論文の概要: Building Decision Forest via Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00306v1
- Date: Fri, 1 Apr 2022 09:37:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-04 14:37:37.565628
- Title: Building Decision Forest via Deep Reinforcement Learning
- Title(参考訳): 深層強化学習による意思決定林の構築
- Authors: Guixuan Wen and Kaigui Wu
- Abstract要約: 本稿では,MA-H-SAC-DFと呼ばれる森林決定手法を提案する。
ハイブリッドSACはCTDEアーキテクチャのマルチエージェントシステムに拡張され,最適な森林建設方針が決定される。
実験の結果、MA-H-SAC-DFは、バランスのとれたデータセット上でランダムフォレスト、Adaboost、GBDTと同等のパフォーマンスを示し、バランスのとれたデータセットではパフォーマンスが向上している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ensemble learning methods whose base classifier is a decision tree usually
belong to the bagging or boosting. However, no previous work has ever built the
ensemble classifier by maximizing long-term returns to the best of our
knowledge. This paper proposes a decision forest building method called
MA-H-SAC-DF for binary classification via deep reinforcement learning. First,
the building process is modeled as a decentralized partial observable Markov
decision process, and a set of cooperative agents jointly constructs all base
classifiers. Second, the global state and local observations are defined based
on informations of the parent node and the current location. Last, the
state-of-the-art deep reinforcement method Hybrid SAC is extended to a
multi-agent system under the CTDE architecture to find an optimal decision
forest building policy. The experiments indicate that MA-H-SAC-DF has the same
performance as random forest, Adaboost, and GBDT on balanced datasets and
outperforms them on imbalanced datasets.
- Abstract(参考訳): 基本分類器が決定木であるアンサンブル学習方法は、通常、袋詰めまたはブースティングに属する。
しかし、我々の知識の最良のところへの長期的な回帰を最大化することによってアンサンブル分類器を構築した以前の研究はない。
本稿では,MA-H-SAC-DFと呼ばれる森林決定手法を提案する。
まず、構築プロセスは分散部分可観測マルコフ決定プロセスとしてモデル化され、協調エージェントのセットは、すべてのベース分類器を共同で構築する。
第2に、親ノードの情報と現在の位置に基づいて、グローバル状態と局所観測が定義される。
最後に、最先端の深層補強法であるハイブリッドSACをCTDEアーキテクチャの下でマルチエージェントシステムに拡張し、最適な森林建設方針を求める。
実験によれば、ma-h-sac-dfは、バランスの取れたデータセット上でランダムフォレスト、adaboost、gbdtと同等の性能を持ち、不バランスなデータセットでそれを上回る。
関連論文リスト
- Learning a Decision Tree Algorithm with Transformers [80.49817544396379]
本稿では,従来のアルゴリズムから出力されたフィルタを用いてトランスフォーマーモデルを用いて,分類のための強力な決定木を生成するメタトレーについて紹介する。
次にMetaTreeをトレーニングして、強力な一般化パフォーマンスを実現するツリーを生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T07:40:53Z) - RJHMC-Tree for Exploration of the Bayesian Decision Tree Posterior [1.3351610617039973]
本論文はベイジアンアプローチを用いてデータから決定木を学習することを目的としている。
ハミルトンモンテカルロ (HMC) アプローチを用いてベイズ決定木の後方をより効率的に探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T02:23:32Z) - Contextual Decision Trees [62.997667081978825]
学習アンサンブルの1つの浅い木を特徴量ベースで選択するための,マルチアームのコンテキスト付きバンドレコメンデーションフレームワークを提案する。
トレーニングされたシステムはランダムフォレスト上で動作し、最終的な出力を提供するためのベース予測器を動的に識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T17:05:08Z) - Deep Neural Decision Forest for Acoustic Scene Classification [45.886356124352226]
音響シーン分類(ASC)は、録音環境の特性に基づいて音声クリップを分類することを目的としている。
深層神経決定林(DNDF)を用いたASCの新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-07T14:39:42Z) - Open-Set Recognition: A Good Closed-Set Classifier is All You Need [146.6814176602689]
分類器が「ゼロ・オブ・ア・ア・ア・ベ」決定を行う能力は、閉集合クラスにおける精度と高い相関関係があることが示される。
この相関を利用して、閉セット精度を向上させることにより、クロスエントロピーOSR'ベースライン'の性能を向上させる。
また、セマンティックノベルティを検出するタスクをより尊重する新しいベンチマークを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T17:58:59Z) - Making CNNs Interpretable by Building Dynamic Sequential Decision
Forests with Top-down Hierarchy Learning [62.82046926149371]
本稿では,CNN(Convlutional Neural Networks)を解釈可能なモデル転送方式を提案する。
我々は、CNNの上に微分可能な意思決定林を構築することで、これを実現する。
DDSDF(Dep Dynamic Sequential Decision Forest)と命名する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T07:41:18Z) - Unveiling the Potential of Structure-Preserving for Weakly Supervised
Object Localization [71.79436685992128]
本稿では,WSOLの畳み込み機能に組み込まれた構造情報を完全に活用するための2段階構造保存アクティベーション(SPA)を提案する。
第1段階では、分類ネットワークによって引き起こされる構造ミス問題を軽減するために制限アクティベーションモジュール(ram)が設計されている。
第2段階では, 自己相関マップ生成(SCG)モジュールと呼ばれるプロセス後アプローチを提案し, 構造保存ローカライゼーションマップを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T03:04:14Z) - Meta Ordinal Regression Forest For Learning with Unsure Lung Nodules [18.597354524446487]
この問題を順序回帰として定式化することにより、これらの不確実な結節を組み込むために、不確実データモデル(UDM)が提案された。
本論文では,最先端の経口回帰法を改善するメタ経口回帰林(MORF)を提案する。
LIDC-IDRIデータセットの実験結果から,既存の手法よりも優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T06:59:43Z) - The Max-Cut Decision Tree: Improving on the Accuracy and Running Time of
Decision Trees [0.0]
Max-Cut決定木は、分類決定木構築の標準的なベースラインモデル(正確にはCART Gini)に新しい修正を加えている。
実験の結果,このノードベースの局所化PCAは分類を劇的に改善すると同時に,ベースライン決定木に比べて計算時間を著しく短縮できることがわかった。
CIFAR-100の例では、CPU時間を94%削減しつつ、49%の精度向上を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-25T00:47:21Z) - Parameterizing Branch-and-Bound Search Trees to Learn Branching Policies [76.83991682238666]
Branch and Bound (B&B) は、Mixed-Integer Linear Programming Problem (MILP) の解法として一般的に用いられる木探索法である。
本稿では,新しい模倣学習フレームワークを提案し,分岐を表現するための新しい入力機能とアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-12T17:43:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。