に、機能選択により、アートツリーベースのアプローチの状況と比較して、コンパクトな表現の学習が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7277730514654555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Neural Networks form the basis of very powerful learning methods. It has been observed that a naive application of fully connected neural networks to data with many irrelevant variables often leads to overfitting. In an attempt to circumvent this issue, a prior knowledge pertaining to what features are relevant and their possible feature interactions can be encoded into these networks. In this work, we use decision trees to capture such relevant features and their interactions and define a mapping to encode extracted relationships into a neural network. This addresses the initialization related concern of fully connected neural networks. At the same time through feature selection it enables learning of compact representations compared to state of the art tree-based approaches. Empirical evaluations and simulation studies show the superiority of such an approach over fully connected neural networks and tree-based approaches
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークは、非常に強力な学習方法の基礎を形成する。 完全に接続されたニューラルネットワークを多くの無関係な変数を持つデータに適用することは、しばしば過度に適合する。 この問題を回避するために、どの機能とそれらの機能相互作用が関係しているかに関する事前知識をこれらのネットワークにエンコードすることができる。 本研究では,決定木を用いてそれらの特徴とその相互作用を捉え,抽出された関係をニューラルネットワークにエンコードするマッピングを定義する。 これは、完全接続されたニューラルネットワークの初期化に関連する懸念に対処する。 同時に、機能選択を通じて、アートツリーベースのアプローチと比較して、コンパクト表現の学習を可能にする。 経験的評価とシミュレーションにより、完全連結ニューラルネットワークと木ベースアプローチよりも優れていることが示されている。

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