摘要：
本文使用不可微模块实现深度学习进行的探索，提出了一种非 DNN 的深度森林算法 gcForest(多粒度级联森林)。gcForest 具有级联结构，可以通过森林进行表示学习。它的表征学习能力可以通过多粒度扫描进一步增强，从而可能使 gcForest 具有上下文或结构感知能力。级联的级别可以自动确定，超参数比 DNN 少得多，使其能以数据依赖的方式确定模型规模，用户能够根据计算资源控制训练成本。实验表明在大多数情况下，gcForest 能够通过使用默认设置在不同领域的数据集中获得出色的性能。 阅读全文
摘要：
为了解决联合用药数据的不平衡、高维、样本数量有限的问题，本文首先构建了一个由药物的物理、化学和生物特性组成的特征集，包括了丰富的生物学信息。特征空间的每个维度都有特定的含义，便于进行可解释性分析，找出预测过程中的关键特征。针对这种不平衡的高维中型数据集，提出了一种改进的基于 Deep Forest 的模型 ForSyn 来预测协同药物组合。ForSyn 设计了两个新的森林单元嵌入到模型架构中，一种是基于亲和传播聚类和分层欠采样的 RF 算法，该单元旨在解决类不平衡问题；另一种是基于数据复杂度降维的极端树森林(ETF)算法，主要用于处理高维数据问题。实验方面比较了 12 种算法在 8 个数据集上的性能，结果表明在大多数情况下具有所有特征类型的 ForSyn 会获得最佳性能。然后对一组先前未测试的药物组合进行细胞实验进一步证实了 ForSyn 的预测能力，最后对 ForSyn 提取的关键特征进行了可解释性分析。 阅读全文
摘要：
针对 gcForest 存在的一些缺点，本文提出了一种 WCDForest 模型来提高小样本分类数据集的准确率。为了提高 WCDForest 的特征提取能力，提出了一种等量多粒度扫描模块，可以平等地扫描边缘特征。提出了类向量加权模块和特征增强模块，它们重新评估了 RF 在多粒度扫描和级联森林阶段的分类性能，最大限度地利用 RF 的特征信息。本文在 18 个公开数据集上进行了实验，实验表面提出的模型的分类性能优于基准模型，消融实验表明提出的模块对特征表征学习和准确率有积极的影响，且训练时间较少。 阅读全文
摘要：
为了克服现有集成方法的缺点，本文提出一种新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHEL 不仅可以保证可接受的性能，还可以节省计算时间。在实践中采用随机森林作为 SFSHEL 的基学习器，简称为 SFSHEL-RF。实验表明所提出的 SFSHEL-RF 在部分 KEEL 数据集上的平均性能达到 91.37%，与之前最好的 ECUBoost-RF 方法相当，并且高于其他方法。在真实数据集上，SFSHEL-RF 的表现可以稳定达到 3 项指标前三名的水平。 阅读全文
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为了实现基于 GAN 的交互式的基于点的操作，本文提出了 DragGAN，它解决了监督手柄点向目标移动和跟踪手柄点两个子问题，以便在每个编辑步骤中知道它们的位置。本文模型是建立在 GAN 的特征空间具有足够的区分力以实现运动监督和精确点跟踪的特性之上的，运动监督通过优化潜在代码的移位特征损失来实现的。每个优化步骤导致操作点向目标移动，然后通过特征空间中的最近邻搜索来执行点跟踪。重复该优化过程，直到操作点达到目标。DragGAN 还允许用户选择性地绘制感兴趣的区域以执行特定于区域的编辑。由于 DragGAN 不依赖于任何附加网络，因此它实现了高效的操作，因此编辑速度很快。 阅读全文
摘要：
针对 gcForestcs 受高置信度但精度较低的实例影响的问题，本文提出了一种深度分箱置信度筛选森林算法。该算法采用基于置信度对实例进行分箱，这种方式可以检测到分区错误的实例，将更精确的实例传递到后续层次。实验结果表明，对于相同的训练超参数，DBC-Forest 模型比 gcForest 和 gcforests 具有更好的精度，且训练速度更快。 阅读全文
摘要：
针对弱标签学习问题的困难，以及 gcForest 不能直接处理弱标签数据集的问题，本文提出了 LCForest (Label Complement cascade Forest) 模型。本文没有将问题表述为一个正则化的框架，而是采用了级联森林结构逐层处理信息，并通过简洁高效的标签补充结构赋予其利用弱标签数据的能力。首先在级联森林的每一层中在考虑标签的相关性的基础上，将伪标签分布与原始标签向量进行连接。为了解决假阴性标签带来的问题，在每一层将相关标签安全地补充到初始标签矩阵中。针对前几种类失衡问题，引入补码标志机制来控制每个类的标签补码，在一定程度上缓解了这一问题。通过实验表明，LCForest 方法优于现有的多标签学习、深度神经网络和弱标签学习算法。 阅读全文
摘要：
为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互作用转化为新的特征表示，这些特征表示可以跨多层与输入特征交互。在级联的堆叠下，hiDF 可以有效地挖掘输入特征之间的高阶交互，并利用它们来提高预测性能。通过实验表明，hiDF 在显著减少时间和内存成本的情况下获得了极具竞争力的预测性能。 阅读全文
摘要：
针对欠采样方法会丢弃大量多数类样本导致信息缺失的问题，本文提出了基于哈希的欠采样集成 HUE 模型，它利用 Bagging 和多数类样本的分布特征来构建多样化的训练子集。首先 HUE 通过散列将大多数类样本划分为不同的特征子空间，然后使用所有少数样本和主要从同一哈希子空间中提取的部分多数样本来构建训练子集，最后使用每个训练子集来训练一个基分类器，通过投票法将这些基分类器集成在一起。该方法在 25 个 UCI 数据集和两个大型数据集上与多种方法进行了对比，实验结果表明该方法优于其他方法，在高度不平衡的数据集上取得了良好的效果。 阅读全文
摘要：
针对决策树模型的缺点，受 Network in Network 和斜决策树的启发，本文提出树中树(TnT)算法将传统的决策树扩展为一个决策图。TnT 不是基于贪心的方法自顶向下生成树结构，通过在内部节点或叶节点内递归地生长决策树来构造决策图。TnT 的时间复杂度与图中的节点数成线性关系，可以在大型数据集上构造决策图。在相同的模型复杂性约束下，TnT 在独立或集成的情况下都优于现有的决策树算法。同时它不依赖于预定义的图/树结构，而是能够从单个叶结点开始学习图连接，并提供完全可解释的决策过程。 阅读全文